成组生产条件下考虑学习和遗忘效应及设备维护的调度策略

以成组生产的单机系统为对象,将学习和遗忘效应及维护策略融入调度模型,以使建立的调度模型更加符合实际.在考虑学习效应时,既考虑了同种零件本身的学习效应,又考虑了同一零件族内各零件间相互的学习效应,并采用相似度表示加工零件类型的转换对学习程度的影响,即遗忘效应;在考虑维护策略时,采取完美预防维护策略来减少设备发生故障的概率,预防性维护仅在加工完一个批量后进行,并采用小修处理批量中出现的设备故障.在此基础上,以总完工时间最短为目标,建立了调度和预防维护决策的整合模型,并通过算例分析验证了模型的有效性.

成组生产下的考虑学习和遗忘效应的调度策略

以成组生产的单机系统为对象,提出一种新的考虑学习遗忘效应的成组调度模型,使得建立的调度模型更加符合实际。以总makespan最小为目标,模型中同时考虑了与调度策略有关的设置时间、实际加工时间。基于成组生产的特点,考虑到设备加工相同、相似的零件时的学习效应,转换零件类型造成学习效果衰退的遗忘效应,提出用三个模型来表达成组生产中零件实际加工时间。最后,通过算例分析及结果分析说明了模型的有效性。

基于设备预诊断的单机预知性维护模型研究

随着企业对设备维护管理的逐步重视,不少学者研究了各类维护模型以满足企业需求。然而,这些模型大多未考虑设备自身衰退特性,易忽略其可靠性能。因此,提出一类基于设备预诊断信息的预知性维护模型,在最小化长期平均总成本的目标下,为企业提供最佳的设备维护阈值和维护周期次数。研究结果表明:该设备预知性维护模型是合理有效的,较好地描述了设备衰退过程,有助于企业减少成本并为维护计划提前做好准备以实现备件零库存目标。

不完美生产过程下电梯零部件的成本模型优化

用传统经济生产批量模型推导出的电梯零部件最优成本会与实际生产严重脱节,于是对偏差产生的原因进行了分析,并以生产批量和设备维护成本为决策变量,建立了更贴近实际生产状况的成本模型。然后以电梯曳引机某部件为例,根据相关生产数据计算出最优总成本和与之相关的经济生产批量和最优维护成本,验证了该成本模型的有效性。当然,该成本模型只适用于某些生产系统,在实际生产中推广该成本模型还有待进一步的完善。