基于并行协同进化遗传算法的多协作车间计划调度

为求解多协作车间的计划调度问题,提出了并行协同进化遗传算法。该算法采用基于工序的染色体编码方案。在遗传操作过程中,首先利用提出的基于工序约束的基因调整算法进行交叉操作和变异操作,保证了新个体满足工序约束。在解码操作过程中,采用考虑设备能力空间的解码算法,使得解码产生的调度为活动调度。此外,运用协同进化的思想,提出了协同适应值计算的算法,使协作环境的变化能灵敏地反映在个体的适应值上,从而有效地指导种群的进化。实例表明,该算法能够满足多协作车间并行协同调度的要求。

航空制造业分布式协同生产计划模式研究

分析了现有生产计划管理模式的不足,提出了一个基于协同的系统理念能够整合航空制造企业内各分布资源的优化模型。该模型能够描述企业内生产过程中复杂的供需关系,进行详细的物流与负荷平衡,可在任务组合分配、分布式生产计划与作业调度计划进行优化的过程中协调各优化模块间的冲突,平衡各模块局部利益的同时实现企业整体利益最大化。对本模型中的面向负荷均衡的协同任务规划、一体化的分布式协同生产计划与作业调度优化、协商协调机制关键技术进行了讨论。

面向随机加工时间的车间作业调度

提出了面向随机加工时间的车间作业调度方法,认为在整个遗传进化过程中出现频率越高的个体对环境的适应能力越强,该个体对应的调度方案为较优方案,构造了用于解决加工时间为服从正态分布的随机变量的车间作业调度问题的扩展遗传算法。在算法中设计了考虑设备能力空间的解码算法以产生活动调度方案;在交叉/变异过程中通过设计的基因调整算法确保新个体的合法性,以满足工序约束;采用基于适应值的轮盘赌的选择策略控制遗传进化的方向,使算法快速收敛到最优解。仿真实验验证了该算法在企业实际随机车间作业调度中的有效性。

离散制造企业车间在制品的跟踪管理

提出离散制造企业车间在制品跟踪管理方法;对在制品进行类别的详细划分和状态定义;确定在复杂的工艺规程、多变的加工状态及并行的组合件装配环境下的车间在制品跟踪管理所需的信息及集成方式;建立车间在制品跟踪管理与制造执行系统的规范化的接口机制;实现了车间在制品跟踪管理在制品核心处理流程与数据库设计;并结合实际应用验证了其合理性与实用性。

基于工作流的分布式协同计划控制架构研究

从协同的角度研究了制造业在分布式协同制造企业环境下所面临的相关技术问题,提出了基于工作流的分布式协同计划控制架构。该架构分为两层,在企业层对所有协同机构的生产任务进行动态的协同优化调度;在车间层对有限资源在需求约束下进行优化调度。应用扩展的工作流概念和功能去正确地管理活动序列,建立了资源管理、活动调度以及任务协同调度的优化模型。最后,提出了基于规则的更新处理组件用于提高系统自动化程度。

基于MCMC方法的随机加工时间研究

在分析随机作业调度问题特点的基础上,建立了随机加工时间统计模型及参数估计模型,在参数未知及参数已知的条件下,提出了基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的随机加工时间统计技术,并通过吉布斯抽样实现了加工时间的参数估计。通过计算机仿真实验,验证了该方法的可行性及有效性,为随机作业调度提供更符合实际生产的数据支撑。

MAXIMO与SAP系统的接口技术研究

对电力行业主要应用的ERP与EAM两大系统平台进行对比,证明了ERP与EAM是不可互替但可作为互补的两大应用平台,为发挥ERP与EAM平台的协同效应,以SAP和MAXIMO作为两大平台的典型应用,展开基于SAP与MAXIMO的接口技术研究,探讨了两大平台的技术架构与接口技术,提出了采用RFC的方式实现SAP与MAXIMO的集成方式,通过技术实现验证的提出方法、技术的可行性,实际验证表明,该方法在电力行业信息系统集成应用方面具有较大的推广价值。

MAXlMO与SAP系统的接口技术研究

现在许多企业同时使用ERP和EAM两套系统。为发挥ERP与EAM平台之间最大的协作效应，展开了基于SAP与EAM经典产品——MAxIM0的接口技术研究，介绍了采用RFC的方式实现SAP与MAXIMO互联的接口方式。云南电力研究院SAP系统与MAXIMO系统的集成的实践表明，两套系统具有很强的互补性，通过系统之间接口的串连，可以极大地发挥两者之间的协同效应。

SAP工作流在电力企业的应用

介绍了工作流的概念与SAP工作流的定义与特点,提出了基于SAP工作流的系统架构、系统接口以及设计规范,结合SAP系统各模块的功能,应用SAP工作流将电力企业的各业务流程无缝地衔接起来,同时应用现代互联网及移动互联网技术,通过邮件、短信、WEB应用及移动WEB应用等,将业务人员、系统和业务流程全天候不掉线地绑定在一起,实际应用表明,该技术电力企业ERP应用中具有较好的应用前景。

组件化和集成化车间生产管理系统的研究与实现

在对车间生产管理调查研究的基础上,整合、优化了车间生产管理的业务流程;分析了车间生产管理的功能划分;讨论了车间生产管理的内部集成和外部集成;采用组件化的软件开发方法,给出了车间生产管理的组件层次结构;讨论了大粒度组件的划分及重用实现。所开发的车间生产管理系统已在7家企业投入应用,效果显著,说明车间生产管理整体方案能满足企业的个性化需求,具有可行性和可重构性。

