本文選題：生產(chǎn)車間　切入點(diǎn)：瓶頸辨識　出處：《新疆大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：現(xiàn)代生產(chǎn)車間生產(chǎn)模式趨向于柔性化生產(chǎn),生產(chǎn)訂單多為小批量多品種,生產(chǎn)過程和生產(chǎn)環(huán)境也越來越復(fù)雜,復(fù)雜的生產(chǎn)過程和生產(chǎn)車間中存在諸多不確定因素使得瓶頸辨識愈加困難。針對生產(chǎn)車間生產(chǎn)過程中的瓶頸辨識問題,將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論引入到生產(chǎn)車間生產(chǎn)過程,根據(jù)生產(chǎn)車間的工作特點(diǎn)、資源流動、工藝約束、信息流動和人員配置等特征,采集數(shù)據(jù)并提取關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)車間生產(chǎn)過程的網(wǎng)絡(luò)化數(shù)學(xué)描述。針對生產(chǎn)車間生產(chǎn)過程多擾動因素,將生產(chǎn)車間生產(chǎn)過程多擾動因素進(jìn)行分類細(xì)分,依據(jù)層次分析法、專家打分法、模糊評判法等方法對生產(chǎn)車間生產(chǎn)過程中的擾動因素進(jìn)行分析與評價。定義擾動因素強(qiáng)度,構(gòu)建擾動因素強(qiáng)度矩陣,實(shí)現(xiàn)對擾動因素的度量,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和專家打分法構(gòu)建狀態(tài)概率轉(zhuǎn)移矩陣,基于馬爾科夫方法預(yù)測關(guān)鍵擾動因素,依據(jù)擾動因素發(fā)生概率對關(guān)鍵擾動因素實(shí)施重點(diǎn)管理與監(jiān)控。在擾動環(huán)境下,充分分析擾動因素的作用機(jī)理,建立貼近車間生產(chǎn)實(shí)際的傳播動力學(xué)模型,分析擾動因素對生產(chǎn)車間生產(chǎn)過程的影響機(jī)制,建立擾動環(huán)境下生產(chǎn)車間瓶頸識別與預(yù)測模型。根據(jù)生產(chǎn)車間的工作特點(diǎn)、資源流動、工藝約束、信息流動和人員配置等特征,構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)車間生產(chǎn)過程的網(wǎng)絡(luò)化數(shù)學(xué)描述,選取定義網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計參數(shù);對擾動因素進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,選取單一擾動因素,構(gòu)建該擾動因素在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的作用機(jī)理,建立CML(耦合映像格子)的生產(chǎn)車間節(jié)點(diǎn)狀態(tài)預(yù)測模型,分別對擾動發(fā)生前后節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的對比及擾動對節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的預(yù)測分析,構(gòu)建基于節(jié)點(diǎn)狀態(tài)與網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)的瓶頸判定機(jī)制,依據(jù)瓶頸判別機(jī)制動態(tài)預(yù)測瓶頸節(jié)點(diǎn),并進(jìn)行瓶頸的多態(tài)性分析。最后基于ARENA仿真軟件結(jié)合車間實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模型的準(zhǔn)確性與合理性。為企業(yè)提高生產(chǎn)效率、減少資源浪費(fèi)、制定生產(chǎn)計劃、生產(chǎn)調(diào)度、企業(yè)管理等提供了理論依據(jù)。
[Abstract]:The production mode of modern production workshop tends to be flexible, the production order is mostly small batch and variety, and the production process and production environment are becoming more and more complex.It is more difficult to identify the bottleneck due to the complex production process and many uncertain factors in the workshop.Aiming at the bottleneck identification problem in the production process of production workshop, the related theory of complex network is introduced into the production process of production shop. According to the characteristics of the workshop, such as working characteristics, resource flow, process constraints, information flow and staffing, etc.The data are collected and the key nodes are extracted, and the complex network model is constructed to realize the networked mathematical description of the production process in the workshop.In view of the multi-disturbance factors in the production process of the workshop, the multi-disturbance factors in the production process of the workshop are classified and subdivided, and according to the analytic hierarchy process, the expert scoring method is used.The disturbance factors in the process of production are analyzed and evaluated by fuzzy evaluation method.The intensity of disturbance factor is defined, the intensity matrix of disturbance factor is constructed, the measure of disturbance factor is realized, the state probability transition matrix is constructed according to historical data and expert scoring method, and the key disturbance factor is predicted based on Markov method.The key disturbance factors are managed and monitored according to the occurrence probability of disturbance factors.In the disturbed environment, the mechanism of disturbance factors is fully analyzed, the propagation dynamics model close to the actual production of workshop is established, and the influence mechanism of disturbance factors on the production process of workshop is analyzed.The bottleneck identification and prediction model of production shop under disturbed environment is established.According to the working characteristics of production workshop, resource flow, process constraint, information flow and personnel allocation, a complex network model is constructed to describe the production process of the workshop, and the network statistical parameters are selected and defined.The disturbance factor is modeled mathematically, the single disturbance factor is selected, the mechanism of the disturbance factor in the network system is constructed, and the production shop node state prediction model of the CML (coupled Mapping Lattice) is established.The comparison of node state before and after disturbance and the prediction analysis of disturbance on node state are carried out respectively, and the bottleneck judgment mechanism based on node state and network characteristic parameters is constructed, and the bottleneck node is dynamically predicted according to bottleneck discriminant mechanism.The polymorphism of bottleneck was analyzed.Finally, the simulation experiment based on the ARENA simulation software combined with the actual production data of the workshop is carried out, and the accuracy and rationality of the model are verified by the simulation experiment.It provides theoretical basis for improving production efficiency, reducing waste of resources, making production plan, production scheduling and enterprise management.
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TB497

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本文編號：1730298