Design of Cellular Manufacturing Systems Considering Dynamic Production Planning and Worker Assignments

This article presents a comprehensive mathematical model for the design and analysis of Dynamic Cellular Manufacturing Systems （DCMS）. The proposed DCMS model considers several manufacturing attributes such as multi period production planning, dynamic system reconfiguration, duplicate machines, machine capacity, the available time for workers, worker assignments, and machine procurement. The objective is to minimize total costs; consisting of holding cost, outsourcing cost, inter-cell material handling cost, maintenance and overhead cost, machine relocation cost. While a study of published articles in the area of Cellular Manufacturing Systems （CMS） shows that workforce management issues have not sufficiently been addressed in the literature, the model presented also incorporates CMS workforce management issues such as salaries, hiring and firing costs of workers in addition to the manufacturing attributes. In-depth discussions on the results for two numerical examples are presented to illustrate applications of the proposed model. The model developed aims to raise the envelope by expanding and improving several CMS models previously presented in the literature.

基于混合变邻域遗传算法的电堆装配线优化

传统的电堆装配线生产线效率低,为提高电堆装配生产线效率,对装配线进行优化。首先,建立了以最小化工作站数量和工人数量的数学模型,提出了在自动化装配线的条件下允许工作站共用工人的分配方法;其次,针对平行装配线平衡问题提出了一种混合变邻域搜索遗传算法(HVGA)求解大规模问题;然后,对燃料电池电堆装配线例子进行了仿真验证与分析,提出了仿真目标,建立了平衡优化前后的仿真模型;最后,对仿真模型进行对比分析。平衡后工作站的平均利用率从75.52%提高到了82.53%,提高了7.01%,同时工人的平均利用率从52.1%提高到了73.2%,提高了21.1%,与平衡结果基本一致,验证了平行装配线平衡方法与工人分配方法的有效性。

考虑订单拆分的赛汝生产中多能工与任务分配协同优化

现有赛汝系统工人与任务分配问题的研究多集中于提高生产效率,易造成工人间工作量分配不公平。为解决该问题,以缓解工人间工作量不均衡为目标,研究考虑订单拆分的赛汝生产系统多能工与任务分配联合决策优化问题,构建以最小化最大工人工作量为目标的混合整数非线性规划模型。为验证模型的有效性,还构建考虑订单不拆分、订单拆分但优化生产效率指标的对照模型。通过引入连续变量和不等式约束对这些模型进行线性化,结合不同规模算例,采用优化软件CPLEX求得问题的精确解。算例实验表明,与不考虑订单拆分的模型相比,考虑订单拆分的模型对工人工作量公平分配改善效果更优,最大工人工作量平均降低5.40%,同时能维持较高的生产效率。研究成果不仅可对赛汝生产系统现有优化理论进行补充,而且为公平性视角下的企业实际生产决策提供更有价值的指导建议。

工时设计在新车型工程设计中的运用

引用MOST理论的人机工时标准,结合涂装制造工艺,建立涂装人机作业工时标准。根据新车型导入流程,开发工时设计软件,构建新车型工时设计体系。在新车型P/D阶段,运用工时设计软件,通过审查车型图纸,梳理新车型作业式样,分配作业内容,设定作业步骤,快速、准确得出要员作业工时,完成新车型要员的设定。

考虑员工学习效应的MTO/MOS指派模型及算法研究

订单式生产(MTO)人工作业系统(MOS)是我国中小制造企业广泛采用的生产系统模式。在MTO/MOS中,一线员工生产技能对生产绩效具有直接的影响。随着重复操作次数的增多,员工的生产效率不断提高,即产生学习效应。本文考虑员工学习效应来优化一线员工的配置,强调员工初始技能和学习能力的个体差异对完工期的影响,以期缩小理论研究与生产实践之间的差距。本文首先提出一个基于员工初始技能、员工的学习能力、工艺难度和订单批量的员工技能动态变化函数。然后,以最小化完工期为目标,建立一个优化模型。由于员工指派问题属于"完全NP-Hard"问题,为了求解本文所提出模型,本文提出Bootstrap方法对问题进行求解。最后,基于一个算例分析,验证该模型及算法的有效性。

