CN113792933A - 一种车间布局优化方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种车间布局优化方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN113792933A CN202111118890.2A CN202111118890A CN113792933A CN 113792933 A CN113792933 A CN 113792933A CN 202111118890 A CN202111118890 A CN 202111118890A CN 113792933 A CN113792933 A CN 113792933A
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于诚
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Abstract

本申请公开了一种车间布局优化方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法综合考虑车间生产计划、产品加工路线和不同工位的生产能力，以车间总物流距离最短为目标构建车间布局优化函数，基于生产实际情况建立模型，实现对堆位的合理设置，切实的提高生产效率、降低物流强度、减少工序间停工带料时间，促进船舶企业的数字化生产管理水平的提供，提升船舶企业的生产能力。

Description

一种车间布局优化方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及复杂产品总装企业车间布局优化领域，尤其涉及一种车间布局优化方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
工序是生产过程的次序，工位是为了完成工序采用的工装位置，堆位是车间生产工序之间的缓冲地带。由于车间生产计划不同、产品各工位对应的工位能力不同，就有可能出现后一个工位无法完成前一个工位完成的产品数量，所以需要设置堆位来暂存在制品。我国船舶制造业一直存在重生产、轻流通的问题，在设置堆位时，没有从车间的实际生产情况出发，导致车间内物流运转路径过长。由于物流运转路径规划的不合理，会造成车间的生产效率低下，生产成本增加。
可见，堆位的设置需要从车间的实际生产情况出发，综合考虑车间长期生产计划、产品加工路线以及不同工位的生产能力。只有合理的设置堆位才能有效减少车间运转物流路径，而在车间中如何合理地设置堆位，是本申请要解决的问题。
发明内容
本申请提供了一种车间布局优化方法、装置、电子设备及存储介质，实现了对堆位的合理设置，减少车间运转物流路径，降低生产成本。
为了实现上述目的，本申请采用如下技术方案：
第一方面，本申请提供了一种车间布局优化方法，包括：
基于车间平面布局、车间生产计划、产品加工路线、产品工位能力及车间尺寸，以车间内总物流路径最短为优化目标构建目标函数，并确定所述目标函数的约束条件；
将各个工位的工位坐标作为所述目标函数的输入，在所述约束条件下，对所述目标函数进行求解得到所述车间内总物流路径最短的堆位设置坐标，其中，所述各个工位的工位坐标根据车间平面布局得到。
根据本申请第一方面的一种能够实现的方式，在将所述各个工位的工位坐标作为所述目标函数的输入之前，还包括：
构建堆位设置的数学模型；
根据车间生产计划、产品加工路线及产品工位能力，对所述堆位设置的数学模型进行求解；
根据所述求解的情况确定所述车间内各前后工位之间是否需要设置堆位。
根据本申请第一方面的一种能够实现的方式，所述堆位设置的数学模型为：
Figure BDA0003276364910000021
根据本申请第一方面的一种能够实现的方式，第r个工位和第r+1个工位之间需要设定堆位i，则所述目标函数的数学模型为：
F min＝E+T-B+P+Q；
Figure BDA0003276364910000022
Figure BDA0003276364910000023
Figure BDA0003276364910000024
Figure BDA0003276364910000025
Figure BDA0003276364910000026
根据本申请第一方面的一种能够实现的方式，将所述目标函数的约束条件设为堆位的设置不能超出车间和各工位的尺寸范围，对应的函数表达为：
Figure BDA0003276364910000027
根据本申请第一方面的一种能够实现的方式，将各个工位的工位坐标作为所述目标函数的输入，在所述约束条件下，利用Levy飞行的灰狼寻优算法对所述目标函数进行求解得到所述车间内总物流路径最短的堆位设置坐标。
