制造/再制造混合系统装配车间物料配送的路径规划

为解决制造/再制造混合系统装配车间物料配送的路径规划问题,考虑到物料类型的多样性和物料到达时间的不确定性,建立了以物料配送路径最短为优化目标的物料配送模型,并采用启发式遗传算法对模型进行求解;提出采用"虚拟工位"来表征装配工位需求物料类型多样性的方法,避免了遗传操作时出现非法染色体;采用隶属度函数对物料到达时间进行模糊化处理,并将其转化为惩罚函数,计算在适应度函数中,有效地解决了物料到达时间的不确定性对配送路径规划的影响。算例仿真验证了所建模型和求解方法的正确性。

基于Mamdani模糊推理系统的制造/再制造混合系统的最优定价

首先分析了回收产品数量、质量及价格的关系,运用Mamdani模糊推理系统对这种关系进行建模,并在此基础上建立基于制造/再制造混合系统的利润模型。该利润模型中,顾客的需求量与产品价格符合经济学中常见的线性需求,将产品回收价格、回收产品质量合格指标、产品销售价格以及全新制造产品占需求量的比重作为决策变量。为了对模型进行有效寻优,提出了一种改进的小生境粒子群算法(MNPSO),运用混沌映射方法生成初始种群,并通过小生境欧氏距离阈值和粒子欧氏距离阈值来扩大粒子群的搜索空间,保持粒子的多样性。最后通过具体算例验证了算法的有效性。

考虑价差和再制造率的制造/再制造混合系统生产批量研究

针对制造/再制造混合系统的生产批量问题,建立了一个以总利润最大化为目标的数学规划模型。该模型考虑了新品和再制造产品以及回收品的库存费用、生产费用和产品价格差异,以及再制造生产成本与再制造率的关系,对于市场需求率和废旧品回收率恒定的制造/再制造混合系统,研究了(mR,Q)和(R,n Q)2种策略下的批量分配问题。算例研究表明,再制造率小于0.5时优先考虑(m M,R)策略,再制造率大于等于0.5则采用(M,nR)策略。当再制造率一定时,再制造品与新品的价格比为0.3时,总利润达到最大。

精益生产在制造/再制造混合系统生产管理和控制中的应用

首先简要介绍了制造/再制造混合系统存在的不确定性,并分析这些不确定性对生产管理、控制以及制定生产决策产生的影响;随后,对国内外关于混合系统生产问题的研究进行综述;最后,提出精益生产管理工具在降低混合系统不确定性中的应用,以及精益拉动式生产在改善混合系统产需平衡上的作用。

制造/再制造混合系统的最优生产批量模型

为了确定制造/再制造混合系统的最优生产批量,假定需求率和回收率是连续、确定的,以单位时间内新产品和再制造产品的订购费以及回收件和可用件的存储费之和最小为目标,建立了新产品制造和回收件再制造的最优批量模型.为保证批次是正整数,给出了批量计算结果的简单修正方法.该模型不仅适用于再制造生产率有限和无限的情形,而且适用于制造生产率有限和无限的情形.算例结果验证了该模型的有效性.

基于精益生产理论的制造/再制造混合系统库存控制研究

随着经济全球化的发展和不可再生能源的日益枯竭,企业开始重视对资源的回收利用,通过修复或者再制造过程恢复它的性能,节约了企业生产成本的同时也提升了企业形象。但由于回收件的高度不确定性和制造/再制造混合系统的高度复杂性,混合系统的库存控制变得尤为复杂。为了平衡回收件库存和可用件库存,制造与再制造的关系,文中把精益生产理论运用到混合系统的库存控制之中,同时提出了精益再制造生产管理和拉动式制造再制造的方法,以期为库存问题的解决提供一种新的思路。

制造/再制造混合系统中集成物流网络优化设计模型研究

为提高制造/再制造混合系统中的物流管理绩效,合理设计制造/再制造集成物流网络结构,基于混合整数线性规划方法,提出了一种制造/再制造集成物流网络优化设计模型,据此确定网络中各种设施的数量、位置及物流量分配,以使投资和运营的总成本最小。该模型的特点是:适合单产品、单周期、有能力限制的制造/再制造集成物流网络设施选址—分配问题。考虑了集成物流网络中共用设施的选址;正向物流中统筹考虑再制造产品和新产品的物流分配,但再制造产品和新产品不能相互替代。最后,通过一个算例验证了所提模型的有效性。