基于仿真的巡回式Chaku-Chaku生产线员工配置与产能分析

为解决巡回式Chaku-Chaku生产线员工数量确定及产能计算问题,对Chaku-Chaku型双资源约束制造系统进行了研究,提出了指派员工数量的计算方法和生产线产能计算方法。建立了基于面向对象Petri网逻辑模型并形式化定义了Chaku-Chaku规则,通过仿真方法确认生产线稳态后系统的空间及物理层面特征,采用数值分析方法分析了同质员工与异质员工两种情况下生产系统的特性,确定了员工在生产线中的等待时间计算方法及产能计算方法。最后通过案例和仿真验证了计算方法的有效性,为企业应用该生产线提供了重要指导作用。

考虑员工学习效应的MOS指派优化研究

人工作业系统（ MOS）是我国中小型企业广泛采取的生产作业模式。在MOS中，员工是决定生产效率的关键因素。分析了生产进度受员工技能差异和变化的影响，以最小化完工期为目标，考虑员工学习效应建立员工指派优化模型。通过一个算例对模型效果进行分析，比较了员工学习效应以及员工异质性对完工期和指派策略的影响。得知员工学习、倦怠效应对完工期及指派策略具有显著影响。对员工异质性的关注有助于缩小理论研究与生产实践之间的差距。与生产实践中的两种现实指派模式---基于初始技能的指派和基于学习率的指派进行对比，表明所建立的优化模型有助于缩短完工期、优化员工配置。进一步分析了指派策略对生产批量的敏感性。结果表明，存在一个指派策略的转折点x*，当批量x＜x*时，基于初始技能的指派最优；当x＞x*时，基于学习率的指派最优。

民(私)营企业的收入分配格局实证研究

系统研究了私营企业收入分配格局,特别是劳动者报酬状况。从宏观分配格局和企业内部新价值的分配比例看,私营企业劳动者报酬的比例偏低。私营企业与其他类型企业相比,工资水平特别是小时工资水平、社会保障与福利收入和“劳动者报酬”差距过大。

考虑工人差异性的混合生产线工人分配优化模型

针对劳动力密集型的生产系统中的工人分配提出优化模型。模型中考虑工人之间的差异,根据工人在具体工序上效率的不同,采用0-1规划的优化方法,分配工人到具体工序上,目标是平衡生产线和提高瓶颈工序的效率。结果显示,本文提出的优化算法在生产线的效率方面优于文献7中的递归算法,特别对于工人效率差异比较大的算例3,这种优势更加明显。并且本文提出的优化方法比较简单,容易实现。

单元制造系统的操作工分配方法

针对单元制造系统的操作工分配问题,以最大化企业绩效为目标建立了混合整数规划模型。该模型在传统只考虑技术技能的基础上,增加了操作工人际技能的提高,通过实例针对3种不同情况利用lingo软件进行了16次求解试验,结果表明考虑人际技能能够更好地进行操作工的分配并提高系统绩效。

生产线上工人分配的两阶段优化模型

劳动力密集型的生产系统中,工人分配对系统的效率起着举足轻重的作用。针对该问题,文章提出两阶段优化模型。第一阶段,根据产品在各道工序的标准加工时间计算出每道工序分配的工人数量,该阶段不考虑工人之间的差异。第二阶段考虑工人之间的差异,根据工人在各道工序上效率的差异,在第一阶段工人分配数量的限制下,分配工人到具体工序上,采用0-1规划的优化方法,目标是平衡生产线和提高瓶颈工序的效率,得出较优的结果。

考虑员工学习与遗忘的最短生产周期分配策略仿真

生产系统中人的差异性比较大,员工具有不同的经验知识背景和不同的学习遗忘特性,这些差异影响生产系统。考虑员工学习-遗忘的特性,提出最短生产周期模型,对员工分配进行仿真研究。此模型以一定的生产任务下所使用的生产周期最短为目标,人员分配方面采用固定分配。固定的人员分配策略使员工成为专才。本研究在假设具体生产环境中,针对具体的目标对异质的员工进行了仿真研究,对实际生产中员工分配具有一定的指导作用。

突发事件下基于LMX的应急救援人员分组模型研究

针对突发事件应急救援人员分组问题,本文考虑突发事件救援团队中领导成员交换关系(Leader-Member Exchange Relationship,简称LMX关系)对救援团队效果的影响,以完成所有救援任务效果最好为目标,建立了体现救援团队领导对救援人员绩效产生影响的救援人员分组指派模型,并用动态规划模型求解。最后用一个算例说明本文所提方法的可行性和有效性。

