本文是一篇工程管理论文，本文结合实际情况，应用运筹学方法，优化拆换回电能表复用处置工作方案，达到成本最低和整个周期用时最短的研究目标。
第1章绪论
1.1研究背景和意义
1.1.1研究背景
计量资产包括各种类型电能表、计量互感器、用电信息采集终端、计量标准（试验）设备、低压计量箱、计量周转柜、封印、抢修计量周转箱、采集通讯单元、计量现场手持设备、互感器回路状态巡检仪、开关等。电能表作为计量资产的重要组成部分，除具有准确计量客户使用电能的功能外，还具备远程停送电、异常报警、信息传输与交互等功能。作为智能电网的重要组成部分，电能表的需求随着国家电网公司（简称“国网公司”）全面加快坚强智能电网建设快速扩张。因此，国网公司对智能电网的基础配备之一电能表实行全寿命周期管理办法。
随着国网“大营销”体系建设的实施，各网省公司新电能计量器具基本形成集中检定、统一配送的模式，实现了全自动检定流水线的应用。为贯彻国网公司计量资产集约化、精益化管理要求，以及加快清洁低碳转型、助力实现“双碳”目标的重大战略任务，拆换回电能表管理方式及业务流程要求执行“及时分拣、充分利旧、规范处置”的管理原则，而且复用处置过程包括设备分拣、检定检测及底码清零多个核心业务环节，各环节之间的配合程度难以像新器具单纯依靠检定流水线的自动化就能实现，故拆换回电能表（以下简称“拆回表”）管理比新器具要求更繁多更复杂。
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1.2国内外研究现状
1.2.1生产批量计划问题
生产计划是指确定未来一段时间或一个计划的生产数量，在决策过程中通常以最低成本为目标考虑产品的种类和数量,以及生产活动造成的库存压力。以合成成本最低为目标，通常还考虑有限的生产能力和有限的计划期限。
在生产能力有限制的情况下，对每个工件的加工进行规划这是典型的动态需求批量计划问题的关键（朱肖宇，2019）。确定生产计划期间最佳产量的实际问题，旨在提高生产效率、减少设备闲置，并降低成本（商宇，2020）。国内外对于批量生产计划问题进行了广泛研究，已有研究从生产模式特征、适用条件、求解算法可以分为三种类别。
根据各类生产模式特征，已有研究中的批量生产模型可划分为静态和动态两种视角进行研究：Harris（1990）针对外部市场需求已知的无限期批量问题提出了经济订货量模型，该模型假设资源没有生产能力限制、产品加工过程单一。随着企业生产模式的转变，经济订货模式暴露出了局限性，产品多样化的需求无法被满足，Wagner（2004）根据经济订货量特征等，提出了经济订货量模型，其中假设市场需求不确定。
随着问题复杂性加强，模型适用条件不断被扩展，戚得众（2014）针对金属结构件制造成本和需求的不确定性问题，提出了采用强化优化方法制定生产计划。该方法首先在传统的生产批量优化模型的基础上建立一个新的稳健模型，然后将该模型转化为易于求解的线性规划。最后通过Lingo数学优化软件对该模型进行求解。马慧民（2009）等充分考虑价格折扣的单厂、多产品、多周期生产和采购协同计划问题，建立了生产协同计划模型，提出了独立决策下的生产计划问题模型和原材料计划问题模型。王聪（2013）深入分析了预制品生产企业的物流、资金流和信息流的特点，建立了预制品生产批量和支付进度的综合优化模型。优化模型适用于批量计划、支付进度优化和工程供应链管理等多个研究领域。达到协助企业管理人员制定包括付款计划、预制品计划和原材料采购计划在内的整体运营调度计划最优的目的。
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第2章相关概念界定与理论基础
2.1相关概念界定
2.1.1拆换回电能表
拆换回电能表（以下简称“拆回表”）指的是因故障拆回或更新版本轮换的使用过一定时间的表计，主要针对除运行抽检、用户申校拆回的其它全量退运智能电能表。面对海量的拆回表,除了需要自动化、信息化分拣检测手段加快分拣速度外，还需要从操作流程、处置工序上提高分拣效率,减轻各级库房压力，提高分拣准确率,减轻计量人员工作量。拆回表通过复用处置后达到使用要求即可投入新的使用周期。
拆回表不再像从前一样简单地流入报废环节，其处置流程的规范化、精细化管理,成为完善资产全寿命周期管理、提高回收资产利用率的重要举措。通过对拆回表的复用处置不仅可提升资产利用率外,还能建立完整的故障数据库，以便在质量故障诊断方面取得进一步进展。因此，通过拆回表复用处置建立故障现象库是实现电能表智能运维的有效途径。
2.1.2拆回表复用处置
拆回表复用处置工作是拆回表重新投入使用、提高使用能效的必经阶段。具体分为设备分拣、设备复检、分类处置三个重要环节，其中分拣包括拆回后设备分选、分拣检测及分拣处置分析三个业务环节，各环节间关系如图2.1所示。
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2.2理论基础
2.2.1生产批量计划问题