随机灰色提前期条件下制造/再制造混合系统库存优化

基于PUSH库存控制策略提出了在不确定生产提前期、恒定顾客需求率和产品回收率条件下的制造/再制造混合生产系统库存控制模型,可用品仓库库存由新产品制造过程和回收产品的再制造过程共同补充。不确定的生产提前期可描述为随机灰色变量,提出的随机灰色模拟技术可为不确定函数产生输入-输出数据,利用该输入-输出数据训练后的神经网络可加速不确定函数的模拟过程,由随机灰色模拟、神经网络和遗传算法集成的混合智能优化算法可求解该库存模型。数值分析结果表明:平均生产成本随给定的顾客服务水平和生产提前期的增加而增加,该不确定模型符合实际库存系统的实际情况,提出的智能优化算法可优化复杂的不确定规划问题。

基于机会约束规划的制造/再制造混合系统生产决策

在经济利益和环境效益的双重驱动下,许多原始设备制造商纷纷开始从事再制造活动,其原有的单一制造系统因而转变为制造/再制造混合系统,传统的生产计划面临着一些新的挑战.本文针对制造/再制造混合系统的生产决策问题展开研究,考虑处置策略以及回收和需求的不确定性,建立问题的机会约束规划模型,并设计遗传算法进行模型求解,最后给出了算例验证其有效性.

制造/再制造混合系统的牛鞭效应的分析

应用控制理论与仿真技术对一个简单的制造/再制造物流系统建模。分析了系统的稳定性,因为这是系统正常运行的前提,着重分析了回收率以及再制造过程生产提前期对该混合系统的牛鞭效应的影响。研究表明,回收率与再制造生产提前期不影响该系统的稳定性;回收率越高,牛鞭效应则越小,这表明回收产品可以在某种程度上吸收客户需求的波动性,特别的是,该混合系统的牛鞭效应总是小于单纯制造系统;而越长的再制造提前期对牛鞭效应的影响越小。

基于相对熵-TOPSIS的机床可再制造性方案评价系统开发

可再制造性评价是机械装备再制造过程的重要环节,可再制造性评价方案直接影响再制造机床的质量及成本。针对机床可再制造性方案评价问题,提出了基于相对熵-TOPSIS的机床可再制造性方案的评价方法。首先,建立了基于机床易回收性、可拆解性、再制造技术性的可再制造性评价体系;然后,采用可拓层次分析法计算各指标权重,并应用相对熵-TOPSIS的评价方法进行最优方案筛选;最后,结合C#语言、SQL数据库等工具开发了机床的可再制造性方案评价系统,并将其应用于某机床制造厂滚齿机床再制造,对该方法可行性进行应用验证。

基于处置选项的不完全模块化产品混合式组合再制造策略

针对零部件依托印刷电路板(PCB)实现电气互联的不完全模块化产品,提出基于零件质量状态和处置选项的混合式组合再制造(HCR)策略,以处置成本最小化为目标构建再制造组合优化模型,实现个案处置和零件再利用的最优决策。为快速生成和求解优化模型,利用二进制编码逻辑运算提出精确计量处置成本的方法。通过大规模的数值实验,分析零件组合策略对于再制造的适用性和有效性,发现物料成本高但操作成本低的产品适合实施混合式组合再制造,这与现实中广泛存在的消费电子产品的官方翻新品实践一致。通过跨型号(Inter-SKU)组合再制造,相比同型号(Inner-SKU)组合与非组合可分别实现超过10%和30%的成本节约,其中高价值芯片的再利用是成本节约的来源。本文所提出的再制造策略和算法有利于企业的精益再制造,实现资源有效利用,助推我国“双碳”目标的实现。

生产调度与可靠性耦合的变工况再制造系统维护建模

针对变工况下的多工序再制造系统,提出生产、设备衰退和系统维护之间的耦合建模方法.首先引入考虑设备可靠性的动态生产优先级并据此生成生产调度计划,进而基于变动生产计划建立设备的变工况故障率模型,在此基础上,考虑生产的动态性和设备衰退的不确定性,构建基于双生产周期优化的再制造系统动态维护决策模型.算例分析表明,该模型可有效提高系统生产净收益且相对于传统生产和维护决策方法更具优势.

运用区块链技术的再制造汽车零部件溯源系统设计

由于目前汽车零部件再制造行业发展仍处于起步状态,对于其供应链的监管还处于不完善的状态,为了使政府政策以及满足消费者需求,文章将设计一个针对再制造汽车零部件供应链运用区块链技术的溯源系统,并设计了溯源系统总体功能模块和流程,搭建了区块链架构。方案实施将会带来一些正面效益,但也面临较多困难,有待政府和企业共同协作推进系统建设和行业发展。

考虑碳限额的制造/再制造混合系统生产优化决策

针对碳限额交易机制下制造/再制造混合系统生产决策问题,以最大化总利润和最小化碳排放量为目标,考虑客户需求差异以及碳减排技术投入成本和收益的影响,建立多周期产品制造/再制造混合系统生产决策优化模型.根据模型特点,结合多种群协同进化思想,设计一个多种群混合布谷鸟算法(multi-population hybrid cuckoo search,MPHCS)进行求解.提出一种自定义偏好随机游走策略,增加优秀个体对全局搜索的影响,以优秀个体指导种群进化,实现各子种群信息共享;采用自适应公式更新步长,防止陷入局部最优;同时引入基于Logistic映射的混沌搜索,用于对MPHCS算法全局搜索发现的优质解区域进行精细搜索,提高局部搜索能力.最后通过实例仿真验证了所提出模型和算法的合理性和有效性.

