多品种、小批量、混线生产中的跨单元调度问题模型及其优化方法研究

Intercell scheduling is an important and urgent issue for production operations in equipment manufacturing industry. It disrupts the cellular manufacturing philosophy of creating independent cells, but is essential for enterprises to reduce costs. Particularly, the specialty of multi-variety, small-batch, and mixed-line production severely intensifies the difficulty of intercell scheduling. Our research focuses on the views of production environments and transportation capabilities respectively, and reveals the nature of intercell scheduling is the coordination between intercell production and intercell transportation, which incorporates the characteristics of machine scheduling, vehicle routing, and batch formation. Our research plan includes a) intercell scheduling models and b) intercell scheduling approaches. The intercell scheduling models with both single processing machines and batch processing machines are studied with respect to production environments; and with respect to transportation capabilities, we focus on the models simultaneously considering production and transportation. Using meta-heuristics, hyper-heuristics, and distributed algorithms, we try to achieve multi-stage cooperative optimization for the single processing machines, batch processing machines, and vehicles simultaneously. Based on the cooperative optimization mechanism and the concepts of evolutionary computation, swarm intelligence, and multi-agent systems, we develop the scheduling algorithms with both computation efficiency and optimization performance, thus solving this complex synthesized decision-making problem. Our research is beneficial for building and enriching the concepts and methods with respect to intercell production operations management, and it can be predicted that our research findings have a bright and broad application prospect in equipment manufacturing industry, especially for the complex products in military vehicles, aeronautics and astronautics, rail transit, and ocean engineering, etc.

跨单元调度是装备制造业生产运作中亟待解决的问题，它打破了单元制造系统中各单元的独立性。而在多品种、小批量、混线生产的独特模式下，跨单元调度问题的难度进一步加剧。本项目从生产环境和运输能力的角度，阐明跨单元调度的本质是跨单元生产和跨单元运输的协同调度，其中融合了机器调度、车辆路径和工件组批等问题特征。为了解决这一问题，本项目从跨单元调度的模型和方法两方面开展研究。基于生产环境的视角建立同时含有单处理机和批处理机的问题模型，基于运输能力的视角建立同时含有生产和运输的问题模型。针对问题模型，通过元启发式、超启发式和分布式算法建立单处理机、批处理机和运输工具之间的协同优化机制；在此基础上综合运用进化计算、群智能、多智能体等原理和方法设计跨单元调度算法。本项目的研究成果有利于构筑和丰富跨单元生产运作管理的核心理论与方法，在军用车辆、航空航天、轨道交通、海洋工程等装备制造业具有广阔的应用前景。

多品种、小批量、混线生产是我国装备制造业复杂产品的一种独特生产模式，导致跨单元调度频繁发生。据统计，以综合传动装置为代表的复杂产品生产中，有50%以上的工件需要跨单元协作完成，然而目前的研究成果尚缺少适合于实际应用的模型及方法。在我国装备制造业的生产运作管理中，建立有效的跨单元调度模型及其优化方法已成为一个亟待解决的问题。本项目取得的重要进展及其科学意义包括：（1）阐明了跨单元调度框架下生产和运输的协同关系，为本领域后续研究建立了更接近工业实际的问题模型；（2）扩展了经典的超启发式算法结构，为该类算法提供了更好的优化能力和更广的研究视野；（3）探索并应用了跨单元调度启发式规则自动设计方法，推动深度学习与运筹学的融合；（4）发现并分析了面向跨单元调度的自动设计规则与人工设计规则的相似性结构，验证了自动设计规则的有效性；（5）设计了跨单元协同进化框架及加速策略，为多个强耦合子问题的联合优化提供了途径；（6）调研并总结了工业1.0—工业4.0生产系统的演化发展，为相关领域的深入持续研究奠定了基础。以项目负责人为第一作者/通讯作者发表论文18篇，其中国际重要期刊6篇，国内顶级和重要期刊7篇，重要国际会议5篇（并做口头报告）。通过本项目与美国、日本及国内知名学者建立了深入的学术合作关系，联合发表论文5篇。申请国家发明专利4项，其中2项已获授权。基于本项目的研究成果研发了跨单元调度原型系统，在兵器一机集团综合传动装置生产运作中进行了应用验证，取得了良好的应用效果，初步形成了需求获取、技术开发、原型验证、成果转化的产学研良性循环。依托本项目培养的硕士生获得全国工程硕士实习实践优秀成果奖1项，全国“挑战杯”二等奖1项、累进创新奖1项。本项目的研究成果有利于构筑和丰富跨单元生产运作管理的核心理论与方法，在军用车辆、航空航天、轨道交通、海洋工程等装备制造领域具有广阔的应用前景。