一种适用于制造工厂的订单计划优化方法与流程

本发明属于生产控制技术领域，更具体地，涉及一种适用于制造工厂的订单计划优化方法。

背景技术：

现如今的市场环境下，能够及时的满足多样化的客户需求是制造企业的核心竞争力，但产品需求的多样化以及产品的准时交付给制造企业带来了挑战。企业为了生存下来，必须对生产设备上的客户订单进行有效地计划和调度，以按时满足客户的需求，减少延误。大多数制造企业的企业资源规划(enterpriseresourceplanning，简称erp)/主生产计划(masterproductionschedule，简称mps)是用来规划更高层次的客户订单计划的。能力计划是针对计划时间周期按分层递阶的方式进行的。最先制定的是一个粗略的长期计划，然后是中期计划，最后是随着时间的推移制定相应的短期计划(参见专利us2005/0114202a1)。

一方面，粗糙的切割方法可以估计出在规定周期即将到来前的需要制造的客户订单。这里的周期在长远规划中可以是月或年，它取决于其生产的产品类型。长期的erp计划可以用于制定中期计划，短期计划则被用于给出短期计划周期内需要生产的订单。短期计划周期可以是一天或一个星期，这取决于产品的生产节拍。在大多数制造企业中，erp/mps计划是用来给生产车间投放客户订单的，从而制造出短期计划周期中计划所需的产品。同一短期计划周期中，生产车间基于客户订单投放生产订单。然而，安装准备和物料配送时间是基于同一短期计划周期的生产订单发布信息确定的，这就导致了资源等待。

另一方面，erp/mps计划是基于对能力和生产订单投放的粗略估计确定的，其中的能力和生产订单投放又是基于同一短期计划周期里的计划订单投放考虑不同客户的固定需求后确定的。然而，短期计划周期中的一些不确定因素导致了客户的需求变化。有时客户会在先前给定的订单中增加新的产品需求即插入紧急订单，要求在当前的短期计划周期内进行处理。如果生产订单投放是根据计划订单投放信息中的固定需求确定的，那么有时候客户取消订单就会造成资源利用率不足。因此，由erp/mps生成的计划没有太大的意义，基于erp/mps生成的订单计划所制定的生产计划并未充分利用资源，而且还需要加班或在生产车间中创造大量在制品库存。此外，在短期计划周期里由于订单被取消大部分车间的能力约束资源(capacityconstraintresource，ccr)会得不到充分利用，因此制定的生产计划不足以在所需的短期计划周期内完成计划订单。

此外，在大多数制造企业中，生产订单投放计划是基于简单的规则确定的，例如生产车间中常用的edd，fifo，spt。这些规则是基于订单的到达时间或交期的信息确定的，当生产订单投放是针对产品多样性制定时，这种规则就不能给出最佳的资源调度方案。在ccr资源上，不同品种产品的生产需要调整切换时间，大部分的安装时间是序列相关的设置时间(sds)。然而，这种规则中ccr上的sds时间没有被考虑进去，因此，依据简单规则(例如edd、fifo、spt规则)确定的生产订单投放顺序不能给出在ccr上最优的生产订单计划。

而且，短期计划周期内的计划订单投放被用于建立生产订单投放，并且不考虑下一个短期计划周期中的未来需求。这会限制ccr的利用率，一旦计划订单投放的订单可以在短期计划周期前完成，ccr就会得不到充分利用。

针对上述技术问题，目前还没有看到一套完整、高效、方便的订单计划优化方法，如何解决上述技术难点，为每个计划订单生成更准确的生产订单投放计划，从而保证最大限度地利用ccr，是本发明要解决的问题。

技术实现要素：

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种适用于制造工厂的订单计划优化方法，其中通过在企业资源规划(enterpriseresourceplanning，简称erp)/主生产计划(masterproductionschedule，简称mps)系统生成的订单投放计划的基础上，针对erp/mps系统存在的缺陷，选择合适的优化系统优化原始订单投放计划，并结合dbr逻辑进行进一步的比对和优化，根据实时的能力约束资源(capacityconstraintresource，ccr)情况调整短期计划，进而得到优化后的订单计划，该方法能够避免订单取消或设备原因造成的订单临时变化带来的生产资源浪费，还能够克服传统的erp/mps计划造成的资源等待、订单投放顺序不合理等缺陷，能够最大化地利用生产资源、减少库存，十分适用于智能化的生产车间。

