CN114862122B - 一种基于aps的车间排产方法、系统及设备 - Google Patents

一种基于aps的车间排产方法、系统及设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于APS的车间排产方法、系统及设备，基于APS的车间生产数据设置计算规则，然后根据计算规则，获得每个任务在每个可生产的设备中的时间区域安排，生成第一版计划；根据所述第一版计划，进行遗传算法，得到最终排产的结果。本发明通过对生产所需的各项资源及要求，设置特定的计算规则，利用特定的算法，找到符合车间生产的计划任务，能够计划最大利用资源率，并且可以随时实际的差异即时且同步的滚动更新计划。做到计划指导生产的原则的同时达到可执行且精细化的计划，减少设备的空闲浪费，库存积压，交期延迟等问题。

Description

一种基于APS的车间排产方法、系统及设备
技术领域
本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种基于APS的车间排产方法、系统及设备。
背景技术
现代制造业已经进入微利时代，精益化生产管理方式已经取代传统的粗略化生产管理方式。采用信息化技术是实现精益化生产的重要途径。目前制造业采用的信息化工具主要包括ERP、MES、APS等。ERP系统是企业信息的中枢，现在已经在许多企业中用于作业处理和定单执行。高级计划与调度系统(APS，AdvancedPlanningSystems)作为ERP的补充，用于协调物流、开发瓶颈资源和保证交货日期。APS是一种基于供应链管理和约束理论的先进计划与排程工具，包含了大量的数学模型、优化及模拟技术。APS指导企业的生产采购、库存等，帮助企业对生产中的资源利用进行计划-执行-分析-优化和决策。因此说APS已等于精益化生产。
APS是对企业车间资源：人员、生产设备、辅助工具等，按照它们的能力进行合理安排，这就需要对详细了解企业的每一个生产细节，建立物料、工序、资源、时间、逻辑关系、技术参数、成本、BOM等等错综复杂的生产业务模型。由于不同制造行业、相同制造行业不同企业对生产业务模型建模区别很大，同时建模的约束条件更加细致化，导致建模完成后必须依赖一套计算方法。同时生产流程的频繁变更，导致静态的生产业务模型和简单的算法无法满足APS的要求。生产业务模型动态创建成为APS急需解决的一个技术难题。
由上述可知，生产业务模型是APS一个关键模块，同时对应的一套复杂的算法是一个关键模块。
发明内容
本发明主要目的在于：提供一种基于APS的车间排产方法、系统及设备，解决车间的生产计划安排问题。
本发明所采用的技术方案是：一种基于APS的车间排产方法，本方法包括以下步骤：
S1、设定计算规则：
101、基于APS的车间生产数据，以每个订单生产1个类型的产品，将需要生产的以相同产品进行分类创建生产订单；根据订单总数O(n)、每个订单生产的产品数量P(n)、每个产品包含的零件数量Part(n)、每个零件包含的工序数量Tech(n)，得到需要排产的任务总数T(n)＝O(n)*P(n)*Part(n)*Tech(n)；
102、通过单个数量的生产时长，获得单个任务的连续加工工时WH＝T(n)*S；
103、预设每个任务调度的基础规则：每个任务必须要在订单的要求完成时间NFT内完成；因此每个任务的最迟需完成时间LFT为任务对应订单的要求完成时间，即LFT＝NFT；
104、预设每个任务的调度的基础规则：每个任务必须定义最早可开工时间EST，EST的动态计算规则为：
EST＝Prev(PFT)，Prev(PFT)为前置任务的计划结束时间；
EST＝NOWTIME，NOWTIME为当前时间，在不存在前置任务时考虑；
EST＝Prev(LFT)，Prev(LFT)为前置任务的EST+WH；
105、确定资源与任务之间的关系：设置每个资源的额定工作负荷时长；1个任务占用1个资源的具体负荷时间，并释放预占用的资源负荷时间；
S2、根据S1的计算规则，获得每个任务在每个可生产的设备中的时间区域安排，生成第一版计划；
S3、根据所述第一版计划，进行遗传算法，得到最终排产的结果。
按上述方案，所述的S2具体为：
获得每个任务的EST：没有前置任务时当前任务EST＝当前时间，有前置任务时当前任务EST＝前一次任务EST+前一次任务WH；
获得每个任务的LFT：没有后置任务时当前任务LFT＝对应订单的NFT，当前任务的前置任务LFT＝当前任务LFT-当前任务WH；
根据每个任务的EST和LFT，生成第一版计划。
按上述方案，所述的S3中，所述遗传算法的基础规则是：
