运筹学在工业制造业工程中的应用探究

胡 严

（杭州职业技术学院，杭州 310018）

0 引言

工业制造业工程于20世纪初起步于美国，至今已有近百年的发展历史。而中国从20世纪八十年代从开始从国外引进和学习先进的管理方法，中国机械工程协会成立的工业工程研究会标志着中国工业工程(CIE)的诞生。关于工业制造业工程的定义，被普遍认可的是由美国工业制造业工程协会做出的定义：“工业制造业工程对人员、物资、设备、能源和信息所构成的集成系统，进行设计、改善和实施的一门学科。”从定义可以看出,工业制造业工程的目的在于提高和完善组织效率、生产质量，需要从基层发现问题并解决和完善问题。因此，工业制造业工程必须基于现实，充分利用运筹学方法，并将运筹学方法灵活运用到工业制造业工程中去。

1 运筹学方法研究综述

从广义上来说，运筹学方法是对模拟 (SIM)、专家系统(ES)和可视界面模型(VIM)、人工智能(AI)等方法的综合运用。运筹学既要有创造性的科研，又要涉及到实际的管理，并最终通过向决策者提供能够看得到实用价值的意见得到验证。运筹学有广阔的应用领域，但不同时期的学者们使用的运筹学方法存在差异。根据使用者的不同,同一时期人们对运筹学方法的排名也不尽相同。Lane (1993)根据不同的使用者使用的运筹方法情况作了调查，调查结果见表1。

表1 定量化运筹方法的使用排名情况

由表1可知，运筹学教师和实际使用运筹方法的人员在运筹学方法的使用上存在差异。数学规划、模拟和统计都是教师和实际使用人员倾向使用的方法，虽然排名有所不同。网络分析、排队论、随机过程和决策分析这几种方法的排名也比较靠前。由此可推断:上述的运筹学方法甚至更多都被运用到工业制造业工程中。

同时，人工智能和专家系统这两种方法并未在表1出现，这可能是由于没有将这两种方法考虑在运筹学方法之内的结果。不过最近国内外学者的研究发现，人工智能和专家系统的应用范围正在逐步地扩大和加深。与此同时，它们的发展潜力在决策支持系统(DSS)中也非常之大。位于教师使用排名第二和实际使用人员排名中第三的模拟也日益得到青睐。主要是由于模拟法的算法语言简洁，并且大多情况下可以根据实际情况加以修改。工业制造业工程中的物料搬运、灵敏制造系统等都因模拟法得到了极大地发展。另外，模拟模型仿真可能性的提高迎合了目前大多数企业都具有的系统仿真功能，这也是它受到欢迎的另一原因。

总的来说，表1包括的各种方法应用于工业制造业工程的不同领域，正好为我们研究和分析工业制造业工程与运筹学之间的联系，以及如何实现运筹学在工业制造业工程中的价值找到了事实依据。

2 工业制造业工程中运筹学的应用

2.1 制造计划与控制:问题与运筹学方法

有价值的产品或服务的产出是制造活动的最终目的。企业通过分析、计划、合作和控制制造活动，合理有效地将资源转化为具有效用的物品和服务。对于制造型企业而言，计划与控制系统(MPC)有其一般性的基本结构。首先，我们通过实际的制造企业对一般性的计划与控制系统进行定义，从而更为清晰地了解统筹学方法的应用情况。计划与控制系统系统的设计受企业内外部的环境影响，因此各企业之间可能存在差异。图1是计划与控制系统在计划上的递阶框架图。结构图从上往下，依次为战略级、经营级和操作级。计划工作通常由上至下开展，由于计划的级别不同，因此需要充分考虑各级别计划的实际情况，并且要把原材料和生产能力考虑在内。对于更加详细的生产计划，须考虑到短期，甚至临时生产活动所需的原材料及相应生产能力，其需明确至日、小时、甚至分钟的数据安排；对于稍微粗略的制造计划，只要知道长期的库存和用于生产计划的大体时间就可。而控制功能的发挥则是在监测生产活动以及为各计划级别提供反馈信息之时。