约束理论的产品组合优化新型运作逻辑研究

针对传统约束理论产品组合优化运作逻辑存在的问题,构建了新型约束理论运作逻辑:①充分利用产能;②辨识系统限制;③其他资源服从优化决策安排;④提升系统限制;⑤打破系统限制,辨识新的系统限制,克服惰性持续改进。新型运作逻辑减少了传统约束理论仅就系统已有的生产能力讨论产品组合而造成规划的保守和接单的损失,改变了产品组合必须依赖产品优先级的思维定势,保证了系统各限制资源的充分利用,不但使产品组合优化方案整体最优,而且切实可行。结合具体实例说明了新型约束理论产品组合优化运作逻辑的有效性和实用性。

SPC与EPC的集成及相关关键技术研究

构建了SPC与EPC的集成模型。通过对模型运转方式和各模块集成方式的分析及对模型中所采用的联合控制图技术、基于MCMC方法的过程调整技术、系列过程调整策略、模糊质量诊断技术、EPC模块起停控制规则的研究阐明了该集成模型的合理性。

基于负荷均衡的工作中心任务组合优化研究(下)

描述了分布式协同系统中多工作中心的任务优化分配问题,构建了考虑任务协作的面向负荷均衡的任务组合优化分配模型,提出了一个基于免疫算法的协作任务组合优化分配算法。在该算法中,引入了动态任务资源匹配矩阵的概念,设计了基于动态任务资源匹配矩阵的疫苗抽取、募集新抗体及亲和突变免疫算子,提高了算法的寻优速度。采用期望繁殖率作为抗体评价标准,防止非最优个体占据相当规模而导致过早收敛。此外,实际应用表明该算法的有效性以及具有良好的应用前景。

基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的统计过程调整技术研究

建立了统计过程调整问题模型,研究了基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的统计过程调整技术,并通过吉布斯抽样实现了偏移量的参数估计。在参数未知及参数已知的条件下,通过与其他方法的实例对比研究,验证了该方法的可行性及性能优势,并对参数未知条件下基于该方法的统计过程调整技术进行了改进。

基于负荷均衡的工作中心任务组合优化分配(上)

提出了一个基于免疫算法的协作任务组合优化分配算法。在该算法中,引入了动态任务资源匹配矩阵的概念,设计了基于动态任务资源匹配矩阵的疫苗抽取、募集新抗体及亲和突变免疫算子,提高了算法的寻优速度。采用期望繁殖率作为抗体评价标准,防止非最优个体占据相当规模而导致过早收敛。实际应用表明该算法的有效性以及具有良好的应用前景。

非均衡失效成本条件下的统计过程调整技术研究

为解决统计过程调整问题,建立了统计过程调整问题模型,采用公差设计和参数设计中的非均衡失效成本作为过程调整的评价指标,构建了过程方差参数未知和已知条件下的过程参数估计贝叶斯模型,进而构建了相应的质量特性值的预测模型。根据非均衡失效成本函数和质量特性值的预测模型,确定了过程每一步的最优控制目标,并根据控制目标完成过程调整。最后,在非均衡失效成本条件下,通过与格鲁布斯基本准则调整方法和马尔可夫链蒙特卡罗调整方法的对比,验证了本文中调整方法的性能优势。

基于企业基础能力的ERP实施评价体系及方法研究

本文提出了ERP的实施基础能力的概念。构建了面向我国制造型企业ERP实施的基础能力评价指标体系:运用层次分析方法,确定了指标权重。通过模糊评价,确定企业ERP实施的基础能力水平。以此帮助企业发现实施的瓶颈因素,为基础性改进工作提供了依据。

离散制造业作业调度中的优先判定方法研究

从宏观提升离散制造企业竞争力的角度,建立了一个用于生产调度的多目标决策的层次分析模型,提出一个基于层次分析法(AHP)的优先判定方法,实现了生产调度中调度目标的优先级确定,相应调度规则优先级的确定。解决了生产调度过程中调度目标定位不准,调度规则选定不合理的问题,为调度算法提供有效的支撑,使调度结果更加满足加工企业的实际生产状况,具有较强的理论研究价值与广泛的应用前景。

基于组件的制造企业SPC管理信息系统

为了更加准确、高效地利用统计过程控制技术监控生产过程,在对制造企业SPC管理深入调研和分析的基础上,对其业务进行了优化、整合,运用数组变量、计数器以及数据循环处理方法构造了异常识别的核心算法,采用组件化的开发方法实现了制造企业SPC管理信息系统,并已在一家大型制造企业投入使用,效果显著。

针对工业安全场景的智能管控平台研究与应用

针对复杂工业场景安全管控的痛点问题,通过融合物联网、人工智能、5G、边缘计算等新一代信息技术,提出了建设具备感知、监测、预警、处置、评估等功能的全场景工业安全智能管控平台的思路。该平台分为设备层、边缘层、云层以及应用层,实现了人机料法环全要素覆盖,提升了企业安全生产数字化、网络化、智能化水平,为智能安全管理平台的建设提供理论、模式以及体系架构方案的支持。同时,平台采用大企业共建-小企业共享的服务模式打造了智能安全生产行业新生态。