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1、物流中心设计与运作结业报告姓名：赵晓君组别：第七小组学号: U201016046目录1.公司背景简介21.1.发展概况31.2.公司产能及产品格局31.3.公司的物流业务42.研究方法42.1.国内外主要研究方法42.2.本文研究方法63. 问题界定63.1. 汽车冲压的 生产特点63.2.该公司冲压线介绍73.3 冲压生产线流程73.4 需要解决的问题73.5 汽车冲压生产调度需求分析84.模型介绍84.1. 模型假设84.2. 符号说明94.3. 数学建模104.4模型求解124.5. 模型分析144.6 模型改进145.仓库布局175.1.各种存储方式的比较175.2.库存区域存储量计算
2、185.3.库存区域布局195.4.布局评价分析226.总结237.参考文献251. 公司背景简介1.1. 发展概况东风本田汽车有限公司成立于2003年7月16日，东风本田汽车有限公司是一家由东风汽车集团股份有限公司与日本本田技研工业株式会社各出资50%共同组建的整车生产经营企业。注册资本2.5亿美元。截止2012年，公司现有员工约7000人，占地面积76万余平方米，建筑面积21.9万平方米。表1 显示的是公司自成立以来每一个年度的销售收入，从这些数据中可以看出公司每年的销售收入都是在增长的，并且几乎每年都在前一年的基础上实现了收入的双倍增长，说明公司发展势头自成立以来一直都很强劲。年份200
3、4200520062007200820092010年销售收入（亿元）20.3249.599.61188.31255270.44341.2. 公司产能及产品格局东风本田汽车有限公司虽然成立时间较短，但是公司成立8年来快速发展，其销售量连续多年来增长率都超过了100%就是一个很好的例证。近些年来，东风本田在国内经历了一个快速发展的时期，公司在不断的发展壮大，产品线也在的不断丰富，其销售网络也开始脱离了广州本田，公司已经建立了具有一定规模的独立的销售网络系统，在国内已经拥有了 256加销售服务店，这些销售系统已经开始逐渐的成熟起来。公司现拥有的研究开发中心己经具备了强大技术研发力量，像一批较为先进的
4、工艺生产车间己陆续建立起来了，如先进的焊装、冲压、涂装、合成树脂、发动机铸造、发动机装配、机械加工和汽车总装等汽车生产和加工车间。其中，总装车间开创了国内生产线技术的先河，其采用了国内首条空中摩擦输送链生产线，这条生产线技术能够实现自动变速传动，可以更为灵活的应用于实际的生产过程当中。而且，这项生产线技术较之一般的生产线技术能耗更小，噪声更低。更为关键的是这条生产线可以实现多种车型混流生产，能够适应公司生产多种类型产品的需要；此外，生产线中所导入电子扭矩控制扳手使得装配扭矩的精度得到了很大的提高。在头 机制造方面，东风本田采购了目前在国际具有领先技术的六连杆单动压机，并且在制造过程中实现了全自
5、动连线，这种连线技术全程由机器人来完成，而不需要人工的操作，大大的提高了生产水准和生产效率冲压车间也同样是引进了国际先进的“1+3”的压机配置技术，使得冲压的工艺技术得到了非常大的提升。同时，为了有效保证品质，在车间中还配备了新式的清洗设备，这种设备能够实现在线清洗，而不再是离线的人工清理。东风本田拥有的合成树脂车间也与近些年投资配备了三台成型机，这种成型机是世界上最高速的成型机，可以实现高品质高节拍成型。此外，东风本田还具备了车身总成生产线(GM2)，这种生产总线技术具备在线检测功能，而且还可制造更高刚度和精度的车身，另外悍装车间还建成了以机器人自动悍接和工件自动搬送等技术为核心的自动化柔性
