车间作业变批量调度优化研究毕业论文

摘要............................................................................................................. 错误！未定义书签。Abstract...................................................................................................... 错误！未定义书签。目录................................................................................................................................................ I 第一章绪论. (1)

1.1选题背景及研究意义 (1)

1.1.1 选题背景 (1)

1.1.2研究意义 (2)

1.2 车间调度问题概述 (3)

1.3 变批量调度问题 (3)

1.4 本文研究的主要内容 (4)

第二章车间作业变批量调度问题研究 (5)

2.1 引言 (5)

2.1.1 变批量调度基本概念的介绍 (5)

2.1.2 变批量调度问题的提出 (5)

2.2 变批量调度问题的描述及其分类 (6)

2.2.1 变批量调度问题的描述 (6)

2.2.2 变批量调度问题的分类 (6)

2.3 变批量调度与传统调度的比较 (7)

2.3.1 传统调度问题描述 (7)

2.3.2 传统调度方法的一般假设条件 (7)

2.3.3变批量调度问题的一般假设条件 (8)

2.3.4 变批量调度与传统调度比较 (8)

2.4 变批量调度模型建立 (9)

2.5 变批量调度研究现状 (11)

第三章车间作业变批量调度算法研究 (12)

3.1 区分批次准备时间和工件加工时间 (12)

3.2 分批策略 (13)

3.2.1 分批基本理论 (13)

3.2.2 批量大小与生产周期的关系 (13)

3.2.3 本文分批策略的选择 (14)

3.3 eM-Plant仿真方法分析 (16)

3.3.1 遗传算法的应用分析 (16)

3.3.2 仿真方法的应用分析 (16)

3.3.3 运用eM-Plant进行仿真的基本思想 (17)

3.4 零件投产顺序 (17)

3.5 缓冲区中的零件加工顺序 (18)

第四章车间作业变批量调度仿真 (20)

4.1 仿真实例总体方案 (20)

4.1.1 仿真流程 (20)

4.1.2 主要步骤 (21)

4.2 仿真软件介绍 (21)

4.3 仿真模型基本元素 (22)

4.4 仿真优化模块 (24)

4.5 仿真实例 (25)

4.5.1 实例1 (25)

4.5.2 实例2 (37)

4.5.3 仿真结论 (41)

第五章总结与展望 (42)

5.1 全文总结 (42)

5.2 车间调度存在的问题与研究展望 (42)

5.2.1 车间调度目前存在的问题 (42)

5.2.2 研究展望 (43)

附录 Method中SimTalk代码 (45)

参考文献 (51)

致谢 (52)

附录Ⅰ外文翻译

附录Ⅱ外文原文

第一章绪论

1.1选题背景及研究意义

1.1.1 选题背景

制造业是国民经济的基础，是国家经济实力的重要体现。制造业的水平先进与否，既是国家科技实力的体现，也是促使科学技术发展的强大动力。而科技的进步既为制造业的发展带来了机遇，也加剧了制造业的竞争，企业必须在竞争中求生存、在竞争中求发展。企业要在现时的环境中立于不败之地，缩短产品上市的时间、提高产品质量以及降低产品的成本无疑是企业成功的必由之路，要实现这些目的，不仅要提高企业以及车间的管理水平，同时也要提高生产过程中计划、调度以及决策的水平。

自从20世纪90年代开始，随着信息化和全球化的迅速发展以及人们生活水平的提高，全球的市场环境发生了巨大的变化，市场表现出了不同于工业经济时代的特征：（1）技术的迅猛发展和经济全球化导致了市场竞争程度空前激烈，以顾客需求为中心的买方市场正在取代以企业生产能力为中心的卖方市场。（2）顾客的价值观念发生了根本变化，随着基本物质生活需求得到了满足，人们的需求日趋主体化、个性化和多样化（需求异质性），表现为不断衍生出新的需求市场，为企业带来新的市场机遇。（3）顾客需求的多变性，即顾客需求的迅速变化。表现为企业产品生命周期的迅速缩短，产品交货期成为竞争的第一要素，市场风险空前增加，企业面临一个迅速变化且难以预测的买方市场。在这样的市场环境下，传统的大批量制造模式与变化的市场需求不适应问题日益突出，面临着巨大的挑战，主要表现在一下三方面：第一，在知识经济时代，情况发生了根本变化，由于顾客需求的多样化、个性化特征及产品生命周期的缩短，企业必须密切关注市场，随时掌握市场需求的变化，把握市场机会，充分利用各种资源，不断进行制造资源配置方式的调整和产品创新。第二，在知识经济时代，随着国内市场的国际化，市场竞争日益激烈，市场需求变化更加迅速，生产周期、交货期等时间因素成为影响企业获取新竞争能力的关键因素，因此企业必须具备快速准时交货和相应市场变化的能力，不断提高企业的竞争能力。第三，进入知识经济时代，需求的多样化和多变性使制造企业

