制造业生产调度体系的研究.docx
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制造业生产调度体系的研究
制造业生产调度体系的研究
在生产过程中，很多实际加工时间占总加工时间不到15％，而有85％以上的时间用于等待、搬运和排队。
以机械加工为例，15％的加工时间里，切削时间仅占30％，其余70％的时间用于零件装夹及定位、及用于换刀具、测量、机床调整、消除屑末等，多数机器90％的时间处于闲置状态。
因此，科学的生产调度系统模式就是要降低85%不增值的部分和优化生产过程，建立合理的生产调度模型，寻找有效的调度方法，改进生产调度方案，设计适宜的计划调度系统。
传统的手段如降低库存、裁减雇员、精简机构、增加加工设备等已经达到了极限，不可能再有较多的进展，进一步的成本缩减可转向企业内外资源的合理配置和高效利用。
作业车间调度问题的研究于1950年展开，国内外对于生产调度问题的诸多研究可以归结为两个方面：
生产调度问题的建模和生产调度问题算法设计与分析。
虽然对车间调度领域的研究已有六十多年的历史，但至今尚未形成一套较为完备的系统理论和方法，加强生产调度系统理论和应用的深入研究非常必要。
调度与很多其他经营管理活动有关，如生产计划的可行性分析、销售部门接受订单的提前期、生产线的人力调配、设备保养维修、物料采购供应计划等。
而实际生产过程中，车间生产调度过程是一个多元化管理模式，需要敏捷响应和反馈，要求在宏观上规划生产，微观上调控生产。
科学合理的生产调度在满足客户要求和生产任务的前提下，依据生产过程获得准确信息，充分合理的利用与配置加工过程的各种制造资源、高效低耗地使用生产资源、合理安排加工工件的顺序、均衡设备负荷和生产、提高设备利用率、缩短换工装和物料准备时间、降低生产和人工成本、优化生产过程。
生产调度围绕企业生产经营目标，对企业生产活动进行有效、指挥、控制和调节，根据市场需求变化和产品订货，及时调整生产结构，及时应对和解决生产中的各种矛盾和问题，以保证整个生产经营活动的正常进行，保证在合适的时间，将合适数量和合格质量的物料输送到合适的地点，由已确定的人员进行加工，最后生产出满足客户需求的产品。
1.生产调度的分类、影响因素及优化模型1.1生产调度的分类在不同的制造资源、约束条件、生产规模、生产形式和管理方法下，生产调度问题的目标、调度策略也不同。
任何优化模型都包含优化目标和约束条件，生产计划优化也不例外，但是约束计划的因素很多，为全面地考虑优化模型中的约束因素，需要对其进行分类，就对象而言，有模糊调度、离散事件和连续事件调度、静态和动态调度等；就调度方法而言，有Gantt图、分支定界、动态规划、规则调度和仿真等；就调度优化目标而言，有正规性能指标和非正规性能指标，如生产成本、提前/延迟（E/T）指标等。
就调度加工系统的复杂度而言，可分为单机、多台并行机、流水车间调度和作业车间调度。
1.2生产调度的优化模型在车间生产调度中，生产计划调度的任务是根据生产目标和约束，为每一个加工对象确定具体的加工路径、时间、制造设备资源和操作等，以保证车间制造系统的某一性能指标达到最优，具有静态特性。
生产调度的优化模型如式
（1）所示，[求：
Aa1,a2……,an目标：
Max W（A） 或 Min C（A）约束条件：
a1,a2……an∈Ω 和 NA∈Φ]
（1）式中，[A]为加工对象的生产计划；[W（A）]为企业收益，[C（A）]为加工成本；[a1,a2……an]为加工该加工对象的时间，人员，设备等生产条件，[Ω]为企业所拥有的加工条件等内部约束条件；[N（A）]为生产出产品的质量，数量等，[Φ]为用户所提出的产品质量、数量等外部约束条件。
在理论研究中，生产调度问题常被称为排序问题、资源分配问题或优化问题。
当然，调度不只是排序，还需要根据排序结果确定各个任务的开始时间和结束时间，并使约束得到满足，同时使车间制造系统的性能达到最优或次优。
