【摘 要】
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随着“工业4.0”和“中国制造2025”计划的相继提出,中国制造企业加快了进入智能化时代的步伐,并开始加大对生产车间信息化和智能化的发展力度。3C产品如手机的中框、后盖和电脑按键等,一般采用多品种大批量的生产模式。该类企业生产车间普遍存在以下问题:(1)生产准备时间过长,延缓了生产计划的执行;(2)生产数据的实时性和共享性差;(3)统计数据不精确,往往存在误差;(4)产品质量反馈不到位,难以追溯原
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随着“工业4.0”和“中国制造2025”计划的相继提出,中国制造企业加快了进入智能化时代的步伐,并开始加大对生产车间信息化和智能化的发展力度。3C产品如手机的中框、后盖和电脑按键等,一般采用多品种大批量的生产模式。该类企业生产车间普遍存在以下问题:(1)生产准备时间过长,延缓了生产计划的执行;(2)生产数据的实时性和共享性差;(3)统计数据不精确,往往存在误差;(4)产品质量反馈不到位,难以追溯原因。为了解决这些问题和加快从传统制造企业向全面数字化、信息化和智能化的制造企业转型,项目团队为其定制研发了多品种大批量3C产品生产调度系统(Manufacturing Execution System,MES系统)。本文针对该MES系统的功能模块及业务流程等方面进行了需求分析、设计和开发,主要工作如下:第一,通过统一建模语言(Unified Modeling Language,UML),对多品种大批量3C产品MES系统功能模块进行需求分析,明确了该MES系统应具有生产计划、任务指派、过程监控和生产报工等功能模块。第二,对MES系统的业务流程和功能模块等进行说明和设计,又使用Power Designer软件对数据库的概念、物理等模型进行设计。通过该MES系统的功能模块,不仅解决了3C产品生产车间的实际问题,而且还满足了用户在订单录入、作业计划生成和生产数据统计与监控等业务需求。第三,通过Visual Studio Code和Visual Studio等开发工具,结合vue3.0和.net5.0等架构,再使用C#编程语言对MES系统进行开发。开发后的系统页面,贴合3C产品生产车间的业务流程,简单明了且易操作,极大地降低了用户在订单录入、作业计划生成和生产数据统计与监控的时间、人力成本。第四,把多品种大批量3C产品MES系统的作业计划问题抽象为一类带操作工约束的柔性流水车间调度问题,针对该问题特点,分别提出了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm,SA),并通过设计仿真实验对这两种算法进行了分析,验证了算法在工件数、工序数、工人熟练度和加工时间四个影响因子随机组合作用下的有效性。同时,也证明了SA在该问题求解方面优于GA。
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