第二方面，本申请提供了一种车间布局优化装置，包括：
目标函数构建模块，用于基于车间平面布局、车间生产计划、产品加工路线、产品工位能力及车间尺寸,以车间总物流路径最短为优化目标构建目标函数，并确定所述目标函数的约束条件；
求解模块，用于将各个工位的工位坐标作为所述目标函数的输入，在所述约束条件下，对所述目标函数进行求解得到所述车间内总物流路径最短的堆位设置坐标。
第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现执行上述任一项实施例的一种车间布局优化方法。
第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至6中任意一项所述的车间布局优化方法。
相比于现有技术，本申请提供了一种车间布局优化方法、装置、电子设备及存储介质，综合考虑车间生产计划、产品加工路线和不同工位的生产能力，基于生产实际情况建立模型，实现对堆位的合理设置，减少车间运转物流路径，降低生产成本，促进船舶企业的数字化生产管理水平的提供，提升船舶企业的生产能力。
附图说明
图1为本申请所述一种车间布局优化方法较优选实施例的流程图；
图2为本申请所述一种车间布局优化方法较优选实施例中基于Levy飞行的灰狼寻优算法的算法流程图；
图3为本申请所述一种车间布局优化装置较优选实施例的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
工序是生产过程的次序，工位是为了完成工序采用的工装位置，堆位是车间生产工序之间的缓冲地带。由于车间生产计划不同、产品各工位对应的工位能力不同，就有可能出现后一个工位无法完成前一个工位完成的产品数量，所以需要设置堆位来暂存在制品。我国船舶制造业一直存在重生产、轻流通的问题，在设置堆位时，没有从车间的实际生产情况出发，导致车间内物流运转路径过长。由于物流运转路径规划的不合理，会造成车间的生产效率低下，生产成本增加。
可见，堆位的设置需要从车间的实际生产情况出发，综合考虑车间长期生产计划、产品加工路线以及不同工位的生产能力。只有合理的设置堆位才能有效减少车间运转物流路径，而在车间中如何合理地设置堆位，是本申请要解决的问题。
为了解决上述问题，本申请采用如下技术方案：
图1所示为本申请提供的一种车间布局优化方法的一个优选实施例的流程示意图。
如图1所示，所述方法包括：
S1、基于车间平面布局、车间生产计划、产品加工路线、产品工位能力及车间尺寸,以车间内总物流路径最短为优化目标构建目标函数，并确定所述目标函数的约束条件；
S2、将各个工位的工位坐标作为所述目标函数的输入，在所述约束条件下，对所述目标函数进行求解得到所述车间内总物流路径最短的堆位设置坐标，其中，所述各个工位的工位坐标根据车间平面布局得到。
其中，生产计划是企业对生产任务做出统筹安排，具体拟定生产产品的品种、数量、质量和进度的计划，该厂的生产活动都会以生产计划的形式下达到各生产车间。产品加工路线指的是将生成一件产品需要经过多道工序的位置顺序连接起来就形成了产品的加工路线，产品工位能力指的是单位时间内工位完成的产品数量。车间平面布局指的是车间内各个工位以及路轨的布置情况。
其中，根据车间平面布局建立车间平面直角坐标图，由于车间呈矩形状，所以可以将矩形车间左下角设为坐标原点，矩形车间下方的横线作为所述车间平面直角坐标图的X轴，矩形车间左边的竖线作为所述车间平面直角坐标图的Y轴。设定车间内的各个工位布置均呈矩形状，且在同一行布置的工位及其矩形中心坐标在同一水平线上，且所有的工位设置的方位相同。根据车间平面直角坐标图，可以获取车间内各个工位的矩形中心坐标，所述矩形中心坐标即为所述各个工位的工位坐标。设定车间内的路轨均平行于所述车间平面直角坐标图中的X轴或Y轴。设定车间内的堆位设置为矩形状，所述堆位的矩形中心即为所述堆位设置坐标。
在一实施例中，在将所述各个工位的工位坐标作为所述目标函数的输入之前，还包括：
构建堆位设置的数学模型；
根据车间生产计划、产品加工路线及产品工位能力，对所述堆位设置的数学模型进行求解；
根据所述求解情况确定所述车间内各前后工位之间是否需要设置堆位。
在一实施例中，所述堆位设置的数学模型为：
Figure BDA0003276364910000051
式中，X＝(xI,…,xa)，xi∈X，X为车间长期生产计划向量，xi为产品i的长期生产计划，
Figure BDA0003276364910000052
Gi∈G，G为与车间长期生产计划相对应的各产品工位能力矩阵，Gi∈G，gi,gi+1∈Gi，Gi表示为对应的各产品工序能力向量，gi表示第i个工位的工位能力，gi+1表示第i+1个工位的工位能力。
