牛海军[1]2003年在《混合流程生产系统优化调度方法研究》文中指出制造企业按生产方式可分为：连续型、离散型和混合流程型。连续型生产企业中物料的变化是大范围连续的，可用微分／差分方程来反映其动态过程；离散型企业的物料变化以整数为特征，其动态特性可以用离散事件表达；混合流程型企业是指兼有连续型和离散型特征的企业，主要包括冶金、制药、食品和化工等企业。 本文研究了混合流程企业的生产优化调度方法。混合流程生产过程一般可划分成多阶段生产过程，论文首先对各阶段中不同加工方式的优化调度问题进行了研究，然后将分阶段研究成果应用于某典型混合流程生产系统，对研究结果进行了验证。 生产线中，某些加工阶段会出现加工能力的“瓶颈”。为消除这些“瓶颈”，需要增加并行可替换机床，以平衡生产节拍。论文在分析了替换加工不引起加工时间变化的情况后，对并行机床替换加工时由刀具和工装夹具等因素引起加工时间改变这类情况下的NP优化调度问题进行了深入研究。针对两种替换形式(只有一台机床可以替换加工形式和二台机床可以相互替换加工形式)下最小加工时间的优化调度问题，构造了两种启发式分枝定界算法。在最小加工时间优化调度的基础上，通过对生产条件的分析，得出了两种替换形式下提前／拖期(E／T)惩罚最小情况下调度的优化方法。仿真实验证明，算法在优化效果和计算时间上均能满足车间实时生产调度要求。 在并行替换加工优化调度研究的基础上，论文进一步对混合流水车间的最小字‘，一、 摘要加工时间优化调度问题进行了研究。根据Johnson算法和并行可替换机床优化调度算法，构造了两种可行的启发式优化调度算法，并通过数值计算，验证了算法的有效性。 对于连续型生产方式，论文研究了在准时生产(JIT)模式下分批加工的优化调度问题，优化调度目标为E/T惩罚函数最小。针对交货不允许出现拖期的优化调度问题，给出了优化分批的叁个推理和叁个规则，根据这些推理和规则，构造出批次分割的启发式优化调度算法。在此基础上，进一步研究了交货允许出现拖期的分批调度问题，并给出了四个性质，根据相关推理、规则和性质构造出了启发式优化调度算法。经过数值计算验证了算法的有效性。 为满足多阶段的混合流程生产系统加工成本最小的要求，论文深入研究了生产系统中，多阶段加工情况下成品、在制品和原材料的串行结构库存管理系统整体优化问题，建立了整体库存量控制模型，得出了整体库存的最佳订货量和最佳订货点。 在对离散型、连续型生产方式优化调度和对整体库存控制策略研究的基础上，探讨了混合流程型生产方式的优化调度问题，对目标函数为生产系统加工成本最小的优化调度方法进行了深入的研究。在分析了多种混合流程建模方法的基础上，采用分层建模策略，简化了混合流程加工系统调度建模与算法的复杂度。根据分层方法建立了二层生产成本模型:上层为总体任务进入混合流程系统分批调度模型;下层为一批任务在混合流程系统内调度模型。根据不同生产方式优化调度研究成果得出了五个调度规则，应用这些规则与分枝定界方法分别构造出上、下层调度模型的启发式分枝定界优化算法。最后，将优化调度算法应用到属于混合流程的错管轧制生产系统中进行仿真，得到了满意的结果。
牛海军, 马建辉, 苗卫平[2]2004年在《混合流程生产系统优化调度方法研究》文中研究表明混合流程优化调度问题是当前研究的一个热点.在对混合流程分层建模的基础上,采用启发式分枝定界算法对生产调度进行优化,优化目标函数为生产成本最小.根据生产条件,推导出了5个优化规则,利用这些规则构建了启发式分枝定界算法.为了较全面地优化生产成本,在优化过程中不仅考虑了加工任务的排序及起始时间,还考虑了库存对加工成本的影响.
