基于NAM流程体系的汽车产品开发项目中的人员调度
论面向MES的车间作业调度算法的研究与实现
传统 的单 纯依 靠人 的经验来进行生产 调度 的模式 已经 不能适 表１ 应现今快速的市场变化 了，而 ＭＲ Ｉ和 Ｅ Ｐ等生产管理软件适合 ＰＩ Ｒ 于长期计划指导 ， Ｓ则是根据底层控制系统采集 的与生产有关的 ＭＥ 实时数据 ， 对短期生产作业 的计划调度 、 监控 、 资源配置和生产过程 进行优化 。 Ｍ Ｓ Ｅ 技术在企业信息化 中扮演着重要 的角色 ，处于信 息化 的中间层。 ＭＥ （ ｎ ｆ ｔｒ ｇ Ｅ ｅｕｉ ｙｔ 即制造执行 系统 的英 文 ｓ Ｍａｕａ ｕｉ ｘｃ ｔｎ Ｓ ｓ ｍ） ｃ ｎ ｏ ｅ Ｐ 缩写 ， ２ 世 纪 ９ 是 ０ ０年代在美 国提 出的应用于公司制造行业 的一个 Ｓ Ｔ 优 先 选 择最 短 加 工时 间 的工 序 Ⅱ’ Ｔ 优 先 选 择最 长 加 工 时 间的 工序 新概念 ， 其在工厂综合 自动化系统 中起着重要作用 。 Ｅ 有三类 ： ＭＳ 单 Ⅱ） Ｄ 优 先 选 择具 有 最 早交 货 期 的工 序 Ｃ 功能的 ＭＥ 、 Ｓ 集成的 ＭＥ Ｓ和可集成 的 ＭＥ ， Ｓ 前两类属于传统的即 Ｆ ＦＳ 选择同一台机床上工件队列 中最先到达 的工序 优 先 选 择具 有 最 少延 缓 时 间 的工序 Ｔ Ｍ Ｓ 其在新 的生产 环境 下显示 出很多 的缺点 ， —Ｅ， 所以具有敏捷 性 Ｕ限 优先选择剩余总加工时间最小的工件的工序 特征 的 ＩＭＥ － Ｓ应运而生 ，它已经成为了现今制造企业 的主导制 造 Ｒ 优先选择剩余总加工时间最长的工件的工序 ｍ Ｒ 优 先 选 择剩 余 工序 数 最 多 的工 件 的工 序 模式 ， 即敏捷 制造 。而在 Ｍ Ｓ的功能模块 中 ， Ｅ 车间作业调度与控制 Ｌ Ｒ ０ 优先选择剩余工序数最少的工件的工序 ＲＮ ０ ＡＤＭ 随 机 选 择工 序 是其核心所在 。 生产调度和控制 主要研究 在动态的生产环境 中进行资源优 化 王龙生等 的 《 一种新型的作业车间调度算法 的研 究与实现》 一 分配 、 作业计划生成和对生产系统进行适应性控制的问题 。在生产 文在讨论 了车间作 业调度与控制 的已有 的方法 和策 略基 础上结合 系统 中 ， 由于存在大量 的各种动态变化的因素 ， 如生产准备 ， 成本 因 我 国的现有情况 ， 开发 了采用分层分布式控制方式 和相对剩余加工 素， 交货期要求和制作资源 的限制等等。使制造加工过程变 的异 常 最大的优先分配原则的新 型作业车间调度与控制原型系统。 中剩 其 复杂。 一个复杂 的制作系统的成功依赖于对作业车 间通过实时决策 余加工最 大的优先 分配原则是作者提 出的一种新型 的优 先分派规 进行有效 的生产调度与控制。 则。 优先分派规则就如 同计算机操作系统中的作业管理中有先来先 ２ 车间作业调度方法与策略 服务算法 、 最短作业优先算法 、 优先级算法等等 。 已有的优先分派规 国内外 的相关人员通过对各种调度方法与策略的研究 ， 已经提 则见表 ２ 。 出了很多控制系统模型 ， 每种模型都 是按 照调度 中常用 的一个或多 我们知道生 产一个工件通 常要 由很多道工序组 成 ，所 以上面 个性 能指标来设计的 ， 车间调度的常用性能指标见表 １ 。 Ｌ Ｔ与 Ｍ Ｐ ＷＲ的区别就是 ：Ｐ Ｌ Ｔ只 比较单个工序的用时长短而 ＭＷＲ 当然生产过程是个综合 的过程 ， 就好象我们计算机 网络 中的拥 则 比较 的是工件所剩余 的后继工序的时问之 和。 而本 文作者提 出的 塞控制一样 ， 往往要综合考虑多种因素 ， 找到一个最佳的平衡点 ， 才 相对剩余 加工时间最大 的分配原则 于 Ｍ ＷＲ又有所不 同 ： ＭＷＲ中 是解决 问题 的关键。所以实际的调度问题往往是多 目标的 ， 这些 目 的剩余总加工 时间相 当于本 文作者定义 ４中的绝对剩余加 工时间 标 间并不一致 ， 就好象我们要有好 的音质 和画面往往就要有存储空 Ｔ Ｒ，而作 者对工序 的排 序依据是定义 ５中的相对剩余加工 时间 Ａ 间为代价一样 ， 调度 中也要平衡多种性 能指标 ， 有效地进 行多 目标 Ｔ Ｒ， Ｒ 因为在工件实际的加工过程中往往会有不 同工件对 同一机器 调度 。 的竞争 ， 使得工件 的工序加工不 能总是在连续进行中 ， 能会 有等 可 作业 车间调度 的研究方法有 ：最优化法及近似 ／ 启发式方 法。 待， 这样考虑相对剩余时间最长进 行优先排序 的方法应该说更符合 研究表 明 ， Ｐ中寻找最优解是很 困难 的 ，不如试图在合理有限 的 Ｊ Ｓ 生产实际 ， 从而就更可能有效地实现最大流程时 间最小或平均流程 时间内寻找到一个近似的 、 有用的解 。 时间最小的性能 目标 。 调度韵策略有 ： 并行或分布策略、 分解与成组策略 、 人机交互策 可以这样理解 ： 制造系统 内每一 台机床前都存 在一 队列（ 集合）， 略、 动态重调度策略 、 目 多 标优化策略。 