其中，读取车间生产计划之后根据所给的生产计划中的材料的每个工序的工位能力计算出是否需要设置堆位，由于所给的材料的工位能力不能与工序一一对应，如领料、加工是在一个工序过程中完成的，但是工位能力不同，因此根据加工流程过程进行计算。如果同一个加工流程的不同工位的工位能力不同的话，以所在工序的工位能力最小值为准计算前后两个工序的比值。
为了适应车间内不同的生产特点，提高堆位设置模型的灵活性，假设xi/Gi＝1，则
Figure BDA0003276364910000053
为两工序的工位能力的比值。
当k＜1时，表示第i个工序的工位能力小于第i+1个工序的工位能力，则两个工位之间无需设置堆位；
当k>1时，表示第i个工序的工位能力大于第i+1个工序的工位能力，则两工位之间需要设置堆位。
在车间实际生产过程中，各车间人力、物力、空间等生产情况不同，可以根据实际情况设置需要堆位的条件，将k设置为更具体的范围和确定值，因此，k值可以根据生产企业各车间具体情况自行设置，堆位设置的数学模型也可以根据实际情况做相关的调整。
在本实施例中，可以通过所述堆位设置的数学模型确定各前后两个工位之间是否需要设置堆位，从而确定所述车间需要设置的堆位数量。
在一实施例中，第r个工位和第r+1个工位之间需要设定堆位i，则所述目标函数的数学模型为：
F min＝E+T-B+P+Q；
Figure BDA0003276364910000054
Figure BDA0003276364910000055
Figure BDA0003276364910000056
Figure BDA0003276364910000061
Figure BDA0003276364910000062
式中，E表示为相邻各工位之间的距离，T表示为堆位到工位的之间距离；B表示为第r个工位与不相邻工位之间的距离，P表示为堆位到平行于x轴路轨之间的距离，Q表示为堆位到平行于y轴路轨之间的距离，n表示工位的数量，a表示平行于y轴的路轨的横坐标，b表示平行于x轴的路轨的纵坐标，xr和yr分别表示为第r个工位的横坐标和纵坐标，xr+1和yr+1分别表示为第r+1个工位的横坐标和纵坐标，xr+c和yr+c分别表示为第r个工位的不相邻工位的横坐标和纵坐标，xi和yi分别表示为第i个堆位的横坐标和纵坐标，
Figure BDA0003276364910000063
和
Figure BDA0003276364910000064
分别表示为平行于x轴的路轨左右两个端点的横坐标，
Figure BDA0003276364910000065
和
Figure BDA0003276364910000066
分别表示为平行于y轴的路轨上下两个端点的纵坐标。
其中，当第r个工序和第r+1个工序间需要设置堆位i时，设第r个工序的坐标为Gr(xr,yr)，第r+1个工序的坐标为Gr+1(xr+1,yr+1)，第i个堆位的坐标为Di(xi,yi)，第i+1个堆位的坐标为Di+1(xi+1,yi+1)。
其中，平行于x轴的路轨用
Figure BDA00032763649100000612
坐标来表示，平行于y轴的路轨用
Figure BDA00032763649100000613
坐标来表示，所述平行于x轴或平行于y轴的路轨坐标的取值范围如下：
Figure BDA0003276364910000067
式中，j表示为平行于x轴的路轨的个数，m表示为平行于y轴的路轨的个数，a表示平行于y轴的路轨的横坐标，b表示平行于x轴的路轨的纵坐标，
Figure BDA0003276364910000068
和
Figure BDA0003276364910000069
分别表示为平行于x轴的路轨左右两个端点的横坐标，
Figure BDA00032763649100000610
和
Figure BDA00032763649100000611
分别表示为平行于y轴的路轨上下两个端点的纵坐标。
为了使得物流运转总路径最小，堆位的布局既要考虑与工位的距离还要考虑与路轨的距离，所以堆位的设置不能全部设置在路轨附近。通常情况下，堆位坐标点的Di(xi,yi)的最佳位置为两工位的连线的中点，但是要考虑该工位是否与相邻工位之外的工位有联系，所以还需要考虑两堆位连线上之外的坐标点。为了优化车间的物流系统，实现物流运转总路径最短的目的，确定目标函数的数学模型为Fmin＝E+T-B+P+Q，可以根据所述目标函数的数学模型计算出在物流路径最短时设置的各堆位的具体位置。
在一实施例中，所述目标函数的约束条件为堆位的设置不能超出车间和各工位的尺寸范围，对应的函数表达为：
