流程工业生产计划的研究

7. 流程工业中，离散决策变量与连续决策变量共 存,系统内既包括连续过程变量,如生产过程;也 包括离散过程变量,如生产方案的切换、调度指 令的下达、随机事件的引入、生产装置的切换 等,所以连续过程的生产计划/调度系统是混杂系 统。这种混杂既包括同层混杂,也包括递阶层次 之间的混杂。 8. 流程工业常常处于十分恶劣的生产环境,因而生 产的安全性和环保要求被放在最重要的位置。 9. 流程工业的原材料和产品通常是易腐的（如食 品），因此，在生产计划和库存管理中，要考 虑到这个约束条件。
– Alberto De Toni和Antonella Meneghetti（2000）采用意大 利某纺织企业的数据，以此为基础建立仿真。仅有生产计划期缩 短被认为导致了外部的时间绩效的明显改善。确认了网络中外部 时间绩效和内部时间绩效的关系。分析了与不同长度生产计划期 相联系的资金流。采用Simple ++软件包建立仿真模型。 – A. Claudio Garavelli(2001)对有限柔性批量生产系统的绩效进 行分析。文章针对完全柔性、有限柔性和完全刚性三种系统建立 仿真模型，分别在需求变动、准备时间和加工时间等因素变动情 况下，对提前期、在产品等指标进行分析，指出每种系统的优缺 点。仿真结果表明，有限柔性系统能够达到令人满意的绩效，在 某种情况下甚至超过完全柔性系统；完全刚性系统的仿真结果无 法达到令人满意的绩效。
BOM的不同类型
二、流程工业中生产计划方法的研究
• 数学规划模型和算法在流程工业生产计划 中的研究 • 约束理论在流程工业生产计划中的研究 • 仿真方法在流程工业生产计划中的研究 • 人工智能在流程工业生产计划中的研究
2.1数学规划模型和算法
• 广泛使用混合整数线性规划（MILP）或混合整数非线性 规划（MINLP）。只有极少例子中，采用具有实际意义变 量的纯线性规划或纯整数规划解决问题。
• 大部分计划问题属于NP完全问题，数学规划中对实际问 题求解的计算量太大，如分枝定界法（BAB）。为了提高 效率采用各种改进形式的BAB算法（Patterson J. H. 1984），或者简化计算技术（Shah N. et. al. 1993）。
– Kocis G. R.等(1988)提出一种基于外部逼近的两步法。 – Floudas C. A等 (1989)提出一种广义Bender分解法。但这两种 方法只适用于具有某种特殊结构的非凸MINLP问题。 – Pinto J等（1994）提出了一种面向连续生产，基于外逼近法和 Bender分解法的解决方法。 – Diaz M. S等(1996)运用两步法法求解实际优化调度问题。 – 王朝晖等（1997）采用Lagrangian松弛法在一定程度上减少了 求解时间。另一方面，为求解MINLP问题的全局最优解。
– Kudva G.、Elkamel A.和Pekny J.F提出了一种面向 多批量、半连续性生产的启发式算法，其中考虑了有 限的中间存储能力。首先，根据优先级对定单排序。 通过使用启发式算法，如集合同样产品的定单来减少 转换成本，这样使得计划有所改进。 – 徐贤浩和马士华（2000）对基于顾客化大量生产模式 下的产品投产计划模型的算法进行了研究，提出了最 优算法，优化了产品循环期，实现了计划平准化，满 足了市场多样化需求，并在理论上推导和证明了混流 生产线上加工机器的空闲时间（dk(si, sj)）的计算公 式。采用分枝定界法对模型求解，目标函数是最小化 循环期或出产节拍。
流程工业生产计划的 研究
文献综述
课题提出的背景
• • • • 市场需求的变化 生产制造技术和管理技术的发展 信息技术的发展 可持续发展的要求
• 80年代以来，关于流程工业生产计划研究 多集中于生产计划理论模型和算法的改进、 生产计划方法的发展、生产计划和控制方 式在实际企业中的应用等方面。
一、流程工业生产计划和控制活动的 特性