不能再将顾客当作整体来对待，而要把顾客当做不同个体，使得企业必须经常调整产品种类适应市场，最主要的是企业不能仅根据市场已有的产品种类进行生产，而必须不断地进行产品与市场创新，满足顾客需求，甚至引导需求，实现企业从技术推动向市场牵引的转变。这使得原来的生产制造模式已经难以适应这种市场环境的变化，从而要求企业能有更先进的调度和控制策略来优化整个车间的生产过程以适应市场的变化，从而提高企业的竞争力。

生产调度是制造系统生产管理的核心，生产管理任务顺利实施与完成，最终要靠合理地车间调度来保证。生产调度研究的是如何合理配置加工过程的各种资源，减少零件的加工准备、等待与传送时间，从而提高设备利用率与生产效率，降低生产成本。车间调度对任务的交货时间、各项生产任务的生产周期、设备利用率和在制品占有率都有影响。因此，及时准确的车间调度对生产系统的高效运行有着重要的影响，主要表现在：生产计划的有效实施；高效低耗地使用生产资源；均衡生产及准时生产，减少在制品的资金占用。所以，车间调度是制造业生产种最活跃和生产系统研究的前沿问题之一。

1.1.2研究意义

据国际生产与研究工程协会对欧美等工业国家的调查统计表明：在机械制造中就产品的产量而言，多品种小批量（约50-1000件以下）生产占50%左右，就产值而言占60%左右。进一步调查多品种小批量生产中的材料和工件在车间总时间分配现状可知：制造过程95%的时间消耗在非加工过程中。可见批量生产尤其是中小批量生产已经成为当今生产车间中比较重要的一种生产方式。

在线代经济环境下，随着市场的多变以及市场对产品个性化的需求，多品种、小批量生产方式已经逐渐成为制造业的发展主流，车间生产中多品种小批量生产的产量和产值还会进一步的增大。车间批量调度在先进制造系统的生产实际中具有普遍性。车间优化调度问题尤其是批量调度技术关系到企业的生存和前途。有效地调度方法与优化技术的研究和应用已经成为先进制造技术实践的基础和关键。研究车间批量调度的优化方法，不仅可以促使调度理论发展，而且对于企业提高生产效率和生产能力，降低生产成本有着重要的意义。

1.2 车间调度问题概述

所谓调度，就是在满足某些约束（比如作业的先后关系、预定的交货期、最早开始时间和资源限制等）的条件下对作业进行的排序，按照所排好的次序给它们分配资源和时间，使得某个或某些目标（如生产周期、生产费用等）达到最优。

车间调度问题是调度问题的一个子集，实际上是一个资源分配问题，主要是指设备资源分配，问题的求解目标主要是找到一个可以使作业能“最优”完成的方案。通常情况下，车间调度问题约束的数目非常大，就使得该问题成为一个NP-hard问题。

车间调度问题一般可以描述为：生产车间有M台机床，生产N种工件，每种工件有N i个，每种工件都有多道工序，每道工序可以在多台性能不同的机床上加工。调度的目标是将作业合理地安排到各机床以及合理地使用其它生产资源，并且合理安排作业的加工次序和加工时间，使约束条件被满足，同时优化一些生产性能指标。

之所以会出现车间调度问题，主要是因为生产资源受到了限制而形成的。有N个不同的工件，就至少有N条不同的工艺加工路线，如果有足够多的机床设备和其它生产资源分配给每条工艺加工路线，即每一道工序独立占用一台机床设备和相应的生产资源，那么一切都会井然有序，也就不存在调度问题。但是，这样势必会造成资源浪费，增加生产成本。于是出现了工件和相应的工序数量多余机床设备和其它生产资源的情况，车间调度问题也就自然而然的出现了。