蒋国璋[3]2006年在《面向钢铁流程知识网系统的生产计划与调度模型及其优化研究》文中提出近年来，中国钢铁工业取得了长足的发展。在产能过剩、资源有限和运力不足等情况下，为了实现钢铁企业技术结构升级、产品结构改善、生产效率的不断提高以及可持续发展，企业迫切需要动态的、及时的、有序的和一体化的生产计划与调度生产策略。因此，有必要高度重视企业的生产计划与调度研究。本文在分析产品生产计划的现状和发展趋势的基础上，以钢铁企业这一类混合生产流程为研究对象，综合运用运筹学、现代生产管理、系统工程、工业工程、控制理论、人工智能、计算机科学等理论和技术，通过对重点和典型钢铁企业的生产计划的制订、执行和反馈以及存在问题的分析，建立面向ISPKN的钢铁企业生产计划与调度模型，主要的研究工作包括以下几个方面的内容。从系统论和耗散论角度，系统研究了钢铁企业的各种生产流程，探讨了钢铁生产流程的发展方向以及一体化计划与管理。提出了钢铁企业的产品线和产品的组合计划，采用网络流的优化方法和遗传算法以及Matlab7.0标准工具箱的函数，建立了基于产品生产需求预测、销售价格、生产成本和生产能力的产品线组合生产计划的最大利润流模型。以某钢铁企业的产品线为背景，采用合同型和预测型联合优化的方法，建立其产品线综合生产计划模型，计算结果与实际生产较吻合，遗传算法的计算求解收敛速度较好。针对连续流程的生产计划与调度，在建立模型时采用递阶分层和按时间分段的策略。在炼铁流程方面，建立了一个简化的高炉生产计划模型；在炼钢流程方面，建立了炼钢最优投产日期生产计划等模型；在轧钢流程方面，建立了轧钢流程生产合同分派计划模型和轧制产品二次加工优化生产计划模型。并对上述模型采用遗传算法进行了分析研究，获得优化的目标函数值。考虑物料和生产工艺等约束，建立了两阶段混合流程生产调度模型和带缓冲区的混合流程生产计划模型。以钢铁企业的实际生产为例，建立一个涉及炼钢—热轧—冷轧叁阶段混合流程的生产计划与调度模型，该模型以冷轧生产计划模型为基础，目标函数为最小化提前和拖期总惩罚费用，利用混合遗传算子的遗传算法对模型进行求解和实例仿真，结果与实际生产较吻合，验证了模型的可行性和算法的有效性。分析了钢铁生产流程动态系统的生产计划，建立了多阶段流程计划模型，提出了优化的钢铁生产流程多Agent系统模型和性能评价指标。提出了钢铁企业生产流程知识网系统，研究了钢铁企业知识网系统构成与系统框架体系，并利用JSP和数据库系统等技术开发了一个原型系统。从实际的钢铁生产流程出发，依据生产计划和各机组的性能参数建立了理想生产调度模型。通过仿真试验证明本文提出的算法是合理有效的，实现了企业有效地生产计划与调度，效果较好。
柯顺魁[4]2014年在《工厂化育苗生产运营关键技术与应用研究》文中进行了进一步梳理我国工厂化育苗产业的发展特点是种苗品种多、季节差异大、成本分析复杂，因此平衡种苗产量与质量、提高种苗生产的综合效益，成为种苗工厂生产运营管理的关键点。在竞争激烈、复杂多变的园艺产品市场环境条件下，种苗工厂面临着不断缩短的产品交货期和持续上涨的生产成本等压力，因此对种苗工厂的优化生产与运营管理提出了迫切要求。生产基地和客户的异地分布、优化目标的多样性和生产过程的复杂性等特征，一方面导致传统的人工耕作式农业生产方式不能适应现代农业规模化、产业化的发展需求；另一方面，由于农业生产过程的不可控性、不确定性和多样性等因素，也造成现有的工厂管理理论与优化方法不能直接应用于种苗工厂的生产运营过程。为了解决上述问题，本文针对种苗工厂的实际生产运营过程和种苗生长特性，以提升种苗工厂整体生产运营效率为目标，将相关理论与方法应用到种苗工厂生产运营管理实际中，分别从种苗工厂销售预测、生产计划优化方法和核心生产单元的调度方法叁个方面展开研究，以期实现种苗工厂生产运营优化管理方面的突破。