基于约束理论的混流生产调度研究_企业管理_约束管理_2754

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1、基于约束理论的混流生产调度研究_企业管理_约束管理0引言   Goldratt提出的约束理论（theoryofconstrains，TOC）认为，在一个独立的生产系统中，通常存在一定数量的、至少一种稀缺资源，这些稀缺资源被称为约束或瓶颈。换句话说，一个系统只能生产出其稀缺资源所允许数量的产品。根据上面的假设，可用鼓—缓冲器—绳子(drum—buffer—rope，DBR)系统来控制整个生产过程，以实现系统与瓶颈的同步化生产。   由于约束理论调度算法的保密性，因此大多数约束理论调度方法研究尚处于浅表层，其中以中国台湾学者对DBR计划与控制的研究较为深人。目前，约束理论调度方法的研究主要集中在

2、以下方面：①针对Job—shop型生产，以最短完工时间或最短流程时间为优化目标的DBR调度中转运批量、瓶颈资源详细排程与缓冲大小等参数的仿真和优化；②针对Flow—shop型生产环境，采用DBR方法进行计划与控制；③瓶颈资源的排序优化；④系统缓冲的位置和大小及其对系统性能的影响；⑤约束理论中的批量问题；⑥按订单生产（tnaketoorder，MTO）型企业环境下基于约束理论的订单排序问题。   但是，绝大多数文献都是孤立地讨论不同的DBR参数对整个系统性能的影响和优化，而其他的参数则采用经验值，没有将这些参数联系起来综合、系统地考虑其对系统的影响以寻求在当前任务环境下最佳的参数配置，通常情况

3、下只是通过系统负荷产能比来识别瓶颈，而没有考虑实际生产过程中瓶颈资源上的排程顺序、转运批量、缓冲大小、系统的随机波动等因素可能引起的系统瓶颈漂移的现象。而在多品种小批量混流生产条件下，由于制造系统的随机特征，系统瓶颈变得难以识别，且随着产品或任务的不同组合而漂移。这就使得在实际应用中，DBR调度方法的参数包括瓶颈位置、缓冲位置、缓冲大小、转运批量和生产批量等参数更加难以确定，导致DBR方法在实际中的可操作性较差。   本文针对多品种混流批量环境下如何实施基于约束理论生产调度问题进行重点研究，在分析现有DBR方法调度存在的主要问题的基础上，针对瓶颈漂移情况，研究如何识别瓶颈以及优化和确定DBR

4、控制参数。1DBR生产调度系统   1.1DBR调度系统   约束理论的计划与控制是通过DBR系统（图1）实现的。“鼓”是指生产系统中的瓶颈，它决定生产的节奏和任务的引入时间，“鼓”反映了系统对瓶颈资源的利用程度。约束理论认为，应该对系统的瓶颈资源编制详细的生产作业计划，以确保系统瓶颈资源的充分利用。“绳子”是瓶颈资源和上游物料投人之间的沟通与反馈机制，它控制着企业物料的投人，其作用是将瓶颈资源的生产情况反馈到上游的物料投入点，使上游物料的投入与瓶颈资源所需要的量相适应。“缓冲”是瓶颈之前的、用来保证瓶颈的高利用率、预防系统波动的缓冲时间。为了维持瓶颈资源的高利用率，DBR采用设置缓冲的方法

5、来提高瓶颈资源的利用率。缓冲是一种保护，其目的是在某些相关的事物发生中断时不致影响其执行计划。因此，约束理论的缓冲不是以在制品数量来表示的，而是以这些在制品在此资源上加工所需的总时间来表示的，因此称为时间缓冲（timebuffer）。图1 DBR控制的一般原理   1.2DBR系统计划与控制的步骤   DBR调度的基本思路和步骤是，通过对瓶颈进行识别与控制，然后通过缓冲保护瓶颈不受系统随机波动的影响，运用绳子的机制控制物料的投入，使投料与瓶颈同步，从而达到提高系统产出、降低库存和营运费用，最终提高系统产出率的目的。具体分为四大基本步骤：   （1）确定系统的瓶颈。根据现有文献，对于瓶颈的识别

6、，一般采用排程周期内平均产能负荷比最高者作为瓶颈资源。   （2）设定缓冲大小。考虑到生产过程中的不确定性，应在瓶颈资源前设置缓冲以确保瓶颈资源的高利用率，而对于其大小设置，Radovisky认为缓冲时间应包含加工时间与准备时间、系统不稳定缓冲时间与负荷高峰缓冲时间。一般可将总缓冲时间与加工时间形成一种比例值R，计算公式如下：      式中，为任务i在其瓶颈资源前的缓冲时间；R为缓冲系数，R的值可按经验来设定，表示任务i在工序j上的作业时间与生产准备时间之和；m为该缓冲区的总加工数量。   在实际应用中，出于不同的管理目的和重点，又可以分别设置三种不同的保护缓冲，即瓶颈缓冲、装配缓冲和出货

7、缓冲。   （3）瓶颈资源上的作业的详细排程。瓶颈工序上的作业的详细排程的目的同样是使瓶颈资源利用率最大化。但是，由于各个任务的工艺不同，各任务在瓶颈资源后的剩余加工时间不同，会遇到瓶颈资源争用的问题。因此，解决不同任务争用瓶颈资源的问题也就是解决相互冲突的任务之间的排序问题。   （4）非瓶颈资源的作业排序和投料时间的设定。根据约束理论，非瓶颈资源的作业计划应使其与瓶颈资源同步，而不是使其利用率最大化。基本