林志权
厦门烟草工业有限责任公司，福建 厦门 361026
摘要：排产调度是制造系统的基础，排产调度技术对于提高生产管理水平、节约成本、提高服务质量、增强企业竞争力、获得更高的经济效益具有重要意义。作为混合流程行业的典型代表(卷包车间是离散的，制丝车间是面向流程的)，卷烟企业的生产特点决定了生产过程具有非线性、随机性、不确定性等诸多特点，因此调度问题在数学上是高度耦合的。随着卷烟企业自动化水平的提高，许多企业应用智能调度技术软件为实际生产提供规划和指导。
关键词：烟草加工；柔性；生产调度；智能排产；
建议将不同的排产调度方法和技术有机地结合起来，解决烟草行业的排产调度问题。以某卷烟制造企业为研究和应用背景，分析了烟草排产调度中的工艺流程和约束规则，构建了制丝车间调度的双层架构模型，将排产调度中的约束规则嵌入到算法设计过程中，并给出了算法设计方案。实例表明，该算法能够很好地满足企业制丝生产调度的需要。
一、概述
目前排产调度技术的软件算法主要分为两类:一是通过模拟的方式模拟几种排产调度策略，通过生产调度人工选择最优排产调度策略；其次，基于现代图论的思想，对卷烟生产线的工艺流程进行抽象建模，从而优化排产调度。然而，随着“分组加工”这一特色工艺的广泛应用和订单生产的要求，柔性加工线使得生产排产调度变得非常复杂。上述算法不能满足灵活的排产调度目标和实时排产调度的需要，导致实际排产调度仍由人工经验完成。有限的人力难以保证协调平衡的准确性，影响卷烟生产线的生产率，不利于企业生产成本的控制。因此，迫切需要对烟草企业柔性生产调度进行深入研究。提出了柔性烟草生产线调度算法的新思路，即通过双向调度技术与产品优化组合技术的有机结合，将调度中的约束规则嵌入到算法设计过程中，通过混合算法的应用实现柔性烟草生产线的自动调度，从而实现生产线的均衡加工和连续生产，有效控制生产成本。
二、排产规则和约束条件
烟草的加工过程不同于一般的机械产品。在烟草生产过程中，由于其特殊技术的要求，生产过程中有许多规则和约束。这些规则和约束中，有些必须遵守，有些必须尽可能满足，这是安排生产时必须考虑的。烟叶仓储能力约束:所有品牌下的烟叶总库存不能超过整个箱式烟叶仓储仓库的仓储能力。品牌名加工优先级约束:生产线从一种规格切换到另一种规格时，切换成本取决于切换顺序，从高规格切换到低规格时，切换成本最低。设备加工能力约束:在工艺段生产设备的仿真模型中，每台生产设备都有一个额定的加工能力，其日加工能力要满足工艺段的工作时间。平行生产线的均衡生产约束:对于平行生产线，加工时间要同步，以降低能耗。缓存容量限制:在制品在每个工序和时间段的缓存容量不能超过库存容量限制。缓存时间约束:在制品的缓存时间不能超过库存时间限制。工艺路径约束:为某些产品指定加工设备和路径。先进先出(FIFO)原则。
三、算法模型的设计
1.排产建模。烟丝的生产加工过程具有复杂性和高灵活性的特点，属于间歇式批量加工过程的范畴。生产过程中同时存在离散决策变量和连续决策变量，系统包含连续过程变量，如物流的连续变化；它还包括离散的过程变量，如生产方案的切换和随机事件的引入，所以生产过程本质上是一个混合动态系统。由于许多约束条件，调度算法已经成为一个非常困难和不确定的问题。选择数学规划、遗传算法、神经网络算法和启发式规则算法的混合优化算法作为柔性丝线调度算法。算法模型设计为双层架构，上层是以数学规划算法为主体，嵌套一些神经网络算法的调度优化模型；下层是以遗传算法为主体的仿真模型，其中嵌入了一些启发式规则。模型架构如图1所示。
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图2算法模型架构图