该集合中存 放的是当前该设备 能够加工 的工序（ 的可加工 工序 机床 ３敏捷制造环境下的新型调 度方法探讨 集合）， 称为机床虚拟工序队列。在刚开始 时 ， ｔＯ时，机床 虚拟 即 ＝ 现今制 造业的新特 点是： 品种 、 多 小批量 、 制造周期短 、 量要 质 工序队列集合为空 ， 经过初始化 ， 队列 中有了元素 （ 即工序 ） 。设备 求高 ， 在生产制造 的过程中有很大 的不确定性 ， 称之为敏捷制 造环 的下一个加工工件是在该机床虚拟工序 队列集合 中按一定 的规则 境。 在传统的制造环境 中假定最初便具有全部决策信息 的静态调度 进行选择 的。此处的选择 即使用的调度方法 ， 当机床按设 置好 的调 则不能适应新环境的调度要求 了， 以在敏捷制造环境下一般要采 所 度方法选择好 １个工序后， 从对应 的机床虚拟工序队列集合中删去 用动态调度。 动态调度 的方法有 ： 人工智能（ Ｉ方法 、 布式人式智 Ａ） 分 该工序对应工件的所有工序 。 以说调度只发生在工序间有对同一 所 能 （Ａ ） Ｄ Ｉ方法 、 仿真方法 、 人机交互方法 、 基于多代理结构 的车间动 机器的竞争中。 态调度方法等。 ４ 算法验证与实现 郑华林等人研究 的一种 新型的单件小批否是可行的， 要对算法有严 中用到的剩余加工时间最大的优先分派原则即 Ｍ ｏ ｒ ＷＲ ｆ ｓ Ｗｏ Ｍ ｔ ｋ 建立算法的数学模型， 还要开发出调度软件， 通过典型案 Ｒｍ ｉｎ） ｅ ａ ｉ 进行工序粗排 ， ｎｇ 使工件在系统 中的流通时间最短 ， 再在此 格的定义， 例验证算法在工程中的可行性和有效性。 调度问题是许多计算机应 基础上 ， 以工件 的提前 ／ 拖期时 间最 大的工艺块 为调整 目标 ， 进行 用领域的重要问题 ， ｂＳｏ 调度是其中的一类典型的困难问题， Ｊ — ｈｐ ０ 细排 ， 而得 到一个优化的生产作业计划 。可见结合生产实际确定 从 它通常包含多个可并行实现的目 标以及实现这些目标的多种方法 调度 中重点实现的性 能指标 ， 的进行工序安排调度是研究 Ｍ Ｓ 合理 Ｅ 与资源 。作为调度问题 中代表性的 Ｊｂ Ｓ ｏ 调度 ， 目标 是以尽可 ｏ— ｈ ｐ 其 车间作业 中新的调度方法 的重要思想。 能少的时间， 同时满足其它一些约束条件情况下， 将各种操作调度到
车辆调度算法研究及其应用文献综述
文献综述车辆调度算法研究及其应用一、前言局部车辆调度问题是现代物流系统优化中关键的一环，也是开展电子商务不可缺少的内容。
对车辆调度优化理论与算法进展系统研究是构建综合物流系统、建立现代调度指挥系统、发展智能交通运输系统和开展电子商务的根底[1]。
车辆调度问题是运筹学与组合优化领域的研究热点。
有效的调度车辆，不仅可以提高物流工作效率，而且能够为及时生产模式的企业提供运输上的保障，从而实现物流管理科学化。
由于该问题的理论涉及很多学科，很多实际问题的理论抽象都可归结为这一类问题，研究该问题具有很重要的理论意义和实际意义。
1 . VRP〔Vehicle Routing Problem〕问题描述及其分类VRP问题一般可定义为：对一系列的装货点或卸货点，组织适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件(货物需求量、发送量、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制)下，到达一定的目标(路程最短、时间最小、费用最省、车辆数目最少等)。
由于该问题研究范围非常广，根据其网络性能大致可以分为两类：一类为静态 VRP (StaticVRP, SVRP)，一类为动态VRP (dynamic VRP, DVRP)。
(1)静态VRP问题描述SVRP 问题是VRP 中较简单的一类问题，是大局部研究者研究的热点。
该问题具有一个很重要的特征：在安排初始路线时，和路线相关的所有信息，并且在安排路线以后其相关信息始终保持改变[2]。
以以下举了一些常见的SVRP 问题:仅考虑车辆容量限制的VRP(CVRP)、带时间窗的VRP(VRPTW)、带有回收的VRP(VRP with backhauls)、带有集派的VRP(VRPPD)。
除此以外，还有许多其它CVRP 的延伸问题，如顾客有优先权，考虑卸货时间、装卸时间、等待时间等，甚至综合了以上不同的特征。
这些问题的相关信息均且保持不变[3]。
(2)动态VRP问题描述所谓DVRP，是指在安排初始路线时，并不是和路线相关的所有信息都为，并且初始路线安排以后，其相关信息可能发生改变。
先进生产计划及调度ppt课件
Competing management objectives
相互矛盾的消费管理目的
9
Solution (Resource: ITRS*) 处理方案〔源自ITRS*〕
Significant improvements in factory planning/scheduling are required. 必需经过先进消费方