– Rainer E. Burkard等（2000）面向化工企业建立了一个通用的 MINLP模型，目标是最小化最大完工时间（makspan），确定投 产批量。该文章提出采用贪婪启发算法，并与其他启发式算法进 行比较。 – Alberto De Toni和Antonella Meneghetti（2000）建立MILP 模型，对纺织服装业的企业网络（供应链）的生产计划过程的决 策变量（如：计划期长度、原料可用性、关于颜色混合的生产定 单与客户定单之间的联系）如何影响系统的时间绩效进行研究。 采用启发式算法，通过有限负荷（finite loading）方法建立一个 纵向和一个横向逻辑过程。将二者与通过Cplex计算的混合整数 规划结果进行比较，发现纵向要好于横向。
• 熊光楞（1999）从面向产品的仿真、面向制造工艺和装 备的仿真、面向生产管理的仿真、面向企业其它环节的仿 真等四个方面介绍计算机仿真在制造业中的具体应用。
2.3仿真方法在流程工业生产计 划中的研究
• 一般仿真方法是和数学模型、规则调度等相结合来解决问 题，单纯采用仿真方法解决生产计划问题的文章不多。与 数学规划采用全局的、简化的观点相比，仿真提供了一个 局部的所有任务、排序和时间决策结果的观察，并能够以 较低的计算成本对一个特定的计划问题进行详细的、快速 的分析。仿真一般是对可供选择的方案进行对比分析，可 以用来评估用户所提出的候选计划
1. 流程工业生产属于大批量连续生产，因而强调生产 过程的整体性，工艺流程相对稳定。生产柔性和灵 活性差。 2. 流程工业的生产过程包括了信息流、物质流、能量 流,而且伴随着复杂的物理化学反应,以及突变性和 不确定性等因素,是一个十分复杂的大系统。 3. 流程工业的BOM是一个公式、配方或成分表，每一 批产品的质量都有可能不同。对于辅料，可以利用 典型的基于BOM的管理方法。但主料的管理就有所 不同，通常需要交叉职能委员会或是运作经理分配 主料，确定配方。
4. 流程工业的生产准备时间长，设备轻易不能停工， 设备、操作之间的耦合度极高，往往某个参数的调 整就会影响到其他参数及以后各个工序的产品质量， 因此流程工业控制的精确程度一般要高于离散制造 业。 5. 流程工业生产计划和控制要求面向整体优化。各个 设备的优化不等于全厂处于最优,因而在求取全局最 优的过程中有时会得到相互冲突的结论。 6. 流程工业更关注设备的有效利用。流程工业生产计 划对设备能力极其重视。其生产装置间的连接有管 道约束,物流连续,或者只有复杂而有限的中间存贮 策略（如存储池的能力、温度、存储时间等要求）。
2.2约束理论在流程工业生产计 划中的研究
• 能够成功的用来解决制造业生产计划问题的约束传播代表 是ILOG Optimization Suite。但是在流程工业中约束规 划的应用较少。当必须在计划中考虑大量约束时，约束规 划非常适用。但是，这种方法仍然没有在流程工业计划问 题中广泛使用。 • Terpstra V.提出了一种适合于流程工业需求的方法。这 种方法采用约束定向搜索（constraint directed search CDS）解决问题的组合部分，并且确定剩余的（N）LP问 题是否解决。组合部分的解中包括了，通过对变量赋值和 规定变量值和顺序的启发规则进行的用户干预。 • Bertrand等（1990）和Schuster、Allen（1995）对 供应链优化和生产瓶颈问题采用约束理论进行了探讨。
– Barry L. Nelson, W. David Kelton和Gordon M. Clark （1991）面向办公家具制造企业的生产能力和存储能力问题进行 分析。采用SLAM II语言进行方针，对于目前问题的几个可供选 择解决方案进行对比，对每个方案的仿真结果进行讨论。 – A. Artiba和F. Riane（1998）提出了一个基于多模型（multimodel）的流程工业计划系统。多模型是指集成了专家系统技术、 离散事件仿真技术和优化算法对批量化学工业的生产计划和调度 系统进行研究。该系统已经在实际企业中成功通过测试。
