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开工利是,学习APS,让开工更加游刃有余!

发布日期:2017/2/5   浏览次数:3549 次   文章来源:蔡颖   作者:蔡颖
开工利是,学习APS,让开工更加游刃有余!

  未来制造的范式将是工业4.0的分布式制造模式。为了应对多品小批定制的复杂不确定性,制造必需具有灵活机动性、质量低迭代的高可靠性及大规模的定制成本。实时数据的控制让生产更精益、更分散。分散控制辅助系统可以将集中优化目标分解,对局部快速优化,并对不断变化做出紧急灵活的反应。通过此举,就可进化到自主、自治的MAS(Multiple Agent System)多智能体代理系统CPS。 
  在未来,生产控制要适应频率更短、利用率不平均的生产过程。决策会更加复杂,因为要在个性定制的生产环境中做出。分散式生产需要最新的数据作为依据,需要全面联网和迅速的沟通,以对跨部门的流程和程序进行控制和协调。尽管在使用智能技术时,人依然是最重要的控制者和决策者,但在做决策时,工业4.0提供了新手段。
APS中的高级计划排程在离散制造中所涉及的资源太多时,排程模型复杂且慢,数据量特大,影响系统的应用效果。我们可以采用分级、分层(规则分序)、分布等方法减少其复杂性。解决复杂问题的思路只能是缩小问题的范畴,
缩小问题的范畴
1、把问题分割成子问题,分别解决;
2、把时间分割成不同精度,分别解决。
分级计划
  月滚动计划、周滚动计划、日滚动排产,小时微调度。分别由主计划员、车间计划员、班组派工等方式分而治之。
  如月滚动计划采用瓶颈资源,周滚动计划设备组、日滚动排产采用详细设备、在小时、分钟内进行微调度或人际交互。
分层规则优化级
  对于APS来说,优化规则要素越多,所得出的排产方案就越科学越符合实际需要,但算法难度和计算量也就越大。
  APS把生产时间、资源冲突、资源负荷、换装、软约束违反等多个要素作为优化标准,计算出使得上述各规则要素的绩效指标综合最优的生产方案,并不片面追求某个指标的最优。并且各个优化指标的优先层级也是不一样的。
  如果符合高一级的优化指标之后还存在多个可行方案,则APS继续用低一个层级的优化指标进行甄选;否则不会执行更低层级的优化指标。一般地,经过多轮甄选之后,最后提供给客户是一个最优的方案,尽可能避免进行庞杂的优选工作。
如优化计算顺序:
第一层级:生产时间、资源冲突
第二层级:资源负荷、软约束违反
第三层级:换装
其它层级约束和优化:订单优先级、资源优先级、多客户多订单、交货日期 (需求、最早、最迟)、日程表(正常、延迟、停工)、生产策略、物料变化范围、仓库容量约束、 安全库存、资源多元能力、动态能力、工艺路线和逻辑约束、最终操作、最终产出、供应。
分布式计算
  分割单元之间的联系,独立排产不影响前后单元工序。使得排产有一定的冗余,便于应对突然的变化,减少重排的复杂性。
  利用物联网的智能终端处边缘计算,可以快速相应,并与主计算通讯协同,减少APS的大量数据计算复杂性。
  利用APS第四代算法MAS(MultipleAgent System)智能代理技术。实际上,工业4.0追求的就是分布式、自主的智能计算,即集中智能与分散智能的分布协作。
其他方法
  利用TOC原理,减少排产资源数,主要对瓶颈或关键资源排产计算。注意瓶颈会动态漂移。
模块化产品设计、模块化生产、模块化物料供应使得系统复杂性降低,实现大规模定制。
  精益生产的实施可以降低生产排产与运作的复杂性。如通过交货过程的价值流分析,消灭其中的非增值的活动即浪费。通过一笔画工厂布局,物流布局优化,通过搬运距离短,压缩转移批量。通过实现单元流水生产布局,减少工序数,创建各个工序的能力节拍均衡和连续生产。
  通过自主循环的“看板”让物料节拍流动起来,使原料、在制品、成品减少,并让生产顺序一致。通过快速换模SMED,减少准备时间,并能实现多品种柔性自动化生产。