1.3 变批量调度问题

在传统的调度问题中，被加工的产品或工件是不可分割的，尽管其中可以或可能包含若干个子工件。只有在一台机器上被加工产品或工件整体加工完成以后，才可以整体转运到下一台机器加工。为了缩短加工周期， Reiter于1966年首次提出单一产品的Lot Strearning问题。

与传统调度不同的是，Lot Streaming是把一个被加工的产品批量划分为若干个子批量(sublot)，按子批量分别组织加工和工序间的运输，当在一台机器上一个子批量加工完成以后，而且相继机器空闲，这个子批量无须等待其余子批量在此机器上的加工完成，就可以直接转运到下台机器上进行加工，亦即采取平行加工的方式，允许同一产品加工的相继操作在时间上部分重叠。充分利用了加工机器和加工时间，达到提高生产效

率的目的。Lot Streaming问题属于NP难问题。

Kalir和Sarin介绍了在流水车间中应用Lot Streaming调度方法后所带来的一些益处，包括:

1.采用Lot Streaming 调度方法使C

大大缩小，缩短生产实践，从而缩短交货期。

max

2.减少工件进程中的库存，减少相关的库存费用。

3.减少中间存储和空间需求。

4.减少了工件对机器加工能力的需求。

2和3 主要体现在:当交货期相同的情况下，采用Lot Streaming调度方法，存储材料所需工作进程中的库存和中间存储空间比传统凋度方法要小，因此也就降低了相关的库存费用和空间需求。4 主要体现在:当交货期相同的情况下，加工相同的工件，采用Lot Streaming调度方法比传统调度方法所需要的机器加工能力要小。

总之，在调度中采用Lot Streaming调度方法，能够缩短生产时间从而缩短交货期，提高固定资产的利用率从而降低成本，提高生产能力，提高生产率，提高竞争力，强化服务。

1.4 本文研究的主要内容

第一章绪论阐述了选题背景与研究意义；阐述了车间调度的基本概念；简单介绍了变批量调度，并与传统调度进行了比较。

第二章车间作业变批量调度问题研究对变批量调度问题进行了描述，简单介绍了其分类；；与传统调度进行了比较详细的比较，分析并建立了相应的数学模型；最后对其研究现状进行了简单介绍。

第三章车间作业变批量调度算法研究对批次准备时间与工件加工时间进行了区分；对变批量调度的分批策略进行了研究；对仿真方法的几个关键问题进行了分析介绍。

第四章车间作业变批量调度仿真介绍了仿真的总体方案与步骤；对仿真软件进行了简单的介绍；利用仿真软件建立仿真模型，通过实例来说明变批量调度算法的可行性。

第五章总结与展望总结了本文完成的各项工作，并提出了未来研究过程中需要改进与学习的地方。

第二章车间作业变批量调度问题研究

2.1 引言

2.1.1 变批量调度基本概念的介绍

在介绍变批量类型之前，首先介绍几个基本概念:一致子批量、可变子批量、不允许混排、混排。

一致子批量( consistent):如果一个产品的一个子批量的大小在各加工工序保持不变，则称为一致子批量，即一个子批量的大小在所有加工机器上都是相同的。

可变子批量(variable):和一致子批量相反，如果一个产品的一个子批量的大小在各加工工序是变化的，称它为可变子批量.即一个子批量的大小在各机器上是不相同的。

不允许混排:一旦一个产品的一个子批量在机器上进行加工，这个产品的所有子批量要连续加工，不允许分散加工，直到这个产品的所有子批量都加工完，才能加工其它产品的子批量。

混排:在加工一个产品的各个子批量之间允许加工其它产品的子批量，也就是允许一个产品的子批量不必连续加工，可以是分散加工的。

2.1.2 变批量调度问题的提出

单批量的变批量调度问题有Resiter （1966）首次定义，即一个生产批量包含Q 个相同的单元，需在m 台机器上依次生产，每一单元在机器i 上的加工时间为p i ，在相继

机器i 、i+1间存在n 次转运，因此Q 个单元在机器i 上分成n 个子批量来生产，每完成一个子批量即转运至机器i+1，令L ij 表示机器i 上第j 个子批量中的单元数，则