1个任务只占用1个具体资源的负荷时间段；
具体负荷时间段只能存在1个任务，不同任务占用相同资源负荷时间段不能存在重复；
LFT时间越早越优先安排在资源负荷时间段。
按上述方案，所述的S3中，设定优秀因子锁定规则：
从有重合时间的任务中，挑选LFT最早的任务进行优秀因子标识；将其它有重合时间的任务进行移除，并迁入其它可加工资源有限时间负荷，或者拆分为多个任务；
标识有优秀因子的任务，在下次遗传时不参与计算。
按上述方案，所述的S3中，当以下三个条件中的任意一个达到，所述遗传算法结束：
条件一，所有任务均标识有优秀因子；
条件二，遗传算法的时间周期达到设定的上限时间；
条件三，循环次数达到设定的上限次数。
按上述方案，所述的S3采用启发式多线程遗传算法，每个线程管理至少1台资源的计算，所有线程同步计算，最终将所有线程计算的结果进行汇总输出。
一种基于APS的车间排产系统，本系统包括：
规则设定模块，用于设定计算规则：
101、基于APS的车间生产数据，以每个订单生产1个类型的产品，将需要生产的以相同产品进行分类创建生产订单；根据订单总数O(n)、每个订单生产的产品数量P(n)、每个产品包含的零件数量Part(n)、每个零件包含的工序数量Tech(n)，得到需要排产的任务总数T(n)＝O(n)*P(n)*Part(n)*Tech(n)；
102、通过单个数量的生产时长，获得单个任务的连续加工工时WH＝T(n)*S；
103、预设每个任务调度的基础规则：每个任务必须要在订单的要求完成时间NFT内完成；因此每个任务的最迟需完成时间LFT为任务对应订单的要求完成时间，即LFT＝NFT；
104、预设每个任务的调度的基础规则：每个任务必须定义最早可开工时间EST，EST的动态计算规则为：
EST＝Prev(PFT)，Prev(PFT)为前置任务的计划结束时间；
EST＝NOWTIME，NOWTIME为当前时间，在不存在前置任务时考虑；
EST＝Prev(LFT)，Prev(LFT)为前置任务的EST+WH；
105、确定资源与任务之间的关系：设置每个资源的额定工作负荷时长；1个任务占用1个资源的具体负荷时间，并释放预占用的资源负荷时间；
第一版计划生成模块，用于根据设定的计算规则，获得每个任务在每个可生产的设备中的时间区域安排，生成第一版计划；
递归排产模块，用于根据所述第一版计划，进行遗传算法，得到最终排产的结果。
一种计算机设备，包括存储器、处理器以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上述任一项所述基于APS的车间排产方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述基于APS的车间排产方法的步骤。
本发明产生的有益效果是：
1、通过对生产所需的各项资源及要求，设置特定的计算规则，利用特定的算法，找到符合车间生产的计划任务，能够计划最大利用资源率，并且可以随时实际的差异即时且同步的滚动更新计划。做到计划指导生产的原则的同时达到可执行且精细化的计划，减少设备的空闲浪费，库存积压，交期延迟等问题。
2、通过优秀因子的设定，能够将重复时间的任务自动分配，得到更合理的排产计划。
3、由于任务数量大、资源多，因此采用多线程算法，能够快速完成大量的计算，提高排产效率。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明一实施例的算法架构图。
图2是本发明一实施例的APS生产数据图。
图3是本发明一实施例的资源工作负荷图。
图4是本发明一实施例的EST时间图。
图5是本发明一实施例的LFT时间图。
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。
本发明提供一种基于APS的车间排产方法，如图1所示，本方法包括以下步骤：
S1、设定计算规则：
101、基于APS的车间生产数据，以每个订单生产1个类型的产品，将需要生产的以相同产品进行分类创建生产订单；根据订单总数O(n)、每个订单生产的产品数量P(n)、每个产品包含的零件数量Part(n)、每个零件包含的工序数量Tech(n)，得到需要排产的任务总数T(n)＝O(n)*P(n)*Part(n)*Tech(n)。
如图2所示，在建立规则时，首先要了解该车间的基础信息(基础物料和基础资源)、产品结构、资源负荷、物料库存和产品在制情况。必须针对不同的车间、不同的加工工艺和不同的产品，进行数据的计算。
102、通过单个数量的生产时长，获得单个任务的连续加工工时WH＝T(n)*S。
