第一章绪论
1.1硏究背景及研究意义
在当今市场中，产品的供货周期、质量和售后服务水平是模具企业的核心竞争力之一。先进的生产管理技术是企业竞争力保证的重要手段，所以生产调度是企业管理至关重要的一环，是生产管理技术的核心内容和关键技术，其主要任务是在有限生产资源约束下，确定工件在相关设备上的加工顺序和加工时间，以实现一定的生产目标。科学地制定生产调度方案，对于控制车间的在制品库存，提高产品交货期满足率，缩短产品供货周期和提高企业生产率起着至关重要的作用。模具生产系统存在着大量不确定因素的生产系统时，生产调度方案往往由于系统的随机性而导致原调度方案不可执行，如工时的不确定性、急单的插入、机器故障等，所谓"计划赶不上变化"。
本文所研究的模具柔性流水车间调度问题属于最困难的约束组合优化问题和典型的NP难题，其特点是没有一个有效的算法能在多项式时间内求出其最优解。为了解决这个问题，反应式调度（reactive scheduling)是实际解决方案之一。反应式调度通过在一些生产系统状态发生改变的时间点对基准调度方案修补，以使得生产调度方案在相关性能指标可接受的条件下执行。其核心问题主要有两个：反应式调度驱动机制（When to reschedule)和反应式调度策略（How to reschedule)。
通过建立数学模型的分析方法具有一定的局限性，很难全面地反映模具制造系统中的诸多实际特征。因而采用计算机仿真模拟技术是研究该问题一种较好的方法：其一，采用计算机仿真模拟能将复杂的实际生产活动在计算机仿真系统中"复现"出来，相比以往数学等方法的单纯抽象描述，其表达形式更加直观，更加形象，更能全面地反映生产系统动态过程和制造特性；其二，基于面向对象技术的计算机仿真突破了传统，基于生产系统中的基本对象及其相互关系来构造仿真模型，对象具有可扩展性、可重用性的特点，并采用先进的计算机图形技术，使仿真模型形象更加直观；其三，企业ERP数据库中海量的生产历史数据可作为仿真系统的基础数据，建立能够足够精确仿真平台进行试验、分析系统行为和系统性能。
1.2国内外的研究现状及分析
1.2.1模具制造系统
模具生产属于典型的小批量、多品种生产模式，生产过程中存在大量不确定因素，例如：定单接收时间、制造工时、工序所需资源及其能力需求、机器故障、急单插入、返修、订单取消、工件优先权更改等等。模具生产往往具有制造周期偏长，交货期难以预测，生产计划执行难度大，生产管理难度大[9]。因此，模具生产系统是一种复杂离散制造系统，关于模具生产系统性能、生产过程特性、作业安排以及其生产调度策略的研究显得十分复杂，通常是多约束、多目标、随机不确定优化问题。针对这类问题，通常通过建立数学模型来求解，然而求解过程的计算量随问题的规模呈指数增长，已经被证明是NP完全问题。随着各种新的相关学科与技术的建立与发展，使得这方面的研究呈多元发展。针对模具制造过程中调度方案频繁受到随机因素的干扰，导致模具企业生产调度计划可行性不高这一实际问题国内外进行了大量的研究。文献[10]提出了一个考虑生产资源和缓冲大小的多目标前摄性调度模型（multi-objective precastproduction scheduling model, MOPPSM)来加强生产调度的预测性，该模型采用一种多目标遗传算法来寻找总完工时间和延期惩罚最小的最优解，并用了五个案例来验证MOPPSM的有效性。文献[11]介绍了一个模具车间调度系统，该系统利用分支界限法来优化调度方案中的工件的优先权，进而讨论了该系统的结构，并通过一个实际的案例验证了此算法的有效性和性能。文献[12]研究了在确定项目网络图结构的前提下，考虑其他不确定性参数（如工时）的项目调度方法。文献[13]更进一步，考虑了项目网络图结构的随机性，研究项目调度计划与控制方法。文献[14]提出了一种基于Markov理论的启发式算法与最优算法结合的求解项目调度策略，该策略考虑了成本、任务时间及调度结果等不确定因素。
第二章模具柔性流水车间模型
2.1模具流水车间生产流程
本文研究的问题是在面临模具生产系统存在的大量不确定因素时，生产调度方' 案往往由于系统的随机性而导致原调度方案不可执行。为此，本文以某模具企业产品轮胎活络模具的花纹圈精加工过程为研究背景，该过程具有较强随机性。一方面，花纹圈精加工过程制约着整个模具制造的加工时间，是关键工序。另一方面，能够精加工花纹圈的设备少，又是瓶颈工序为一副轮胎活络模具。
