JobShop生产计划与调度的集成建模和优化综述

刘思成+王艳红

摘 要：制造业的核心是生产管理技术，而如何制定好生产计划与调度也正是生产管理技术的重中之重。文章结合制造业对人们在现实生活中的影响，分别针对生产计划与调度的集成方法、生产计划与调度问题的集成模型以及生产计划与调度问题的算法进行了研究与总结。

关键词：生产计划；调度；建模；集成优化

中图分类号：F406 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2017）19-0127-02

引言

根据目前制造业的发展情况再结合计算机、通讯和网络的发展需求，一个企业是否具有新型的生产经营和管理理念是决定这个企业能否在激烈的环境中生存下来的前提条件。实际在生产过程中，生产面临的问题较多，产品制造过程较为复杂，大多数的单一的生产计划模型不好表达，也不好计算。所以阶梯分解的方式不实用，但可通过在系统理论中进行分解和协调，并运用递阶分解方式制定生产计划，从而进行计算，可以避免这种弊端。现在根据理论概念，并结合该方法的使用，制定出的车间生产调度计划和调度集成优化方案能够确保最终形成的计划有一个合适的调度，从而能够计算出可行性较高的生产计划。在实际生产过程中，生产计划的缺陷常常采用制造过多的产品或增加交货周期进行解决，但这仅仅解决了表面现象，问题没有从根本解决。所以开展生产计划、调度集成优化方案、模型和计算方法的研究是非常重要的。

1 生产计划与调度问题分析

1.1 定义和内涵

在生产系统功能模块中：（1）计划层是核心部门，根据总的生产计划，制定详细的Job Shop短期生产计划，该计划详细记录了具体的生产时间、使用的设备或其他资源类型、加工的零部件种类和加工量等信息[1]。（2）调度层，主要的工作职责是控制和安排加工车间日常生产活动[2]，他们在收到计划层下达的生产计划后，根据零部件的类型，数量，交货日期等信息，依据车间的生产能力和实际情况，制定出车间的加工计划和产品加工步骤，进行资源的合理利用[3]。（3）控制层是连接调度层和执行层的重要纽带，依据调度层下达的生产指令，结合车间实际生产情况来控制生产；处理来自调度层的调度信息；随时监控车间生产情况，及时发现生产中的问题以及生产相关信息，并向调度层实时汇报。

1.2 生产计划与调度问题的分类

（1）制造业的生产计划按生产周期的长短一般来说可以分为三类：长期计划、中期计划和短期计划。

长期计划是战略层制定的计划，根据企业的发展战略以及外部环境情况，整合企业所有的资源，制定企业长远的发展计划和战略目标。

中期生产计划是企业管理层制定的计划，是管理层根据企业长期的生产计划，对市场情况进行评估而制定的详细生产指标和生产计划。

短期生產计划为企业作业层计划，是中期生产计划进行分解细化后的小生产计划，它充分考虑车间设备以及人员的实际状况，包括制定所需生产品种类别、每批产量、生产顺序、各工序的时间进度的决策，生产周期大约几天到几周的时间。

（2）加工车间的调度问题受如下四个因素的影响：任务，资源，时间和性能指标。由于其各种要素的特点不同，种类也大相径庭。依据车间所加工零部件的特征，将车间调度问题分为四种[4]：a.单机调度，指的是作业和机器作业顺序的调度（不包括车辆、人员、路径和时间等方面的调度），加工工序仅有这一台加工设备，但需要加工的全部零部件有多个加工工序，且都在这一台设备上加工。b.并行机床调度，人们可能将并行机调度考虑为一个两阶段过程。第一阶段需要将工作任务分配至设备上，第二阶段要决定每台机器产品的加工顺序。c.流水加工车间的调度，在流水车间中加工工序进行流水作业，因此，该工作调度需要很多项操作，而这些操作经常要按照同样的顺序执行，即这些工作都具有相同的作业流程。d.加工车间调度，其复杂程度最高、代表性最强的调度，该车间加工系统有多个功能不同的机床，需要加工的零部件需要进行多道工序加工，并且各零部件的加工线路均不同。

随着Job Shop调度问题的深入研究，调度的分类也越来越细：a.动态调度：处理突发性加工时间；b.柔性调度：是否一道工序可以在多台设备上进行加工，具体又分全柔性和部分柔性；c.依据性能指标集的特征，划分为多目标调度、模糊目标调度等；d.依据生产过程，考虑生产过程中的不确定因素的调度称为模糊调度。

2 生产计划与调度问题的集成方法

目前，大多数文献将集成的方法分为整体法和递阶法。（1）整体法是通过生产计划和调度整体建模，再计算求解。（2）递阶法，对计划和调度分层求解，将递阶优化的各个层次构成一个闭环形式，从而得出可行解。

