Advertisement

车间生产调度-数学解析八讲（中文版）

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PDF

简介：
《车间生产调度-数学解析八讲》是一本深入探讨车间生产调度问题的专著，通过八个章节系统地讲解了相关的数学模型与算法。该书采用通俗易懂的语言，配以丰富的实例和图解，帮助读者全面掌握复杂调度问题的解决方案，适用于工程技术人员、研究学者以及对此领域感兴趣的读者群体。 SAP MES解决方案涵盖了车间排产调度、质量管理以及生产报告等多个方面。它支持灵活的排产与调度，并包括物料管理、人员管理和设备工具管理等功能模块。此外，还包括包装管理和退修管理等环节。 该系统具有产品追溯功能和配置管理系统，能够实现全面的数据采集及过程控制。通过SAP ME, SAP APO 和 SAP MII 等技术的应用，可以建立生产智能模型，并根据物料、产能以及交货期等约束条件进行排产优化至每道工序的每个设备与人员。 系统提供灵活且图形化的作业安排界面，并支持可配置预报警。其核心优势在于能够实现ERP和ME系统的无缝整合并基于实际生产的具体情况滚动式地调整生产计划，从而提升整体运营效率及灵活性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 车间生产调度-数学解析八讲（中文版）
    优质
    《车间生产调度-数学解析八讲》是一本深入探讨车间生产调度问题的专著，通过八个章节系统地讲解了相关的数学模型与算法。该书采用通俗易懂的语言，配以丰富的实例和图解，帮助读者全面掌握复杂调度问题的解决方案，适用于工程技术人员、研究学者以及对此领域感兴趣的读者群体。 SAP MES解决方案涵盖了车间排产调度、质量管理以及生产报告等多个方面。它支持灵活的排产与调度，并包括物料管理、人员管理和设备工具管理等功能模块。此外，还包括包装管理和退修管理等环节。 该系统具有产品追溯功能和配置管理系统，能够实现全面的数据采集及过程控制。通过SAP ME, SAP APO 和 SAP MII 等技术的应用，可以建立生产智能模型，并根据物料、产能以及交货期等约束条件进行排产优化至每道工序的每个设备与人员。 系统提供灵活且图形化的作业安排界面，并支持可配置预报警。其核心优势在于能够实现ERP和ME系统的无缝整合并基于实际生产的具体情况滚动式地调整生产计划，从而提升整体运营效率及灵活性。
  • 【车间调度】利用粒子群算法的生产调度Matlab源码.md
    优质
    本Markdown文档提供了一种基于粒子群优化算法解决车间生产调度问题的MATLAB实现代码，旨在提高生产效率和资源利用率。 基于粒子群的生产调度MATLAB源码适用于车间调度问题的研究与应用。该代码能够有效优化生产过程中的任务分配与时间安排，提高工作效率和资源利用率。
  • 复杂产品车间排产-基于POEM APS的先进生产调度系统
    优质
    本系统为复杂产品制造设计，采用先进的POEM APS技术，实现智能车间排产和优化调度，提高生产效率与灵活性。 复杂产品生产车间的排程 在复杂的制造企业生产环境中，车间排程面临多约束、多目标离散问题。这类企业的特点包括零件品种繁多、批量大；工艺流程复杂且使用的设备种类众多；对精度要求高而稳定性相对较差；工序链长，有时甚至会跨越数周或数月的时间跨度；生产和制造规模庞大（达到十万级的工序量）。此外，生产过程中的动态性和随机性很强，并伴有各种干扰因素。 中国电子科技集团第29所项目采用了一套名为POEM APS的排程系统。该系统的研发与应用始于2000年并持续到2012年，在提高车间管理效率方面取得了显著成效，体现了“更简单、更智能、更快捷”的设计理念。
  • 生产调度问题的数学建模
    优质