生产批量计划是通过主动优化配置生产活动中的各类资源（物料、人员），使得在降本增效的基础上满足生产目标(唐未庆,2006)。生产计划模型的复杂性取决于建模时所考虑的问题特征。以下生产计划模型的主要特征会影响生产计划问题的分类、建模以及生产批量决策的复杂性。
（1）计划周期
计划周期作为筹划生产活动的重要因素，是生产计划执行的时间间隔。目前实际的生产计划问题大多属于动态批量生产计划模型范畴，因此生产计划周期是有限的。根据生产计划的执行周期可将生产计划分为中长期计划及短期计划。若计划周期为短期的情况下，一般来说该计划内通常只生产同种工件，计划内容通常是针对该工件加工流程的具体优化内容，例如通过调整工件的加工次序、加工数量等。而中长期生产计划重点是通过对所生产工件需求的预测，在较长的生产周期内需综合考虑多种工件整体加工的计划，例如在满足生产活动产品的相关需求及生产限制条件下的多种类工件生产计划问题。
（2）生产结构
在实际的生产活动中，一个产品的加工通常是经过多道工序连续加工而成，即其生产过程为从原材料经过多工序的输出（半成品）最终成为市场所需求的产品（陆耀珣，2022）。这种结构化的生产方式决定了每一生产工序环环相扣，上级生产工序的产品为下一级生产工序的原材料。目前，从生产过程结构特点可将此类生产活动进一步划分为流水式作业、装配式作业等。
（3）约束条件
在分析生产活动计划时需考虑人力、物料等资源条件，例如人员加班、原材料供应等实际问题，因此建立的模型也称为带能力约束的生产计划模型。上述资源是直接影响生产活动的重要因素，在多资源因素影响下的生产计划模型具有明显的复杂性，即在各类生产资源的限制约束下模型求解难度较大。
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第3章 基于整数规划的拆回表复用处置计划优化............................19
3.1 问题描述......................................19
3.1.1 拆回表复用处置时限要求............................19
3.1.2 处置工作计划影响要素..................................20
第4章 基于遗传算法的工件排程问题优化..........................40
4.1 问题描述.......................................40
4.1.1 处置设备的特征约束..........................40
4.1.2 处置顺序与完工时间的关系...............................41
5 结论与研究展望.......................................54
5.1 研究结论...............................................54
5.2 研究展望........................................54
第4章基于遗传算法的工件排程问题优化
4.1问题描述
4.1.1处置设备的特征约束
在复用处置工作中，每个具备复用条件的工件都要经历三个工序，即分拣、检定、清零，但不同类型的表计在不同的工序上用时不同。根据实地调研，选取一个工作周期（30天）为单位，统计出各环节的平均耗时以及在整个流程中的占比。由表4.1可知，分拣检测、检定、清零的耗时分别占整个处置工作的33%、22%、24%，充分说明三个环节的关键性。
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5结论与研究展望
5.1研究结论
本文分析了拆回表复用处置工作流程特点，结合在生产批量计划和车间作业调度这两个经典问题的相关理论，研究了带能力约束条件的批量生产计划制定及多种处置工序排程相关问题，研究结论如下：
（1）模型成功的构建表明，将生产批量计划问题与车间作业调度问题的理论应用到拆回表复用处置问题具有可行性。构建的带能力约束的拆回表复用处置计划模型考虑的影响因素足够充分，尤其考虑检定后坏表的库存与返厂成本的平衡；构建的周期调度模型，贴切地将实际问题与理论基础相结合，将复用处置三大核心环节的特征充分融入模型中。
（2）应用构建的计划模型后从优化结果来看，能为L市级计量中心提供有效的计划优化方案。证明在需求波动很大的情况下，优化后计量中心的每月处置量趋于均衡，在计划期间不再出现极低的处置量或加班情况。从灵敏性分析发现，库存变化与产能增减对成本的影响在一定范围内较大，决策者应对该参数给予重点关注。在实际制定计划中，应根据两个参数所处的范围开展计划量的决策，更有利于成本的控制。
（3）构建的排程优化模型应用后能有效缩短拆回表复用处置三大工序的最大完工时间。算法应用后能在短时间内找到最优的排程方案，达到用时最短的目的。同时，证明针对求解周期排程模型设计的遗传算法具有高效性。
参考文献（略）