工件的加工工时对于生产型企业来说是一个非常重要的数据，往往会影响企业车间的作业计划，生产准备计划等等。但由于轮胎模具加工工时的随机不确定性，在模具生产调度方案计划阶段，生产管理人员无法准确预计所有任务的工时，这是生产计划和调度的不可执行的一个重要原因。在轮胎模具企业制定生产计划于调度方案的时候，必须要考虑任务加工工时的不确定性，才能使所制定的计划方案更实际意义。经过精车的花紋圈，进入CNC刻花车间，加工时间因花纹形状不同而差异很大，一般中型轮胎模具时间为3?15天。然后，工件进入电火花车间进行EDM加工，EDM加工包含蚀钢片槽和精蚀花纹。刻花工序的加工余量决定着电火花工序的时间，同时花纹形状也影响着电火花工时，通常电火花加工时间为6?12天。鉴于轮胎模具工时的随机不确定性，仅能基于企业经验估计和大量历史数据统计给出工时的估计值，工时值是一个介于最小工时和最大工时之间有限个离散点的随机变量。采用如下离散概率模型来描述：
第三章基于累积延期的反应............................ 19
3.1反应式调度常用驱动方式............................ 19
3.1.1周期性驱动 ............................19
3.1.2事件驱动............................ 20
3.1.3混合式驱动 ............................21
3.2多台机三阶段环境下............................ 21
3.2.1多台机三阶段环境下............................ 22
3.2.2驱动机制............................ 25
3.3本章小结 ............................27
第四章基于Plant Simulation............................ 28
4.1系统仿真与生产调度............................ 28
4.2 Plant Simulation软件............................ 29
4.2.1 Plant Simulation功能特点 ............................30
4.2.2 Plant Simulation常用对象模块............................ 31
4.3基于Plant Simulation的模具............................33
4.3.1仿真平台整体描述............................ 33
4.3.2钢花纹柔性流水车间模型............................ 34
4.3.3工件模型............................ 38
4.3.4数据存储............................ 41
4.4 BCD策略实现............................ 42
4.4.1工序集Of的计算 ............................43
4.4.2延期的计算............................ 44
4.5本章小结............................ 46
第五章实验 ............................47
5.1实验设计 ............................47
5.2属性分析 ............................48
5.3与其他典型策略对比 ............................48
5.4本章小结............................ 50
结论
本文针对某轮胎模具企业钢花纹柔性流水车间的不确定生产环境，提出了一种基于累积延期的反应式调度策略，然后采用Plant Simulation软件建立仿真模型，在该仿真模型上运行了所提出的策略，并通过实验验证和评价了该策略实验结果表明本文所提出的BCD策略比传统的纯事件驱动调度策略能更好应对生产系统中出现的隐形扰动，比周期性策略在面对急单随机到达的加工环境更具柔性，能兼顾生产稳定性和生产效率。主要完成了以下工作：基于实际调研和历史数据，通过对模具车间精车、CNC线切割、电火花加工三道序的实地调研,提出基于累.积延期的反应式驱动方式，给出了工件累积延期的计算公式和反应式调度的驱动机制。
基于该企业的生产组织结构用Plant Simulation建立三阶段多台机模具柔性流水车间仿真模型，从生产流程、生产资源、工件模型等几个方面分析并建立Plant Simulation模型，然后通过Plant Simulation软件的功能模块以及Simtalk语言实现了本文所提出的基于累积延期的混合驱动反应式调度策略。在论文的最后设计了仿真实验，通过改变关键参数产生多个情景研究所提出的策略的特性。然后，对比其他典型策略验证了本文所提出的基于累积延期的反应式策略的有效性。