    《生产调度问题的数学建模》一文深入探讨了如何运用数学模型优化企业的生产流程与资源分配，旨在提高效率和降低成本。 数学建模问题用LINGO实现：某厂需在每个季度末分别提供10、15、25、20台同一规格的柴油机以完成合同规定任务。该工厂各季度生产能力和每台柴油机的成本如下表所示： | 季度 | 生产能力（台） | | ---- | -------------- | | 第一季度 | 25 | | 第二季度 | 30 | | 第三季度 | 40 | | 第四季度 | 15 | 同时，如果生产出来的柴油机当季不交货，则每积压一个季度需支付储存和维护费用共计0.15万元。要求在满足合同的前提下，制定全年最低成本的生产策略。 模型假设：该厂完成合同任务后不再继续生产柴油机产品，即每年的任务量为固定合同需求总量70台（10+12+25+20），无额外库存积压。 建立数学模型时，在上述假设条件下定义变量Xj表示第j季度的柴油机产量，其中j=1, 2, 3, 4，并且Xj为非负整数。根据合同规定任务总量可以得出等式：X1 + X2 + X3 + X4 = 70。 此外，由于生产量受到各季度生产能力限制以及第一季度至少需完成合同规定的最低需求（即10台），因此可得不等式约束条件： - 第一季度产量上限为25台且下限为10台。 综上所述，在满足所有条件的同时求解全年最小成本的生产计划。
  • 数学分析八讲（作者：辛钦）
    优质
    《数学分析八讲》是由苏联著名数学家A.H.辛钦编著的经典数学教材。本书以简练的语言概述了数学分析的核心概念和思想，旨在帮助读者快速掌握这一领域的精髓。 数学分析八讲（A.я.+辛钦+著）.pdf
  • 车间调度中的数学建模与遗传算法
    优质
    本研究探讨了在车间生产调度问题中应用数学建模和遗传算法的有效性，旨在优化制造流程，提高资源利用率及生产效率。 数学建模中的调度问题可以通过遗传算法来解决。相关的教程课件可以提供关于如何使用遗传算法处理车间调度问题的详细指导和示例。这些资源帮助学习者理解遗传算法在优化复杂调度任务中的应用。
  • 利用求解器解决车间调度及含阻塞的车间调度问题
    优质
    本研究探讨了使用求解器技术来优化车间调度流程及其在存在生产阻塞情况下的改进策略，旨在提高制造业效率和生产力。 车间调度问题是一个经典的运筹学领域的问题，在有限的时间与资源条件下寻求最优生产任务安排以实现优化目标，比如最小化总完成时间或最大化设备利用率。在这个背景下，一系列作业（jobs）由多个操作（operations）构成，每个操作需在特定机器上进行，并且具有固定的加工时间；带阻塞的车间调度问题则引入了额外复杂性：某些操作因物理限制或其他技术要求不能同时执行导致出现阻塞。 标题中提到“使用求解器解决车间调度及带有阻塞条件的问题”，指的是利用优化软件工具来处理此类问题。以下是三个常用的求解器： 1. **Cplex**是由IBM开发的高性能线性、整数和混合整数编程求解器，适用于构建并解析复杂数学模型以实现任务分配与时间窗口约束的最佳化。 2. **or-tools**是Google开源的一个优化工具包，支持多种类型的优化问题。在车间调度中，它提供了处理机器、作业及操作关系的便捷API，并通过建模和解决找到最佳方案。 3. **CP（Constraint Programming）**是一种基于约束满足问题的方法，特别适合离散优化问题。对于带阻塞条件的车间调度问题而言，这种方法允许定义各种约束并寻找能够满足所有要求的最佳解法。 在Python编程语言中使用这些求解器通常需要相应的Python接口来构建模型和解决问题。“job-shop-scheduling-master”这个压缩包可能包含了用Python及上述求解器实现车间调度问题代码示例或框架的相关内容。 解决实际中的车间调度问题一般遵循以下步骤： 1. **明确目标与约束**：确定优化的目标（如最小化总完成时间）、机器能力、操作顺序以及任何阻塞规则。 