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聊一下生产排程的复杂性
日期:2021-03-03  阅读:

我总说,MRP建立数据模型是合理的,在PMC环节,尤其是物料控制的这一块,输入和输出的关系几乎就像“1+1=2”一样确定。它的计算是非常科学的,它是强逻辑、强相关和硬数据。但是生产排程则恰恰相反,它是非常不具备确定性,不要说实际的情况,就是简单的理论上的推理也会让人得出“不确定性”和“不精确”的结论。

比如下面这道排产题:

如果我们不看问题(2),这里只讨论问题(1),仅仅是两台设备,12个工件,B设备的生产顺序紧紧跟随A设备的产出,那么,只需要排定A设备的投产顺序就可以排定B设备的投产顺序,如果我们希望得到最优解,那将是12个工件的全排列。12个元素的全排列的种类是12的阶乘,也就是等于479,001,600种生产顺序。

从479,001,600种生产顺序挑出最合理的,编一个程序去跑半天出结果估计不难,5亿次循环是可以接受的。但实际工作中根本不可能做这样的尝试,因为仅仅这么点因素,才一台设备上的12个元素就是这么大的动静,那么实际生产的时候几百、上千的元素如何去求得最优解?其实都是求的所谓“可以接受”的答案罢了。

国内的ERP做得好的真正落地都是凤毛麟角,何况那些类似APS(高级生产排程)的软件?无论自己宣称如何如何,如果你听到“最优解”这样的提法,就需要警惕了。

再说回题目的问题(1),如果使用计算机来解决,最简单的就是使用枚举法求最优解,先要建立一个12元素的全排列算法的循环,对每一个全排列进行确认计算,看总的生产时间是否最短,记住最短的那个方案,遍历所有全排列以后,就可以得到最优解的结果。


其实吧,这道题目,无论什么遗传算法,还是什么别的算法,人工来做也是极其简单的,只要分析出两个原则

1、 最快的时间达成对设备B的工件投入。

2、 B设备最后加工的工件是在所有A工件加工完成以后,也就是80以后,这个工件结束所有的生产就都结束了,所以B设备最后的加工时间越短越好。

总结就是A设备加工时间按照从小到大,B设备加工时间从大到小,优先按照原则一排序,再按照原则二对排序后的尾部数据进行调整。

那么按照设备A的加工时间对12个工件进行排序,我们可以得到:

工件3和工件12的位置可以互换,结果都是一样。可能看上去不那么直观,作图来看:

上图所需要的总时间为84秒。A设备运转时间为80,B是设备运转时间为73。A设备最快加工一个工件的时间为2,B设备最快加工一个工件的时间为3,理论上80+3即83是完成12件工件的最快时间,是实际上做不到,主要是因为设备B的最快工件为4号工件,A设备加工时间为2,B设备为3,它是非常适合作为开始生产开始启动用的,放在后面得不偿失会导致最后的时间大于84。如下面这张图,实际时间达到85。4号工件放在最后,启动时间延迟1个单位时间,A设备比B设备快1个单位时间,放在最后这一进度的作用为零,所以在理论最低时间83的基础上增加了2个时间单位,达到85。

具体到实际生产的排产,尤其是并不复杂的企业,可以用不到什么数学工具,只要事先科学的设计好几条排产的合理原则,就好象这个例子一样,直接按照原则排下去,如果结果不好那就检讨和完善原则。尽量不要陷入穷尽所有方案的战斗中去,即使局部最优的搜索都会搞死人。


来源:知乎周诗勇

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