6、生产线，这种生产线最多可实现七种机型混流生产。 在新产品的研发方面，公司从一开始就关注与中高端产品，公司先期导入Honda CR-V (思威)运动型多功能车；在2006年4月，公司又导入了 CIVIC (思域)，作为Honda的主要车型；2009年7月，东风本田发布了思铂睿 (SPIRIOR)这款高端运动型轿车。本文研究的是思域车型冲压生产线，所以重点介绍思域汽车。2006年4月，导入的CIVIC（思域），作为Honda的主要车型，已在世界上超过160个国家和地区销售，累计销售超过1600万辆，成为Honda单一车型中最畅销的产品。其搭载的新开发的1.8 Li-VTEC发动机具备相当于2.0
7、L级别发动机的动力性能的同时，实现了相当于1.5 L级别的发动机的油耗。2007年11月19日思域混合动力车（CIVIC Hybrid）隆重上市。经过清华大学和本田合作进行的试验结果表明，它比常规汽油节省36%-41%，综合节油效果为38% ，体现了绿色产品的内涵。1.3. 公司的物流业务 公司在物流业务上的投入不断增加， 原有的物流人员也已经不能胜任如此繁重的物流业务。在各方原因的驱使下，公司考虑将物流业务外包，而将精力集中于核心业务的发展上。武汉东本储运有限公司就是在这样的背景下应运而生的。武汉 东本储运有限公司成立于 2004 年初，现有员工 800人。该公司是由中国东风汽车进出口有限公
8、司、日本株式会社本田运输公司，本田技研（中国）投资有限公司以及上海神越实业有限公司在2004 年共同组建的一家专业物流公司，主要为东风本田汽车有限公司提供零部件调达运输（采购物流），厂内零部件配送（生产物流）、整车运输（销售物流） 、机备件储运（售后物流） 等全方位的物流服务。2. 研究方法2.1. 国内外主要研究方法对于生产调度问题的建模与求解，一直是理论界的热点。许多生产调度问题早已经被证明是非确定性多项式，即NP难题，即使是一些小规模的调度问题，也是很难得到最优解的。因此，对于生产调度问题的研究，在理论和实际应用中都有很大的价值。现有的调度问题的解决方法大致分为以下几种。（1） 基于运筹
9、学的方法这种方法大多针对传统的调度问题，即研究如何在m台机器上安排n个job的处理顺序和处理时刻以使某个目标函数最小。而解决传统的调度问题，议案采用的是混合整数线性规划或者动态规划的方法来求解，只适用于较小规模的调度问题，但由于生产调度是一类组合优化问题，随着问题规模的扩大，会发生组合爆炸，以致该法很难用来求解大规模的调度问题。（2） 基于启发式规则的方法启发式调度方法就是将人们在生产实践中所总结、提炼出的很多行之有效的经验和规则应用于调度问题中，其本质为按照规则从尚未调度的工序的字迹中选择一个工序进行调度，知道所有的工序都被调度为止。启发式算法由于其计算复杂度低，易于实现，因此被广泛应用于动
10、态实时调度系统中，但其主要缺点是求出的解不一定满足所有的约束条件，并且无法确定解的优劣。（3） 控制理论方法随着OPT、TOC约束理论的发展，控制论的方法比较适合定量地定义基本的问题，但没有形成一套有效的调度模型表达，分析设计的技术。其缺点是：模型的描述能力有限，建模时不得不对真实环境进行大量简化，求得的最优解的时间随着问题的规模增大而呈指数规律增加。因此也只适合对小规模系统的求解。（4） 系统仿真方法大多数制造系统非常复杂，很难用一个精确的解析模型来进行描述和分析，而通过仿真模型来收集收集，即可对系统进行性能、状态方面的分析，从而对系统采用合适的控制调度方法。基于仿真的方法不单纯追求数学的描
11、述，求其是离散系统方针，侧重于对系统运行中的逻辑关系的描述。仿真技术不仅能对生产调度方案进行评价与选择，分析系统的动态调度性能。而且能够选择系统的结构参数。（5） 基于DEDS的解析模型法由于制造系统是一类离散事件系统，因此，可以用研究离散事件系统的方法和解析模型来探讨生产调度问题，例如QN、极大代数法、动态规划法等。（6） 具有计算智能的局部搜索法具有智能优化的方法包括：遗传算法、神经网络、模拟退火等，通过模仿自然界中的一些机制来寻求问题的最优解或者近优解。这些优化算法对问题模型的要求不高，往往能够利用一定的机制跳出局部最优，收敛到全局最优。（7） 组合算法由于各种调度算法在不同程度上都存在