1,1,2,m n ij j L

Q i ===∑…，，对同一j ，若L ij =L 1j ，i=2,3，…，m ，称一致子批量（用C 表

示），否则称可变子批量（用V 表示）。问题是要寻找一组适当的L ij ，i=1,2，…，m ；j=1,2，…

n ，使第一台机器上开始调整以便加工第一个单元到最后一台机器上加工完最后一个单元止所用的时间C max 最小。

2.2 变批量调度问题的描述及其分类

2.2.1 变批量调度问题的描述

Job-shop的变批量调度可描述如下：m台设备，k种零件，每种零件的需求数量包含多个，零件的交货期确定，每种零件包含s道工序，能加工某一工序的机床有多台，工序的加工时间随机床的不同而变化。

变批量调度的目的是确定每种零件的批次数量、每个批次的批量大小、每种工件各个批次的投产顺序这三者的最佳组合，从而满足特定的优化目标。

在经典作业调度问题研究中，由于没有过多的考虑批量因素，因此很多关于辅助时间的限制条件可以进行忽略，然而在变批量调度中引入批次的影响后这些限制条件需要重新考虑。当零件分成多个批次后，实际生产过程中零件的运输、装卸以及刀具、夹具的安装调整时间相比经典作业调度而言将显著增加，这部分时间在变批量调度中不可进行忽略。这些加工以外的时间我们可以统称为生产辅助时间。总而言之，生产辅助时间可以分为两类：一类是与单个工件相关的辅助时间，包括工件的装、卸时间；另一类是与工件单个批次相关的时间，包括刀、夹具的安装以及机床的调整，这类时间每个批次只需要一次，称为批次辅助时间。对于第一类与单个工件相关的辅助时间，我们可以将其归入到加工时间进行考虑；对于第二类与批次相关的批次辅助时间，由于批次数量增多导致批次辅助时间增大，这时需要单独考虑其影响。

2.2.2 变批量调度问题的分类

变批量调度问题可按照不同的准则进行不同的分类。按照被加工产品的数量（种类），可以分为：单一产品和多产品变批量调度问；按照加工流程的不同，可以分为：流水车间、单件车间、开放车间变批量调度问题；按照机器数量的不同可以分为：单台处理机和多台并行处理机变批量调度问题；按照工艺约束的不同可以分为：有一般的和无等待变批量调度问题研究；按照目标函数可以分为：时间标准的和费用标准的变批量调度问题。

2.3 变批量调度与传统调度的比较2.

3.1 传统调度问题描述

n个任务{J

1，J

，…，J

}要被加工，m个机器{M

，M

，…，M

}可用，每一个任务要

在这些机器上或其中的一部分机器上加工，任务Ji在机器Mj上的加工叫做一个操作（Oij），它对应一个加工时间（Pij），每一个任务还有与之相对应的就绪时间（Rj），即Ji可以开始进入加工的时间，还有交货期（Dj），即Ji必须完成的期限。每一个任务还需要有一个工艺约束，它要求该任务按照一定的工序要求在这些机器上加工。所以一个调度就是在一定时间内任务在机器上的一个分派，调度问题就是寻找一个任务在机器之间的传递序列，它要求满足2个要求：