Semiconductor manufacturing is among the most complex production
problems encountered today. 半导体制造的复杂性和专业性，使其消 费管理成为最具挑战的课题。
Many enterprises lack expertise in IE/OR to apply APS. 优秀的消费管
Real-time Dispatching
Logistics
Process Control Manufacturing Execution System
Infrastructures
Demand Plan Order Mgmt
Month/Quar ter
Week/Mont h
7
Semiconductor Industry: Challenges 产业现状：挑战
按订货制造
Reduce planning cycle time
缩短方案制定时间
Improve delivery performance
提高方案制定程度
Focus on total Supply Chain Management (SCM)
专注于供应链整体优化
Collaborative planning and execution
什么是APQP
基于NAM 流程的APQP 管理什么是APQP？APQP是AdvancedProduct Quality Planning的缩写，中文意思是：产品质量先期策划，是IATF16949质量管理体系的一部分，是用来确定和制定确保产品满足客户所需步骤的结构化方法。
其详细方法如下：1）结构化、系统化的方法；2）使产品满足顾客的需要和期望；3）团队的努力；4）从产品的概念设计、设计开发、过程开发、试生产到生产，以及全过程中的信息反馈，纠正措施和持续改进活动；5）不断采取防错措施降低产品风险；6）制定必要的程序、标准和控制方法。
APQP的目的？引导资源，使顾客满意促进对所需更改的早期识别以最低的成本及时提供优质产品避免周期更改基于NAM 流程的APQP 管理阶段划分一. 基于NAM 流程的外购零部件开发过程某汽车企业根据国内外各汽车制造厂商和汽车工程设计公司的汽车研发流程，结合本企业的实际开发过程，将整车开发主流程分为七大阶段、13个节点门（G0为空门，不包含在内），即为NAM流程体系。
其中，阶段根据流程中关注要素不同进行划分，分别为PP(产品规划)、PDP（产品策划）、SD（造型开发）、DD（设计开发）、DV（设计验证）、PV（量产准备）和PE(量产评价)；节点门，指流程中里程碑式的节点，每个节点门均须在审核批准后方能进入或退出，本节点门前应签发的交付物需在节点门中进行审核批准。
为保证整车的顺利开发，外购零部件的开发过程必须与NAM 主流程相匹配，供应商的工作过程必须与之相协同。
以同步开发零部件为例，需求在G2 门前后进行外协零部件的供应商布点工作，确认供应商参与零部件的协同开发，包括基于整车定位的方案提出与系统匹配；随之，供应商内部成立由工程、制造、材料、控制、采购、质量、销售、现场服务、分承包方和顾客代表组成的“横向职能小组”，启动APQP 工作；根据整车方案的确定，开展详细的产品设计（G6门前）与过程设计（G8 门前），并根据整车的装车验证计划，开展试生产，开展零部件、系统及整车的验证工作；最后，逐步进入批量生产阶段，并采取相应的早期质量遏制措施，保证整车的顺利上市。
基于流程体系的汽车产品开发项目中的人员调度
机械工程师２０１３年第１２期；
２１
万方数据
ｓ￡，叫＞，ｚ为完成该任务所要求人员具备的技能素质集合，
ｃｌｌ…ｃ１９
［６］崔东周，刘坤，覃有为．汽车设计项目中的人员管理［Ｊ］．武汉理 工大学学报：自然科学版，２００７（１）：１０１一１０３． ［７］Ａｌｅｘａｎｄｅｒ
ＨｏＩｌａｎｄ Ｓｋｉｌｌ ＣｒｅａＩｉｎｇ Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｍｏｄｅｌｓ
ａｓ
２００５．１０（１）：５６０一５６５．
［８］李远敏，陈帆．软件项目管理中人员调度研究［Ｊ］．微计算机应
用，２００５（３）：１４２一１４５．
（编辑启迪）
定义３：用责任分配矩阵Ｐ＝ｌ
ｊ 巾ｎｌ
；ｌ，来表示
…ｐｍ
ｏ
作者简介：靳勇（１９６５一），男，技术总监，从事新产品工艺规划设计工作。．
收稿日期：２０１３—０８—３０
ｑ
针对这一类调度问题，付芳、周泓”构建了多项目人
力资源调度模型，用列生成法进行求解，遗传算法进行寻 优；李英姿、张晓冬等口３将人员、资源和任务的匹配度引入 调度模型中，建立了针对产品设计项目的多模式资源受 限调度模型；柳春锋［３１则从技能类型和效率类型两个维度 对单技能型、多技能型和完全技能型等员工调度问题进 行研究。 本文针对汽车产品研发项目进行深入研究，此类项 目具有实施过程复杂、周期长、涉及单位部门众多和参与 员工能力差异性大等特点。结合某汽车公司实际的产品 开发流程，提出了基于人员一任务的胜任力指数和人员可 贡献时间的人员调度方法，为各个项目任务单元进行合