图1 MPC 一般系统结构

2.2 标准生产软件包中典型的运筹学方法

目前商业常用的计划与控制系统软件并未将运筹学模型及其方法大量运用其中。虽然市面上也存在着如库存模型、MRP和优先法则等的运筹学方法软件，但从计划与控制商业系统中的实际开发情况来看，统筹学模型的发展潜力还未真正开发。这可能是因为运筹学模型在生产系统中存在的潜力本身就很巨大，但目前还未充分利用；或者又由于时间条件的限制，在制作活动中不太适合运用目前的运筹学模型。目前的运筹学模型主要是“技术驱动”式而并非“需求驱动”式。又因为新兴的信息技术并未充分利用在生产软件中，加之运筹学模型与当前的生产制造水平并未平等匹配，因此计算机辅助系统中极少出现新的软件。虽然如此，运筹学方法在标准生产软件包的出现是迟早的事情，并且很好的运用运筹学方法的软件在可独立应用系统中找到的可能性最大。

随着信息科技的不断发展，各种发展契机将源源不断地到来。而各种不同的的运筹学模型和技术将得到各种独立应用系统的支持。例如预测销售订单的需求管理模型(DM)，将支持时间序列分析，涵盖各种运筹学方法，例如误差统计预测、线性回归和多元回归等。

3 运筹学技术应用趋势

在预测运筹学方法在今后的应用趋势的时候，必须将制造业环境的变动因素考虑进去。制造业企业的内外部环境变化将影响到未来标准生产软件包中运筹学模型及其方法的运用。当前，生产制造业逐步向着分散化和小型自治的单元方向发展，部门经理的职责日益加重。这种变化趋势要求在整体上建立一个综合模型；同时，由各部门经理在各生产单元上建立一个简单灵活的小型生产模型。此种模型还需要让经理能直观地理解建模情况。

1991年，Crookes 发表了模拟技术在开发运筹学软件方面的趋势的看法。他认为模拟软件的发展将以客户为导向，以服务客户均为最终目的，不管是软件程序的特殊算法语言，还是软件的适用性等等。虽然现在用于支持工业制造业工程现场决策的模拟软件在不断减少，但专家系统在模拟软件中的运用在解决实际生产问题时是非常重要的。同时，这些软件要求使用人员对其建模的系统和环境要相当熟悉，并且需要掌握各种建模的方法和数据统计，以建立独立的数据库。所以在使用此类模拟软件时应当有所注意。

DM模型中包含了时间序列分析、统计、回归分析等预测方法。在建立库存计划和生产计划模型时，总计划层面的信息是必不可少的。也有专家认为，虽然目前多数模型都从不同角度对总体生产计划的情况进行了反映，但现实中企业很少会真正使用学术界提出的相关运筹学模型。这很可能是由于许多重要的建模数据缺乏的原因。因此，如何获得建模数据的问题显得十分重要，它将将决定运筹学在企业中的实际应用程度。

在生产计划模型面前，关于生产批量等的信息是生产经理最应首先获得的，而标准生产软件包中一系列试探算法的运用，并无太大难度。这样一来，企业生产经理在检验生产进度情况时需要以实际结果是否与计划相符为标准。由于需求计划模型包含批量控制技术，因此库存控制软件也能将计算安全库存模型纳入其中。而之前也提及某些可独立运行的应用系统，其也能支持生产控制模型。因此，标准软件包中若包含了这些可独立应用系统，也将使效用得到更好地发挥。在这种发展趋势下，带有VIM的模拟设施将在不同程度上出现于未来的系统设计中。

理念更新、实践为本、学科交融将是运筹学发展的必由之路。运筹学源于实践，其发展也应以实际问题驱动为主，学科驱动为辅，相辅相成地共同发展。运筹学研究的主流应该在实践中发现新的问题，并推动新的方法和理论的发展。同时，还应注意学科交叉的研究，不能将运筹学的定义卡得太死，而失去其原本的意义。运筹学是运筹理论发展的产物，尽管目前不太成熟，但其发展潜力不可小觑。

4 结束语

运筹学模型及其方法的应用在工业制造业工程领域的潜力是不可估量的。因此，对运筹学模型与其适用条件进行研究，了解各种运筹学模型的实际运用之处显得十分重要。信息技术全面快速的发展，使得本系统能为系统的使用者提供需要的信息和丰富的模型。但由于信息技术的更新换代周期非常短，导致软件开发商对运筹学方法的实际运用程度低于信息发展速度。因此，需要重视新模型和新方法，可以首先纳入独立应用系统进行实际运用，如果有其使用价值，再植入标准生产软件包中，以发展其更宽广的用途。总而言之，运筹学模型软件在计算机辅助管理的工业制造业工程领域将变得越来越重要。在今后的发展中，运筹学模型将更多采用综合集成到整体的手段，实现1 + 1 > 2 的飞跃，达到从整体上研究和解决问题的目的。

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