这些特点决定了生产调度高复杂性、动态随机性、突发性、多目标性、多约束性、多资源相互协调、非线性、目标可变性、大规模性和多极小性等特点，并且多数调度问题求解过程是NP（Non-deterministicPolynomial）问题，它的计算量随问题的规模呈指数增长。
这导致生产调度要综合平衡这些条件自己的矛盾与冲突。
多目标车间调度最终得到的解是一个解集，如何从解集中选出一个最优妥协解作为实施方案，使企业制定出合适的作业生产计划。
生产调度问题作为现代制造系统的一个研究热点，由于系统建模方法的多样性，以及问题的侧重点不同，调度方法和研究对象也明显不同。
2.传统生产调度体统下的生产问题实际的生产系统是一个动态生产环境，存在着大量不确定性因素，往往会导致计划、调度与控制脱节，不能有效协调和均衡的生产，造成企业成本增加和效益下降。
传统生产调度系统作用下的车间实际生产加工现场，虽然每个待加工的工件都被分配到指定的加工设备，并按照开始时已经规划好的调度方案进行加工。
但由于实际生产情况复杂多变，生产现场工件到达时间随机性和制造过程中随机发生的扰动使得实际生产出现了与原调度方案的偏离，加工现场作业流程混乱，导致生产系统不能再按照原有的生产计划正常运行。
具体体现如下：
2.1当前制造业企业生产调度体系弊端在生产中的体现
（1）主观与经验性。
在组织生产时，经常出现工艺流程、工时定额不完善等情况。
生产计划与调度严重依赖管理者的经验、技巧，基础数据精确度低，缺乏科学的理论基础和现代管理理论的支撑，没有一个全面细致到位的科学调度安排。
计划的及时性、均衡性、应变性差，造成在实际生产过程中，调度频繁，生产效率低下等不良现象。
（2）拖期严重。
产品生产周期不能满足客户订单要求的交货期，并且各零件的加工状态无法追踪，生产过程的进度不能动态反映，严重影响了公司的信誉和市场竞争力。
（3）生产调度系统未能与库存管理系统进行有效集成、无法查看即时的生产现场或库存情况。
生产发生变化时计划调整困难，响应速度慢，不能满足快速响应的要求。
（4）生产计划未能充分进行资源的平衡。
一方面，部分设备能力不能满足生产需求，成为加工的瓶颈，而部分设备却有能力富余；另一方面，计划调度人员仅仅根据所主管的型号安排计划，没有考虑到生产能力的平衡，使整个生产过程时紧时松，人员和机器不能达到很好的利用。
2.2现行调度在企业实际生产中的缺陷表现在：
（1）延迟性。
生产车间的实时动态变化，统计数据不能够及时地反馈到调度部门，在时间上存在很大的滞后性。
调度人员对数据手工分析，进而产生调度指令，时间上又有了一段延迟，处理和反馈速度慢。
由于信息滞后，生产调度人员难以及时、全面地掌握生产信息，增加了对生产异常情况的处理难度，严重制约了生产正常进行。
对车间缺乏有效的生产监控机制（包括生产计划监控、零件进度监控与产品或订单进度监控等）。
目前，调度管理基本上是采用反馈控制，该法是根据实际执行结果的反馈信息来调节和控制生产系统行为，具有时滞性，缺乏灵活性和适应性。
（2）不准确性。
在调度管理工作中，从数据的汇总、传递、分析到指令的下达等工作，基本采用手工处理，且难以达到优化的目的。
由于人工采集的信息数据具有不可靠性和不完整性，一方面容易造成决策者错误决策，另一方面不能向客户反映生产进度情况，降低了生产的透明度。
（3）调度低效率。
由于系统本身的复杂和非线性行为、随时间变化的行为、信息集成的因素等原因，造成了优先级的零件得不到及时安排，关键、瓶颈设备得不到合理使用，造成资源浪费；难加工、周期长的零件不能按期完成，拖延产品齐套时间，影响交期。
不能用数字说话，达不到科学管理的要求。
没有考虑到人力资源的重要性，没有引入人工激励机制，没有将人工的心理因素引入到生产调度，从而在一定程度上导致了企业的效率不高。
（4）缺乏全局性和科学性。