（编辑黄获） 作者简介：朱伟珍（１９６８一），女，工程师，从事教学研究工作。
收稿日期：２０１３—０９一０８
２０
ｌ机械工程师２０１３年第１２期
MES的智能生产调度系统研究与实现
MES的智能生产调度系统研究与实现近年来，随着信息技术的发展和生产敏捷性及快速性要求的提出，制造执行系统（ManufacturingExecution System，mes）作为面向车间生产的管理信息系统，在企业计划管理层（ERP）和车间控制底层（FCS）之间架起了一座桥梁，MES直接关系着企业的生产、经营和管理效率，而车间调度又是MES中的重要模块，有效的调度方案能最大限度的降低生产成本、提高企业的信誉，从而增强企业的竞争力。
因此，研究MES中的车间调度系统有着重要的意义，而目前的在国内外对于车间调度算法的研究也是热点，智能优化算法就是其中之一，将智能优化算法融入车间调度系统是目前作业调度方面的一个重要趋势，即车间调度智能化。
所以，在车间调度方法的基础上研究智能车间调度系统是必要的，也是必然的。
生产调度问题是非常复杂的问题。
通常是多约束多目标随机不确定优化问题。
求解过程的计算量随问题的规模呈指数增长，已被证明是NP完全问题（non-Polynomial Complete Problems）。
本文主要是针对作业车间调度问题（Job-Shop Scheduling Problems，JSP）的生产车间设计实用的JOB-SHOP智能生产调度系统。
该问题可描述为：给定一个工件的集合和一个机器的集合，每个工件包括多道工序，每道工序需要在一台给定的机器上非间断地加工一段时间；每台机器一次最多只能加工一道工序；调度就是把工序分配给机器上某个时间。
问题的目标是找到最小时间长度的调度。
系统总体结构MES是针对ERP和FCS之间的断层而出现的车间级生产管理系统，而生产调度模块是MES中极其重要的模块。
在生产调度系统执行排产时，根据在不同的内外部环境下，需要运用到各种排序规则。
到目前为止，人们已经提出100多种调度规则，不同的目标对应着不同的调度规则。
最常用的调度规则有最长工艺加工时间调度规则、最短工艺加工时间调度规则、最早交货期优先原则等，但目前没有一种算法能使得各种调度规则的指标达到最好。
车辆调度智能化管理方案
车辆调度智能化管理方案车辆调度智能化管理方案随着经济的不断发展和城市化的加速，交通运输业的重要性愈发凸显。
车辆调度管理是交通运输业中一个不可忽视的环节，它关系到运输效率、成本控制、安全保障等多方面的问题。
为了更好地实现车辆调度管理的现代化和智能化，我们需要探讨一种新的管理方案。
一、智能化调度系统智能化调度系统是指通过计算机技术、通讯技术、传感器技术等手段对车辆进行智能化调度和管理的系统。
其主要功能包括车辆调度、路线规划、任务分配、实时监控、数据分析等。
1.车辆调度智能化车辆调度系统能够根据车辆的实时位置、状态、载重等信息，合理分配车辆任务，避免出现空载或超载等问题。
同时，可以根据交通状况和路况，自动调整车辆行驶的路线和速度，提高运输效率和安全性。
2.路线规划智能化路线规划是指根据交通拥堵情况、路况状况、货物数量和目的地等因素，自动规划车辆的行驶路线。
通过智能化路线规划，可以避免车辆堵车、迷路等问题，提高运输效率。
3.任务分配智能化任务分配是指根据车辆的状态、载重、目的地等因素，自动分配车辆的任务。
通过智能化任务分配，可以避免车辆重复运输、漏运、错运等问题，提高运输效率。
4.实时监控智能化实时监控是指通过传感器技术等手段，对车辆的位置、状态、载重等信息进行实时监控，及时发现车辆出现的问题，提高运输安全性。
5.数据分析智能化数据分析是指通过对车辆调度数据的分析，找出潜在的问题和瓶颈，优化调度方案，提高运输效率和成本控制能力。
二、智能化调度系统的实施步骤智能化调度系统的实施需要经历以下几个步骤：1.系统设计在设计智能化调度系统前，需要对现有的车辆调度管理系统进行分析和评估，找出问题和瓶颈。
然后，根据具体需求，设计系统的功能和架构，并选择合适的技术方案和设备。
2.系统部署系统部署包括软硬件安装、网络配置、数据导入等步骤。
为了保证系统的稳定性和安全性，需要对系统进行严格的测试和调试。
3.系统集成系统集成是指将智能化调度系统与现有的车辆调度管理系统和其他相关系统进行集成。
智能车间生产排程与资源调度研究
智能车间生产排程与资源调度研究智能制造是当今制造业发展的热点和趋势，通过应用信息技术、人工智能等先进技术手段，实现制造过程的智能化和自动化。
在智能制造中，智能车间作为重要的环节，对生产排程和资源调度起着至关重要的作用。
本文将探讨智能车间生产排程与资源调度的研究，并分析其应用前景和存在的问题。
一、智能车间生产排程生产排程是指依据订单需求和资源约束，合理安排生产任务的时间、工序和工艺，以提高生产效率和优化生产成本。
