0 引言

    隨著計算機技術的迅猛發展，我國柴油機制造企業也加快了信息化建設步伐，本文以柴油機制造企業生產實際為背景，提出了基于制造執行系統（MES）的車間單元調度系統。該系統通過對制造過程中車間層合理調度與控制，來縮短產品生產周期，提高生產資源的利用率，最終提高企業的管理水平和經濟效益。

1　柴油機制造企業MES 系統

1.1　柴油機制造企業對MES 的需求

    MES（制造執行系統）是美國AMR 公司在上世紀90 年代初提出的，是上層的計劃管理系統與底層工業控制之間面向車間層的管理信息系統，目的是為了有效的解決整體優化中生產計劃與生產過程的脫節問題。通過現場調研和需求的分析，目前大多數柴油機制造企業已引入大量數控設備，但尚未實現集中管理，各數控車間現場管理混亂，生產狀態反饋不準確或不及時，導致車間生產管理變成“黑箱作業”，尤其在生產調度過程中采用人工經驗調度，導致設備利用率低下，工人績效不高，交貨期難以保證。由此可見，為了實現柴油機制造企業生產過程的可視化、調度的科學化以及管理的全局優化，MES 是企業資源計劃系統和設備控制系統之間不可或缺的橋梁和紐帶，是柴油機制造企業信息化建設發展的關鍵之一。

1.2　ERP/MES/PCS 信息集成分析

    在柴油機制造企業的信息化建設中，MES 是伴隨著經營計劃與制造過程的統一而產生的。

    一方面數控設備需要得到來自業務部門的制造數據，包括NC 程序、工藝規程、刀具信息、機床設置信息、圖紙信息等，MES可以對來自ERP 軟件的生產管理信息進行細化、分解，將來自計劃層操作指令傳遞給底層控制層。

    另一方面，數控設備為業務部門提供實時狀況、設備工況、故障報告、生產統計等信息，MES 可以通過采集設備、儀表的狀態數據，以實時監控底層設備的運行狀態，再經過分析、計算與處理，從而方便、可靠地將控制系統與信息系統整合在一起，并將生產狀況及時反饋給計劃層。

2　基于MES 的柴油機制造企業車間單元調度系統設計

2.1　基于MES 的柴油機制造企業車間單元調度系統框架

    車間調度是生產計劃實施過程中的一個關鍵環節，它不僅影響到企業資源的合理配置，而且還關系到各種與產品生產相似的操作。車間調度的基本思想是：如何在多個不同的生產作業中合理地利用共享資源進行生產，減少生產作業時間，提高企業的經濟效益。車間調度的目標是將作業合理地安排到各設備。并合理安排作業的加工次序和加工開始時間，使各種約束條件被滿足。

    在充分考慮柴油機制造企業生產實際的基礎上，建立了基于MES 的柴油機制造企業車間單元調度系統的基本框架圖，如圖1 所示。

圖1 柴油機制造企業MES 車間單元調度系統的基本框架

2.2　車間單元調度系統的功能分析與設計

    根據對單件小批生產及管理流程的分析，并綜合技術方案的可行性和經濟性因素，車間單元調度系統的功能模塊主要包括以下幾個方面。

    （1）任務管理模塊。該模塊的主要功能是接收來自ERP 的生產計劃，并根據庫存信息和工時定額等因素，進行生產任務的更改、取消和下達操作。

    （2）計劃調度模塊。該模塊的主要功能是根據下達的各項生產任務，及其所對應的工藝信息進行車間資源與制造能力檢查，同時根據生產任務中的工件信息進行車間內的單元構建，并應用調度算法，制定車間工序級作業計劃，對調度結果可進一步進行人工調整。

3　柴油機制造企業車間作業調度模型構建及算法

3.1　柴油機制造企業單元調度問題描述及模型構建

    需要訪問一系列相似機器的零件組成零件組，這些零件組在相關單元中被加工處理，柴油機制造企業單元調度就是要解決零件調度和單元調度兩大問題。由于柴油機本身價值高，產品復雜，因此，在生產實際中交貨期和成本就成為影響其經濟效益的關鍵因素。鑒于此，考慮到實際生產中一些特殊零件需要訪問多個生產單元，從而引起單元間移動，本文構建了一個非線性數學模型。該模型可以減少完工時間、單元間移動以及調整成本，有利于提高單元的生產效率。

3.2　基于TOC 的遺傳- 分散搜索混合算法設計

    針對本文提出的柴油機制造企業車間調度模型，提出基于TOC 的遺傳- 分散搜索混合算法，將遺傳算法與分散搜索算法聯合起來，既保證了分散搜索算法的大規模搜索又增強了遺傳算法跳出局部最優的能力，同時以約束理論（TOC）引導收斂方向，避免早熟收斂，加快了算法的搜索速度。

    （1）遺傳算法（GA）基本原理

    遺傳算法（GA）是由美國 Michigan 大學的 Holland 教授提出的，后經由 De Jong，Goldberg 等人歸納總結，形成一類模擬進化算法。遺傳算法搜索最優解的方法是模仿生物的進化過程，主要使用選擇算子、交叉算子與變異算子來進行不斷進化，從而產生一代又一代的種群。具體體現在遺傳算法中初始種群的設定，初始種群內的個體之間交叉、 變異、 新個體的產生及種群的更新等方面。

    （2）分散搜索算法（SS）基本原理

    分散搜索算法是最早由Glover 于1977 年提出的用于解決整數規劃問題的方法。起初Glover 將分散搜索算法描述為利用一系列初值產生最終解的方法。他介紹了解的相關集以及一系列指標，包括相對于遺傳算法等其他算法的隨機設計。1998 年Glover 給出了分散搜索算法的新型簡化模板，并引起了其他學者的關注，這一模板包含以下五種方法 ：

    1. 多樣性生成方法

    2. 解改進方法

    3. 參考集更新方法

    4. 子集生成方法

    5. 解合并方法

    （5）算法可行性分析

    為了評估文中提出的基于TOC 的遺傳- 分散搜索混合算法的性能，使用了Lingo 8.0 將其與分支定界法進行比較，結果表明，文中提出的方法更適合柴油機企業這種復雜而大規模的問題，對單元內零件順序和單元順序的排定更具科學性和指導性。本文還對標準的分散搜索算法進行了重復性試驗，結果表明，在解決多目標問題時，雖然標準算法采用基于種群的全局搜索策略，較少地利用搜索過程的隨機性，提高了搜索的集中性和多樣性，然而本文提出的方法既保證了分散搜索算法的大規模搜索又增強了遺傳算法跳出局部最優的能力，同時以約束理論（TOC）引導收斂方向，避免早熟收斂，加快了算法的搜索速度。

4　結束語

    本文結合柴油機制造企業生產的實際，設計了基于MES 的車間單元調度系統。為了保證產品交貨期，減少單元間移動次數和機器的調整成本，該系統以成本為目標，建立了一個多目標函數模型，針對該模型的特點進一步設計了算法模塊，模塊采用基于TOC 的遺傳- 分散搜索混合算法對實際調度問題進行求解，使車間單元調度系統更具指導意義。

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本文標題：柴油機制造企業基于MES/ERP的車間單元調度探究

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