Figure BDA0003276364910000071
式中，xr和yr分别表示为第r个工位的横坐标和纵坐标，xr+1和yr+1分别表示为第r+1个工位的横坐标和纵坐标，xi和yi分别表示为第i个堆位的横坐标和纵坐标，L表示车间的长度，H表示车间的宽度。
其中，在设置堆位时，要保证堆位的设置不能超出车间和各工位的尺寸范围，根据所述约束条件确定对应的函数表达。由于堆位是设置在前后两个工位之间，所以堆位的横坐标应该约束在前后两个工位之间。又因为车间的长和宽分别为L和H，所以L和H也可以用来表示车间在平面坐标图中的最大横坐标以及最大纵坐标，基于以上，所述约束条件对应的函数表达为
Figure BDA0003276364910000072
在一实施例中，将各个工位的工位坐标作为所述目标函数的输入，在所述约束条件下，利用Levy飞行的灰狼寻优算法对所述目标函数进行求解得到所述车间内总物流路径最短的堆位设置坐标。
本申请在MATLAB环境下，采用基于Levy飞行的灰狼寻优算法确定车间内总物流路径最短的堆位设置坐标，其求解步骤如下所示：
狼群搜索猎物的行为可以定义为如式(1)和式(2)所示:
D＝|C·Xp(t)-X(t)|； (1)
X(t+1)＝Xp(t)-A·D； (2)
其中，Xp(t)为猎物在第t次迭代时的方位，X(t)为灰狼个体在t次迭代式的方位，C是常数，表示摆动因子，由式(3)决定，A表示收敛因子，由式(4)决定:
C＝2r1； (3)
A＝2ar2-a； (4)
其中，r1和r2是取值在[0,1]的随机变量；
狼群包围猎物的过程可以定义为如式(5)～式(11)所示:
Da＝|C1·Xa(t)-X(t)|； (5)
Dβ＝|C2·Xβ(t)-X(t)|； (6)
Dδ＝|C3·Xδ(t)-X(t)|； (7)
X1＝Xa-A1·Da； (8)
X2＝Xβ-A1·Dβ； (9)
X3＝Xδ-A1·Dδ； (10)
Figure BDA0003276364910000081
其中，Xa、Xβ、Xδ分别表示α、β、δ狼的方位，C1、C2、C3表示随机变量；。
通过levy飞行，狼方位的计算公式如式(12)所示:
Xα(t+1)＝Xα(t)+a⊕Levy(β)； (12)
其中，Xα(t)表示第t代时α狼个体的方位，a表示α狼个体方位的随机数，由式(13)决定，Levy(β)表示随机搜索路径，由式(14)决定:
a＝random(size(αposition))； (13)
Figure BDA0003276364910000082
其中，β一般为1<β<3，Xabest表示历史最优a的方位，u和v服从式(15)所示的正态分布，式(15)表示如下:
Figure BDA0003276364910000083
其中，σu和σv取值如式(16)所示:
Figure BDA0003276364910000084
图2所示为本申请所述一种车间布局优化方法较优选实施例中基于Levy飞行的灰狼寻优算法的算法流程图。
如图2所示，基于Levy飞行的灰狼寻优算法的算法流程如下：
Step1数值初始化。初始化灰狼个体的方位和目标函数值，设置参数种群规模N，最大迭代数T，搜索空间维度dim。
Step2选出头狼。计算每个灰狼个体的适应度值，选取获得最佳适应度值得灰狼，个体为a狼即头狼。
Step3对头狼方位进行更新。根据式(1)和式(2)对a狼的方位进行更新，同时利用式(12)～(16)对a狼进行全局搜索。计算对每一次迭代计算相应的a、A、C等参数的值。
Step4包围猎物。按照式(5)～(11)对参加围攻行为的a狼、狼、狼方位进行更新，执行对猎物的围攻。当|A|<1时，进行下一步，袭击猎物。
Step5若达到迭代终止条件则输出头狼的方位，否则转Step2。
在本实施例中，利用Levy飞行的灰狼寻优算法对所述目标函数进行求解，能够有效开展全局搜索，得到具有较优收敛精度的最优解。
图3为本申请所述一种车间布局优化装置较优选实施例的结构框图，所述装置能够实现上述任一实施例所述的一种车间布局优化方法的全部流程。
参照图3，一种车间布局优化装置，包括：
目标函数构建模块301，用于基于车间平面布局、车间生产计划、产品加工路线、产品工位能力及车间尺寸，以车间内总物流路径最短为优化目标构建目标函数，并确定所述目标函数的约束条件；
求解模块302，用于将各个工位的工位坐标作为所述目标函数的输入，在所述约束条件下，对所述目标函数进行求解得到所述车间内总物流路径最短的堆位设置坐标。
在一个实施例中，所述目标函数构建模块301在将所述各个工位的工位坐标作为所述目标函数的输入之前，还包括：
堆位设置模型构建单元，构建堆位设置的数学模型；