传统的生产排程主要依靠人工经验和规则，容易受到人为因素的影响，效率低下且缺乏灵活性。
而智能车间的生产排程则应用了先进的算法和人工智能技术，具有智能化、自动化和高效性的特点。
在智能车间生产排程中，主要包括任务调度和工序排程两个环节。
任务调度是指将生产任务最优地分配给不同的机器或设备，使得整个车间的生产效率最大化。
工序排程是指根据生产任务的工序要求，合理安排工序和工艺的顺序，以达到资源利用率的最大化。
智能车间通过实时监控生产数据和优化算法，能够实现自动化的任务调度和工序排程，使得生产过程更加高效、灵活和可控。
二、智能车间资源调度资源调度是指根据生产任务的需求和资源的可用情况，合理安排和调度生产资源，包括人员、设备、原材料和能源等，以实现生产线平衡和资源的最大化利用。
在传统的车间生产中，资源调度通常由生产经理根据经验和规则进行决策，存在着高人力成本、低效率和误差率高的问题。
而智能车间通过引入智能化算法和模型，能够实时监测资源情况，智能调度和优化资源配置，提高资源利用效率和生产效率。
智能车间资源调度主要包括人力调度、设备调度和原材料调度三个方面。
人力调度是指根据生产任务和员工的技能，合理安排员工的工作时间和工作量，以达到生产线的平衡和优化人力利用。
设备调度是指根据生产任务的需求和设备的剩余时间，合理安排设备的使用，以达到设备利用率的最大化和减少生产线的等待时间。
原材料调度是指根据生产任务的需求和库存情况，合理安排原材料的采购和使用，以确保生产过程的连续性和避免缺料等问题。
AGV系统中的智能调度与资源优化
AGV系统中的智能调度与资源优化AGV（Automated Guided Vehicle）系统是一种基于先进技术的自动导航系统，可以实现无人驾驶的运输车辆。
在现代工业生产中，AGV 系统被广泛应用于物料搬运、仓储管理和生产线作业等领域，提高了生产效率和智能化水平。
而在AGV系统中，智能调度与资源优化是非常重要的环节，本文将就此进行深入探讨。
一、智能调度的概念与意义智能调度是指在AGV系统中，根据工作任务和车辆状态，动态地分配任务和路径，实现各个AGV之间的协调与合理布局的过程。
智能调度不仅可以提高生产效率，减少工时浪费，还可以降低系统的能耗和运营成本。
在传统的调度方式中，通常由人工进行任务分配和路径规划，容易出现人为因素的误差和局限性。
而智能调度可以通过实时监测和数据分析，快速作出决策，提高调度的准确性和灵活性。
同时，智能调度还可以避免车辆之间的冲突和拥堵，提高整体运输效率。
二、智能调度的关键技术1. 实时定位与导航技术实时定位与导航技术是智能调度的基础，它可以实现对AGV车辆位置和轨迹的准确监测和控制。
目前，常用的实时定位技术包括激光导航、视觉导航和超声波导航等。
这些技术能够通过传感器和算法的结合，为AGV系统提供准确的位置信息，从而支持智能调度的实施。
2. 路径规划与优化算法路径规划与优化算法是智能调度的关键环节，它可以根据任务需求和车辆状态，选择最优的路径和行驶策略。
在路径规划中，常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法和遗传算法等。
这些算法能够在保证路径最短的前提下，考虑车辆之间的协调与合理分配，实现资源的优化利用。
3. 数据分析与预测技术数据分析与预测技术是智能调度的重要支撑，它可以通过对历史数据和实时数据的处理，为调度决策提供准确的参考。
通过数据分析和预测，可以了解AGV系统运行的趋势和规律，有针对性地进行调度优化。
例如，根据不同时间段的工作量和交通状况，合理安排车辆的工作任务和出行路径。
面向柴油机制造企业基于MES的车问单元调度探究
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ｓ＆ Ｍ ａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ，Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｚ ｈ ｅ ｎ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ，
２ ｏ 抬年∞月 繁９ 橱
电 子 测 试
ＥＬＥｃＴＲｏＮｌ ｃ ＴＥｓＴ
ห้องสมุดไป่ตู้
Ｍａ ｙ． ２ ０１ ３ Ｎｏ ． ９
面向柴油机制造企业基于 Ｍ Ｅ Ｓ的车问单元调度探究
苏 翔 ，潘 莹 ，闰园园
（ 江苏科技 大学经济管理学院 ，江苏镇江 ２ １ ２ ０ ０ ３ ）
摘要：针对柴油机 制造企 业产品结构复 杂、加 工制造周期长 、设备利用率低以及生产过程 中人为调度密集 ，底 层信 息不能及时 反馈 等现 状 ，提出 了面 向柴油机 制造企业基 于ＭＥ Ｓ 的车间单元调度 系统 。首先分析了系统 的体
调度 系统 。该 系统通过 对制造过 程 中车 间层 合理调度 与控
０ 引言
随着 计算 机 技术 的迅 猛发 展 ，我 国柴 油 机制 造 企业
