需求不確定環(huán)境下可調(diào)整產(chǎn)能的混流裝配線平衡研究.pdf

1、混流裝配線（以下簡稱混裝線）能同時(shí)裝配多種型號的產(chǎn)品，因此被廣泛的應(yīng)用于汽車、家電和消費(fèi)電子等行業(yè)，以滿足多樣化的顧客需求。裝配線平衡是產(chǎn)線設(shè)計(jì)的核心決策，它決定各工作臺的任務(wù)分配，直接影響裝配線的效率和成本。此問題有超過50年的研究歷史，現(xiàn)有研究中幾乎都是按固定產(chǎn)能，或者說按預(yù)計(jì)的生產(chǎn)需求來設(shè)計(jì)裝配線的。然而在實(shí)際中，為應(yīng)對瞬息萬變的市場需求，企業(yè)經(jīng)常需要調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，改變裝配線的生產(chǎn)任務(wù)。當(dāng)實(shí)際的生產(chǎn)需求偏離設(shè)計(jì)值時(shí)，裝配線可能無法

2、達(dá)到設(shè)計(jì)的生產(chǎn)效率，偏離較大時(shí)，可能還須進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整措施（例如加班，臨時(shí)工等）才能滿足生產(chǎn)需求。調(diào)整發(fā)生的頻率和產(chǎn)生的額外成本受到需求波動的程度和初始平衡方案的影響，但是這些因素在現(xiàn)有平衡研究中極少考慮，從而導(dǎo)致生產(chǎn)成本的低估。
　　為彌補(bǔ)這種缺陷，本文研究了不確定環(huán)境下的混裝線平衡問題，混裝線可以采取一些產(chǎn)能調(diào)整措施以應(yīng)對需求的變化。通過在平衡階段就考慮后續(xù)產(chǎn)能調(diào)整的便利性和成本，可以降低在產(chǎn)線在不確定需求環(huán)境中長期運(yùn)行的平均

3、成本。本文討論了三種產(chǎn)能調(diào)整措施，針對不同的措施分別研究了相應(yīng)的產(chǎn)線平衡問題，主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)歸納如下：
　　1.研究了使用備用多能工調(diào)整產(chǎn)能的混裝線平衡問題。使用多能工是應(yīng)對工作臺負(fù)荷過載最常用的方法之一，在企業(yè)實(shí)踐中也很常見。許多混裝線排序問題的研究已討論了這種方法，但還沒有研究討論它對混裝線平衡的影響。備用多能工扮演一個產(chǎn)能緩沖池的作用，他們平時(shí)只少量或不參與裝配作業(yè)，當(dāng)有工作臺發(fā)生負(fù)荷過載時(shí)他們才去協(xié)助裝配。與普通工人不同

4、的是，多能工能幫助多個工作臺，工資更貴。決策者需要決定裝配線使用的普通工人和備用多能工的數(shù)量、以及各工作臺的任務(wù)分配，以滿足任意情境的生產(chǎn)需求。本文以最小化總?cè)斯こ杀緸槟繕?biāo)建立了該問題的數(shù)學(xué)模型，根據(jù)問題特點(diǎn)，提出了一種遞歸算法計(jì)算給定普通工人數(shù)量時(shí)過載工作量的下界。在此基礎(chǔ)上，給出了全局成本下界的估計(jì)方法。本文提出了一種啟發(fā)式算法快速尋找近似最優(yōu)解，并以此為上界，設(shè)計(jì)了分支定界與記憶(BB&R)算法精確求解該問題。本文基于 SALBP

5、-1標(biāo)準(zhǔn)算例庫(http://alb.mansci.de/)隨機(jī)生成了500個算例以驗(yàn)證算法有效性，計(jì)算實(shí)驗(yàn)表明，算法能在60秒內(nèi)獲得并驗(yàn)證其中406個問題的最優(yōu)解，對未能驗(yàn)證最優(yōu)性的94個算例，獲得的解距離下界的平均偏差為5.17％。數(shù)值實(shí)驗(yàn)還比較了固定產(chǎn)能和允許產(chǎn)能調(diào)整的成本，結(jié)果表明使用備用多能工能夠?qū)崿F(xiàn)平均幅度為5%左右的成本改善，但多能工難以隨時(shí)雇傭的特點(diǎn)限制了這種方法的適用范圍，只有小部分具備特定特征的算例會采用這種產(chǎn)能調(diào)整

6、方法。
　　2.研究了通過加班調(diào)整產(chǎn)能的混裝線平衡問題。加班是企業(yè)實(shí)踐中最常用的臨時(shí)改變產(chǎn)能的方法，但還沒有研究考慮允許加班對混裝線平衡方案的影響。加班獲得的額外勞動時(shí)間可臨時(shí)提高混裝線的生產(chǎn)能力，但加班需要支付更高的工資，且最大加班時(shí)間受法律限制。決策者需要決定使用的工作臺數(shù)量、各工作臺的任務(wù)分配和各情境下的加班時(shí)間，以滿足每個情境的需求，并最小化平均每天需支付的總工資。本文建立了該問題的數(shù)學(xué)模型，分析了問題的若干性質(zhì)，提出了計(jì)

7、算全局成本下界的迭代算法。之后，利用下界計(jì)算方法，提出了啟發(fā)式算法和 BB&R算法來求解本問題。對500個算例的計(jì)算實(shí)驗(yàn)表明，BB&R算法能在60秒內(nèi)精確求解其中408個，對未能獲得最優(yōu)的92個算例，獲得的解離下界的平均偏差為2.67%。數(shù)值實(shí)驗(yàn)還比較了固定產(chǎn)能和允許產(chǎn)能調(diào)整的成本，結(jié)果表明，絕大多數(shù)算例都能夠通過加班實(shí)現(xiàn)較明顯的成本改善，平均改善幅度隨著需求波動程度增大而增大，但即便需求變化不超過20%，成本改善的幅度也超過9%。

8、r>　　3.研究了通過增減工人數(shù)量調(diào)節(jié)產(chǎn)能的混裝線平衡問題。Simaria等(2009)[3]研究了 U型線常見的一種產(chǎn)能調(diào)節(jié)方法：不移動設(shè)備位置，通過改變工人數(shù)量和每個人的任務(wù)分配來應(yīng)對需求的變化。本文討論了這種方法在直線型混裝線中應(yīng)用：保持任務(wù)順序不變，通過重新劃分工作臺邊界的方式改變工作臺數(shù)量。決策者需要決定任務(wù)順序和各情境的工作臺劃分，以減少各情境使用的工作臺數(shù)量的平均值。本文對此問題建立了數(shù)學(xué)模型。分析了給定序列下最優(yōu)工作臺劃

9、分的性質(zhì)，給出了下界的計(jì)算方法，然后提出了基于位置交換的局部優(yōu)化方法，并將之嵌入到單程啟發(fā)式算法中，最后提出了BB&R精確算法。對500個算例的計(jì)算實(shí)驗(yàn)表明，BB&R算法獲得了308個問題的精確最優(yōu)解，192個未驗(yàn)證算例與成本下界的平均偏差為4.05%。數(shù)值實(shí)驗(yàn)還比較了固定產(chǎn)能和允許產(chǎn)能調(diào)整的成本，結(jié)果表明，絕大多數(shù)算例都能夠通過通過增減工作臺數(shù)量減少所需人工成本，成本改善幅度隨著需求波動程度增大而增大。當(dāng)需求波動超過50%時(shí)，這種方法