碳税政策下考虑消费者环保意识的再制造系统优化策略

本文基于消费者环保意识和政府碳税政策,从产品竞争与侵蚀的角度出发,对外包授权再制造系统运作管理问题进行研究。在不减排策略、减排策略和供应链协调三种情形下,分别建立了生产商与再制造商之间的博弈模型,并进行优化求解。分析结果表明,消费者环保意识的增强可以促使生产商降低新产品价格和专利费用,而对于再制造商,只有当再制造产品的接受程度较大时,再制造产品的价格才会随着消费者环保意识的增强而提高;有趣的是,新产品的最优减排率并不总是随着消费者环保意识的提高而提高,需要考虑两种产品单位碳排放之间的差距;此外,减排策略的实施对产品的专利费用没有直接的影响,也不总是有利于新产品需求的提升;最后,碳税政策在供应链协调中发挥着重要作用,从而促进“双赢”局面的形成。

基于状态空间模型的激光再制造熔池温度控制系统

激光再制造是用于再制造的一项重要技术,在航空航天、冶金、能源等领域应用广泛。然而,形状控制问题一直是制约其规模化和工业化应用的瓶颈。在激光再制造过程中,熔池温度是决定再制造件形状和性能稳定性的关键。基于此,本文提出了一种基于状态空间模型的激光再制造熔池温度实时在线控制方法,解决了控制机理模型难以建立和多变量约束的问题。

不同回收和转移模式下再制造供应链生产决策研究

随着公众环保意识增强,许多制造企业出于社会形象和成本考虑选择将再制造业务转移给第三方企业。针对由原始设备制造商(OEM)和第三方再制造商(TPR)组成的再制造供应链,根据不同回收主体(OEM和TPR)和转移模式(外包和授权)构建4种再制造供应链决策模型,对比分析4种模式下最优生产决策、利润、环境影响、消费者剩余和政府基金政策影响。研究结果表明:OEM青睐制造商回收外包模式,TPR在不同研发效率下有不同偏好;在不同模式下,提升环境税或补贴均会不同程度提高产品可再制造性水平并激励再制造。但提高补贴不一定有利于环境,环境税过高不利于社会总福利,因此政府需要综合考虑各方利益设置适当的环境税和补贴。

动态数据流驱动的再制造拆解工艺知识图谱构建方法

高效稳定的再制造拆解是实施规模化再制造的重要前提。然而,废旧零部件的内部结构、损伤特征等存在较大差异,需要对拆解工艺进行频繁调整,从而造成再制造拆解效率低、质量稳定性差,严重制约了再制造规模化效益。为此,提出一种从动态数据流中提取个性化拆解工艺知识的知识图谱构建方法,利用知识的高效更新与重用提升再制造拆解效率与质量。首先,分析再制造拆解工艺数据的动态时序性特点,以拆解工位为数据分析节点,建立动态数据流模型。其次,基于工位数据对拆解工艺知识进行分类,构建包含拆解过程知识、资源知识和特征知识的本体模型,并利用命名实体识别模型(ALBERT-BiLSTM-CRF)和自然语言处理方法自动抽取拆解工艺知识。进而,提出一种动态数据流驱动的图谱更新机制,实现知识图谱对拆解工艺调整的快速响应。最后,以某型号废旧动力电池包拆解为例,验证所提方法的有效性。

非理性偏好下动力电池再制造供应链最优决策与协调研究

考虑动力电池剩余容量不确定特征,构建由电池供应商和汽车制造商组成的再制造供应链,分别探讨决策双方完全理性、单向非理性偏好和双向非理性偏好等5种决策情形下的均衡解。研究发现:动力电池再制造容量起始点对回收量具有正向作用。在双向非理性偏好情形下,供应商的利他(公平)偏好程度增加导致制造商和系统总利润提高(降低),而自身利润总是降低;制造商的非理性偏好对供应链成员及系统利润的影响与供应商的非理性偏好程度有关。在单向非理性情形下,供应链成员的利他(公平)偏好程度增加导致自身利润下降(上升)而对方利润上升(下降)。两部定价契约和收益共享契约能够实现双向非理性偏好情形下再制造供应链的协调。