制 ，来 缩短产 品生产周期 ，提高生产 资源 的利用 率 ，最终
提高企业的管理水平和经济效益。
也 加 快了 信 息化 建 设 步伐， 本 文以 柴 油机 制 造 企业 生 产实 １ 柴油机 制造 企业 ＭＥ Ｓ系统
ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｉ ｎ ｇ ，ａ ｎｄ ｆ ｕ ｒ ｔ ｈｅ ｒ ｗｅ ｕ ｓ ｅ ｄ ｇ ｅ ｎ ｅ ｉ ｔ ｃ — ｓ ｃ ａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＴＯ Ｃ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｈｅ ｔ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｍａ ｋ ｅ ｓ ｈｅ ｔ
新能源汽车的智能能源调度算法
新能源汽车的智能能源调度算法随着全球对环境保护意识的提升，新能源汽车逐渐成为了替代传统燃油汽车的重要选择。
然而，新能源汽车面临的一个主要挑战是能源的有效调度，以保证其运行的高效性和可靠性。
在解决这一问题上，智能能源调度算法为新能源汽车的发展提供了有力支持。
一、新能源汽车的智能能源调度1. 能源调度的重要性新能源汽车依赖于电池等能源储存设备，因此对能源的调度至关重要。
通过合理地分配和调度能源，可以最大限度地提高车辆的续航里程，同时保证车辆的性能和可用性。
2. 智能能源调度算法的原理智能能源调度算法基于车辆和道路等环境信息，通过对多种因素进行综合考虑，得出最优的能源调度策略。
这些因素包括车辆的电池容量、充电桩的位置和速度、车辆的行驶路线和交通状况等。
算法通过实时监测和分析这些信息，实现对能源的智能分配和调度。
3. 算法的设计与实现智能能源调度算法的设计需要综合考虑多个因素，并采用合适的数学模型进行建模。
例如，可以使用优化算法，如遗传算法或禁忌搜索算法，来寻求最优解。
此外，基于机器学习和人工智能的技术也可以应用于算法的改进和优化，以提高调度的准确性和效率。
二、智能能源调度算法的应用1. 提高续航里程通过智能能源调度算法，可以根据车辆的电池容量和行驶路线等因素，合理分配能源，以延长续航里程。
算法可以根据车辆即将进入的区域选择充电桩，并计算最佳的充电时间和充电速度，以最大程度地提高能源利用率。
2. 优化能源利用智能能源调度算法可以根据车辆的当前能源状况和行驶需求，动态进行能源调度。
例如，在车辆行驶过程中，如果检测到前方有坡道，算法可以主动调整能源的分配，提前储存一部分能量用于爬坡，以减少能量的浪费。
3. 实现智能充电智能能源调度算法可以结合充电桩的信息，实现智能充电功能。
算法可以根据车辆的充电需求、充电桩的供电情况、电力价格等因素，选择最佳的充电策略。
例如，可以在夜间低电力需求时进行充电，以节省能源成本。
汽车机械制造业的智能制造生产调度
汽车机械制造业的智能制造生产调度智能制造生产调度在汽车机械制造业中的应用近年来，随着人工智能和信息技术的快速发展，智能制造逐渐成为汽车机械制造业的发展趋势。
在这个日新月异的行业中，智能制造生产调度起着非常重要的作用。
本文将探讨智能制造生产调度在汽车机械制造业中的应用和影响。
一、智能制造生产调度的概念和意义智能制造生产调度是指通过智能技术和算法对生产过程进行合理安排和调度，以提高生产效率、降低成本和优化资源利用。
它利用计算机技术和数据分析，结合实时数据和监控系统，根据生产线上的需要和资源状况进行作业安排和调度，实现生产过程的协调和优化。
智能制造生产调度在汽车机械制造业中的意义重大。
首先，它可以提高生产效率和降低成本。
通过智能调度，可以根据实际需求和资源状况，合理安排生产任务和生产线，避免生产过程中的闲置和浪费，最大限度地提高生产效率和资源利用率，节约生产成本。
其次，智能制造生产调度能够提高生产灵活性和响应速度。
随着市场需求的变化和产品更新换代的加快，汽车机械制造企业需要灵活调整生产计划和生产线，及时响应市场变化。
智能制造生产调度可以根据实时数据和市场需求，快速调整生产计划和资源配置，缩短交付周期，提高市场竞争力。
最后，智能制造生产调度有助于提升产品质量和可靠性。
通过智能调度，企业可以及时获取生产过程中的数据和指标，对生产过程进行实时监控和反馈。
这样可以及时发现和处理生产过程中的异常和问题，提前预防和控制质量风险，确保产品质量和可靠性。
二、智能制造生产调度的应用案例在汽车机械制造业中，智能制造生产调度已经得到了广泛应用。
下面以一家汽车机械制造企业为例，介绍其利用智能制造生产调度的案例。
该企业采用了人工智能技术和大数据分析，结合实时数据和监控系统，实现了对生产过程的智能调度和优化。
首先，通过对市场需求和产品规划的分析，企业制定了相应的生产计划。
然后，根据生产计划和各生产线的资源状况，智能系统自动分配生产任务，进行生产调度。
基于MES系统的动态环境自适应调度模型