由于调度人员的智力、经验和处理能力的限制导致调度缺乏全局性和科学有效性，造成生产计划和生产安排及生产工序之间不协调、物流不畅，生产缺料和车间在制品大的情况同时存在。
2.3生产计划和调度系统信息不完备
（1）信息的缺乏。
信息的不统一、不完整、不及时等诸多问题已经影响到企业生产经营，造成整个生产系统处于应急的状态，原材料不能按时到位，延长了交货期，有时货物不能按时送达；生产现场的管理混乱，原材料和半成品堆放随意，影响生产车间的对外形象。
（2）信息的复杂性。
这主要取决于人们处理大量信息的能力，如分类、简约等来获取有用的信息。
（3）生产调度软件的问题。
现实生产中的不可预测扰动经常导致智能算法的最优解决方案并不能很好执行。
如果按照这些算法进行生产计划的安排，会造成正反馈的累积效应，使得计划越来越脱离实际。
2.4生产调度系统中的失控实际生产过程中，会遇到各种各样的情况，有局部的，也有整体的；有内部的，也有外部的；有工艺方面的，也有设备方面的；有主观因素，也有客观因素。
这些问题一旦出现，小则造成生产被动，大则造成生产过程中断，计划难以完成。
我国虽已形成较为完整的生产体系,但技术装备和管理水平仍然比较落后,尤为突出的是由于缺乏生产计划造成宏观生产失控,以及调度系统不完善导致实时监控紊乱等方面的问题。
2.5综合管理能力弱管理基础薄弱，生产管理基础数据相对较少，缺乏科学的管理方法和工具是大多数制造企业亟待解决的问题。
目前大多数制造企业仍然采用制度化管理，这种层次过多、划分过细的组织结构造成信息的上传下达缓慢。
部门间分割管理，造成调度计划协调困难甚至相互矛盾，难以实现企业的全局最优。
不符合现在灵活、快速、多变的生产制造特点，难以快速响应市场变化。
同时各管理层各自编制的计划之间经常存在矛盾冲突，当产品到达现场时才进行解决，经常产生连锁不良反应。
2.6部门间缺乏有效沟通多个生产计划之间缺乏协商，在实施过程中经常互相冲突。
传统生产过程中，在工艺设计阶段人们关心的是加工方法的选择，加工顺序的确定，以及以手册和经验为依据的工艺参数的确定等纯技术设计，而不关心生产计划调度的内容和生产车间的实际状态。
同理，在生产计划和调度过程中，人们把注意力放在生产进度和资源分配，而不考虑工艺过程和工序设计的细节问题。
以卡莱橡胶制品有限公司为例，由于生产车间环境的变化，大约有30%的工艺加工计划在实施时需更改，这些更改往往只由调度人员进行，没有专业工艺人员参加，势必造成加工质量与加工效率的下降。
在实际的生产过程中，过长的计划冻结期也会带来较大的负面影响：
设备故障、人为操作失误、物料供应短缺、工艺流程过长等因素使得部分半成品被迫离线，而过长的计划冻结期会造成生产线旁半成品的大量累积，导致整个计划不能按时完成，延误了其它产品的生产。
半成品的大量离线积压，会造成转运过程中不必要的质量损失和成本损失，也会造成部分产能的空闲累积。
另外，在生产作业计划和实际作业之间存在偏差，还有需求变化、预测不准、库存控制指标不合理、外协计划未落实、生产作业计划衔接失误、设备维修计划失误等。
2.7企业中存在信息化孤岛企业在调度管理时，自动化设备的加工信息不能与电脑建立关联。
由于缺乏准确、及时的企业数据和状况分析，导致调度管理失职。
在传统生产中，降低产品成本主要通过批量优势来实现，但随着用户对产品需求的快速变化，不是按照产能生产、而是按照客户需求生产，用户要求制造企业提供质量高、成本低、交货准时和多样化的产品。
因而自动化孤岛模式已经不再适应现代企业的生产要求。
目前制造业，特别是机械工业中生产调度和过程优化控制相互脱节，在过程控制和信息系统之间存在着“信息鸿沟”，割裂了流程企业经营与生产控制。
显而易见，关键是如何选择实时关系数据库，使企业中大大小小的“自动化孤岛”、“信息化孤岛”的信息能够流畅地进入数据库系统。
生产调度方式已经不满足现代生产的需求，现行生产调度的优劣评估目前没有一个明确的评价系统。