103、预设每个任务调度的基础规则：每个任务必须要在订单的要求完成时间NFT内完成；因此每个任务的最迟需完成时间LFT为任务对应订单的要求完成时间，即LFT＝NFT。
104、预设每个任务的调度的基础规则：每个任务必须定义最早可开工时间EST，EST的动态计算规则为：
EST＝Prev(PFT)，Prev(PFT)为前置任务的计划结束时间；
EST＝NOWTIME，NOWTIME为当前时间，在不存在前置任务时考虑；
EST＝Prev(LFT)，Prev(LFT)为前置任务的EST+WH。
105、确定资源与任务之间的关系：设置每个资源的额定工作负荷时长；1个任务占用1个资源的具体负荷时间，并释放预占用的资源负荷时间。例如：张三的额定工作负荷为：09:00-12:00、13:30-18:00；而冲压机床的额定工作负荷为：00:00-24:00，因此资源的某天额定负荷如图3所示，全涂色部分为可工作负荷，剖面线部分为不可工作负荷。
S2、根据S1的计算规则，获得每个任务在每个可生产的设备中的时间区域安排，生成第一版计划，具体为：
获得每个任务的EST：没有前置任务时当前任务EST＝当前时间，有前置任务时当前任务EST＝前一次任务EST+前一次任务WH，如图4所示。
获得每个任务的LFT：没有后置任务时当前任务LFT＝对应订单的NFT，当前任务的前置任务LFT＝当前任务LFT-当前任务WH；如图5所示。
根据每个任务的EST和LFT，生成第一版计划。
S3、根据所述第一版计划，进行遗传算法，得到最终排产的结果。
所述遗传算法的基础规则是：
1个任务只占用1个具体资源的负荷时间段；
具体负荷时间段只能存在1个任务，不同任务占用相同资源负荷时间段不能存在重复；
LFT时间越早越优先安排在资源负荷时间段。
满足基础规则则标识为优秀因子。
在计算过程中，会产生资源负荷有限时间内不能安排即定任务场景。因此，本发明通过设定优秀因子锁定规则来解决该问题：
从有重合时间的任务中，挑选LFT最早的任务进行优秀因子标识；将其它有重合时间的任务进行移除，并迁入其它可加工资源有限时间负荷，或者拆分为多个任务。
标识有优秀因子的任务，在下次遗传时不参与计算。规则是：有限负荷时间已经安排满足负荷则满足NFT时间。
当以下三个条件中的任意一个达到，所述遗传算法结束：
条件一，所有任务均标识有优秀因子；
条件二，遗传算法的时间周期达到设定的上限时间；
条件三，循环次数达到设定的上限次数。
进一步的，由于任务数量大，资源多，因此为考虑算法的效率，则开始进行计算时，算法开启多线程，每个线程管理1台或多资源的计算，所有线程同步计算，最终将所有线程计算的结果进行汇总输出，使用算法可以在200个订单下，20万个任务可以在1分钟内完成。
本发明还提供一种基于APS的车间排产系统，本系统包括：
规则设定模块，用于设定计算规则：
101、基于APS的车间生产数据，以每个订单生产1个类型的产品，将需要生产的以相同产品进行分类创建生产订单；根据订单总数O(n)、每个订单生产的产品数量P(n)、每个产品包含的零件数量Part(n)、每个零件包含的工序数量Tech(n)，得到需要排产的任务总数T(n)＝O(n)*P(n)*Part(n)*Tech(n)；
102、通过单个数量的生产时长，获得单个任务的连续加工工时WH＝T(n)*S；
103、预设每个任务调度的基础规则：每个任务必须要在订单的要求完成时间NFT内完成；因此每个任务的最迟需完成时间LFT为任务对应订单的要求完成时间，即LFT＝NFT；
104、预设每个任务的调度的基础规则：每个任务必须定义最早可开工时间EST，EST的动态计算规则为：
EST＝Prev(PFT)，Prev(PFT)为前置任务的计划结束时间；
EST＝NOWTIME，NOWTIME为当前时间，在不存在前置任务时考虑；
EST＝Prev(LFT)，Prev(LFT)为前置任务的EST+WH；
105、确定资源与任务之间的关系：设置每个资源的额定工作负荷时长；1个任务占用1个资源的具体负荷时间，并释放预占用的资源负荷时间；
第一版计划生成模块，用于根据设定的计算规则，获得每个任务在每个可生产的设备中的时间区域安排，生成第一版计划；
递归排产模块，用于根据所述第一版计划，进行遗传算法，得到最终排产的结果。
本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以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上述任一项所述基于APS的车间排产方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述基于APS的车间排产方法的步骤。
