论文部分内容阅读
生产排程作为企业合理高效生产的一个重要环节，对企业减少成本、提高生产率和快速响应客户需求至关重要。目前，传统企业生产排程方法普遍存在缺少考虑动态性、难以获得最优解、信息数据量大难以处理和收敛速度慢等问题。而近年来发展迅猛的大数据分析方法可以运用高效的模式和算法对生产排程过程中的大量数据进行实时分析，快速获得最优解。F集团FATP(Final Assembly Test Pack)厂在产品生产排程时，存在因数据量大导致排程难以处理、订单需求多样导致生产排程不均衡、订单更改和生产变化导致排程更改频繁等问题。因此，寻求合理高效的生产排程方法对FATP工厂十分迫切。基于此，本文基于大数据理论对FATP工厂进行智能排程系统研究，主要研究内容如下: (1)对相关的智能排程理论知识进行了整理和介绍。主要整理和介绍了大数据的概念、技术研究范畴、分析方法和企业典型应用以及智能排程相关概念和关键要素，为基于大数据理论对FATP工厂进行智能排程系统研究提供理论基础。 (2)对FATP工厂实地调研，发现和分析生产排程存在的问题。主要问题包括因数据量大导致排程难以处理、订单需求多样导致生产排程不均衡、订单更改和生产变化导致排程更改频繁等问题。因此，在详细分析工厂需求、梳理现有流程后，提出基于大数据的智能排程系统的总体解决方案，包括建立大数据分析数据库、构建智能排程模型和设计智能排程方法，提出智能排程系统的整体方案。 (3)根据工厂排程实际需求和现有流程，实现智能排程系统的开发。首先分析系统的总体需求和功能需求;其次，实现大数据智能排程系统，主要从系统的总体构架、流程和主要功能界面等实现;最后，对大数据智能排程系统实际应用进行效果分析。 本文所建立的智能排程系统对FATP工厂具有重要的实际应用价值，系统可链接客户和供应商物流管理系统、制造系统、内部ERP系统等，并结合产线的人、机、料、法、环五要素进行快速准确的排程。通过系统应用，系统为工厂提供了高效的生产排程方案，使企业能合理分配各种资源，减少等待时间和加工准备时间，提高设备利用率，减少在制品库存，进而使减少资金占用，降低成本和快速响应客户需求。