3.系统集成视角下的生产调度方法生产调度问题同时也受到工厂管理方法的影响，在不同的管理方法下，调度问题的优化目标、优化策略及其优化数学模型均不同，几乎每一个生产环境都是唯一的，很难用一个生产环境的调度方案，去解决另一个生产环境的生产调度。
一旦求解的问题改变，相应的问题建模方法和调度软件就要改变，而原先的算法也不再适用，必须重新换用新的方法建立数学模型和求解优化，即缺乏较为通用的建模方法和优化算法。
由此可以看出，系统的“适应性”和“实用性”是目前企业计划调度系统的瓶颈所在。
与此同时，由于各种随机因素，如机器故障、操作工人的熟练程度、环境参数等影响，只能得到加工时间的一个大概数据以及数据的可能变化范围，很少能获得精确的加工时间。
因此，将加工时间按模糊数处理更加符合生产实际，更能保证调度的可行性。
国内外企业界已把注意力转移到节能降耗、少投入多产出的高效生产模式上。
即集直接数字控制、监控优化、生产调度、经营决策等功能于一体的综合自动化模式（CIPS）。
其核心问题是充分发挥信息在生产指挥调度中的辅助决策作用，有利于从更大范围更高层次上优化资源的配置，从而提高企业的经济效益。
由于生产环境的动态性，生产领域知识的多样性，调度问题的复杂性，必须将人、数学方法和信息技术结合起来进行生产领域管理调度问题的研究。
近20年来，国际生产工程学会（CIRP）曾总结了40种先进的制造模式，无论哪一种制造模式都是以优化的生产调度为基础的。
尽管调度方法逐渐走向复杂化和多元化，但是它们基本上可以归结为4种类型：
基于运筹学的方法、启发式调度方法、基于仿真的方法和基于人工智能的方法。
规则调度法是根据人们在生产实践中所总结、提炼出的很多行之有效的经验和规则（通常称其为调度规则）来决定下一步操作的调度方法。
Panwalker等人总结了113个启发式调度规则，将其分为简单规则、复合规则、启发式规则，并对各规则的适应情况做了总结。
随着分布式人工智能的发展，特别是多Agent技术在生产调度领域的应用，促使基于多Agent技术的生产调度系统研究成为了生产调度领域中的一个重要的研究方向。
目前有关车间调度问题的较高效算法的研究与设计仍是整个生产调度领域的重要研究内容。
迄今虽然有些新算法产生，但其性能还有待进一步研究和验证。
现有的研究生产调度的方法主要有OPT（优化生产技术）；PFS（过程流调度）；SCM（供应链管理）等。
由于调度问题涉及面广、因素复杂，单纯的运筹学方法、随机优化方法，离散事件仿真和人工智能方法等，尚不能对调度问题进行全面而有效的求解。
实际生产当中，企业生产调度问题不只是针对某几台设备，而是生产全过程，需要构建起覆盖整个企业生产过程的、简单有效的全流程级动态调度模型。
在过去几十年中，通常和其他的方法结合使用，人们将许多算法应用于调度领域，但是人们使用各种调度算法需要特定的应用环境，判断何种算法适合何种环境是一个很有现实意义的问题。
在现实生产环境中，生产任务的种类、批量、加工设备、工装状况和任务进度等因素千变万化，针对不同的加工环境，车间调度系统应能快速地选择或组合相应的调度模型和算法。
实际上在计划与调度过程中，影响系统决策的不确定性因素广泛存在。
在确定性假设下得到的最优计划和调度在实际生产过程中由于不确定因素的影响往往变为次优，甚至不可行，但不确定条件下的计划与调度优化仍然没有得到充分的解决和实际应用。
实际生产中，各种工艺约束，资源约束，生产能力约束等平行存在，这就需要对生产作业进行合理的调度安排。
而一个好的调度安排需要一个好的优化调度算法。
以往车间调度系统只能适应某个具体车间环境且只能得到时间最短、设备负荷平衡一般的调度方案，这将严重影响企业的发展。
生产计划与调度面临的难题包括不确定性的描述与求解、计算复杂性、基础数据采集、调度模型及其解算方法等。
