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汽车行业的快速发展,市场个性化需求的凸显,对汽车企业的多车型生产能力提出了挑战。上汽大众的新能源汽车MEB工厂具备多车型混流生产能力,但受限于产线上的物料空间与生产能力,不能随时任意切换生产车型,需要结合批量制造以降低生产成本。通过对该工厂含"最小批量"的多车型生产决策案例进行研究,发现数学优化与人工智能相结合的决策优化技术能够有效助力智能制造。研究结论表明,面向排产计划场景可以建立混合整数规划模型或设计启发式优化算法,而运用强化学习方法则可以有效应对实时调度决策问题。研究结论对当前我国制造业智能化转型升级具有重要启示。