基于实时生产数据采集的模具车间调度方法
【专利摘要】本发明提供一种基于实时生产数据采集的模具车间调度方法，包括下述步骤：步骤一.确定模具车间作业调度的目标函数；将完工时间F1最小化和总生产成本F2最小化作为目标函数的因子；步骤二.通过事先统计以及进行车间生产现场实时数据的采集和反馈方法，获取步骤一中目标函数所需参数；步骤三.基于BBO算法实现模具车间调度；将调度方案对应BBO算法中的栖息地，待调度的设备、工人和未加工的工件作为决策变量，每个决策变量为各栖息地的适宜度变量SIV，由决策变量得到的目标函数值为适宜度指数HSI；步骤四.当设备发生故障时进行重调度。本发明可有效提高生产效率、缩短生产周期，保证生产过程的顺利进行。
【专利说明】基于实时生产数据采集的模具车间调度方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及车间的生产控制方法，尤其是一种基于实时生产数据采集的模具车间调度方法。
【背景技术】
[0002]模具是工业生产的基础工艺装备，被称为“现代工业之母”，是我国国民经济的重要组成部分。模具企业典型的面向订单的单件多品种的制造业，订单到达具有随机性，生产过程中存在很多不确定性，因此如何在保证模具质量的前提下，以最低的成本和最短的生产周期，将模具给客户，是模具制造业车间调度研究的主要问题。车间调度问题是典型的NP-hard问题，寻找符合实际生产需要的调度方案对企业具有重要的意义。
[0003]目前在车间优化调度求解方面，出现了很多方法，常见的方法有最优化方法、仿真方法、专家系统方法、神经网络方法、解析模型法、遗传算法、禁忌搜索方法和多agent方法，很多研究者通过对这些方法的改进得到了更好的调度结果。但是大多数研究与生产现场脱节，影响调度指令执行的现场干扰信息无法及时反馈给调度系统，会导致调度结果的误差不断积累、扩大。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于提供一种基于实时生产数据采集的模具车间调度方法，在静态调度的基础上，结合对生产现场动态干扰事件进行实时数据的收集，对原调度结果进行调整，提供符合实际生产环境的调度方案，可以有效提高生产效率、缩短生产周期，保证生产过程的顺利进行。本发明采用的技术方案是:
[0005]一种基于实时生产数据采集的模具车间调度方法，包括下述步骤:
[0006]步骤一.确定模具车间作业调度的目标函数；将完工时间F1最小化和总生产成本F2最小化作为目标函数的因子；其中F2包括设备加工成本、员工成本和原材料成本；
[0007]
【权利要求】
1.一种基于实时生产数据采集的模具车间调度方法，其特征在于:包括下述步骤: 步骤一.确定模具车间作业调度的目标函数；将完工时间F1最小化和总生产成本&最小化作为目标函数的因子；其中F2包括设备加工成本、员工成本和原材料成本；
2.如权利要求1所述的基于实时生产数据采集的模具车间调度方法，其特征在于: 所述步骤二中，车间生产现场实时数据的采集和反馈，具体通过在工位、工人、设备处布设RFID阅读器和RFID电子标签，实时地进行采集，并通过Zigbee网络无线反馈。
3.如权利要求1或2所述的基于实时生产数据采集的模具车间调度方法，其特征在于:步骤三具体包括: 将调度方案对应BBO算法中的栖息地，待调度的设备、工人和未加工的工件作为决策变量，每个决策变量为各栖息地的适宜度变量SIV，由决策变量得到的目标函数值即由生产周期最小和生产成本最小作为因子的目标F*为适宜度指数HSI ;实现步骤如下: 3.1栖息地的编码:将决策变量:待调度的设备、工人和未加工的工件表示成适合BBO求解的码串形式，如式5所示，
4.如权利要求3所述的基于实时生产数据采集的模具车间调度方法，其特征在于:步骤三之后，还包括下述步骤: 步骤四.当采集到设备发生故障时按照步骤一至三中的方法进行重调度； 当采集到生产现场发生设备故障时，记录当前故障发生时间和目前正在加工的任务，然后根据采集到的故障类型及修复时间来判断是大故障还是小故障；当设备发生大故障时，将当前可用设备中去除该故障设备，对未完成的作业按照按照步骤一至三中的方法进行重新调度；当设备发生小故障时，等其修复好后，继续加工未完成的任务；通过以下公式来判别设备故障类型:
【文档编号】G06Q10/06GK103955754SQ201410153754
【公开日】2014年7月30日 申请日期:2014年4月16日 优先权日:2014年4月16日
【发明者】纪志成, 吴定会, 朱绍文, 吴琼, 高道鏐, 杨晓冬, 史文婕 申请人:江南大学