随着市场竞争的日益激烈,制造企业面对的不确定性因素日趋复杂,柔性作为装配线适应和快速响应环境变化的能力,在生产制造系统中越来越重要。过去对于柔性问题的考虑主要着眼与制造过程,但是对装配线尤其是在以手工作业为主的装配线中,人是生产中最具有能动性的因素,应该充分考虑工人的柔性能力。另一方面,以往对装配线的改进以硬件为主,或者注重工人分配调度算法的研究,但是技术设备的发展一定会遇到瓶颈,而人是装配生产的重要组成部分,工人之间的技能差异、不同作业产生的身心疲劳、以及不同工作模式的选择均会影响工人的操作水平和生产效率,从而影响装配线的柔性。在不改变硬件工人的情况下,对人的研究可以提高生产效率,降低机器和人员的故障率,实现负荷均衡化,体现精益生产“以人为本”的理念,使装配线的柔性更充分的发挥。现有的装配线柔性研究较多集中在改善布局方式和优化混合装配线的平衡及投产排序上。存在两个方面的问题,一是在建模和平衡过程中考虑人的因素比较少,得到的平衡结果虽然优化但不完全符合实际,很多在实践中得不到应用,二是在装配线平衡时,是以作业时间为分配单元的,每个工作站的作业时间是离散不连续的,在站间负荷差异较大的情况下有必要进一步均衡,缺少对故障应急和人员合作模式的研究,即缺少对动态运行策略和工人流动柔性的理论研究。针对以上问题,按照生产组织运作流程,本文将柔性的研究分为三个方面,基础柔性是装配线具有柔性的前提和基础,对装配线进行平衡,在平衡时考虑工人的状态建立数学模型。动态柔性是在装配线平衡后,利用行走工人的生产组织方式提高生产效率和运作灵活性。潜能柔性,是从结构的角度,通过对工人和物资流动模型的建立,研究负荷均衡和故障响应的潜在能力。具体内容如下:首先,以疲劳为人因研究对象,对作业强度和劳动时间引起的生理疲劳及作业本身的乏味程度引起的心理疲劳建立疲劳模型及装配线平衡数学模型,在疲劳建模时选用平均相对心率和作业时间作为衡量指标,考虑了疲劳的累积和恢复过程,将疲劳的主观感觉与客观数据相结合使得模型具有客观性和实用价值。以A公司变速箱装配线为数据采集对象,利用物联网数据采集模块进行实时采集处理,得到每个作业单元的平均相对心率,以平均相对心率作为评判指标,研究其与劳动强度、疲劳等级的关系,应用灰色理论的白化权函数进行处理,得到劳动强度和疲劳等级模糊模型,并确定疲劳-恢复模型的疲劳恢复指数,建立疲劳-恢复模型。根据作业的乏味程度建立心理承受模型,将疲劳-恢复模型与心理承受模型作为约束条件引入装配线平衡的数学模型,进行装配线平衡。以各工作站时间与节拍差异最小化为目标,采用遗传算法进行求解。对比考虑人因与未考虑人因的平衡结果,虽然未考虑人因的平衡结果在工作站数量上更优化,但考虑人因的结果兼顾了工作站数量和工人承受能力更具有应用价值。然后,运用行走工人的优势使装配线具有更好的柔性,工人的行走为劳动力工人柔性结构的建立提供现实基础。应用eM-Plant对行走工人进行仿真实验,研究工人排序与产出的关系,比较固定模式与追逐模式的生产效率,探讨产量发生变化时工人数量的改变,探讨固定模式与追逐模式的适应环境。最后,通过建立链式柔性结构来实现系统负荷均衡化,探究柔性结构的建立策略和潜能。分析串行生产系统链式柔性结构的运作机制。在工人重构原理的基础上提出了柔性结构在工人波动下的响应机制,并建立了系统结构稳健性评估模型,通过比较分析了不同柔性结构的运行性能。