下面以冲焊车间生产排产为例，对本发明做进一步说明。
冲焊车间完成一个产品需要经过32道工艺和数十个不同设备的机器进行加工，同时工艺之间涉及到并行和串行的要求。某一个产品由若干零件以及某原料进行组装完成，而每个零件分别由对应的每一个工艺步骤加工来完成。而每个工艺加工时则依赖【设备】【人员】【物料】三个重要的有限资源，同时还依赖公共的资源，比如：【盛具】【夹具】【工装】等用于安装在设备上的工具以及生产后放入的载体中。
不同名称的工艺肯定是不同的类型设备加工，而相同名称的工艺可能是相同类型的设备才能加工，相同类型的设备又存在多台，因此工艺对应的设备即存在1个工艺可以被多台设备生产，1台设备也可以生产多个不同的工艺。即工艺与设备关系是多对多。
冲焊车间一个月内生产的不同的产品接近200种以上，每个产品每个月需要交付的数量平均数量在2000-5000个左右。而每个产品又依赖至少5个零件(不包含采购的零件)自行加工，而第1个零件至少需要5-0道工序半行或串行加工而成。
冲焊车间存在200个工人，每个工人有能力操作多种工艺，但并不代表可以操作所有的工艺。即工人与工艺关系是多对多。
综上：一个月的生产计划的最大数据至少包含：200个产品，1000个零件，5000道工序，共5000*2000(数量)＝10,000,000个生产任务。这些任务有些必须是需要串行加工，有些是并行加工。
将10,000,000个生产任务输入到本方法中，能够在1分钟内计算并给出车间可执行的生产计划(不能延期)，即：排产速度+可执行的生产计划。
名词解释：
订单(O)：车间生产的需求单据，单据包含信息：编号，产品，数量，要求完成时间(NFT)。一个订单都有一个唯一的编号且只能生产一个类型产品，生产的数量在1000个以上；而不同类型的产品肯定是多个订单。例如：我要生产1000个不锈钢水杯。
产品(P)：表示一个订单需要完成的最终产品，每个产品都有一个唯一的物料编号。例如：1个不锈钢水杯就是1个产品。
物料(M)：表示一种实物的名称，产品也可以称为物料，零件也可以称为物料，工艺也可以称为在制物料。1个物料有1个唯一的物料编号。比如：不锈钢水杯为P001,1000个不锈钢水杯则为P001有1000个单位。
零件(Part)：一个产品通常需要多个不同的零件组装而成，例如：瓶盖，瓶身，包装纸3个零件组装成1个不锈钢水杯，而3*1000个零件就可以组装为1000个产品。
工艺(Tech)：生产1个零件的1个步骤名称，例如：1个瓶身的生产需要：把不锈钢卷进行冲压，然后再进行倒角，最后喷图上色。工艺步骤则是：冲压->倒角->喷图3道工艺步骤操作可以完成1个零件。
资源(R)：生产过程中需要用到的设备，模具和工人都统称为资源，而不同的工艺是需要不同的资源才能进行生产。例如：冲压工艺步骤操作则同时需要：1个工人，1台设备，1个模具才能操作生产。
额定负荷(LH)：表示资源的标准工作时间，每个资源都有标准的工作时间，比如：某个工人，他的工作时间是周一至周五09:00～18:00,周六周日休息。而某台设备的工作时间是周一至周日00:00～24:00，但存在特殊具体日期进行保养而不能工作。
加工工时(WH)：表示某个工序生产需要的时长，通常以秒为单位。例如：冲压工艺每生产1个需要60秒，生产1000个则需要60000秒。
最早可开工时间(EST):表示任务最早可以开始生产的时间。
最迟需完工时间(LFT):表示任务最迟需要完成生产的时间。
计划开始时间(PST)：表示任务计算的计划开始生产时间。
计划结束时间(PFT)：表示任务计算的计划结束生产时间。
要求完成时间(NFT)：表示订单/任务要求完成的时间。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于APS的车间排产方法，其特征在于，本方法包括以下步骤：
S1、设定计算规则：
101、基于APS的车间生产数据，以每个订单生产1个类型的产品，将需要生产的以相同产品进行分类创建生产订单；根据订单总数O(n)、每个订单生产的产品数量P(n)、每个产品包含的零件数量Part(n)、每个零件包含的工序数量Tech(n)，得到需要排产的任务总数T(n)＝O(n)*P(n)*Part(n)*Tech(n)；
102、通过单个数量的生产时长，获得单个任务的连续加工工时WH＝T(n)*S；
103、预设每个任务调度的基础规则：每个任务必须要在订单的要求完成时间NFT内完成；因此每个任务的最迟需完成时间LFT为任务对应订单的要求完成时间，即LFT＝NFT；