从已有的研究看，最优化方法虽然可以得到“最优解”，但单独应用优化模型无法考虑各种影响因素，难以反映制造的本质特征和动态运行过程，影响了模型及解的可信性、有效性，而仿真方法、启发式规则、人工智能以及遗传算法等具有计算效率高、适应性强等优点，在生产计划与调度研究中得到重视。
因此，难有一个包罗万象的、普遍适用的调度策略、调度模型和算法。
4.结论及展望适应市场的变化需要制造业在向多品种、小批量的生产模式转变，在这种模式下车间级的组织与控制方式对其生产调度要求更高，因此需要一个先进适用的调度系统，通过计算机进行准确的数据处理，对于下达的生产任务进行一定程度上的智能优化调度，最大限度地减少生产过程中的非增值时间。
车间生产调度系统的研究已经成为一个提高车间生产效率、提高企业竞争力的关键技术。
其发展趋势主要表现在以下几个方面：
（1）集成化。
车间生产调度系统与工艺系统等其他系统的集成已经是车间生产发展驱使的必然结果，发展方向是计划调度控制一体化集成。
只有将调度和控制综合考虑，实现信息与功能的集成，才能形成一个适应生产环境不确定性和市场需求多变性的全局优化的高质量、高柔性、高效益的智能生产系统。
因此，调度系统应能与现有企业的信息基础结构进行通信和信息交换，并作为信息基础结构的一部分，这也是生产调度理论和方法的研究方向之一。
信息化则可以在很大程度上使现有管理方式规范化，增加管理的透明度、增强各部门之间的沟通，使企业信息流、资金流、物流畅通无阻。
调度层在CIMS结构中占有很大的比重，涉及生产进行的各个方面，其是承上启下、维持生产进行的中间环节。
（2）动态化。
在加工过程遇到扰动和故障时，调度方法能根据系统的状态修改原定的加工顺序和调度系统的所有资源，使系统持续地、优化地运行；生产计划的安排基于实时能力信息和生产资源，能获取实时生产和调度信息，企业资源利用得到优化。
（3）高效智能化。
寻找新的调度算法，该算法应该快速、高效地找到大规模调度问题的最优或次优解，并能对找到的解进行评估。
其中，混合车间调度算法是当前和未来的研究热点之一。
车间生产调度系统的算法正在朝着人工智能技术方向发展，如遗传算法、蚁群算法及模拟退火算法等。
智能化的计算机具有学习功能，可以从旧有调度案例中获取调度规则用于指导工作，从而避开无法综合考虑所有影响因素的难题。
由于MAS能够充分体现人类的智能，对开放、动态的现实环境具有良好的灵活性和适应性，因此MAS理论受到重视并迅速发展，在制造领域（如车间资源配置、生产调度与控制、生产管理决策等）获得越来越多的应用。
（4）柔性化。
在传统的车间调度问题的研究中，仅考虑每一工件具有唯一确定加工工艺路线的情况。
随着加工技术、自动化技术的发展，特别是FMS的出现，工件加工工艺路线必须唯一确定的传统限制已被突破，工件具有多个可选择的加工路线，即路径柔性已成为生产的实际需求。
车间生产调度系统正在由单目标优化向多目标优化发展，使车间调度更贴近实际车间的情况。
（5）排程可视化、最优化、精准化。
在生产能力负荷范围内避免拖期及无辜等待时间，对计划变更能做出快速的响应。
排程系统为柔性的，满足生产组织的灵活性，支持插单功能，同时也支持数据的自动调整与修正等。
提升计划的精确度及效率，建立高精度的未来生产计划，实现可视化和目标管理，以分钟的精度建立。
工厂的每一台机器设备或者每位工作人员从明天到未来的生产计划，并且导出可行的生产指令。
随着生产调度研究的深入及调度算法与生产实践的进一步相结合，生产调度研究已经从理论探索转移到实际应用阶段。
目前，在基础数据的制定和规范方面做了大量的工作，如物料的编码管理等，为企业进一步的信息化集成奠定了良好的规范化基础，促进企业向现代企业模式的转变，为企业的可持续发展提供动力。
将信息技术与现代管理技术、工业过程控制技术等相结合，通过信息化带动工业化进而取得企业的进步和发展将是企业的必由之路。
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