基于物联网的车间工作流管理系统研究

目前,车间信息化管理系统已经广泛应用到大中型企业,随着传感网的技术的不断发展,基于物联网的车间管理系统成为新的研究方向。在分析了现有生产车间的管理现状的基础上,并结合最新的物联网技术,提出了基于物联网的车间工作流管理系统。建立了一个综合的车间信息数字化模型,研究了基于物联网的动态车间工作流,用于实时监控车间设备、人员等资源的状态信息,为合理安排和调度车间任务管理提供一个支撑平台,并通过某生产车间为实例,研究了基于物联网的车间工作流管理系统的实现问题,对于物联网在制造领域的应用具有重要的借鉴价值。

自适应多目标遗传算法在柔性工作车间调度中的应用

针对柔性工作车间调度问题的特点,提出了一种新的自适应多目标遗传算法,其特点包括:同时运用了基于工序顺序和基于机器分配两种交叉变异方法以弥补经典工作车间调度问题中交叉变异操作的局限性;根据遗传算法搜索的历史自适应的调整两种交叉变异方法的概率以提高算法的搜索效率和稳定性;引入多目标遗传算法中的小生境技术以保持种群的多样性;采用精英保留策略保护进化过程中的优秀个体。实验结果证明该算法在多目标柔性工作车间调度问题的应用上,可以产生分布性较好的高质量的解。

一种求解柔性工作车间调度问题的混合遗传算法

针对柔性工作车间调度问题(Flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出了一种基于混合遗传算法的求解方案,在初始种群中引入基于启发式规则生成的优良个体,并使用有效的交叉、变异算子避免不可行个体的产生,同时利用混沌序列的随机性和遍历性特点,在遗传进化的过程中增加基于混沌序列的邻域搜索功能,以提高遗传算法的执行效率.通过仿真实验验证了该算法的可行性和有效性.

粒子群算法在柔性工作车间调度中的应用

粒子群算法是一种新出现的群智能优化算法。本文针对柔性工作车间调度问题的特点构造了此问题的粒子表达方法,给出了具体的算法应用过程,并与遗传算法做了对比实验。实验结果表明粒子群算法在柔性工作车间调度问题的应用上是十分有效的。

病毒遗传算法在柔性工作车间调度中的应用

针对柔性工作车间调度问题的特点,设计了基于工序顺序和基于机器分配两种交叉,变异方法对主群体进行传统的遗传操作。并引入病毒群体来感染主群体,将主群体的全局进化和病毒群体的局部进化进行动态结合,克服传统遗传算法早熟和收敛慢的缺点。实验证明此算法的有效性。

两级排序遗传算法在柔性工作车间调度中的应用

由于在遗传算法的搜索寻优过程中种群有收敛于单一个体的趋势,为了减轻这种趋势,在Pareto多目标遗传算法的基础上做了一些改进,即用Pareto最优概念对种群进行第一级排序,然后计算种群中每个个体与同Pareto级别所有个体之间的全局拥挤距离作为该个体的次要属性进行第二级排序,根据这两级排序的结果进行联赛制选择操作和交叉变异操作。为了验证算法的性能,以多目标柔性工作车间调度问题作为实例并针对柔性工作车间调度问题的特点设计了相应的交叉变异方法。仿真结果表明该算法可以产生更多的分布在非劣解前沿上的解。

混合粒子群算法在柔性工作车间调度中的应用

混沌是一种新颖的优化技术,具有随机性、遍历性的特点和易跳出局部极值的能力。为了提高粒子群优化算法(PSO)的性能,在PSO中引入混沌,优势互补,提出了一种混合PSO算法,并应用于柔性工作车间调度问题的求解。首先基于混沌对PSO的参数进行自适应优化,实现全局搜索与局部搜索间的有效平衡;然后,在PSO的搜索过程中引入混沌局部搜索策略,来提高解的精度和收敛速度。实验比较结果验证了该算法的全局搜索性能。

基于模糊逻辑的偏柔性工作车间调度模型

文章首先介绍了局部柔性工作车间调度以及模糊环境下的调度目标函数等相关概念,然后从预处理、个体编码、算子设计等方面分阶段详细描述了基于模糊逻辑的局部柔性工作车间调度模型,最后通过实例验证了模型的可行性和有效性。

基于遗传算法的多目标柔性工作车间调度问题求解

本文针对柔性工作车间调度问题给出了一个有意义的综合目标??尽可能缩短制造周期的同时尽可能的减少机器负荷。由于传统遗传算法在多目标柔性工作车间调度问题上的局限性,我们提出了一种改进遗传算法:首先,我们给出了针对综合目标的工序调度算法获得初始集合;接着,针对柔性工作车间调度问题的特点,我们在常用的基于工序顺序的编码方法上融入了基于机器分配的编码方法,并据此设计了相应的交叉变异操作;最后借鉴了物种进化现象中的环境迁移思想设计了解决多目标优化问题的迁移操作。实验结果表明,改进的遗传算法在多目标柔性工作车间调度问题的解决上要优于传统遗传算法。

基于动态双种群粒子群算法的柔性工作车间调度

针对标准粒子群优化算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种基于动态双种群的粒子群优化算法(DPSO).DPSO算法将种群划分成两个种群规模随进化过程不断变化的子种群,两个子种群分别采用不同的学习策略进行进化,并在进化过程中相互交换信息.该算法提高了全局寻优能力,有效地避免了早熟收敛的发生.将以DPSO算法为基础的排序算法和启发式分配算法(HA)相结合形成了解决柔性工作车间调度问题的新方法(DPSO-HA).通过对算例的研究和与其他方法的比较表明,该方法是有效可行的.

