定制家具企业订单组批方式对板材利用率的影响

板式定制家具的板材成本对企业利润有很大影响。大型定制家具企业一般采用揉单生产模式,将大量订单按照一定的组批方式组成几个批次,以提高板材利用率及生产效率。为了明确不同组批方式对板材利用率的影响,通过对A企业两条产线板材利用率及相关数据的统计分析,分别得出在两种不同组批方式下板材利用率的主要影响因素及回归方程:零售单产线按主花色组批,影响板材利用率的主要因素依次是批次容量(X_(1))、花色(X_(2))、单量(X_(3)),回归方程为Y=0.361 X_(1)-0.074 X_(2)+0.011 X_(3)+72.762(R^(2)=0.664);样品单产线按来源地址组批,影响板材利用率的主要因素是单量(X),回归方程为Y=1.356ln X+67.163(R^(2)=0.342)。为了比较两种组批方式的板材利用率是否有显著差异,通过t检验分析相同订单采用不同组批方式的利用率数据,结果可得按主花色组批板材利用率显著高于按来源地址组批。通过控制单量、花色、批次容量等条件可以在一定范围内提升板材利用率,也可以通过回归方程预测板材的利用率,为企业管理人员预测板材成本,选择合适的组批方式提供参考。

基于激光下料工艺板材利用率的研究

板材利用率即板材的实际的使用状况和其可被使用的最佳生产水平之间的比率,本文针对目前比较热门的激光下料工艺的板材利用率最大化进行研究探讨,通过这几年对激光下料工艺的现场试验跟踪,总结在激光下料工艺板材利用率方面所遇到的相关问题及处理方法。

利用FastCAM套料软件提高板材利用率

我国钢材在切割、焊接等加工中的损耗和浪费平均在40％，比发达国家多10％。因此，我国必须建立节约型经济增长模式，在钢材的切割、焊接等加工过程中有效地节省钢材，节约资源。

基于信息技术的板材利用率提升研究

市场竞争压力促使企业进行技术革新,企业不得不通过降低生产运营成本满足企业生存,国家经济结构改革与消费降级对企业又是寒冰式的挑战。作为建材行业的板式家具企业,板材成本占比较高,占经营成本40%以上,在通过管理手段降本的同时,考虑通过技术手段进行板材降本,同时确保产品质量,达到企业实现盈利的目标。企业上下各级管理者与技术人员积极响应国家绿色经营号召,践行可持续化发展的运营方针,并开始思考与实践该技术在材料降本中的应用。

面向利用率的矩形排样分级进化遗传算法优化

为了提高矩形排样的板材使用率,提出了基于分级进化遗传算法的排样优化方法。以板材利用率最高为目标建立了矩形排样的目标模型,将排样问题分为定位和排序两个步骤实现。在定位方面,将最低水平线法和填充算法进行优势融合,得到了混合定位方法。在排序方面,以遗传算法为基础,将染色体分为保留层级、交叉层级和变异层级等3个层级,每个层级制定相适应的进化操作方法,从而提高算法的搜索能力和收敛速度。使用文献[13]和文献[14]中的两组实验数据进行验证,结果表明这里提供的排样方案可以得到最佳的排样结果,且排样耗时最少。验证了这里分级进化遗传算法排样方法的有效性和高效性。

多块排样方式的二维板材下料优化模型与算法

针对矩形件二维板材剪切下料问题,提出一种多块排样方式的二维板材下料优化模型与求解算法。为了均衡考虑排样方式的计算复杂度和板材利用率,将多块排样方式的块数定为八块。通过3次一分为二剪切操作将板材分割成八个矩形块,并将每个块剪切成方向相同的同种矩形件。构造八块排样的优化模型及算法是按照排样价值最大原则来确定所有可能尺寸的块中矩形件的最优布局和板材的最优八块划分。提出的列生成算法迭代调用上述八块排样算法生成一系列下料方案,选择耗费板材最少的一个下料方案作为最终解。通过采用文献基准例题和实际生产实例验证了本文算法,实验结果表明:八块排样算法的排样价值高于3种文献排样算法,并且,八块排样方式的下料算法板材利用率高于已有文献给出的下料算法。本文给出算法计算时间可满足实际应用需要。

基于双种群遗传算法的含缺陷矩形件排样优化研究

结合缺陷约束的最低水平线算法与双种群遗传算法,对板材内部含缺陷时的情况进行矩形件排样优化。用双种群遗传算法对矩形件排样顺序进行寻优,将矩形件的排样顺序和旋转方式划分为2个种群分别进行遗传迭代,并结合改进的初始种群生成策略,改善算法的搜索效率及全局寻优能力。基于缺陷约束的最低水平线算法通过更新缺陷矩形轮廓信息与引入缺陷位置约束判断,使矩形件在根据优化顺序排样时可避开缺陷部位。通过算例运算测试可知,相比于经典遗传算法,所提算法在4种不同数量缺陷的板材中,最优板材利用率与排样优化稳定性均有所提高。双种群遗传算法和基于缺陷约束的最低水平线算法可在含缺陷板材的排样问题中得到推广应用。

基于改进遗传禁忌搜索混合算法的二维矩形件排样问题研究

矩形件排样问题在实际生产中占据着很大的份额。本文主要针对矩形件排样问题中的零件定序问题进行研究。并基于此提出了自适应遗传禁忌搜索算法的序列优化方法,以此来提高矩形件的板材利用率。此算法以遗传算法为全局搜索算法,并通过自适应确定选择、交叉、变异算子的方式对其进行了改进。同时,采用禁忌搜索算法对已经进入收敛稳定阶段的种群进行局部搜索。通过此种方法来找到排样最优序列。实验结果表明:遗传禁忌搜索混合算法在提高板材利用率方面具有很好的效果。