本文主要研究工作如下：（1）种苗工厂销售预测。目前种苗工厂缺乏销售预测，由于受有限生产能力的制约和种苗需求量随季节波动的外部市场环境影响，导致种苗销量难以精确预测，为此，本文以有限生产能力为主要考虑因素，以实现种苗销售精确预测为目标，将粒子群优化的支持向量机方法与自回归整合移动平均法相结合的混合模型预测方法应用到种苗工厂销售预测过程中，该方法用小波变换分解历史销售数据里的概貌序列和细节序列；针对概貌序列用自回归整合移动平均法进行预测，针对细节序列采用粒子群优化的支持向量机方法进行预测，最后将预测结果进行归并。通过该方法可实现对种苗销量的快速、精确预测，为种苗工厂的生产计划优化打下基础和提供指导。（2）种苗工厂生产计划优化。目前种苗工厂存在缺乏总体生产规划、接单生产运营的生产计划安排适应性差、以及原材料需求计划人工计算所带来的不准确等问题，同时多工厂异地分布、生产过程模糊因素多、交货期不确定，针对这类问题，根据种苗工厂的实际生产运营流程，将种苗工厂的生产计划问题划分为：总体生产规划、月生产计划和原材料需求计划叁个由上至下的生产计划优化层次，以均衡企业产能和客户满意度为优化目标，建立多工厂生产计划安排问题的数学混合规划模型，并用模糊数来表达生产过程中的不确定性参数与生产能力，提出基于Meta启发式算法的路径重连求解算法，分析订单处理时间、育苗生产周期和生产能力调整因子对生产计划优化性能的影响，针对每一个生产计划优化层次，实现在保证工厂化育苗系统生产计划安排的企业利润最大化和客户满意度目标的前提下，总体生产规划、月生产计划和原材料需求计划叁个层次下的种苗工厂生产计划优化目标。（3）种苗工厂核心生产单元调度。目前种苗工厂核心生产单元调度采用的是作业先到先服务或优先级高的作业优先安排生产等启发式生产调度方式，由于育苗过程中难以避免地会受到极端天气条件等因素的影响，会导致订单不能按时交货而积压在苗床上，极易造成生产过程中的作业“堵塞”和作业“吞吐率”低，为有效解决该问题，本文在分析种苗生产Flow-shop型生产线特点的基础上，提出基于约束分解方法的种苗生产系统优化调度模型。该模型以协同生产线上的瓶颈机与非瓶颈机统一调度为实现方法，调度结果以追求作业整体加工时间最短为目标，作业在前向非瓶颈机上的调度可按照瓶颈机上的作业开始时间从后往前通过启发式规则进行调度；作业在后向非瓶颈机上的调度可按照瓶颈机上的作业结束时间从前往后按照启发式规则进行调度。通过模型对比，证实基于约束分解方法的工厂化育苗系统优化调度模型可获得较好的生产线调度性能。（4）QACCP（Quality Analysis and Critical Control Point, QACCP质量分析与关键点控制）理论在种苗工厂生产运营管理方面的实践。目前育苗过程主要还是采用传统的人工耕作育苗方式，这种育苗方法的弊端在于对育苗过程缺乏科学管理，造成育苗产量和质量难以保证；同时也无法满足种苗工厂产业化、规模化和标准化的发展需求。为了实现种苗工厂由“小生产方式”向标准化、科学化、产业化和规模化的生产方式过渡，本文提出将QACCP理论应用于种苗工厂生产运营管理过程中，以种苗工厂生产运营过程的关键点为研究对象，采用信息化方法对每个生产运行关键点进行优化管理，以实现种苗工厂生产运营全过程管理，并将其在种苗工厂中进行了实际的示范应用。上述研究成果的先进性和应用意义在于：提出了种苗工厂销售预测模型，应用于上海源怡种苗公司2013年度的种苗销售预测，显着提高预测精度6.3%；种苗工厂生产计划优化方法，可自动实现总体生产规划、月生产计划和原材料需求计划的精确计算，为种苗生产单元调度提供了依据；种苗工厂核心生产单元调度方法，可显着提高调度结果的性能，种苗生产负荷差异越大，算法的调度性能也越来越好，瓶颈机在生产线上的位置，对于约束分解算法的调度性能影响不大，在距离交货期较为宽松的时间段内，约束分解方法能够有更好的调度性能。本文研究成果为种苗工厂生产运营管理提供了一些创新性理论与方法，有望弥补我国在种苗工厂生产与运营优化管理方面的理论与方法方面的技术空白。