12、一定的优缺点，除了传统组合的启发式规则外，近来人们开始把各种近似算法的组合应用研究作为热点，以弥补各自的缺点，发挥各自的优势，达到高度次优解。目前，各种算法的组合应用已经成为解决优化调度问题的很有前途的方法。2.2. 本文研究方法（1） 文献研究方法，当今社会的一切研究都是在过去研究的基础之上所进行的。文献不仅能提供当下研究所需要的己有研究成果和相关材料，更重要的是它还可以为本文的研究提供整体的思路和分析视角；（2） 定量分析法。我们在冲压生产线中安排生产批次、换线频率、仓库布局、储位分配等都是通过建立数学模型求解，计算出具体的数值，结果具有科学性和可行性。（3） 经验总结法。在进行研究时，一
13、些资深的研究者往往在相关问题上进行了大量而深入的研究，这些研究者的意见对我们现在的研究具有非常重要的指导意义。本文在具体运用分析方法的时候， 借鉴前人的研究经验，提出可供借鉴的战略观点和经验参考的方法。 3. 问题界定3.1. 汽车冲压的 生产特点汽车件冲压生产属于成批轮番生产组织方式，即按需求量将零件分批，生产某种汽车冲压件是流水生产，通过更换工模夹具和操作工艺程序来进行生产。其生产特点主要是：（1） 一条汽车冲压生产线在一个投料周期内以一定的批量生产多种冲压件，通过更换模具实现轮番生产，整个汽车冲压生产过程是批量生产，且品种具有多样性。（2） 在生产不同零部件的时候一般需要更换模具，冲压件
14、生产时的调整时间主要是模具的更换调整时间。每一道工序基本上是一次冲压成型。3.2. 该公司冲压线介绍（1） 只有一条生产线，属于单线生产；（2） 生产零部件总共有22种，但是由于有的零件形状相同，可以一次冲压2件，所以计算生产能时按照15种零部件，但计算库存面积时仍然按照22种零部件实际数量；（3） 根据订单生产，需求钢板数量随机可变；（4） 生产方式：边生产边消耗；（5） 生产需求不确定，必须留有一定库存，但库存区域有限，不能够一次性生产大量的各种冲压件部件存放在库存区域等待使用；（6）冲压一个部件经过四道工序共6秒，每个零件消耗速率为45秒/件；3.3 冲压生产线流程 安排部件入库（先进先
15、出，定位存储）部件到达优化库存区 调拨部件至线边库存区（部件消耗）消耗需求到达3.4 需要解决的问题（1） 减小生产周 期内每种冲压件部件的批次 ，使得模具更换次数最少；（2） 对2000平米的仓库布局进行规化，在满足先进先出和通道通行能力的前提下，最大化仓储面积，对每种零部件规划相应的存储面积；（3） 产能要满足 500台/天；（4） 冲压产生的库存不能超过可用存储面积，生产要满足下游焊接车间的需求，生产不能停线；（5）不同型号的部件不可合并存放与同一空容器，并且不同批次的部件不可以存放 在同一个容器中；3.5 汽车冲压生产调度需求分析 生产效率是评价一个企业生产经营活动效率的一个主要综合指
16、标，它是可以用来衡量一行业内各个企业或统一企业不同时期的生产水平，同时生产效率是降低成本的重要因素，因此生产效率的问题是每一生产车间所需求的问题，如下图所示的是影响整个冲压车间的生产效率：由上图可以看出，调度形成设备空档时间及更换模具频次是影响生产效率的重大因素，这个可以通过生产调度来优化，减少设备空档时间与跟换模具时间来提高单条生产线的生产效率。所以本文从减少更换模具频次方面来提高生产效率。4. 模型介绍4.1. 模型假设汽车冲压车间生产属于成批轮番生产组织方式，即按需求量将零件分批，通过更换模具和操作工艺程序来进行生产。其生产特点主要是：品种多样性，同工序零件重复和生产轮番性。1在传统的生
17、产模式中，汽车冲压车间的调度问题主要依靠调度人员的经验调度，一般难以把握全局，同时兼顾物流和生产。为了解决这一问题，我们建立了数学模型对调度问题进行求解，期望在一定的条件下得出最优的生产周期和生产批量以及零部件生产批量的排序。为了更清晰的描述我们所要解决的问题，我们对汽车冲压生产的实际情况作了一些假设。假设条件如下：（1）只生产一种车型（2）不同零部件的换模具的时间相同且固定，为2.5min/每次（3）安全库存为一天的产能，现有产能为500台每天（4）原料充足，下料时间忽略不计（5）工人数量、容器数量、运输工具均充足，不会对生产造成限制（6）生产工序一道完成，且生产线能生产所有零部件（7）生产
