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铁路轴承制造企业生产排程优化模型研究

发布时间:2017-04-24 00:09

  本文关键词:铁路轴承制造企业生产排程优化模型研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:随着生产技术的不断发展,现代企业的生产能力以及生产规模都在不断扩大。在这个发展的过程中,生产企业的生产重心也由以前的纯计划生产,转向围绕市场需求的生产。这就要求企业在面向客户订单的时候需要更好的满足客户的需求,这样才能够使得企业获得更多的客户和市场。在整个铁路发展的过程中铁路行车部门一直都把行车安全作为工作重点,而铁路轴承企业生产的的零部件,直接影响铁路机车车辆生产行车安全,因此,作为铁路轴承企业能否高效、高质量的完成生产任务具有非常重要的意义。 本文主要研究铁路轴承制造企业生产排程问题,通过对铁路轴承制造企业发展的内外部环境及铁路轴承的生产工艺流程的分析,查找企业生产排程不合理的问题和影响因素。并通过数学建模对生产排程问题进行研究,运用遗传算法进行优化求解;最后,结合W铁路轴承制造企业的订单及生产实际情况进行案例分析,提出W铁路轴承制造企业的优化生产排程方案,并将优化后的排程结果与手工排程的结果进行对比分析,并进一步阐述了优化排程模型的优势。针对铁路轴承制造企业实施排程过程存在的具体问题,制定了相应的生产排程运行的保证措施。主要成果如下: (1)对国内外相关文献进行深入研读,搜集关于铁路轴承制造业生产排程方面的研究成果和数据,通过文献的分析,力图找到本文研究思路和方法; (2)应用多目标决策理论和遗传算法,对铁路轴承制造行业工艺进行研究,通过目标函数确定、约束条件分析、多目标优化权重设置等环节,构建基于交货时间和生产时间约束的生产排程优化模型; (3)根据W铁路轴承制造企业中的实际生产设备及生产情况,对W企业进行实证研究,验证优化模型的可行性; (4)针对研究结果提出一系列生产排程优化的思路和措施,力图使研究成果在企业能够真正得到应用和实施。 论文提出的铁路轴承制造企业生产排程优化模型,对于该行业大多数企业,特别是国营企业具有现实的指导意义,在应用方面有一定的创新:一是将生产排程模型方法应用到铁路轴承制造行业,为该行业的良性发展提供支撑;二是在以往准时交货要求的基础上,加入生产周期优化思想,使得生产过程成本控制更加合理。但由于本人知识有限,有些地方的考虑还不够全面,研究还有待深入和完善。
【关键词】:铁路轴承 生产排程 多目标优化 遗传算法
【学位授予单位】:成都理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TH186
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第1章 绪论9-17
  • 1.1 研究背景及研究意义9-12
  • 1.1.1 研究背景9-11
  • 1.1.2 研究意义11-12
  • 1.2 国内外研究现状12-14
  • 1.2.1 国外研究现状12-13
  • 1.2.2 国内研究现状13-14
  • 1.3 论文的主要研究内容及技术路线14-17
  • 1.3.1 论文的主要研究内容14
  • 1.3.2 论文的技术路线14-17
  • 第2章 理论基础17-26
  • 2.1 生产排程的认识17-20
  • 2.1.1 生产排程的定义17-18
  • 2.1.2 生产排程的关键要素18-19
  • 2.1.3 生产排程的基本过程19-20
  • 2.2 多目标优化理论20-25
  • 2.2.1 多目标优化问题概述20-21
  • 2.2.2 多目标优化问题求解算法21-24
  • 2.2.3 多目标求解算法的对比24-25
  • 2.3 本章小结25-26
  • 第3章 生产排程优化现状及问题分析26-31
  • 3.1 铁路轴承制造企业发展现状26-28
  • 3.1.1 铁路轴承制造企业发展外部环境26-27
  • 3.1.2 铁路轴承制造企业内部生产现状27-28
  • 3.2 铁路轴承制造企业生产工艺流程28-29
  • 3.3 铁路轴承制造企业生产排程中存在的问题29-30
  • 3.3.1 铁路轴承制造企业的生产管理系统不完善29
  • 3.3.2 目前的生产排程没有理论指导及数据的支撑29-30
  • 3.3.3 生产排程管理不合理30
  • 3.4 本章小结30-31
  • 第4章 生产排程优化模型构建研究31-45
  • 4.1 生产作业排程模型建立的方法31-34
  • 4.2 问题描述及假设34-35
  • 4.2.1 问题的描述34
  • 4.2.2 模型的假设34-35
  • 4.3 生产排程优化模型的建立35-40
  • 4.3.1 目标函数35-37
  • 4.3.2 约束条件37-39
  • 4.3.3 模型建立39-40
  • 4.4 多目标优化模型求解40-44
  • 4.4.1 多目标优化的权重设置40-41
  • 4.4.2 遗传算法求解过程41-44
  • 4.5 本章小结44-45
  • 第5章 实证分析45-51
  • 5.1 案例概况45-47
  • 5.1.1 公司概况45
  • 5.1.2 基础数据45-47
  • 5.2 案例仿真结果及分析47-49
  • 5.3 生产排程的保证措施49-50
  • 5.4 本章小结50-51
  • 结论51-52
  • 参考文献52-55
  • 作者简介55

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本文编号:323251

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