基于遗传算法的模糊柔性工作车间调度优化

首先给出了模糊生产环境下柔性工作车间调度模型,然后以最小化最大完工时间为目标函数,提出了一种基于遗传算法的通用模糊调度算法。此算法针对解决柔性工作车间调度问题采用工序顺序偏码的局限性,设计了基于顺序和基于机器分配的编码方法并据此给出了相应的交叉变异操作。仿真结果表明了算法的可行性和有效性。

模糊环境下的柔性工作车间调度模型的研究

本文首先引入了柔性生产系统下的调度过程中存在的不确定性问题,接着对存在模糊操作时间间隔的柔性工作车间调度问题及相关概念进行了描述,并且给出了以最小makespan为目标的基于模糊逻辑和遗传优化的调度模型,最后通过实例验证了模型的可行性。

通用多任务车间管理工作站系统（MWS）的设计

本文介绍一个工业现场的车间管理工作站系统（ＭＷＳ）的设计思想，该系统应用于中原制药厂计算机集成生产系统（ＺＹＰＦＣＩＰＳ）中，满足了实时性、多任务和通用性等方面的要求。

浅谈国企车间管理工作者素质的提升

本文主要是简单介绍一下国企车间管理工作者如何提高自己的素质,以保证产品的质量,最终提高企业的竞争力和自身的发展能力。

筑牢基础 切实做好车间干部培训工作

车间是铁路管理体制中非常重要的一环,处于基础性地位,起着承上启下的重要作用,是运输生产、经营管理、维护职工队伍稳定等重点工作和任务的主要组织者、 承担者和落实者,特别是在当前铁路改革不断深化,安全运输生产任务重、标准高、压力大、要求严,职工队伍思想活跃、诉求多样的新形势下,车间工作显得越来越重要。

一种基于S-粗集理论的工作车间滚动调度策略

该文研究了基于S-粗集理论的一种工作车间滚动调度策略,基于S-粗集理论的运态迁移特性和它的辅集特性,研究了它在动态环境下滚动调度中的应用。举例研究了在有调度急件加工、工件完成期改变和新加工工件到来情况下的策略。该方法被证明是行之有效的,并在应用中具有一定的智能性和灵活性。

车间教育工作刍议

各级各类教育管理体制的改革，以及布局结构的调整．使铁路多年形成的教育体系发生了历史性的变化，为适应减员增效的需要．站段从事专业教育的人员减少了，这给站段教育两个职能的充分发挥及上级下达的各项培训任务、指标的完成带来了一定的困难。在新形势下，如何保持教育力度不减、标准不降低呢?笔者认为发挥车间教育职能作用，调动车间参与教育的主动性、能动性可以起到事半功倍的效果．本文就发挥车问教育职能的优势及如何增强车间教育工作力度做以下探讨。

解决动态作业车间调度关键问题的方法研究

计算旧调度方案中用到的各设备的最早可以开始加工时间和确定旧调度方案中尚未完成的加工工序,是解决动态作业车间调度问题的关键,文章研究了相应的解决办法。首先制作了车间工作日历,并具体分配设备任务,为后面的计算打下基础,也提供了一种处理调度结果的方法;然后研究了如何计算旧调度方案中用到的各设备的最早可以开始加工时间和如何确定旧调度方案中尚未完成的加工工序,并提供了具体的算法流程;最后用实例证明了方法及提供的算法流程的有效性。

企业车间系统结构与工艺复杂性多维度评价

提出了信息力、能和结构复杂性信息量度量的基本概念、定义、基本原理和数学模型;建立了企业生产系统结构复杂性评价的新尺度;提出了评价方法和系统结构的简约化、复杂性减少原理;并应用此理论与方法对井工企业掘进工作面系统结构复杂性评价进行了实证研究.

“香”主任——记山东新华医药集团八车间主任李天香

山东新华医药集团有限责任公司有个八车间,是生产“两氨”的。“两氨”就是安乃近和氨基比林。八车间的车间主任叫李天香,不知道的一听这名儿,保证以为是个女人。其实呢,李天香是个中等身材,略有点胖且今已年过半百的汉子。自1989年他主持八车间工作以来,不断适应市场变化,工作富有成效,每年都上个大台阶,被连续评为全公司优秀共产党员或劳模,还被评上了全国医药战线的优秀车间主任。这不,今年的9月13日,他又从山东飞赴昆明,在一个全国性会议上作典型发言。于是,不少人又称他为“香”主任。