马光宇[5]2013年在《钢铁联合企业电力系统分析与优化研究》文中指出钢铁工业既是我国国民经济的基础产业和工业化支撑产业,也是高耗能行业。电力作为钢铁生产中仅次于煤炭的重要能源之一,几乎涉及到钢铁生产工序的每一个环节,来源包括自发电和外购电两种。钢铁生产以高温冶炼、加工为主,伴生大量的余热余能及副产煤气资源。如何高效利用这部分资源产生电力,提高企业的自发电比例,同时提高主要用电设备的用电效率,降低用电消耗,是钢铁企业应对电力供应紧张局面的有效措施和降低生产成本的重要举措。以此为研究背景,本文系统地研究了我国长流程钢铁联合企业电力系统的生产工艺、消耗特点及其发展历程;建立了电力生产系统的投入产出模型,建立了电力消耗系统的吨钢耗电成本模型以及建立钢铁企业电力系统决策平台；最后,以鞍钢本部和鞍钢鲅鱼圈为典型应用上述模型,提出了鞍钢电力系统优化方案及实施后的预期效果。主要研究内容如下：(1)根据多数钢铁联合企业长流程的特点,剖析了钢铁企业在利用余热余能、富余煤气及燃煤自备电厂发电方面的生产工艺、消耗特点及其发展历程。(2)建立了钢铁企业电力生产系统的电力投入产出模型,对鞍钢本部和鞍钢鲅鱼圈电力生产系统的燃料消耗、电力产品的能值和成本进行了详细的阐述。根据电力产品能值,提出了钢铁企业的最优发电原则；根据电力产品成本及外购电价格,提出了钢铁企业的低成本用电方案：①在峰段及平段,应利用企业的自发电系统使其满负荷运行,保障燃煤电厂的发电负荷,发挥电力生产系统最大的发电能力,以降低外购电量；②在谷段,在保证余热余能和富余煤气发电机组满负荷发电的前提下,减少燃煤电厂的发电负荷,增加外购电量。(3)建立了吨钢电耗模型和吨钢电耗成本模型,以此为工具对鞍钢本部和鲅鱼圈的电力消耗系统进行对比分析,发现鞍钢本部的吨钢电耗及吨钢电耗成本指标分别较鞍钢鲅鱼圈高23%和36.7%。如果鞍钢本部不考虑冷轧工序,其吨钢电耗及吨钢电耗成本指标分别较鞍钢鲅鱼圈高7.1%和20.6%。从降低吨钢电耗及其成本的角度,提出主要措施如下：①节约各工序的耗电量,主要是轧钢和能源加工与转换工序；②提高设备的电能利用效率,开展重点设备节电；③提高余热余能、富余煤气资源的发电效率,提高自发电比例。(4)以鞍钢作为我国传统钢铁联合企业的代表,系统分析了其近10年来电力系统随企业产能规模、加工深度和节能发电新技术进步的发展趋势。同时以2010年的生产数据为基础,对鞍钢本部和鲅鱼圈电力生产系统的发电情况进行了详细的论述,对鞍钢电力消耗系统进行分析,找出鞍钢电力系统存在的主要问题：①发电系统的季节性不平衡。主要受北方气候的影响,供暖期大部分余热余能用来供暖,发电系统停止运行；②TRT发电技术受煤气温度、炉顶压力及煤气量的影响与先进钢铁企业相比差距较大；③高炉煤气泄露量偏高；④电力系统产消不平衡,外购电策略亟待完善。(5)根据鞍钢本部和鲅鱼圈生产现状,应用自行开发的钢铁企业电力系统决策平台,对我国典型钢铁联合企业的自发电能力进行预测,结果表明：年产1500万吨钢铁联合企业不考虑外购动力煤发电的前提下,自发电比例达91%,尚有9%的电力需要外购。年产500万吨钢铁企业自发电可以实现自给自足,且有2%的电力外供。