1.符合工艺要求，即调度是可行的；

2.对应于某些执行目标调度是最优的。

2.3.2 传统调度方法的一般假设条件

调度问题通常要遵循以下假设：

1.工件数、机器数、工件在各台机器上的加工时间及工件加工的工艺约束—加工路线是已知的。

2.一个工件在同一时刻仅能在一台机器上加工，一台机器同一时间仅能加工一个工件。

3.对整个工件来说，在加工过程中采取平行移动方式。即当上一道工序完成时，立即送下道工序加工。

4.加工过程不允许中断，一个工件一旦开始在某工序加工，必须持续到该工序加工完毕，不允许中间插入其他工件。

5.允许工件在工序之间等待，允许机器在工件未到达时闲置。

6.所有工件的就绪时间为0，即：在加工开始时，所有工件都具有加工条件。

7.机器是不会损坏的。

以上假设条件允许改变和放松，由此可构成不同类型的调度问题。满足以上假设条件的调度问题成为传统调度问题。

2.3.3变批量调度问题的一般假设条件

1.假设在零时刻，所有产品准备就绪。

2.产品数、机器数、每种产品每个零件在各台机器上的加工时间及产品加工的工艺约束加工路线是已知的。

3.被加工的产品批量划分为若于个子批量，按子批量分别组织加工和工序问的运输。

4.当在一台机器上一个子批量加工完成以后，而且相继机器空闲，这个子批量无须等待其余子批量在此机器上的加工完成，就可以直接转运到下台机器土进行加工。

5.子批量的大小是一致的。

6.子批量的加工时间和它的大小成正比。

7.独立的调整时间(或可分离的设置时间〕:在一台机器上，从加工一种产品转到加工另一种产品要求机器的调整。

8.允许产品在工序之间等待，允许机器在产品未到达时闲置。

以上假设条件允许改变和放松，由此可构成不同类型的变批量凋度问题。

2.3.4 变批量调度与传统调度比较

图2-1

图2-1是传统调度与变批量调度的对比图。可以看出采用变批量调度可以明显缩短生产周期。从图中也可以看出，采用传统方法进行调度比采用变批量调度所需工作进程

中的库存要大，采用变批量调度提高了机器的利用率，因而总成本降低。在实际生产中，我们可以进一步优化变批量调度中各个批次的生产顺序，从而进一步提高调度性能。

2.4 变批量调度模型建立

在Job-shop调度研究中，常见的目标函数有：

1. 制造期。最小的制造期通常意味着机器的高利用率。

2. 最大延迟。最大延迟反映了生产滞后交货期的最坏情况。

3. 加权完成时间和。它是一个由库存成本决定着的成本函数。

4. 滞后工作数量。它等价于按期发货的百分比。

5. 提前惩罚费用。它反映了工件先于交货期完成产生的库存、维护等费用。

6. 拖期惩罚费用。它反映了工件晚于交货期完成产生的合同违约费用。

在实际生产中，一个调度方案不可能同时满足所有的优化目标，只能以其中某个或者某几个目标作为优化方向。

随着制造业竞争的不断加剧，制造企业的生产自主权越来越少，更多的是采取按订单生产的方式。在这种前提下，车间生产计划要实现的目标主要就是制定准时化的生产计划，也就是JIT 的思想。企业要做到尽量按期交货，既不提前也不拖期，减少库存费用和拖期惩罚费用。因此，以准时生产为目标的提前/拖期问题逐渐成为一个越来越受重视的研究领域。订单的制造期，从总体上反映了车间设备的利用效率。制造期结合车间单位时间的运行费用，可以得出车间在制造期内的总体运行费用。

在本文的变批量调度研究中，调度模型需要满足一下约束条件：

1.任何工件不允许提前加工。

2.在零时刻所有工件都可以开始加工。

3.不存在工序超越，所有工件都是按照工序流水中的工序先后顺序进行加工。

4.工件的优先级相同，且不同工件的工序之间没有任何约束关系。

5.工序一旦开始加工则不允许中断。

6.同一个批次的工件在一台设备必须连续加工，加工过程中不能插入其它批次的工件。

7.特定时刻一个设备只能加工一个工件的一道工序。

8.工件在特定设备上的加工时间是确定的，单个工件的装卸时间计算在加工时间

内。

9.工件的装卸时间并入加工时间，工件的运输时间并入批次辅助时间。

10.工件的分批规则是确定的，且在加工过程中批量不再发生变化。

11.除了特殊说明，缓冲区的容量无限大。

本文采用不同的目标函数来进行研究，在满足以上约束条件的情况下，建立以下两个数学模型：

1. 用最小化提前完工惩罚费用、拖期惩罚费用以及生产线运行费用三者之和作为目标函数:

+T EJ TJ max 11min{(E P P )}

k kL kL kL kL d n j j k L OE C ==+?∑∑ （2-1）

s.t.