为实现上述目的，按照本发明提供了一种适用于制造工厂的订单计划优化方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

s1将企业订单信息输入企业资源规划erp/主生产计划mps进行分类和优化，获得原始的订单投放计划和计划生产周期，该订单投放计划中包括若干个长期计划，每个长期计划经过层层分解后被划分为若干个短期计划；

s2建立订单的鼓计划优化模型，将企业订单信息输入该优化模型，从所述订单优化模型中获得到企业订单信息中不同的子订单的设置时间sds，并根据能力约束资源ccr获得步骤s1中的订单投放计划中每个短期计划的优化完成时间；

s3根据步骤s2中得到的设置时间sds对原始订单投放计划中的子订单进行调度，调整原始订单投放计划中子订单产品的顺序；

s4实施调整后的订单投放计划，在每个短期计划实施时，将该短期计划从步骤s2的优化模型中获得的优化完成时间与步骤s1中获得的该短期计划的计划生产周期进行比对，根据比对结果对该短期计划运行“鼓-缓冲-绳”dbr逻辑，进而得到优化后的订单投放计划。

鼓+缓冲+绳法，也称dbr排程法。

鼓是指生产系统中的控制点。如果系统中存在瓶颈，那么瓶颈就是最好的控制点。如果系统没有瓶颈，则选择次瓶颈资源。如果一个系统既没有瓶颈，也不存在次瓶颈资源，那么控制点的位置可以任意选择。但最好的位置是物流分叉点，即该处资源的产出流向好几个下游作业。

缓冲器是指在瓶颈前面设置的缓冲库存。缓冲器是一种时间缓冲，其目的是希望加工中心d总有工作要做，至于何种产品正在被加工并不重要。

绳子是指将瓶颈已加工的情况传递给上游作业的信息的传递，其目的是为了按需生产，以避免库存增加。作为信息传递的绳子既可以是正式的，也可以是非正式的。

进一步优选地，在步骤s1中，对企业订单信息进行分类时，影响分类的因素包括：订单交期、产品、生产工艺等。

优选地，在所述步骤s2中，所述能力约束资源ccr的影响因素包括设备状态和加工速率等。

优选地，在实施第n个短期计划时，将该短期计划的优化完成时间与该短期计划的计划周期进行比对，

若优化完成时间小于等于计划周期，则将第n+1个短期计划的部分订单向前拉动至当前计划周期中，使该计划周期达到能力约束资源ccr，然后运行”鼓-缓冲-绳”dbr逻辑，将后续的订单计划依次向前拉动，使后续的短期计划均达到能力约束资源ccr，从而得到更新的订单投放计划；

若优化完成时间大于计划周期，则直接运行”鼓-缓冲-绳”dbr逻辑，按照优化完成时间更新订单投放计划，

其中，n＝1,2,3,...n，n为订单投放计划中短期计划的个数。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下优点和有益效果：

(1)本发明的优化方法过在企业资源规划erp/mps系统生成的订单投放计划的基础上，针对erp/mps系统存在的缺陷，选择合适的优化系统优化原始订单投放计划，并结合dbr逻辑进行进一步的比对和优化，根据实时的能力约束资源(capacityconstraintresource，ccr)情况调整短期计划，进而得到优化后的订单计划，该方法能够避免订单变化或设备原因造成的订单临时变化带来的生产资源浪费，还能够克服传统的erp/mps计划造成的资源等待、订单投放顺序不合理等缺陷，能够最大化地利用生产资源、减少库存，十分适用于智能化的生产车间。

(2)本发明通过建立合适的优化模型，结合能力约束资源(capacityconstraintresource，ccr)能够及时将设备工况、订单变化情况考虑在内，得到优化后的完成时间，该时间能够充分考虑设备工况、订单变化导致的实施瓶颈资源的变化，及时调整生产计划，能够避免由于订单投放计划变更不及时，造成的重复生产、滞后生产、库存积压等问题。

(3)本发明的优化模型还能够根据订单的类型、结合设备和生产线的实时情况，调整子订单的生产顺序，这样能够充分地利用所有的生产资源，既减少了等待时间，也避免了设备的闲置或者过度载荷，能够在宏观上对生产计划进行调整和调度。

(4)本发明的订单优化方法通过在每个短期计划进行时，将计划周期内的剩余可用时间与计算得到的优化完成时间进行比对，及时调整当前周期的任务量，并对后续的计划周期进行调整，能够实时地调整生产计划，提高资源的利用率。