同时年产1500万t钢铁联合企业的焦钢比、铁钢比及转炉煤气回收量每提高1%,自发电比例分别增加1.51%、0.99%及0.09%。因此可通过以下两种途径来增加煤气量,提高自发电比例：①提高转炉煤气回收量；②按照焦炭与煤、废钢与生铁的市场价格,合理调整焦钢比、铁钢比。(6)根据鞍钢本部和鲅鱼圈电力系统的产消现状,运用系统节能思想,从钢铁企业电力生产系统、电力消耗系统、电力产消平衡等叁个方面提出鞍钢本部和鞍钢鲅鱼圈电力生产系统和电力消耗系统的优化措施。结果显示：鞍钢本部可提高自发电比例5.25%,降低吨钢耗电成本22元;鲅鱼圈可提高自发电比例14%,降低吨钢耗电成本36元。
章建栋[6]2009年在《炼油企业瓦斯系统优化调度研究及应用》文中进行了进一步梳理瓦斯系统是炼油企业能量系统的重要组成部分,并且是炼油企业最主要的燃料源,对瓦斯系统的操作进行优化调度将极大地挖掘炼油企业降本增效的潜力,同时为其节能降耗工作发挥重大作用。然而,目前学术界和工程界对炼油企业瓦斯系统优化调度的研究和应用并不多见,为此,对该课题的研究就显得更为迫切。本文在综述了炼油企业瓦斯系统以及调度问题的国内外研究和应用现状后,对炼油企业瓦斯系统优化调度的相关问题进行了系统而深入的研究,并在此基础上实现了瓦斯系统优化调度在现场中的应用,所取得的研究成果包括:1)根据炼油企业的实际情况,将瓦斯系统视为炼油企业能量系统的核心,并且以瓦斯管网的逻辑拓扑结构为基础,建立起集成了瓦斯、蒸汽和电力等能量介质的多周期瓦斯系统优化调度建模框架,为炼油企业瓦斯系统优化调度研究奠定基础。2)基于合理的假设,建立了多周期瓦斯系统优化调度MILP模型,并用边际价值分析的方法,对该模型进行了经济分析,以指出瓦斯系统中的瓶颈问题,提出相应的改良方案,以及辅助现场调度决策的生成。3)提出了采用模糊可能性规划来处理炼油企业瓦斯系统优化调度问题中瓦斯产量预测、装置能耗预测、目标函数惩罚参数等不确定因素的方法,并利用边际价值分析方法对模型中的不确定性参数以及去模糊化过程中的各项参数进行了灵敏度分析,增加了灵敏度分析的灵活性。4)对瓦斯系统中的瓦斯管线做了分类分析,使用广义析取规划(GDP)方法对自产自耗装置管线和带瓦斯源管线进行了建模,并且提出了一种基于仿真的迭代求解策略来处理环状管线的运行状态,从而在保证了调度决策可靠性的基础上,避免了对混合整数非线性规划(MINLP)问题的求解,为瓦斯系统优化调度的实际应用创造了条件。5)描述了蒸汽动力系统优化调度的建模过程,并将其与瓦斯系统优化调度模型集成,提出了瓦斯系统和蒸汽动力系统的集成优化调度策略,并实现了瓦斯系统和蒸汽动力系统(即炼油企业能量系统)的全局最优。6)以国内某大型炼油企业的瓦斯系统为应用背景,建立了该炼油企业的瓦斯系统优化调度模型,并且提出了系统的工程应用验证方法,以确保调度模型和求解方法的可靠性和调度决策的有效性,最终实现了瓦斯系统优化调度在该炼油企业的应用。本文最后对所有研究内容进行总结和分析,并提出进一步研究的若干设想和建议。
黄园园[7]2010年在《混合型生产调度建模与优化研究》文中进行了进一步梳理制造业的快速发展,使得现代企业生产结构由原来的单一型发展为混合型,其中包含了连续型生产方式和离散型生产方式两者的特征,属于典型的混杂动态系统(Hybrid Dynamic Systems, HDS),该系统的生产调度问题是NP难问题,建模和求解过程十分复杂。论文主要讨论了如何通过分阶段方法简化建模过程,以及如何在所建立模型的基础上进行优化调度的过程；同时考虑了实际生产中急件加入、机器维修等因素对调度过程的影响,讨论了实际生产中动态调度问题。