max{,0}

kL j k kL E D c =- （2-2） max{,0}kL j kL k T c D =- （2-3） max max{}kL C c = （2-4） 1k n ≤≤ （2-5） 1k L d ≤≤ （2-6）式中符号定义为：

kL c kL j 的完工时间

max C 订单的总生产周期

j E kL j 的提前完工时间 EJ P kL

kL j 单位提前完工时间的惩罚费用 T kL j kL j 的拖期完工时间

kL TJ P kL j 单位拖期完工时间的惩罚费用

OE 生产线单位时间的运行费用

k 表示第k 种零件

kL j 表示k j 的第L 个

k j 的需求数量为k d

k j 的交货期为k D

2. 用最小化总生产周期作为目标函数:

max min C （）（2-7） max C 订单的总生产周期

2.5 变批量调度研究现状

Job-Shop 批量调度问题在实际生产中已得到广泛的应用，然而国内外对这方面的研究却不多。南京航空航天大学孙志峻老师对批量调度进行了一定的研究，以优化生产周期为目标获得了最优调度，但是没有考虑工件辅助加工时间。Jeong 采用启发式方法研究了单工艺路线生产车间动态批量分批调度，区分了生产辅助时间与加工时间，先把一批工件作为整体调度，然后按照分批原则进行调整，在一定程度上改进了调度性能。潘全科采用遗传算法，假定了最小加工批量，研究了生产车间多工艺路线的批量调度问题，其以优化生产周期为目标，提出了一种基于工序优先级的调度算法。Candido 和Khatorlnl 经过研究发现把一批工件分多次运输能缩短生产周期。Chinyao Low 研究了等量和非等量的分批方式对调度性能的影响，其结论认为等量分批的性能要优于非等量分批。Felix 将批量调度问题分解成两个独立的问题来解决：1、确定分批的方案（包括子批次数以及各子批次的批量）2、分批的方案确定后，如何进行调度。最后通过遗传算法进行了求解。在研究的过程中，他将1，2两个问题分别求解无法说明其为全局最优解。Udo Buscher 以最小化加工周期为优化目标，应用禁忌搜索算法进行了求解。

第三章车间作业变批量调度算法研究

3.1 区分批次准备时间和工件加工时间

传统的调度方法往往把批次准备时间、工件装卸时间都包含在工件加工时间内。事实上，工件装卸是在工件到达后进行的工作，它耗费的时间是可以统一计入工件加工时间内的，而调整机床刀具和夹具是在工件到达之前就可以进行的工作，如果事先知道加工工件的后续工序的加工机床，提前做好批次准备工作，工件到达后就可以立即开工，这样也就缩短了生产周期。

下面就举个简单的例子来说明此问题：

假设有批量大小为5的一种工件，包含两道工序，第一道工序在机床1上加工，加工时间为4，批次准备时间为5，第二道工序在机床2上加工，加工时间为6，批次准备时间为5。则不提前进行批次准备的调度结果如图3-1，生产周期为60。区分批次准备时间和工序加工时间的调度结果如图3-1，生产周期缩短为55。

1020304050600

机床2

机床1

图

3-1 102030405060

0机床2

机床1

图3-2

3.2 分批策略

3.2.1 分批基本理论

分批划分，即把一批工件分成若干较小批量，对每一小批量工件独立运输和加工。基于机器负荷分批算法的基本思想为：零件会长时间占有机床，从而使其它种类的零件处于等待状态而不能被及时加工，而有些机床会由于得不到零件而处于空闲状态。如果将加工时间很长的零件适当划分子批，则既可以减少零件的等待时间，又可以减少机床的空闲时间，从而缩短最大完成时间。

基于最大完成时间的分批算法基本思路是：首先确定分批数；然后计算每个子批包含的工件数，计算每道工序的加工时间，并加上工序的准备时间。这时每个子批可以看成一个独立的工件，所有工件在车间中的加工方式便成了平行移动方式，按下面的公式计算一类工件单独加工的最大完成时间：

1=(1)L m

i i T t n t =+-∑

（3-1）其中，T 为最大完成时间；m 为工序数；n 为批数；t i 为第i 工序的加工时间；t L 为最长工序的加工时间。算出某种批数情况下的最大完成时间，与前一种批数的最大完成时间比较，若前者大，则算法停止，否则继续增加分批数。

分批算法首先要考虑如何分批，其次要对各子批的加工进行排序。在一次迭代过程中，当分批方案确定后，批数、每个子批包含的工件数都已经确定，可以视为确定性作业车间调度问题，唯一不同的是，同台机器上同类工件的不同子批连续加工时，不需要工序准备时间。

