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面向工作流的汽车制造供应链协控调度研究

【摘要】:加工时间、生产质量和成本费用是衡量汽车制造企业市场竞争力的重要指标,然而在汽车制造供应链中影响这些指标的因素众多,若不能及时动态平衡这些因素,势必导致这些指标的失衡,降低企业的核心竞争力,甚至造成失去市场的严重后果。因此,如何优化加工时间、生产质量、成本费用,提高协控调度能力不但对汽车制造企业具有十分重要的发展战略意义,而且还具有一定的学术研究价值,值得深入研究。传统汽车制造供应链调度方法只围绕单一指标进行优化,存在优化效果片面、效率低等问题。工作流作为最新的调度技术之一,具有较强的模型描述和量化求解能力。因此,将工作流技术应用于汽车制造供应链调度过程中,可解决多指标的动态优化问题。本文将工作流技术与Petri网模型相结合,并根据X公司汽车制造工艺的特点对其进行了改进,提出一些面向工作流的汽车制造供应链协控调度优化方法。这些方法中,一部分用于解决汽车制造供应链中普通工作流和具有反馈约束的特殊工作流的多目标优化调度问题;另一部用于解决汽车制造供应链整体执行时间性能监控、诊断资源使用冲突等提高协控调度能力的问题。针对汽车制造顺序并发供应链难于动态平衡加工时间、生产质量和成本费用等多目标优化问题,本文首先将这些供应链抽象出位置节点和过渡节点集,结合工艺偏序关系建立工作流模型;其次根据提出来的普通工作流约束识别规则计算每层位置节点的自由度,再通过串归约算法由后向前分层对其进行归约,计算每层的最优配置解;最后采用正向调度算法完成对整个工作流模型的多目标最优调度。针对汽车制造供应链中部分流程存在制约反馈等工艺,采用之前的工作流多目标优化方法存在干扰等问题,本文提出虚拟工作流技术。该技术首先根据工艺流程建立反馈工作流,结合虚拟技术对该工作流进行全面扫描分析,寻找虚拟节点进行重构,从而实现虚拟工作流模型的建立;其次将该模型按照实际情况进行分段,每个段内采用虚拟串归约算法进行逆向分层求解,段间采用累积处理策略进行衔接;最后采用正向调度算法完成对整个虚拟工作流模型的多目标最优调度。针对汽车制造供应链协控调度执行性能难于科学准确的评估等问题,本文提出马尔科夫工作流评估方法。该方法首先建立马尔科夫工作流模型,结合具体生产数据完成了量化工作;其次围绕所提出的稳态概率方程对其进行求解,得到马尔科夫工作流模型各转换状态的稳定执行时间;最后将这些时间带入平均执行比例时间公式,计算汽车制造供应链整体协控调度的执行时间,给出周期轨迹图,完成科学评估的任务。针对现有汽车制造供应链协控调度系统发现制造资源使用冲突的能力较弱等问题,本文提出工作流资源输入—产品输出的离散—连续混合点冲突诊断方法。该方法首先建立资源输入矩阵、成品输出矩阵、初始和终止工作状态矩阵;其次根据供应链整体工作流模型的实际情况对这些矩阵进行量化并设置系统的位置节点未知可达矩阵;最后根据所提出的齐次方程验证位置节点未知可达矩阵是否存在正整数解,若不存在则说明系统中存在资源使用冲突,定位冲突源给出分析,从而达到快速诊断和提高发现资源使用冲突能力的目的。综上所述,本文面向汽车制造供应链中加工时间、生产质量、成本费用和协控调度能力等重要指标的动态平衡问题,研究使用工作流技术进行建模和多目标优化调度方法,实现生产资源的合理配置及使用冲突的诊断,不仅为汽车制造企业如何控制时间、生产质量和成本提供技术支持,而且也为其他加工制造业的协控调度能力优化提供了一定的借鉴。

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