堆位设置模型求解单元，根据车间生产计划、产品加工路线及产品工位能力，对所述堆位设置的数学模型进行求解；
堆位设置确定单元，根据所述求解的情况确定所述车间内各前后工位之间是否需要设置堆位。
在一个实施例中，所述堆位设置模型构建单元还用于构建所述堆位设置的数学模型，所述堆位设置的数学模型具体为：
Figure BDA0003276364910000091
在一个实施例中，目标函数构建模块301还用于构建所述目标函数的数学模型，所述数学模型具体为：
Fmin＝E+T-B+P+Q；
Figure BDA0003276364910000101
Figure BDA0003276364910000102
Figure BDA0003276364910000103
Figure BDA0003276364910000104
Figure BDA0003276364910000105
在一个实施例中，所述目标函数构建模块301还用于将所述目标函数的约束条件设为堆位的设置不能超出车间和各工位的尺寸范围，对应的函数表达为：
Figure BDA0003276364910000106
在一个实施例中，所述求解模块302还用于将各个工位的工位坐标作为所述目标函数的输入，在所述约束条件下，利用Levy飞行的灰狼寻优算法对所述目标函数进行求解得到所述车间内总物流路径最短的堆位设置坐标。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时执行上述一种车间布局优化方法。
以上所述是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本申请的保护范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、ROM(Read-Only Memory，只读存储记忆体)或RAM(Random Access Memory，随机存储记忆体)等。

Claims (9)

1.一种车间布局优化方法，其特征在于，包括：
基于车间平面布局、车间生产计划、产品加工路线、产品工位能力及车间尺寸，以车间内总物流路径最短为优化目标构建目标函数，并确定所述目标函数的约束条件；
将各个工位的工位坐标作为所述目标函数的输入，在所述约束条件下，对所述目标函数进行求解得到所述车间内总物流路径最短的堆位设置坐标，其中，所述各个工位的工位坐标根据车间平面布局得到。
2.根据权利要求1所述的车间布局优化方法，其特征在于，在将所述各个工位的工位坐标作为所述目标函数的输入之前，还包括：
构建堆位设置的数学模型；
根据车间生产计划、产品加工路线及产品工位能力，对所述堆位设置的数学模型进行求解；
根据所述求解的情况确定所述车间内各前后工位之间是否需要设置堆位。
3.根据权利要求2所述的车间布局优化方法，其特征在于，所述堆位设置的数学模型为：
Figure FDA0003276364900000011
式中，X＝(xI,…,xa)，xi∈X，X为车间长期生产计划向量，xi为产品i的长期生产计划，
Figure FDA0003276364900000012
G为与车间长期生产计划相对应的各产品工位能力矩阵，Gi∈G，gi,gi+1∈Gi，Gi表示为对应的各产品工序能力向量，gi表示第i个工位的工位能力，gi+1表示第i+1个工位的工位能力。
4.根据权利要求2所述的车间布局优化方法，其特征在于，第r个工位和第r+1个工位之间需要设定堆位i，则所述目标函数的数学模型为：
Fmin＝E+T-B+P+Q；
Figure FDA0003276364900000013
Figure FDA0003276364900000014
Figure FDA0003276364900000015
Figure FDA0003276364900000021
Figure FDA0003276364900000022
式中，E表示为相邻各工位之间的距离，T表示为堆位到工位的之间距离；B表示为第r个工位与不相邻工位之间的距离，P表示为堆位到平行于x轴路轨之间的距离，Q表示为堆位到平行于y轴路轨之间的距离，n表示工位的数量，a表示平行于y轴的路轨的横坐标，b表示平行于x轴的路轨的纵坐标，xr和yr分别表示为第r个工位的横坐标和纵坐标，xr+1和yr+1分别表示为第r+1个工位的横坐标和纵坐标，xr+c和yr+c分别表示为第r个工位的不相邻工位的横坐标和纵坐标，xi和yi分别表示为第i个堆位的横坐标和纵坐标，
Figure FDA0003276364900000023
和
Figure FDA0003276364900000024
分别表示为平行于x轴的路轨左右两个端点的横坐标，
Figure FDA0003276364900000025