2. **建立模型**：将作业、操作、机器和时间关系转化为决策变量及约束条件，形成数学表述。 3. **配置求解器参数**：选择合适的求解工具，并设置相关搜索策略或运行时限制等选项。 4. **执行并获取结果**：通过启动选定的优化软件来找到满足所有给定约束的理想解决方案或者接近最优的结果集。 5. **分析与评估**：对所得调度方案进行性能评价，如有必要则进一步调整以达到更佳效果。 掌握车间调度问题解决方法对于提高制造业生产效率和降低运营成本至关重要。通过学习这些求解器的应用实践不仅能提升个人解决问题的能力，还能深入了解运筹学及优化理论在实际制造场景中的应用价值。
  • Gurobi生产计划调度实例解析（附代码）
    优质
    本文章深入剖析了利用Gurobi优化库解决复杂的生产计划与调度问题的方法，并提供了实用示例及完整代码。 在生产计划调度领域，Gurobi是一个强大的优化求解器，在数学建模与解决复杂问题方面应用广泛。本段落将深入探讨如何使用Gurobi来处理实际的生产计划挑战，并通过Python代码进行实现。 该领域的核心目标通常是最大化利润、最小化成本或保证资源的有效利用。为了达成这些目标，我们通常会构建线性规划或整数规划模型。借助于Gurobi这样的优化求解器，可以高效地找到这些问题的最佳解决方案。 案例中的生产计划调度学习文档详细描述了如何建立数学模型来解决这类问题，包括定义决策变量、设定约束条件以及明确目标函数的方式。此外，该文档还指导读者如何将这些概念与Gurobi接口结合使用，以便通过代码实现求解过程。 两个具体的Python脚本（即“生产计划调度学习案例1.py”和“生产计划调度学习案例2.py”）则展示了实际的应用方法。它们可能包含了导入Gurobi库的步骤、定义变量的方式（例如产品的产量或开始时间）、设置约束条件的方法（比如生产能力限制或者产品间的依赖关系），以及构建目标函数的具体做法。这些代码脚本还演示了如何调用Gurobi求解器进行优化，并解析其返回的结果。 实际应用中，生产计划调度可能涉及多个工厂、生产线和时间段等多种复杂情况。因此，在这种情况下使用Gurobi的API（如`Model`类用于创建模型，“Var”类定义变量等）将使得建模过程更加简便易行。 例如，通过利用Gurobi提供的工具，可以轻松地构建优化问题所需的各项元素，并执行求解操作以寻找最优解决方案。具体而言，这包括使用“addConstr”方法添加约束条件和调用`model.optimize()`来运行模型的优化算法等步骤。 学习这些案例不仅可以帮助理解生产计划调度背后的理论知识，还能教会如何将抽象数学概念转化为实际代码并应用于解决现实世界的问题中去。这对于供应链管理、物流规划及项目管理等领域的工作来说是极为重要的技能。通过实践这些具体的例子，读者能够更好地掌握如何利用优化工具来应对各种复杂情况，并具备解决问题的能力。
  • MATLAB下的作业车间调度源码及解析
    优质
    本资源提供详细的MATLAB代码用于解决作业车间调度问题，并包含对算法原理与实现细节的深入解析。适用于科研和学习参考。 通过遗传算法实现的作业车间调度源码，可供参考学习和交流。
  • 生产调度算法文档.docx
    优质
    该文档详细介绍了多种适用于制造业和服务业的生产调度算法，包括基本原理、应用场景及优化策略，旨在帮助企业提升运营效率。 生产排程的算法文档主要介绍了如何通过优化算法来提高制造业中的生产效率和资源利用率。文中详细讨论了几种常用的排程策略及其在实际应用中的效果，并探讨了如何根据不同的生产线需求选择最合适的算法模型。 此外，文章还分析了一些常见的挑战以及克服这些挑战的方法，例如处理不确定性和变动性较高的订单输入、优化多目标函数以平衡生产成本与交货时间等。通过对这些问题的深入研究和实践案例分享，旨在为制造业企业提供实用且有效的解决方案来提升竞争力和盈利能力。