• 数学规划方法对所有参数值的确定和排序决策具有全局的 观点。因此，可以同时进行所有选择，可以得到面向凸问 题的最优结果。即使求解过程在达到最优结果前终止，也 能提供面向凸问题的最优解的范围。从而，可以对结果进 行评价。面向非凸问题，它也是一种确保结果全局最优的 研究方向。 • 但是数学规划方法仍存在一些缺点。尽管通用算法已经十 分强大，通常还是不能在一个合理时间内的到可行的结果， 因此必须采用特定的算法。另一个重要问题是关于模型的 任务。用户必须以并未考虑直观模型的抽象词语描述问题。 而且通用的数学模型几乎不可能在实际生产中应用。
• 数学模型几乎不可重用，即使微小的变化也可能使得所选 算法效果变得极差。为了考虑更简单的模型，一些方法瞄 准了关于计划问题的统一描述，如：状态-任务网络 （STN）和资源-任务网络（RTN）。
– Kondili E.等(1993) 引入状态-任务网络（STN）表示化工处理 过程，建立化工生产调度问题的MILP模型。 – Ferdinand BlÖmer和Hans-Otto GÜnther（1998）采用STN 建立化学工业中面向多种产品批量流程工业生产调度的MILP模型。 目标是最小化最大完工时间（makspan），采用启发式算法求解。 – Zhang X.指出，STN并没有对全部重要的案例提供一个统一的描 述。例如，STN没有考虑到将清洁操作（cleaning operation） 作为一项Байду номын сангаас有物料转移的的任务。
• 流程工业（process industries）是指通 过混合、分离、成型或化学反应使材料增 值的企业。生产过程可以是连续的、成批 的，通常需要严格的刚性过程控制和大量 的资本投入。 • 批量型生产是将材料积累起来，每次同时 加工一批材料 的一种制造技术； • 连续型生产是产品流是连续、不间断、不 可分的。
• 基于Petri网仿真调度在离散制造业中得到许多成 功的应用(Fan Y. S. et. al. 1997)。
– Bail.等(1991)提出了一类连续Petri网和一般离散 Petri网组合的混杂Petri网。 – Xu X.等(1996)把连续过程的生灭对应于Petri网某个 位置一个特定令牌的流入和流出，既保留Petri网在描 述DEDS的有效性,又能推算不同时刻的系统状态，提 出一类广义混杂Petri网。 – 陈浩勋等(1997)提出描述混杂系统中时延、连续状态 跳变等现象的混杂Petri网。 – Hanisch利用Petri网对聚合生产过程进行建模，从而 解决生产调度问题。
– Rich S.等(1986)、Kondili E.等(1988)、Ku H. M.(1988)和 Wellons M. C等(1991)采用统一时间长度划分时间段，建立混 合整数线性规划（MILP）优化模型。Mockus l.等(1997) 采用 非统一时间长度方式划分时间段，建立MILP优化模型。 – Zubair M Mohamed（1999）研究了汇率变动条件下的跨国公 司的集成生产-销售模型。他们研究的两个方面是生产计划和产品 销售。该模型是个数学规划问题，求解跨国公司总成本最低条件 下的生产任务的分配问题以及产品的分配问题。
10.由于生产批量大、生产过程一般较为稳定，流程工业的 生产计划（planning）和作业计划（scheduling）通常 是紧密联系，一般很难区分。在长期或中期生产计划中 通常同时要考虑到详细的工艺问题，如投产批量（lot sizing）和作业安排（job assignment）同时在生产设 计中出现。而在小批量多品种生产的离散制造业中，排 产问题通常是在作业计划层考虑。 • 总体说来流程工业以稳定、均衡、高负荷、安全、低能 耗和少污染为目标，调节手段主要是保证工艺过程参数 保持在最优状态。离散制造业往往以缩短交货期、提高 设备利用率为主要目标，调节手段主要是优化排序和优 化分配负荷等。