和
Figure FDA0003276364900000026
分别表示为平行于y轴的路轨上下两个端点的纵坐标。
5.根据权利要求4所述的车间布局优化方法，其特征在于，将所述目标函数的约束条件设为堆位的设置不能超出车间和各工位的尺寸范围，对应的函数表达为：
Figure FDA0003276364900000027
式中，xr和yr分别表示为第r个工位的横坐标和纵坐标，xr+1和yr+1分别表示为第r+1个工位的横坐标和纵坐标，xi和yi分别表示为第i个堆位的横坐标和纵坐标，L表示车间的长度，H表示车间的宽度。
6.根据权利要求1所述的车间布局优化方法，其特征在于，将各个工位的工位坐标作为所述目标函数的输入，在所述约束条件下，利用Levy飞行的灰狼寻优算法对所述目标函数进行求解得到所述车间内总物流路径最短的堆位设置坐标。
7.一种车间布局优化装置，其特征在于，包括：
目标函数构建模块，用于基于车间平面布局、车间生产计划、产品加工路线、产品工位能力及车间尺寸，以车间内总物流路径最短为优化目标构建目标函数，并确定所述目标函数的约束条件；
求解模块，用于将各个工位的工位坐标作为所述目标函数的输入，在所述约束条件下，对所述目标函数进行求解得到所述车间内总物流路径最短的堆位设置坐标。
8.一种电子设备，其特征在于：包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的一种车间布局优化方法。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至6中任意一项所述的车间布局优化方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116167143A (zh) * 2023-04-20 2023-05-26 江西少科智能建造科技有限公司 一种工位布置方法、系统、存储介质及设备
CN116777084A (zh) * 2023-08-18 2023-09-19 云南流体规划研究院有限公司 化工泵体加工设备的布局方法、装置、设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108959782A (zh) * 2018-07-09 2018-12-07 广东工业大学 一种智能车间的布局优化方法、装置及设备
CN110348126A (zh) * 2019-07-12 2019-10-18 中冶赛迪重庆信息技术有限公司 钢厂原料堆位布局优化方法、系统、设备及存储介质
WO2021036658A1 (zh) * 2019-08-29 2021-03-04 华中科技大学 用于铸造并行车间主生产计划的多目标优化方法及系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108959782A (zh) * 2018-07-09 2018-12-07 广东工业大学 一种智能车间的布局优化方法、装置及设备
CN110348126A (zh) * 2019-07-12 2019-10-18 中冶赛迪重庆信息技术有限公司 钢厂原料堆位布局优化方法、系统、设备及存储介质
WO2021036658A1 (zh) * 2019-08-29 2021-03-04 华中科技大学 用于铸造并行车间主生产计划的多目标优化方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
贺胜晖 等人: ""基于群智能算法的车间布局优化"", 《2020年数字化造船学术交流会议》, pages 28 - 30 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116167143A (zh) * 2023-04-20 2023-05-26 江西少科智能建造科技有限公司 一种工位布置方法、系统、存储介质及设备
CN116167143B (zh) * 2023-04-20 2023-08-15 江西少科智能建造科技有限公司 一种工位布置方法、系统、存储介质及设备
CN116777084A (zh) * 2023-08-18 2023-09-19 云南流体规划研究院有限公司 化工泵体加工设备的布局方法、装置、设备及存储介质
CN116777084B (zh) * 2023-08-18 2023-10-27 云南流体规划研究院有限公司 化工泵体加工设备的布局方法、装置、设备及存储介质

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