104、预设每个任务的调度的基础规则：每个任务必须定义最早可开工时间EST，EST的动态计算规则为：
EST＝Prev(PFT)，Prev(PFT)为前置任务的计划结束时间；
EST＝NOWTIME，NOWTIME为当前时间，在不存在前置任务时考虑；
EST＝Prev(LFT)，Prev(LFT)为前置任务的EST+WH；
105、确定资源与任务之间的关系：设置每个资源的额定工作负荷时长；1个任务占用1个资源的具体负荷时间，并释放预占用的资源负荷时间；
S2、根据S1的计算规则，获得每个任务在每个可生产的设备中的时间区域安排，生成第一版计划；
S3、根据所述第一版计划，进行遗传算法，得到最终排产的结果；
所述遗传算法的基础规则是：
1个任务只占用1个具体资源的负荷时间段；
具体负荷时间段只能存在1个任务，不同任务占用相同资源负荷时间段不能存在重复；
LFT时间越早越优先安排在资源负荷时间段。
2.根据权利要求1所述的基于APS的车间排产方法，其特征在于，所述的S2具体为：
获得每个任务的EST：没有前置任务时当前任务EST＝当前时间，有前置任务时当前任务EST＝前一次任务EST+前一次任务WH；
获得每个任务的LFT：没有后置任务时当前任务LFT＝对应订单的NFT，当前任务的前置任务LFT＝当前任务LFT-当前任务WH；
根据每个任务的EST和LFT，生成第一版计划。
3.根据权利要求1所述的基于APS的车间排产方法，其特征在于，所述的S3中，设定优秀因子锁定规则：
从有重合时间的任务中，挑选LFT最早的任务进行优秀因子标识；将其它有重合时间的任务进行移除，并迁入其它可加工资源有限时间负荷，或者拆分为多个任务；
标识有优秀因子的任务，在下次遗传时不参与计算。
4.根据权利要求3所述的基于APS的车间排产方法，其特征在于，所述的S3中，当以下三个条件中的任意一个达到，所述遗传算法结束：
条件一，通过遗传所有任务均标识有优秀因子；
条件二，遗传算法的时间周期达到设定的上限时间；
条件三，循环次数达到设定的上限次数。
5.根据权利要求1所述的基于APS的车间排产方法，其特征在于，所述的S3采用启发式多线程遗传算法，每个线程管理至少1台资源的计算，所有线程同步计算，最终将所有线程计算的结果进行汇总输出。
6.一种基于APS的车间排产系统，其特征在于，本系统包括：
规则设定模块，用于设定计算规则：
101、基于APS的车间生产数据，以每个订单生产1个类型的产品，将需要生产的以相同产品进行分类创建生产订单；根据订单总数O(n)、每个订单生产的产品数量P(n)、每个产品包含的零件数量Part(n)、每个零件包含的工序数量Tech(n)，得到需要排产的任务总数T(n)＝O(n)*P(n)*Part(n)*Tech(n)；
102、通过单个数量的生产时长，获得单个任务的连续加工工时WH＝T(n)*S；
103、预设每个任务调度的基础规则：每个任务必须要在订单的要求完成时间NFT内完成；因此每个任务的最迟需完成时间LFT为任务对应订单的要求完成时间，即LFT＝NFT；
104、预设每个任务的调度的基础规则：每个任务必须定义最早可开工时间EST，EST的动态计算规则为：
EST＝Prev(PFT)，Prev(PFT)为前置任务的计划结束时间；
EST＝NOWTIME，NOWTIME为当前时间，在不存在前置任务时考虑；
EST＝Prev(LFT)，Prev(LFT)为前置任务的EST+WH；
105、确定资源与任务之间的关系：设置每个资源的额定工作负荷时长；1个任务占用1个资源的具体负荷时间，并释放预占用的资源负荷时间；
第一版计划生成模块，用于根据设定的计算规则，获得每个任务在每个可生产的设备中的时间区域安排，生成第一版计划；
递归排产模块，用于根据所述第一版计划，进行遗传算法，得到最终排产的结果；
所述遗传算法的基础规则是：
1个任务只占用1个具体资源的负荷时间段；
具体负荷时间段只能存在1个任务，不同任务占用相同资源负荷时间段不能存在重复；
LFT时间越早越优先安排在资源负荷时间段。
7.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述基于APS的车间排产方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，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5中任一项所述基于APS的车间排产方法的步骤。
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