论文的主要工作内容为：1)收集和分析了国内外混合型生产调度的研究动态,简要介绍了生产调度的研究理论和重要性,重点分析了混合型生产调度问题的研究现状以及存在的问题,为建立的数学模型和构造优化算法提供理论依据。2)以一类带有缓冲区的混合型生产过程为例,通过对其生产过程进行分析,并对部分建模条件作简单的假设。将该调度过程分为两阶段进行,采取以生产成本、最大提前/最大拖后惩罚和最小化最大完工时间的多目标优化在此基础上建立了混合生产的批调度模型。3)在调度规则库的基础上,利用启发式分支界定法对混合型生产的调度问题进行优化,以得到最佳的生产调度方案,该算法不仅包含了对生产任务的分批过程,同时也针对离散生产过程的生产排序问题进行了讨论,建立排序规则。4)根据混合型生产过程的特点以及动态调度的特性,提出一种基于滚动窗口的多目标遗传算法调度优化策略,该过程采用基于周期和事件驱动的混合再调度策略的多目标(交货期、最大流经时间、最大完工时间以及初始调度的偏离程度)进化算法对窗口工件进行调度优化。5)通过实例的计算,分别对该调度问题的静态与动态模型以及算法进行验证,计算结果表明,本文的建模和优化方法有效简化了混合流程加工系统调度的复杂度,同时具有一定的实用性和可行性。
孙海青[8]2016年在《乙烯装置能源与生产系统集成优化调度研究》文中提出随着企业间竞争的日趋激烈、能源成本的增长,石化企业越来越注重能源的利用效率。在研究能源系统优化调度问题时,目前往往只是从能源消耗量或者其经济性的角度提出优化调度模型,但是石化企业生产装置既包括生产系统也包括能源系统,生产系统和能源系统存在很强的耦合,既包括物质流上的耦合,也包括能量流上的耦合。过去限于模型规模和计算能力,往往生产系统和能源系统的优化调度是分离的,导致无法获得装置整体的优化方案,甚至有时是不可行的方案。目前,为了得到全局的优化调度方案,有必要从生产系统和能源系统联合的角度开展集成调度的研究。本文的研究内容和创新点如下：(1)分析了乙烯装置能源系统的组成,采用基于离散时间表达的调度建模方法,建立了蒸汽动力系统中关键设备的子模型以及系统的物料和能量平衡方程,从能源效率的角度,建立了基于(?)分析的乙烯装置蒸汽动力系统多周期混合整数非线性规划(Mixed Integer Nonlinear Programming,简称MINLP)的调度模型。利用乙烯装置实际数据,进行了(?)效率最大化的优化调度计算,并对求解结果进行了分析。(2)在蒸汽动力系统优化调度研究的基础上,研究了乙烯装置的生产系统模型,建立了裂解炉的线性收率模型、燃料消耗模型、超高压蒸汽的发生模型、叁机透平的功率消耗模型和分离过程模型。针对乙烯装置生产系统和蒸汽动力系统存在的耦合关系,建立了生产系统和蒸汽动力系统耦合的能量平衡和物料守恒模型。通过与蒸汽动力系统的约束方程集成,提出了一种以最小化乙烯装置生产成本为目标的MINLP集成优化调度模型。并进行了实际乙烯装置案例的集成优化调度计算,给出了装置优化调度结果与分析。(3)根据乙烯装置的实际运行数据,引入了基于可行域划分的‘模式’的概念,以凸区域代理模型为基础,提出了一种基于模式建模的MINLP集成优化调度模型。与基于离散时间表达的集成优化调度模型相比,该模型能够得到更符合实际生产的调度策略。
牛海军, 马建辉[9]2003年在《混合流程生产系统优化调度模型》文中指出混合流程加工系统是一种集离散加工与流程加工为一体的生产加工系统,为对混合加工系统进行优化调度,提出了一种分层调度模型,这种建模方法简化了混合流程加工系统模型.根据分层建模方法建立了二层生产成本模型,上层为总体任务进入混合流程系统分批调度模型;下层为一批任务在混合流程系统内调度模型,这样可以使优化过程简单、可靠.
