智能车间制造执行系统——生产计划与调度模块设计与开发文献综述

 2022-11-29 16:21:06

一、文献综述

  1. 制造执行系统(MES)的研究现状

1990 年11月,美国的先进制造研究机构 AMR(Advanced Manufacturing Research)提出了 MES 的概念,旨在加强MRP计划的执行功能,把MRP计划同车间作业现场控制,通过执行系统联系起来。主要有生产计划和调度、资源配置和状态跟踪、产品跟踪和记录、维护管理、性能分析、工序调度、文档管理、质量管理、数据采集和获取、过程管理、人力资源管理共十一个功能模块,在实际开发过程中,往往是按照实际需求选择性开发。

在国外,MES的发展主要体现在三个方面:MES 的定位、MES 的功能划分以及 MES的推广应用[1]。MES作为连接计划层和控制层的纽带,面向车间生产的控制,主要负责生产车间过程监控、物料监控和质量管理等。许多先进的制造模型都在于集成,MES系统也不例外,比如在文献[2]中提出,将侧重于生产计划职能的MRPⅡ、侧重于生产现场控制职能的 JIT、基于“瓶颈”进行短期生产决策的 TOC,以及面向车间层的管理信息系统MES四者地结合起来,形成一个功能较完备的,面向多品种、小批量、混流生产的和基于MES系统的精益生产计划和控制模型,缩短了快速响应时间、增加了生产系统的柔性和敏捷性;在文献[3]中提出应用电子数据交换(Electronic Data Interchange,EDI)技术实现MES和外部环境进行数据交换。在国外,MES 得到了企业界和学术界的广泛关注,并形成了 MES 协会,推动 MES 的研究和在制造企业的应用和推广。如今 MES 已经广泛用于石化、钢铁、汽车、电子等行业,并取得了巨大的经济效益[4]。在MES软件方面的研发投入的关注度已经超越了ERP。在工业领域中,无论是流程工业还是离散工业,MES 都是重点研究内容[1]

MES在我国的制造业应用起步较晚,从20世纪末生产企业才开始有规模地研究和引入MES系统。大多数MES系统都是在实验室产品测试阶段或者小规模定制阶段,仍未形成稳定的产品软件[5]。国内不少研究单位也通过MES与其他技术的集成提出了一些解决方案,例如在文献[5]中提到了北京航空航天大学制造系统研究所结合Agent技术,开发出了一个名为MM-MES的分布式制造执行系统、中科院沈阳自动化研究所利用Agent技术、软件集成技术和workflow技术研究分析可集成制造执行系统,并在此基础上进行了MES系统软件的应用开发;华中科技大学杨叔子院士所在的课题组对网络化敏捷制造的理论论证和实现技术、基于多Agent的分布式协同制造、基于多Agent的网络化智能制造等进行了深入研究;西安交通大学江平宇教授等利用基于Web的Java基础计算模型构造和开发出e2-MES系统,该系统采用的是当下流行的“Browser/Server/Database”三层架构;此外,西北工业大学的司书宾等提出面向航空工业的多种小批量类工件的Workshop Manager系统,重庆大学开发的车间设备信息化系统eMES等。根据行业调查显示,中国的MES 系统主要应用在生产自动化率比较高,生产过程控制严格的钢铁石化和煤炼化等行业,MES 在一般中小型制造型企业的应用不是很广[6]

总的来说,由于国外对MES系统的研究和应用起步较早,因此国外企业对MES的认识和需求也更加清晰,无论是相对简单的流程工业还是相对复杂的离散工业,都已经有了相对成熟的应用。而我国无论是在理论方面还是实体应用方面都有较大的进步空间,如对离散工业的研究开始的较晚,还处于初级阶段,远落后于国外。另一方面,我国在许多行业,特别是小型制造企业的应用不是很广,仍然在发展阶段。MES系统的研究和应用在国外也有了较多前人的基础,已经进入一个稳定发展的阶段,正向着研究出一套标准的、应用范围广的阶段前进。

  1. 生产调度算法问题研究现状

制造业对我国来说是一个重要的经济支持,因此为了提高和改善制造业的生产,面向智能制造的作业车间调度问题也逐渐成为近年来制造业的研究热点。许多相关算法的研究都取得了许多成果:遗传算法( Genetic algorithm,GA) 被广泛应用于作业车间调度中,如文献[7]中提到的利用遗传算法基于工序编码和机器编码的算法,解决了车间生产线可行解范围大的问题;一个产品加工制造完成往往需要多个车间协同合作,在文献[8]中提出了用协同进化的思想,考虑装配约束的多车间并行调度的协同进化遗传算法,该算法把生产计划调度问题分解为多个车间作业调度子问题, 每个子问题对应一个种群, 每一个种群用一个进化算法,面对一个待解问题,每一个进化个体只对应问题的部分解, 由多个种群个体构成的一个共生体对应问题的一个完整解, 由此实现多车间计划调度的协同优化。另外,车间生产往往不是单一目标的,文献[9]就设计了模型整体多目标优化的算法,算法以NSGAⅡ为基础,设计了包含协作染色体的基于作业的编码方案,并在选择操作中加入了惩罚机制,使其能满足模型对协作计划同步决策的要求。此外,流水线车间调度问题也是调度问题的重点,在文献[10]中提到基于空闲时间最小的流水线车间调度算法,该算法结合流水线车间自身的特点构建空闲时间最小的数学模型,可一次性求出符合优化目标的解,减少了迭代次数,缩短了运算时间。文献[11]中提到的FMS面向的是多品种,中小批量的生产,能够快速响应市场需求的变化。FMS应用支撑系统作为整个工厂级管理框架中承上启下的中间层,其采用的排产算法既要考虑订单具有随机性和突发性,又要兼顾系统资源的平衡性。在成批生产计划调度的研究领域中,文献[12]针对递阶结构生产计划分解方法存在的生产计划和调度脱节的缺点, 提出了一种适于成批生产的计划与调度集成优化模型。综合运用遗传算法和启发式规则,提出了混合启发式求解算法。针对最大完工时间最小化的目标,采用NEH 准则分别处理各周期的零件投产顺序。

近年来不确定生产环境下的生产计划与调度问题逐渐引起了学者们的关注,研究的不确定因素主要集中在需求波动、生产能力变化、加工时间不精确等方面[13]。在多品种、小批量生产模式下,制造车间内部有许多的不确定性,时常会发生加工延时或提前、原材料短缺等问题,此时就需要对调度计划进行重调度。在文献[14]中提出了一种基于改进 FPN 的重调度策略推理方法,为生产过程决策控制提供了科学依据,且利用云理论对FPN 模型进行了针对性的调整,引入决策变迁,并将其触发阈值返化为区间数,定义了模型的运行规则,提高了模型对于不确定性环境的适应能力;在文献[15]中关于异常事件驱动的离散制造车间重调度决策也得到了研究,在物联网驱动的离散制造车间环境下,当发生异常事件时,以最迟完成时间作为判定条件,选择合适的重调度方法进行重调度,并以交货成本和稳定性成本作为重调度性能评价指标,使用模拟退火遗传算法生成最优的重调度方案。

综上所述,调度算法在许多方面都得到了研究且取得了不少研究成果,同时也在实际的应用过程中验证了算法的可行性和合理性。

参考文献

[1] 曾斌. 基于MES的线缆企业生产计划与调度系统设计与应用[B] .电子科技大学硕士论文,2018(03).

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