在实际生产环境下：运用递阶法将问题拆分成两个子问题，分别为制定生产目标的计划子问题和具体的调度问题。通过计划子问题的以数据形式将信息传递给调度子问题，并将调度层的信息向计划层人员汇报。通过计划与调度相互交叉计算求解，同时优化计划与调度方案，这个方法的不足之处是通常情况下仅能寻找到局部的最优解[5]。通过整体法使具体的调度约束成为计划问题资源的约束，与此同时，通过转化调度的性能指标，使生产费用运用到计划问题的目标函数里，成立计划和调度问题的统一模型，该模型含有生产过程要求的全部信息。

3 生产计划与调度问题的模型

3.1 生产计划与调度问题的性能指标

将现有车间调度的性能指标进行集中后分成三类：时间指标、成本指标、时间成本混合指标。时间指标有加工周期、最小化最大完工时间、延期完工时间，提前完工时间等等。成本指标有加工生产成本费、加班费、库存费、因延迟或提前完工而产生的罚款和准备成本费用等等。二者的混合指标主要有：设备使用情况、设备的最大负载能力等等。

3.2 生产计划与调度问题的约束条件

经典的Job Shop问题包括以下9种约束：所有工件在零时刻都准备就绪；同一时间内仅能在同一台机器上加工一个工件；所有的工序的加工依次进行，其中一道工序先通过台机器完成后，才开始另一道工序；在同一时间内同一台机器又能进行一个工件的加工；假如所有的工序的所需的加工时间都相同且确定，而且包含装夹和调整的时间；假如各工序仅能通过指定的作业机器进行操作；工件的加工允许有等待时间；在整个生产过程，机器设备无异常且可连续运行；假设工序间有足够的准备时间。一个集成模型要有明确的性能指标以及符合实际生产需求的调度约束。其中最主要的是将描述性语言变成数学语言时要规范和详细。

4 生产计划与调度问题的算法

在建立集成优化模型后，应计算出调度优化的解，找出调度问题的过程就是计算求解的过程。由于大部分加工车间调度问题是NP-hard问题，其求解方法都是启发式的，因此得到的解大多数不是最优解。它们的目标是在相对短的时间内，在不同的生产环境下，找到一个合理的优化解。

目前研发出的算法可分为两大类：精确算法和近似算法。其中解析法、枚举法称为精确的计算方法；构造方法、局部搜索法、智能法等方法称为近似算法，主要分为五类方法。综合实际生产中，效率最高的方法是智能方法，这种方法主要是找出可行性高的最优解，人工智能原理和相关技术，通过模拟动物群体活动的形式进行查找。在系统动态的变化的基础上求得最优解，是把优化过程转变成智能系统动态的转变过程，如神经网络[6]、蚁群系统[7]、遗传算法[8]和粒子群优化[9]等。在实际生产中，蚁群算法、优先调度规则算法、遗传算法、禁忌搜索法、模拟退火法、神经网络法和混合计算法是目前热点。

5 结束语

对生产计划调度问题进行了全方面的机理分析，从其定义和内涵入手，紧接着按照其不同的方式进行了分类。对于Job Shop生产计划与调度问题的集成方法进行了全面深刻的总结，找出了两种方法的各自优缺点。在研究集成优化模型时，先着手研究分析性能指标，以备性能指标选取；然后对各个约束条件进行了梳理。最后总结了目前生产计划和调度问题的计算方法。

参考文献：

[1]藍伯雄，陈晖娜.一个集成化企业生产计划模型[J].系统工程理论与实践，2001，21（9）：33-41.

[2]李怀祖.生产计划与控制（修订版）[M].北京：中国科技出版社，2010.

[3]郭颜军，曹岩，赵汝嘉，等.柔性制造单元集成控制和调度策略研究[J].制造业自动化，2001，23（7）：31-33.

[4]Maravelias C T， Sung C. Integration of production planning and scheduling： Overview， challenges and opportunities[J]. Computer Aided Chemical Engineering， 2009， 33（12）：1919-1930.

[5]Maravelias C T， Sung C. Integration of production planning and scheduling： Overview， challenges and opportunities[J]. Computer Aided Chemical Engineering， 2009， 33（12）：1919-1930.

[6]Fonseca D J， Navaresse D. Artificial neural networks for job shop simulation[J]. Advanced Engineering Informatics， 2002， 16（4）：241-246.

[7]杨剑峰.蚁群算法及其应用研究[D].杭州：浙江大学，2007.

[8]徐琦.遗传算法的改进及其应用研究[D].武汉：华中科技大学，2001.

[9]那加.基于自适应变异的粒子群优化算法的车间作业调度优化及其软件实现[J].信息与控制，2005，34（3）：365-368.