基于MES系统的动态环境自适应调度模型作者：贾万达彭艳石宝东来源：《现代商贸工业》2021年第02期摘要：MES 即制造企业生产过程执行系统，是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。
针对MES系统的特点及实际需求，本文研究了在车间复杂动态环境下，建立自适应调度模型的关键技术，建立了由任务集、负载检测器、调度处理器、任务分配器组成的区域块自适应调度模型。
研究表明，该模型具有良好的稳定性及容错性。
关键词：MES;自适应调度;知识获取中图分类号：TB 文献标识码：A doi：10.19311/ki.1672-3198.2021.02.0730 引言随着经济全球化和信息全球化趋势的不断加剧，市场对工件个性化生产及生产效率的要求与日俱增。
一种能对生产过程做出快速响应、精细规范的制造执行系统（Manufacturing Execution System，MES）可满足多变的市场需求，实现生产过程柔性化。
MES制造企业的核心是实现调度车间高效的智能化作业，保证企业均衡生产。
在车间的动态生产环境中，制造系统的状态总是在持续不断地发生变化。
为满足动态环境下的生产要求，许多学者提出了自适应调度策略，该策略使用动态多规则的调度算法替代静态单规则的调度算法，从而实现每个决策点都能满足生产过程的要求。
本文首先分析了自适应策略的相关理论及模型，对比了基于模拟技术和智能归纳学习技术的自适应调度模型的特点，选择后者作为实现调度车间柔性化生产的理论技术。
之后在分析MES生产特点的基础上，提出了一套能在复杂动态环境下运行的MES自适应调度模型。
1 自适应调度理论及模型1984年，Baker发现总有一些生产系统在一定状态下的运转性能要高于其他系统，他对此进行了深入的研究并提出了自适应策略。
Park在Baker研究的基础上，将自适应理论应用于车间的调度问题中，提出了自适应调度模型。
该模型主要由一个五元组{E，F，M，T，G}构成。
考虑胜任力水平的研发项目群人力资源调度
考虑胜任力水平的研发项目群人力资源调度CHEN Junjie;TONG Shurong;NIE Yafei;ZHANG Jingwen【摘要】在资源受限项目调度问题中,将可更新资源进一步拓展为具有胜任力差异的人力资源,建立考虑胜任力差异的人力资源受限项目调度问题模型,该模型是对传统多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP)更接近研发项目群实际的扩展.提出了衡量人员胜任力的参数及估算公式,以多项目总工期和总成本最小化为双目标,建立相应的数学优化模型.按双目标重要性排序,依次对工期最优及成本最优的单目标优化问题求解.根据模型的约束条件将多项目初始网络图转化为几种单项目初始网络图,利用枚举算法给出满足约束条件的可行解集,再设计基于动态规划思想的算法进行分阶段寻优.数值实验表明,考虑了胜任力差异的数学优化模型在求解质量方面具有良好性能.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2019(055)003【总页数】10页(P209-218)【关键词】胜任力;研发项目群;项目调度;动态规划【作者】CHEN Junjie;TONG Shurong;NIE Yafei;ZHANG Jingwen【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TP3011 引言当高技术企业快速发展时，相似的项目不断增多，企业要长期发展就需要制定战略计划，所以在企业战略需要的前提下建立有效的多项目管理方法就是项目群管理。
在项目群管理的环境下，高技术企业面临着更多技术改造项目的同时进行，从而使项目群的规模更加庞大，管理也更加复杂和更具难度，使资源配置管理面临更大的挑战。
由于资源结构不合理和资源配置不均衡，缺乏一定的协调能力，就会出现因资源过剩而闲置或资源短缺的现象。
Elonen[1]从项目群管理的角度出发，对存在的问题进行了调查，得出了影响项目群管理的各种因素重要性程度，其中“资源短缺及不合理配置”占四分之一，居第二位。
所以，如何使资源在多项目间进行优化配置，使得项目群能顺利完成，这是企业亟需解决的问题。
面向复杂产品装配过程的可视化生产调度技术