两阶段遗传算法和贪心策略相结合的多约束排样优化方法

为了提升产品排样问题的板材利用率,降低生产成本,同时满足切割过程中的“齐头切”和“阶段数不超过3”的约束,分别建立产品和条带组合优化的数学模型;引入序号编码、部分交叉映射,设计局部最优解码方案,进而建立两阶段遗传算法模型。基于贪心策略分别建立产品和条带余料再利用算法来提升利用率,提出一种两阶段遗传算法和贪心策略的排样优化方法。5个基准数据集验证的结果表明:与其他排样优化模型相比,多阶段遗传算法和贪心策略的排样结果不仅满足“齐头切”和“阶段数”的约束,同时板材的利用率更高,在5个数据集上的板材利用率基本上都可保持在80%以上。

基于贪婪最佳优先搜索算法的方形件排样优化问题研究

方形件排样优化问题是运筹学应用的重要领域,也是实现产品个性化定制的关键,如何提高材料利用率是制造企业的一大难题。文章针对该问题充分考虑各种情形下的约束条件,建立了以板材原片利用率及生产效率最大为目标的混合整数规划模型。运用Matlab进行仿真,针对多个数据集,采用贪婪最佳优先搜索算法求解出其最优的方形件排样方案,验证了模型的有效性和可行性。实验结果表明,文章的算法可以有效减少板材用量,且计算时间满足实际应用需要,能够为实际生活中制造企业涉及到的玻璃、钢材切割等问题提供新的启发和思路。

基于遗传算法的方形件订单组批与排样优化

由于订单组批和排样优化在个性化定制生产模式中至关重要,基于此,本文以减少原片板材用量为目标,构建了混合整数规划模型。通过编写算法来求解此模型,初始算法采用K-means聚类算法与遗传算法进行混合使用,通过K-means聚类算法将相似的item分类,然后以类别进行随机,建立遗传算法的初始种群,从而提高初始种群的适应度,在算法过程中按照指定规则按照染色体基因顺序放置,计算原片板材用量用以评估染色体适应度。结果如下:平均板材利用率为63%,平均板材使用数量为133块。之后提出贪婪策略优化算法,优化后的结果如下:平均板材利用率为85%,平均板材使用数量为97块。

提高材料利用率的排料优化

针对目前专用车生产企业板材利用率较低的现状,结合部分企业板材下料套排问题的实际情况,对提高材料利用率的排料优化进行了针对性分析,并提出相应的改进措施和建议,希望对专用车领域在原材料的利用、套排方面提供一些借鉴。

混合遗传算法在矩形件优化排样中的应用

二维排样是典型的组合优化问题。通过综合遗传算法和模拟退火算法思想,提出一种适宜于大批量、多种类的矩形件排样的混合遗传算法,并结合基于局部板材利用率最高的填充算法不断填充板材,获得近似总体最优的排样结果。运用此算法,作者开发了实用的排样软件,并给出了计算实例,结果表明该算法是一种行之有效的方法。

基于自适应遗传算法和多条带策略的排样方法研究

针对现代工业工艺生产中普遍存在的矩形件排样优化问题,在遗传算法的主要环节应用性能较优的算子对矩形件排样序列进行了求解,并运用交叉概率和变异概率能自适应调整的方法来提高遗传算法的收敛速度及稳定性。提出了满足工艺生产切割要求的多条带策略,辅以最低水平线算法的择优插入策略对矩形件序列进行解码。实验结果表明,与分层策略相比,所提出的排样方法不仅能得到更高、更稳定的板材利用率,而且还能提高工艺生产的效率并降低生产的时间成本,具有重要的现实意义。

基于AGA和集中剩余矩形区域策略的排样方法研究

针对目前工业生产中存在的矩形件排样优化问题,采用交叉概率和变异概率自适应改变的自适应遗传算法,并在遗传算法主要环节中采用改进的、性能较优的算子对排样序列进行求解,提出一种基于集中剩余矩形区域策略的解码方法并将其运用到求解过程中,以提高排样的板材利用率。经实验结果分析,所提出的排样方法在寻优能力和求解的稳定性方面均有较明显的提高,可获得较高的板材利用率,适用于生产实践中。

套裁与拼裁排样冲压工艺及模具设计

介绍能有效提高板材利用率的套裁与拼裁排样冲压工艺及其使用条件与范围 ,排样注意事项以及典型冲件排样实例。并通过典型冲模结构介绍 ,论述这类冲模设计要点。

数控切割机共用割缝的应用

改变传统编程工艺 ,采用自动和手工编程方法相结合 ,实现共用割缝 ,以达到省工、省时。

套裁排样在数控切割优化过程中的应用

铁路货车70%左右的部件是冲压件,而铁路货车又是我公司的主产品,板材消耗已成为制约我公司经营成本的一项重要指标之一,为了使板材得到合理利用,提高板材利用率,达到节约降耗的目的,常言道:“兵欲善其事,必先利其器。”随着计算机运算速度的不断增加,套裁排样软件作为一种辅助工具,利用其特有的数据库系统,经过复杂的运算,能够准确的辅助工程技术人员从复杂的工作中解脱出来,并使材料达到合理利用,来降低原材料的制造成本。

浅谈Cadwin软件在Tribon套料中的应用

通过使用Cadwin软件套料,结合Tribon软件出套料图的方式,加快钢板套料速度,提高钢材材利用率,从而降低船舶建造成本。