MTS/MTO混合型生产排产决策研究

MTS/MTO混合生产系统中订单投放排序是个NP-hard问题,为了解决这个问题,提出了一种基于负荷控制的混合订单投放排序控制模型。该模型包括两个主要模块:综合考虑影响MTS/MTO混合生产系统中订单的紧急因素,给出订单紧急度计算方法,根据紧急度值确定订单的投放优先级;采用修正集成负荷统计法实时控制生产线设备负荷,依据设备负荷上限阈值确定订单池中订单投放时间以及投放条件。最后通过遗传算法完成该模型的调度案例分析,结果表明:该排序模型与现有排序模型相比,有利于缩短订单的加工时间,提高设备利用率。

基于系统柔性的MTS-MTO混合生产决策

研究生产商采用MTS、MTO混合作业的方式为不同客户提供产品和服务的策略。计划利用一组可灵活控制的动态设备处理那些不同需求的MTS和MTO生产业务,为此,我们开发了一个多服务台的排队模型,利用拟生灭过程和相位型分布得到了MTS、MTO排队系统平衡条件和稳态概率矩阵几何解。通过求解分块矩阵方程组,给出了系统队列长度、平均等待队长、顾客服务水平等绩效测度指标。建立了系统运作成本最优化的数学模型,采用搜索算法,确定了关键参数的边界值,找到了混合系统运作的最优策略。数值模拟和系统绩效比较分析结果显示：（1）动态切换策略能够更快速的帮助MTS恢复目标库存量,控制系统缺货风险,降低库存持有成本;（2）找到了满足顾客服务水平的最少的设备配置数量和库存成本最低的生产切换时间,且动态系统的平均队列长度低于静态系统;（3）混合运作策略减少了约2/3的静态系统平均队列长度,企业在队列长度减小的窗口期内可以接受更多订单和缩短MTO订单交货时间。

不同生产模式在卷烟工业企业香料香精生产中的研究与应用

针对烟草香料香精产品特点、生产过程和生产周期的不同,结合卷烟工业企业生产总体计划的规律,探讨了烟用香料香精生产过程阶段中产品生产模式的界定方法,以及不同生产模式在卷烟工业企业香料香精生产中的适用范围和实施方法,从而能够更快速地响应客户需求、实现供需基本平衡的目标。为卷烟工业企业或专业化香精公司的生产管理优化提供新思路。

随机需求下双产品混合生产的Markov决策过程研究

基于按订单生产（make to order，MTO）和按库存生产（make to stock，MTS）两种生产模式的产品，考虑可以忽略生产方式转变带来的安装费用及其它固定费用的情况，建立混合MTO／MTS模式下有限期的Markov决策过程（finite Markov decision process，FMDP）模型．比较研究随机需求下同一生产系统混合生产MTO和MTS产品时，MTO优先模式、MTS优先模式与基于FMDP模型的混合MTO／MTS模式（FMDP混合模式）的效率问题．结果表明，MTO订单量、MTS库存量和产品需求强度是影响FMDP混合模式决策的关键因素，而剩余决策期数、单位MTO订单延迟交货罚金和MTS处理成本则只会在短期内对生产决策产生影响；同时，当企业MTO订单量减少或者MTS产品需求强度降低时，FMDP混合模式比MTS优先模式更优；当MTS产品库存量降低或者MTO产品需求强度降低时，FMDP混合模式同样优于MTO优先模式．

面向敏捷化的生产管理模式

市场需求的变化性和不确定性，导致制造企业生产方式要以“多品种变批量敏捷化”为主导。现代生产管理方式的创立，必须以顾客需求为导向。存在于订货型与备货型之间的生产组织方式有多种，每种生产组织方式可以用订货进入点（OPP）来表示。通过生产组织方式、交货期与成本的关系分析，可以确定出最优的生产组织方式，即OPP的位置。提出了基于最优OPP的面向敏捷化的生产管理模式，分析了其运行机制与特点。