上层优化模型主要对调度期的宏观生产策略进行决策，如生产品牌名称的收集、批量、品牌名称加工顺序等。优化模型控制的目标是在生产条件、原材料供应、产品规格要求和数量要求的约束下，降低生产过程的成本。上层模型没有描述批量产品在生产线上的加工细节，比如分组模块在并行生产线上的分布，物料进出存储柜等。算法中嵌入了部分神经网络算法，通过阈值激活函数实现产品优化和组合生产的策略，实现同品牌名称的连续集约化生产。下级仿真系统根据启发式规则和各种约束条件，通过遗传算法优化，进行详细的产品加工方案规划，如生产线中各模块的分配、加工顺序等。下级系统的产品加工计划会反馈给上级系统，优化模型会根据新的信息重新计算，并将结果传递给下级系统。在最后的迭代之后，系统得到处理执行计划。
2.算法描述。制丝线的排产调度设计以卷包车间的连续生产为主要目标，根据卷包车间的机器工单和成品烟库存确定制丝生产批量作业的需求计划。同时要注意批次的执行顺序。只有顺序合理，才能保证卷包生产的连续性，提高设备的有效运转率。在柔性制丝线调度算法设计过程中，“拉”和“推”是并行的:根据市场订单需求，拉动卷包作业计划，形成烟草仓库需求计划，通过动态库存算法设计，得到具体的制丝作业需求计划集；制丝生产线作业计划采用自动化生产调度的“推”法，遵循制造资源动态重组、设备能力平衡等原则。根据生产工艺顺序进行整体优化组合。自动调度算法的流程步骤如下:（1）环境数据信息的准备。读取并存储相关环境数据信息，包括设备、材料、时间、策略等相关场景数据，以及制丝、卷包调度周期对应的工作日等调度参数设置信息。当天读入制丝线初始状态空间，包括制丝线储叶柜、混配柜、烟仓的当前容量，工艺段与柜体的对应关系，品牌与制丝线的对应关系等。（2）制丝作业的需求计划和调度。首先计算卷包分组计划表，然后得到烟丝的日需求计划(pi)，定义为P=(V，k，n)，其中V为卷接机日产能，k为万丝消耗率，n为开松数。从排产时间开始，经过Tt时间后到库存烟草消耗结束，则:
公式中，Q0为烟草库存，因此对库存维护时间t进行排序，库存维护时间越短，优先级越高。其次，优化产品品牌名称组合。定义产品优化组合函数c (t) = ψ [θ (t)]，判断每个品牌名称在时间t的当前实际烟草存量Qk，当品牌名称的当前实际烟草存量Qi达到阈值θ i时，对生产品牌名称进行组合优化，最终确定一套岗位需求计划。设定各品牌烟仓常规库存齐，通过松弛变量(Qiu、Qid)来软化品牌库存刚性限制。定义Hi(t)=［Qiu(t)Qid(t)］，系统依据Hi(t)以及目前实际烟丝库存量Qk，得出制丝线作业需求计划的集合Ｒ，Ｒ=(p，n)，其中p为生产牌名，n为批次数量。（3）制丝作业计划排程。系统自动按照片烟加工工段-叶丝干燥工段-掺兑加香工段的顺序安排生产。首先读取生产线运营需求计划的集合R，利用品牌转换成本、资源分组、均衡生产、工时约束等规则进行生产调度。从而得出片烟处理段排产计划集∑Y1(p，n);其次，读取片烟处理段排产计划集∑Y1(p，n)，调用工艺路径约束、并行生产线效率约束、工时约束、FIFO等原则进行排产，从而得出叶丝干燥段排产计划集∑Y2(p，n);三是读取叶丝干燥线排产计划集∑Y2(p，n)，按照工时约束、FIFO等原则进行排产，从而得出掺兑加香段排产计划集∑Y3(p，n)。最后根据生产成本极小化原则进行寻优，若不满足目标则进行迭代重排，最终得出制丝线日作业计划Y1(p，n)、Y2(p，n)、Y3(p，n)。
总之，企业柔性制丝线的自动排产是一个难点。本研究将混合算法用于调度排产的研究和实践，解决了一些单一技术方法的缺陷。实现了智能排产、排产结果的高效性和生产成本的节约，为今后制丝线排产系统的进一步研究提供了一种新的思路。
参考文献：
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