杨红艳[10]2009年在《JIT生产模式下的配送系统优化研究》文中提出物料配送系统作为生产物流系统的一个子系统,负责对生产供应中的各类物资实施多品种、小批量的配送,在正确的时间,以正确的形式送达正确的加工工段,同时对使用完毕的各类容器负责回收、检验、入库,从而达到对车间物流的合理组织,因此物料配送系统是企业生产物流顺畅的保障。但在目前的实际操作中,生产流水线高效率的生产特色和低效、繁杂的物流配送的矛盾已经成为厂内物流的最大瓶颈,大大影响生产成品的效率。企业所采取的生产制造模式的不同,所采用的配送模式也不相同。“推式”生产管理模式下采用的是物料集中控制,以计划为推动从末端开始向终端产品推进的物料供应模式。而“拉式”生产管理模式下采用的是物料分散控制,以订单为拉动,终端产品拉动上一级工序的物料供应模式。本文在对“推式”和“拉式”两种生产管理模式进行比较分析后,认为“拉式”生产管理模式在车间生产、物料供应方面更具优势。应用JIT浪费观念对传统车间物料供应方式存在的浪费进行了原因分析,进而提出了JIT生产模式下的主动配送方式。最后以汽车总装线的物料供应为例,介绍了混流装配下物料需求的频率、数量和时间限制特点,根据物料特点分为供应商JIT供货和厂内主动配送两种方式对物料进行配送,满足了JIT生产模式下的准时化要求:并通过建立实时监测信息反馈系统,实时反馈生产线的生产状况,从而为实JIT准时化配送提供了信息保障;通过对物料的特点进行分析后,实现了配送容器的标准化,进而提高了车辆的配载率;通过配送量管理模型对需求点的配送周期、配送数量进行了优化;最后运用混合时间窗车辆管理模型对配送车辆路线进行了优化。
参考文献：
[1]. 混合流程生产系统优化调度方法研究[D]. 牛海军. 西北工业大学. 2003
[2]. 混合流程生产系统优化调度方法研究[J]. 牛海军, 马建辉, 苗卫平. 西安电子科技大学学报. 2004
[3]. 面向钢铁流程知识网系统的生产计划与调度模型及其优化研究[D]. 蒋国璋. 武汉科技大学. 2006
[4]. 工厂化育苗生产运营关键技术与应用研究[D]. 柯顺魁. 上海交通大学. 2014
[5]. 钢铁联合企业电力系统分析与优化研究[D]. 马光宇. 东北大学. 2013
[6]. 炼油企业瓦斯系统优化调度研究及应用[D]. 章建栋. 浙江大学. 2009
[7]. 混合型生产调度建模与优化研究[D]. 黄园园. 西南交通大学. 2010
[8]. 乙烯装置能源与生产系统集成优化调度研究[D]. 孙海青. 浙江大学. 2016
[9]. 混合流程生产系统优化调度模型[J]. 牛海军, 马建辉. 西安电子科技大学学报. 2003
[10]. JIT生产模式下的配送系统优化研究[D]. 杨红艳. 天津科技大学. 2009