面向复杂产品装配过程的可视化生产调度技术万峰;刘检华;宁汝新;庄存波【摘要】To solve the problems such as unreasonable assembly planning, tough dynamic scheduling, lacking of process monitoring and information management tools in complex product assembly, the visual production scheduling technology was proposed. By analyzing the characteristic of complex product assembly process, the visual modeling method of assembly process based on workflow was presented, and the scheduling model of complex product assembly was raised on the basis of assembly process model. Aiming at the assembly plan scheduling, heuristic scheduling algorithm was proposed. Aiming at the disturbance problem, the dynamic scheduling algorithm was raised. Furthermore, visual assembly scheduling method and information management method were discussed, and visual monitoring of assembly process, dynamic scheduling as well as scheduling information management were realized. The proposed technology and method were proved effectively by actual applications.%为解决复杂产品装配过程中出现的装配计划不合理、动态调度困难、过程监控和信息管理手段缺乏等问题,提出面向复杂产品装配过程的可视化生产调度技术.分析了复杂产品装配过程的特点,提出了基于工作流的装配过程可视化建模方法,并在此基础上建立了复杂产品装配调度模型.针对装配计划排产问题,提出了基于启发式调度规则的装配调度算法；针对装配过程中的扰动事件,提出了面向生产扰动的动态调度算法.提出了面向装配过程的可视化调度及信息管理方法,实现了装配过程的可视化监控、动态调度以及调度信息的组织与管理.通过实例验证了所提方法和技术的有效性.【期刊名称】《计算机集成制造系统》【年(卷),期】2013(019)004【总页数】11页(P755-765)【关键词】复杂产品;装配过程;工作流;可视化;装配调度模型;调度算法;过程监控与管理【作者】万峰;刘检华;宁汝新;庄存波【作者单位】北京理工大学机械与车辆学院,北京100081【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言复杂产品指客户需求复杂、产品组成复杂、产品技术复杂、制造过程复杂和项目管理复杂的一类产品，如航天器、飞机、复杂机电产品和武器系统等［1］。
基于MAS的AGVS分布式作业调度方法
基于MAS的AGVS分布式作业调度方法邹敢;牛林;刘祥明【摘要】针对自动导引车传统集中式作业调度方法存在可靠性差、信息传输效率低和难以应用于大规模系统的问题,提出一种基于多智能体系统(MAS)技术的分布式作业调度方法,详细设计自动导引车系统作业调度问题的MAS模型体系结构、各智能体的行为、协商机制、竞拍值计算等MAS的相关要素,提出允许小车智能体间交换任务和任务智能体有条件重新拍卖的方法来优化调度方案.通过仿真对所提出的方法进行了验证,结果表明,相比传统调度方法,本文提出的方法具有更好的环境适应性、更稳定的综合性能.【期刊名称】《河南理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(035)004【总页数】6页(P533-538)【关键词】自动导引车传统;分布式;多智能体系统;智能体【作者】邹敢;牛林;刘祥明【作者单位】红河学院工学院,云南蒙自661100;红河学院工学院,云南蒙自661100;红河学院工学院,云南蒙自661100【正文语种】中文【中图分类】TP24AGVS是现代柔性制造、自动化仓储等系统中不可缺少的重要组成部分和企业物流领域中首推的、简单有效的自动物料运输方式。
AGVS是一个高度复杂系统，影响其效率的因素很多，其中的作业调度是影响AGVS性能的关键因素之一[1]。
传统的AGVS作业调度方法主要是启发式的指派规则法，它们都属于集中式的作业调度方法，具有结构简单、容易整体协调等优点，在系统规模较小时能够获得较好的系统性能。
但当系统规模变大、环境变化迅速、信息量巨大时，集中式的作业调度方法就会暴露出其控制过程复杂、信息传输效率低、可靠性差等缺点[2]。
MAS是当今人工智能中的前沿学科，是分布式人工智能研究的重要分支之一， MAS技术已经成功应用到了智能机器人、交通控制、物流等领域[3-4]。
目前MAS在物流领域的应用主要是以车辆路径问题等外部物流系统为研究对象，基于MAS的AGVS作业调度方法的研究较少。