3.2.2 批量大小与生产周期的关系

在作业车间变批量调度问题中，生产批量与生产周期存在U 型关系，如图3-3，即过大过小的批量都会导致较长的生产周期。

生

产

周

期

图3-3 加工批量与生产周期的U型关系示意图

（1）加工批量过小。总计划量一定，当工件加工批量过小时，工件的子批数量相应增大，将导致机床的调整时间和工件的运输搬运时间增加，导致生产周期变长，同时增加了生产管理的难度。而且随着子批数量的增大，问题的搜索空间也会相应增大，造成算法的搜索效率下降，所求调度解的质量也会相应下降，那么生产周期也会变长。

（2）加工批量过大。总计划量一定，当工件加工批量过大时，较大批量工件占有当前正在加工的机床，会使后续机床长时间处于闲置等待状态，从而降低工作效率，另外，这样也会造成个别机床生产负荷过重，这样不仅导致工作效率下降、设备负荷不均、资源利用不平衡，而且会使生产周期增大。

由于车间生产优化调度与工件批量分割有关，确定批量分割与工件加工排序的最优组合成为解决问题的关键。适当的批量分割方法不但能有效减少机床的空闲等待时间，提高生产效率，缩短生产周期，而且可以尽可能减少所分得的子批数量。

3.2.3 本文分批策略的选择

通常情况下，一共有四种不同的分批方式：1、等批量分割，子批次间无间歇时间；

2、等批量分割，子批次间有间歇时间；

3、不等批量分割，子批次间无间歇时间；

4、不等批量分割，子批次间有间歇时间。对于方式1和方式3而言，它们与不分批没有本质的区别，有学者对方式2和方式4进行了研究，结果表明等量分批方式的性能要优于非等量分批方式，而且非等量分批将增大车间现场管理的难度。因此，本文将采用等量分批的策略。

在已有的批量调度研究过程中，不管是等量分批还是非等量分批，大多数学者都认为生产批量可以为任意整数值，他们在此假设基础上进行优化计算。在实际生产实践中，

这种假设有很大的局限性，因为有诸多因素限制批量的大小: 1、原材料限制；2、工装夹具限制；3、质量控制要求；4、零件装配要求。

1、原材料限制：机加工生产中，很多零件的原材料都是棒料或者型材等形式。为了保证最大的材料利用率和减少切割次数，一般都存在一个切割数量的参考数值。同时，对于同一种棒料，不同个体的性能也会存在区别，一般要求会要求同原料的零件一起加工以保证产品质量。

2、工装夹具限制：零件在加工过程中，通常需要各种各样的夹具进行定位、辅助加工。在某些情况下，为提高生产效率，很多夹具都设计成同时装配多个零件的形式。

3、质量控制的要求：零件的加工最终目的是生产出合格的产品，质量控制是伴随着整个加工过程。目前，实际生产使用较多的质量管理SPC 、SPD 等方法，都对零件的加工批量有一定的限制。

4、零件装配的要求：零件在加工过程中必然存在误差，同一批次加工的零件，其误差的同向性较好。取同一批次的零件进行装配，不仅易于装配，而且也有利于提高整体性能。

综合考虑以上几个方面，本文认为存在一个基准批量的概念。在组织生产时，应该按照基准批量值的整数倍进行分批、投产。

综合考虑以上因素，本文将采用基准批量加等量分批的策略。实际处理过程中，可能存在不能严格按基准批量的倍数进行等量分批的情况，在这种情况下可以将多余零件并入最后一个批次。

描述为：零件A 需求数量为D ，基准批量值为B

分批数量的取值为：

1D S B ??≤≤????

（3-2）批量L 为：

11S D L L L B S B -??==???==??????