18、周期内，生产线无空闲时间4.2. 符号说明模型所用到的符号及意义如下表：N零部件的种类数每种零部件的安全库存，在生产周期内，每一种零部件可能达到的最大库存，表示每一种产品的安全库存，零部件i的消耗速率，零部件i的生产节拍，零部件i的换模具时间，T周期时间长度零部件i一个批次的生产时间零部件i的容器可容纳数量零部件i的容器的最大库存数4.3. 数学建模首先不考虑批次问题，即在一个周期内，各零部件只生产一次。Max 注：表示向上取整S. T.， （1）， （2）， （3）， （4）其中式(1)表示零部件i的最大库存量为生产完其批次的时刻；式（2）表示任何时刻，零部件的库存都必须大于安全库存；式（3
19、）表示周期达到均衡，即零部件的消耗量等于生产量；式（4）表示任何时刻零部件的存放量必须小于最大库存。根据题目所给条件，零部件消耗速率a，零部件生产速率p，零部件换模具时间d以及零部件的安全库存均给定。a=0.0106 件/秒（500台/天） p=0.1667 件/秒 d=150 秒 件用Excel规划对问题进行求解。A 首先建立表格图1-规划求解表格左侧15行表示1-15个批次，分别加工1-15种零部件（零部件不用排序）；Ni表示各零部件容器可容纳零件数；t为决策变量，每批次加工时间；最后两列分别是公式和计算得到的值。B为表格填入数据并输入公式图2-输入已知数据和公式其中Ni、Sn、d、a、p
20、、Xs为常量，由仓库布局计算而得；Xmax（=Xs+(p-a)*t）和最后两列由相应公式计算而得；t为决策变量；T（=sum(t)+sum(d)）为换模具时间和生产时间相加之和；Q（=t*p）为每一批次生产零部件数量。C使用规划求解方案，在其中设置目标单元格、变量单元格以及约束条件图3-规划求解方案设置由于生产速率为6秒/件，所以每一个批次的生产时间一定为6的倍数。在这里，为了缩小决策变量的取之范围，我们用一列取之范围（1-1500）的整数代替决策变量，并在规划求解的约束条件中给出。（见上图）4.4模型求解用演化方式对问题进行求解图4-EXCEL演化求解由于EXCEL运算能力有限，只能给出较优
21、解，以上是通过EXCEL演化方式规划求解30秒钟给出的结果。从Excel求解给出的结果中可以看出，各零部件最优的生产批量全部集中在900-1000以内，得到的各零部件最大库存也大致相等。此时，给出的最优生产周期约为85500秒。图5-EXCEL非线性GRG求解从这里可以看出，若用GRG方法就行求解，EXCEL能给出一解满足所有约束及最优状况，并且对于每一种零部件来说，其生产时间均相等，每一次生产批量约为910件。然而相比演化得出的结果，这个解还不是最优解，但已基本达到最优。4.5. 模型分析模型求解得到结果批次123456789101112131415零部件123456789101112131
22、415生产批量910910910910910910910910910910910910910910910总周期81894最大库存1352对题目进行分析我们可以看出，每一种零部件生产速率和消耗速率均相等，且库存空间也相对足够，能够保证每一种零部件的库存量为1500件左右。这样，各零部件之间除了容器容纳数量不同导致所需容器数存在细微差异外，其他属性完全一致。因而在零部件的生产过程中，不需要考虑零部件的排序问题，也不需要考虑零部件分批次的问题（在一个生产周期内，各零部件的生产数量、批次相等），故在最后得到的结果中，各零部件的生产时间，也就是生产批量一定是相同或相近的。从模型运算的结果来看，也证明了这