(5)本发明的方法能够实时调整订单计划，实现生产资源的最大化利用，且该方法简单易行，改进成本低廉，适合大范围推广使用。

附图说明

图1为适用于制造工厂的订单计划优化方法的总体框架图；

图2为适用于制造工厂的订单计划优化方法的步骤流程图；

图3为适用于制造工厂的订单计划优化方法的具体步骤流程图；

图4为“运行算法”子程序的流程图；

图5为“选择算法”子程序的模拟图；

图6为“选择模型”子程序模拟图；

图7为“运行dbr逻辑”子程序的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

图1为一种适用于制造工厂的订单计划优化方法的总体框架图，该方法可以更具体地用于制造环境。该方法由图1、图2、图3、图4、图5、图6、图7组成步骤。

如图1所描述的结合mrp/mps客户订单投放计划作业的系统。紧后的短期计划周期的客户订单以及下一个短期计划周期的客户订单被投放到制造环境中。制造系统包含一个会限制制造系统生产能力的ccr资源，利用本发明的方法产生最佳的生产订单投放计划。

如图1所示，本发明的系统利用选择模型来选择生产订单投放计划中有特定优化目标的模型23m，并利用选择算法来选择生成最优生产订单投放计划的优化算法。

如图1所示，本发明的系统中，选择模型包含几个考虑sds调度的数学模型。这些模型用于优化不同目标的订单调度。例如，在一个模型的目标是最小化制造周期并生成最优生产订单投放计划。

如图1所示，本发明的系统1中，选择算法包含不同的优化算法21a的多个选项它可以解决选择模型23a生成最优生产订单投放计划。

如图1所示，本发明的系统1利用dbr逻辑以最大化ccr在生产环境中的利用率为目标制定生产订单投放计划。dbr的逻辑被用来为短期计划周期里未完成的客户需求提供反馈信息，并为下一个短期计划周期更新客户订单投放信息。

图2描述了基于约束控制的集成滚动计划和调度系统及方法的一般步骤。

如图2所示，本发明的系统和方法使用客户订单投放信息并将其发送到运行算法，进而通过运行算法生成一个生产订单计划。

如图2所示，在本发明的系统中得到完成时间，通过运行算法计算该生产订单计划的制造周期。系统的检查完成时间是否大于等于考虑短期计划周期的可用时间，展望短期周期会增加从下一短期计划周期内的客户订单投放的需求，并且重新运行算法得到考虑了短期计划周期与下一短期计划周期内客户订单投放计划的需求的生产订单投放计划。否则，运行dbr逻辑继续执行，获得源自客户订单投放计划的订单的未完成需求，此外如果下一个短期计划周期的需求被增加进来，就还要获得下一个短期计划的需求。未完成的需求给出下一个短期计划周期内客户订单投放的更新需求，并使用反馈机制发送用于更新客户订单投放计划10。

图3说明了基于约束控制集成滚动周期订单计划和调度的方法中使用的详细步骤。

如图3所示，本发明的方法使用下一个短期计划周期(q+1)的客户订单投放信息，它用于在短期计划周期(q)内制定生产订单投放计划。考虑到短期计划周期(q+1)和前向展望短期计划周期{(q+1)+i}的客户订单投放计划被发送到运行算法(20)用于制定短期计划周期(q+1)内生产订单投放计划。其中，i是一个用来表示未来短期计划周期的指数。

如图3所示，发明中的方法运行算法利用选定的算法和指定用于生产订单投放计划的确定的优化目标的模型生成了一个生产订单计划。

如图3所示，本发明的方法检查完成时间，即从运行算法得到的该生产订单计划制造周期，小于在短期计划周期(q+1)内的可用时间。如果生产订单投放计划的制造周期小于考虑短期计划周期的可用时间，则添加预测即增加先行短期计划{(q+1)+i}的客户订单需求，并发送到运行算法用来生成生产订单投放计划。否则，从运行算法获得生产订单投放计划发送到运行dbr。

如图3所示，本发明的方法在运行dbr中使用dbr逻辑来生成短期计划周期(q+1)的生产订单投放计划，计算出客户订单投放的未完成的需求，并发送它以更新客户订单投放计划70的需求。短期计划周期(q+2)，(q+3)，(q+n)的客户订单投放计划的更新需求作为客户订单投放计划的反馈被发送，以更新下一个短期计划周期的客户订单。其中n用于表示考虑在未来短期计划中的短期计划周期的最大数量。

