基于多维瓶颈消减的混流装配稳态配送多层次物流均衡控制

With all the surging of the mixed flow assembly product sequence in the material distribution, the space load of the material container and the time load of the task operation in the intelligent logistics environment have been resulting in a quite number of logistics load imbalance phenomenon, like logistics congestion of facilities, idle state coexistence and so on.. Thus, the project is to establish an equivalent logistic model of the material distribution system of multiple attributes, taking time and space into comprehensive consideration, based on which a multi-dimensional bottleneck identification/evaluation/elimination technique for logistics system is also proposed.. On this basis, this project studies the multi-dimensional load equilibrium method of logistics system, establishes the multi-level logistics load equilibrium control model, puts forward the system unit layer load dynamic equilibrium based on multi-dimensional bottleneck reduction and the operation layer job scheduling method based on autonomous control technology.. By solving the problem of entity data inconsistency in multi-level hybrid simulation and studying the multi-level hybrid simulation optimization technology for parameter configuration of logistics system, this paper finally develops the intelligent-dispatching and decision-supported prototype system of material distribution, and validates the proposed method and technology through the application practice.. The research of this project has important theoretical significance and application value to realize the balanced and steady operation of the material distribution system of mixed-flow assembly line, so as to adapt to the trend of intelligent logistics upgrade.

智能物流环境下物料容器的空间负荷和任务操作的时间负荷，随着混流装配产品序列在物料配送各个环节涌动，导致出现物流设施设备拥堵和空闲状态并存等物流负荷不均衡现象。. 为此，本项目建立一种综合考虑时空多重属性的物料配送系统当量物流量的模型，提出基于当量物流量的系统多维瓶颈识别、评价和消除技术；在此基础上，研究物流系统的多维负荷均衡方法，建立多层次物流负荷均衡控制模型，提出基于多维瓶颈消减的系统单元层负荷动态均衡和基于自主控制技术的操作层作业调度方法；通过解决多层次混合仿真中的实体数据不一致问题，研究面向物流系统参数配置的多层次混合仿真优化技术；最终开发物料配送的智能调度控制决策支持原型系统，并通过企业应用实践对所提出的方法和技术进行验证。. 本项目的研究，对实现混流装配线物料配送系统均衡、稳态地运行，从而适应智能物流升级趋势，具有重要的理论意义和应用价值。

随着企业数字化水平的不断提升，在智能物流环境下人员、设备、物料、容器的各种属性数据更加全面透明，与其他环节的协同要求也越来越高。在市场需求的多样化和波动背景下，制造企业的物料供给系统的调度与规划需要更加全面、综合、有效的方法进行解决。项目围绕企业多个仓库的协同供给问题、车间线边超市规划与配送调度问题、考虑物料周转约束的柔性车间的调度与规划问题、基于风险考虑的物料发运调度仿真系统设计等方面进行研究，建立了从原材料入库、配送、生产转运到发运等相对完整的全流程物料供给系统研究框架，并取得一定的研究成果。.针对制造企业的物料供给系统的规划与调度需求，开发了集成排产调度的云仿真分析系统，通过仿真验证分析多种物料供给模式的效果，并通过仿真试验优化供给方案的部分参数，考虑风险事件对远距离物料运输的影响，从而优化发运调度方案，在部分企业进行了应用合作，取得一定的良好效果。.针对混流生产环境下考虑瓶颈资源转移的多级规划问题，提出了一种基于分布式启发式算法，以实现滚动层位的高效调度，最大限度地利用容量约束资源。在每个较低水平的调度周期中对其制定有效的调度计划，并利用反馈方法在每个中等水平的规划周期中更新客户订单。该方法对混流生产模式企业实施工业4.0、实时更新计划和进度具有一定的参考价值。.针对制造企业典型的并行机生产和物料转运场景，以最小化作业切换次数、库存和拖期的总费用为优化目标，设计了考虑物料转运约束的改进遗传算法，研究单工序不相关并行机调度环境下车间批量调度的最优调度方案，再通过设计仿真试验与优化算法相结合来解决生产车间中的转运资源规划问题。.上述研究成果发表在《Journal of Manufacturing Systems》、《International Journal of Production Research》、《ICIC Express Letters》等刊物发表论文3篇，另外申请专利3项，获得软著1项，培养了4名硕士生。