在制造执行系统中,作业计划排产是整个系统的核心,它影响着生产的众多方面,如生产进度、物料流动、设备利用等,可以说作业计划排产的有效性决定了车间生产运作的效率。同时,它也是极其复杂、难度相当大的问题,许多专家对计划排产问题进行了大量深入的研究,但到现在为止,很少优化技术能成功的应用于实际SMT贴片加工生产当中。所以,涉及良好的计划排产方法对于整个MES的构建,体现MES的先进性起着至关重要的作用。下面众焱电子小编将接着《SMT贴片加工车间中的计划排产优化技术概述》中的内容继续介绍。
3、车间作业计划问题的近似求解方法
车间作业计划问题的近似求解方法主要有优先规则法、人工智能法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、遗传算法等。
1)优先规则法分配优先权给所有的被加工工序,然后选出优先权高的工序优先加工。此方法容易实现,编码也十分简单,并且计算负担比较低。
2)人工智能方法利用人工智能的原理和技术,根据系统当前状态和给定的优化目标,对知识库进行有效的搜索和模糊推理,避开了烦琐的计算,从而选择优化的调度策略。但众多计算结果表明这些人工智能力法在求解广州SMT贴片加工厂家的车间作业计划问题上的表现欠佳,而且计算花费也很大。
3)模拟退火算法(SA)最早由Metropolis等人提出,Kirkpatrick等首先将其引入组合优化问题的求解过程。其通过设定初温和初态,伴随着温度的不断下降,结合概率接收特性,在解空间中通过邻域函数进行随机搜索,可以在多项式时间内找到近似最优解。迄今,SA算法得到广泛应用,但在提高优化效率方面还待进一步的研究。
4)遗传算法由J.Holland于1975年提出,其特点在于模拟自然界生物的竞争生存机制,将问题的解映射为遗传种群中的个体,运用适当的遗传操作和选择机制,对具有一定规模的种群实施世代更替的遗传演化,最终找出整个过程中性能最佳的个体,即求的所需问题的最优解。Goldberg等人的著作为其奠定了较为全面的理论和应用基础。遗传算法在求解众多标准单间车间生产计划问题均能得到最优解。
对于非标准单件车间计划问题,Chung-Hising Yeh提出了基于操作块的快速限定装填算法,解决了多机分配问题。国内也有一些文献提出了解决该问题的多项式算法。总的来说,这类问题的研究文献很少,能引起学术界关注的研究成果几乎没有。然而,该类问题更接近实际生产,解决这一问题将具有更大的现实意义。
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