（3-3） (1)s L D S L =--? （3-4）

对于D 小于B 的特殊情况不进行分批操作。

3.3 eM-Plant仿真方法分析

3.3.1 遗传算法的应用分析

遗传算法在车间作业调度上的应用，是近年来才发展起来的研究方向。车间生产过程中，涉及到的可变因素非常多，导致生产调度问题在很多情况下使用数学模型难以精确求解。目前在现实生产中，调度员往往主要靠经验来进行调度，效率低，调度的有效性也无法保证。自从遗传算法引入生产调度问题后，很多专家学者都运用遗传算法进行求解并取得了一些研究成果，但是在研究过程中也反映出了遗传算法在解决车间调度问题上的一些局限性：

第一，在运用遗传算法时必须建立相应的数学模型。鉴于车间调度问题的复杂性要建立起考虑车间各种因素的数学模型相当困难，因此学者们在进行研究时只能考虑最基本的约束（也即古典车间调度问题），这就造成了研究结果与应用实践的脱节，往往结果只有理论上的意义不能直接用于生产实践。

第二，遗传算法是一种很好的算法框架，它不依赖于问题的种类，因此应用范围非常广泛。但正是由于这个原因，我们在运用遗传算法时，需要通过大量的编程才能实现算法的流程，对研究人员的编程能力要求较高。尤其是在车间调度这类复杂的问题上，如果要考虑的变量较多，算法的编程周期肯呢过较长。

第三，运用遗传算法求解车间调度问题时，即使是车间的生产线局部发生改变，也会导致需要修改算法程序。在实际的生产车间中，生产线的情况往往是多变的，因此遗传算法的灵活性有待提高。

3.3.2 仿真方法的应用分析

仿真技术作为解决车间调度问题的一种主要支持工具，早已被人们广泛接受，而且一直是热门的研究领域。武汉科技大学的黄竹君和熊禾根教授分析了动态车间调度的特点，利用仿真的方法研究了各种启发式调度规则对生产的实际调度性能，从而为启发式调度规则在车间作业计划中的应用提供了重要的选择依据。四川大学的唐茂和刘胜青教授对敏捷化车间调度作业流程进行了深入分析，提出了适用于并行多机和作业车间生产类型的智能调度算法，并利用仿真的方法进行了验证。重庆大学的蒋胜龙和郑忠教授利

用仿真的方法研究炼钢车间的调度问题，张启忠和陈晓慧教授利用仿真研究了钢管生产线的车间调度问题，建立了生产线的仿真模型，制定了多种可行的调度策略，最后通过多次仿真进行了策略效果的验证。

随着基于仿真的调度方法研究的不断深入，我们发现在单独使用仿真方法处理调度问题时存在着诸多局限性。从根本上来讲，仿真调度的基本原理是：根据生产车间的实际逻辑建立仿真调度模型，然后按照一定的调度决策规则，在模型上模拟整个生产作业过程，对该模拟过程中系统状态的变化进行记录，并对数据进行统计处理产生相应的性能数据。因此仿真调度方法实际上是一种实验性和试探性的方法，虽具有较强的适应性但不是一种系统优化法，不能求系统的最优解，只能让人们依据对系统模型动态运行的效果，进行反复仿真，实现间接的优化。这样在进行研究时，为了寻找最优化的方法，需要进行多次重复仿真。对于像车间调度这类大规模的问题上，如果单独使用仿真的方法进行优化则人工参与的工作量过大，难以寻找到最优解。

3.3.3 运用eM-Plant进行仿真的基本思想

车间调度的研究由来已久，产生了形形色色的方法，但是这些算法单独使用时总会存在一些劣势。因此，通过几个算法的结合，可以使其相互取长补短，达到一个比较理想的效果。遗传算法的主要劣势在于处理复杂的车间调度问题时，数学模型的建立比较困难，同时要实现算法流程需要的编程工作量较大且不易于修改模型；其优势主要在于可以对各种可行方案进行迅速优化，在较短时间内可以得出最优解或近优解。仿真方法的主要劣势在于它是一种实验性质的方法，在大多数情况下都是用于对某个可行方案进行评价，而无法直接进行方案的自动优化；其优势主要在于可以通过成熟的仿真软件迅速对实际生产车间进行建模反映车间的运行逻辑，并且模型修改十分方便，灵活性高。

eM-Plant软件有内置的GA优化模块，通过使用eM-Plant软件来进行仿真，可以结合遗传算法与仿真的方法，我们可以充分发挥两者的优势进行互补，从而达到一个较理想的状态。

3.4 零件投产顺序

在生产作业计划安排中，其中一个最基本的工作就是确定零件的投产顺序，即排序问题。尤其当零件分成多个批次进行生产时，零件生产过程中的资源争用将会大量增加，