图4描述了“运行算法”子程序的流程图。如图4所示，运行算法从选择算法中选择一种优化算法，该算法被考虑用于制定优化生产订单投放计划。执行算法运行从选择算法中选择的算法。

如图4所示，运行算法从选择模型中选择了一个数学模型，这个数学模型由指定的生产订单投放计划目标组成。执行模型运行从选择模型中选择的模型。计算目标计算制造订单投放计划中执行模型的目标函数值。

如图4所示，运行算法采用优化调度来优化调度目标。运行算法检查前向展望短期计划周期的客户需求是否添加。如果添加了前向需求则使用条件，执行算法生成包括前向展望短期计划周期的需求的客户需求计划。否则，从运行算法输出最优计划。

图6说明了“选择算法”子程序。如图6所示，选择算法子程序是一个包含多个可选优化算法的优化算法选择菜单，它被称为选择算法21a用于在短期计划周期内生成生产订单投放计划。

图7说明了“选择模型”子程序。如图7所示，选择模型子程序是一个的包含多种调度模型的调度模型菜单，每个调度模型都有特定的调度目标。从选择模型中选择一个调度模型，简称选择模型23m，用来在短期计划周期里生成生产订单投放计划。

以下说明了“运行dbr逻辑”子程序，它是利用本发明的方法基于约束集成滚动周期订单的计划和调度。运行dbr逻辑可得到ccr上的最优生产订单投放计划，这个计划是当条件不成立时从运行算法得到的。生产订单投放计划是最优的计划，它被运行dbr逻辑用于制定生产订单投放计划。生产订单投放计划用于从紧后的短期计划周期和预测性短期计划周期中获取订单需求，简称为计算提前期的未完成需求。利用提前期的未完成需求输出提前期的更新需求。在本发明中提及的方法和系统，这种被更新的提前期需求被用于为下一个短期计划周期获取客户订单投放计划。

本发明制定最优生产订单投放计划，它是根据紧后的短期计划周期和下一个短期计划周期制定的客户订单计划制定的，以实现在不同的短期计划周期内充分利用ccr并最大化产能。

本发明的dbr逻辑用于制定生产订单投放计划和ccr上最优生产订单投放计划。利用了基于不同优化目标的不同的模型来制定ccr上的最优生产订单计划。

针对紧后的短期计划周期从选择算法菜单中进一步利用一种有效的算法21a，在一个选定的调度模型23m的基础上建立一个最优生产订单投放计划。针对紧后的短期计划周期利用一种有效的算法21a得到的生产订单投放顺序有助于在短期计划周期开始前得到物料需求和安装改变。生产订单投放的前向展望信息节省了物料的运输时间，也为生产订单提供了初始时间缓冲。

基于选定的在ccr上有明确目标的模型(23m)制定了一个优化的生产订单投放计划，该模型考虑了不同订单之间在ccr上的顺序决定设置时间(sds)。在调度模型中使用sds可以提高调度的有效性，并可以实现将短期计划周期考虑在内的订单优化调度。

在制定生产订单投放计划时，使用前向展望策略来考虑紧后的短期计划周期中的客户订单以及下一个短期计划周期的需求。在ccr上，基于选定的模型23m确定的最佳生产订单计划首先针对紧后的短期计划周期被制定，如果在紧后的短期计划周期内客户需求被完成后ccr的能力未充分利用，源自下一短期计划周期的额外需求将被添加到紧后的短期计划周期的需求里，从而有效地利用ccr资源。

本发明中，当ccr能力未被充分利用时，增加下一个短期计划周期里的需求能够增加ccr的利用率，还可以将客户订单提前到一个更早的短期计划周期中。此外，ccr上最佳的生产订单计划也提高了优化调度的效率。

本发明采用了dbr方法来制定投放生产订单的计划。一旦优化的生产订单投放计划确定，它就会计算的下一个短期计划周期的更新需求。在本发明中这个更新需求，通过使用来自ccr上优化生产订单计划的反馈信息，被用来更新短期计划周期内的erp/mps计划。此反馈信息可以用于更新erp计划以及修正下一个短期计划周期内的客户订单投放计划。本发明中对短期计划和调度的集成提高了ccr的利用率，缩小了短期计划和调度之间的差距。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。