基于熵函数的流水车间小批生产信息量测度

流水车间生产中,批量及批次的信息量测度意味着对描述不同批量及批次在工作站的状态所需信息量的度量,即求解批量及批次的信息熵表达.现有批量及批次信息控制研究主要集中在批量调度问题上,鲜有针对生产中的批量及批次与管理生产所需信息量关系的研究,造成研究结论很难为决策者从信息管理角度选择生产方式提供理论依据.针对上述问题,在分析信息熵度量特性基础上,理论上首次建立流水车间生产线不同批次相同加工时间条件下的批量及批次的信息熵函数,作为度量生产系统状态所需信息量的基础,并由此提出生产批次与熵函数变化关系两个定理,即:生产批次的信息熵函数单调递减;批次趋于无穷大时,系统信息熵趋于零.采用求导法与极值法分别对所提定理给予充分证明,从而理论上证明了流水车间的加工批次增加(或批量减小),则系统的信息熵降低.分别取工作站数量为10和20进行实证研究,以图示表达的结果再次验证了所提定理的正确性.批量与批次的信息量测度理论研究,对实际流水车间生产批量与批次的作业安排及最终生产方式的选择,都具有重要的理论支撑和现实指导意义.

流水车间加工信息测度与控制

流水车间加工信息的有效测度是实施加工批量决策的前提.当前多品种小批量生产信息控制研究多以生产技术、范式及智能算法等理论优化工作为主,极少开展生产的加工批量与其状态控制所需信息之间关系的研究,导致研究结论过于理论化而难以应用于现实生产.针对此研究局限性,本文从信息论角度出发,根据制造马尔科夫过程,定义流水车间的加工批量信息熵并解析其度量特性.进一步,构建流水车间加工批量信息熵函数,理论上证明其函数单调递减性.通过建立流水车间加工批次信息测度模型,确定生产线批次加工信息的组成结构,实现对工件加工所需信息量的测度.实证研究中,将平均调整准备时间、平均加工时间及完工时间等观测数据应用于实际企业的减速器生产线,做出不同参量与加工批量变化关系图,确定相关参数条件下生产线的最优加工批量.根据研究结果,提出有效减少管理与控制生产线所需信息量的对策,在验证所建熵模型科学性与有效性的同时,也为实际生产中的批量决策提供准确的现实指导.