考虑灾民感知满意度的突发事件应急救援人员派遣模型

针对突发事件应急救援人员派遣问题,考虑灾民感知满意度,建立了应急救援人员派遣模型。首先,对突发事件应急救援人员派遣问题进行描述。其次,基于前景理论,建立了感知满意度模型,定量化地度量灾民的感知满意度。然后,考虑救援人员的能力,依据特征表现评价信息,计算救援人员完成不同任务的综合表现评价值。进一步地,以感知满意度最大与救援效果最佳为目标,构建了突发事件应急救援人员派遣优化模型。最后,通过匈牙利法对模型进行求解,给出算例分析说明了模型的可行性和有效性。

面向成本的双边装配线平衡和员工分配

员工工资是装配成本中的重要组成部分,如何实现工资支出最小化得到越来越多的关注。同时在实际生产中,员工技能的差异也导致对相同操作不同的加工效率,进一步导致了员工最优化分配问题。针对面向成本的双边装配线平衡和员工分配问题,构建了最小化员工成本的数学模型,同步考虑装配线负载均衡,形成多目标的优化模型。提出一种改进的重启模拟退火算法,设计了新的邻域结构和重启机制。在邻域结构中,设计了3种邻域结构;在重启机制中,根据聚集距离优先选择较离散的个体,以获得分布性更好的帕累托解集。最后对7组随机生成的实例进行求解,将重启模拟退火算法与快速非支配排序遗传算法进行对比,验证所提算法的高性能。

基于“虚拟工序库”作业系统的工人指派模型及算法研究

为中小制造型企业生产模式下的"虚拟工序库"作业系统中的工人指派制定合理的方案,以生产成本最小化为目标,构建满足订单交货期的工人指派模型,采用种群的精英保留的遗传算法对此问题进行优化,并通过实例仿真验证了该方法增强了全局的寻优能力,提高全局的收敛速度,研究表明该方法对解决工人指派问题是行之有效的。

非线性流水线的MTO/MOS工人指派优化决策研究

文章就如何对多产品、小批量订单式生产模式下有着工人技能差异性的非线性流水线工人指派问题进行研究,通过利用改进的遗传算法和线性规划相结合的方法,对拥有不同技能、不同工序完成时间的工人进行指派和调度,实现非线性流水线生产系统下的成本较优的目标,并通过算例证明该方法的有效性。

普通高校分配制度存在的问题及完善建议

我国普通高校现有的分配制度中存在诸如岗位职责不明确、注重身份管理、考核体系不健全、因津贴差距过大而影响激励效果等问题,针对分配制度中存在的这些问题及其影响因素进行了分析,在此基础上就如何完善分配制度提出了一些改进建议。

群智协同任务分配研究综述

任务分配是群智协同计算和众包中的核心问题之一,即通过设计合理的任务分配策略,在满足任务约束条件下,将群智任务分配给合适的工作者,以提高群智任务的完成效率和结果质量。分析了目前任务分配方法存在的问题,总结并提出了一个通用的任务分配框架,并分别从工作者模型、任务模型、任务分配算法三个方面对国内外相关研究工作进行了分析、归纳和总结。提出了群智协同任务分配研究中的关键问题与今后的研究趋势。

考虑工人分配的多目标装配线平衡优化

装配线工序优化分配后,工人可能需要学习部分工序操作以适应新的工位需求,不合理的工人分配会增加成本,为此提出了一种考虑工人分配的多目标装配线平衡优化方法。首先根据装配线特点,定义了工人分配的原则和目的,并提出了基于匈牙利算法的工人分配方法;然后提出了以生产节拍、平滑指数和工人学习时间为优化目标的装配线平衡优化模型;再针对该优化模型,设计了基于pareto解的多目标鲸鱼优化算法,给出了鲸鱼位置编码解码、pareto解集更新和头鲸选择方式;最后将模型与算法应用于某连接器装配线,对优化结果进行分析,发现3个目标都得到有效优化。整体上节拍和平滑指数与工人学习时间呈负相关,难以保证同时最优;不同的工序和工人分配可能会得到相同的目标值,增加了企业选择的灵活性。说明所设计的算法能有效解决该类多目标装配线平衡优化问题。