23、一点，这也说明模型是有一定的正确性的。4.6 模型改进题目所给的情况只是一个特殊的例子，在实际情况中，汽车冲压车间的调度问题要比这个复杂得多。可能考虑多个品种汽车零部件的混合生产，可能考虑有限的库存面积，可能考虑生产设备的限制，因而在安排生产批次的过程中就会出现排序和分批的问题。为了解决更实际的问题，我们对模型进行了改进。增加考虑了分批、排序的问题，求解得到在一定批次下，汽车冲压车间最佳的调度方案。其中包括零部件的批次、生产顺序、生产时间和一个周期的总时间。通过修改批次的数量，比较各个批次下的最优方案，就可以得出最终的解决方案。在描述下面的模型中，我们还要增加或修改几个变量。K批次数量0-1变
24、量，表示第k批次生产第i种零部件，表示第k批次生产第i种零部件所用时间，若未生产则为0（因为一个批次只能生产一种零部件）表示在第k批次，换i模具所用时间，若未换模具i则为0（因为一个批次只用换一次模具）周期开始前，每一种产品的初始库存，模型建立如下：Max 注：表示向上取整S. T. （1）对均成立 （2）对均成立 （3） （4）对均成立其中式（1）表示在任何时候，即在每一次生产零部件i的前一刻，零部件i的安全库存总是大于其安全库存；式（2）表示生产线的均衡状态，即在一个周期内，每种零部件的消耗量等于其生产量；式（4）表示任意批次的生产量不能大于对应生产的零部件的最大可存放容器数目。同样，针对
25、题目所述得情况，设定已知变量，我们对这个模型用EXCEL进行求解。a=0.0106 件/秒（500台/天） p=0.1667 件/秒 d=150 秒 件 件同样用上述方法进行求解，但是表格的设置及约束条件略有变化。由于涉及到批次和排序问题，此处的决策变量添加一个值为0-1的20*15的矩阵。表示第几个批次生产了那种零部件。图6-规划求解表格设计（考虑批次和排序）上图包含了求解得到的结果。在第二列可以看出，部件的生产顺序已经打乱，即模型对部件重新进行了排序。在求解的过程当中，我们发现由于决策变量数量过多，以及生产时间t的取之范围过大，模型在短时间内并不能给出最优解。我们开始设定求解时间为30秒，
26、模型给出的结果T约为29000；当设定求解时间为60秒的时候，T可以达到48000左右；当给出求解时间为600秒时，T可以达到60000秒左右。我们认为若时间充裕，演化模型能给出一个不断接近最优解的值。由于EXCEL求解能力有限，用规划求解的方式并不能为该模型做给出一个有效的最优解。若要进一步研究该模型，可能要用到更专业的模型求解工具，如LINGO等。但是由于时间有限，我们的研究只能达到这一步。尽管在求解上面，改进后的模型还存在一些问题，但是这个模型也已经将很多实际中的问题考虑进去了。例如批次问题，在实验的例子中，我们假定调度批次为20次。在实际解决调度问题时，我们可以不断改变批次得到最优解，
27、再从最优解集中选择一个最优解来确定最后的方案。还比如初始库存问题，若生产车间稳定均衡，一个周期结束后，初始库存应该不变，这样仓库的平均库存可以看作与初始库存有关。修改初始库存，得到最优解，就能将库存成本的因素考虑到模型中去了。5. 仓库布局为了保证冲压线上生产出来的零部件能在缓存库存区进行存放，需要计算缓存库存区能容纳的部件数量，以及在缓存库存区进行合理布局，实现各种部件的存放。5.1. 各种存储方式的比较（a）定位储存定位储存是根据货物的存储量和需求量提前安排好一个专用存储区，当有货物入库时，则将其放在事先指定的专用存储区内。优点:货物的储位可按货物在库内周转次数多少或出入库频率来安排，以缩
28、短出入库搬运距离。可针对各种货物的特性作储位的安排调整，将不同货物特性间的相互影响减至最小。缺点:储位必须按各种货物的最大在库容量进行设计，因此储区空间平时的使用效率较低。（b）随机储存随机储存是指当有货物入库时，根据它的储存量在仓库内随机搜索可以容纳的空间，将其放在该位置，并将该位置记录下来以便将来出库的方便。每一个货物被指派储存的位置都是经由随机过程产生，而且经常可以改变。优点:储区空间的利用率高。缺点:增加了货物出入库管理及清点工作的难度，周转率高的货物可能被储放在离出口较远的位置，增加了出入库的距离。具有相互影响特征的货物相邻储放会造成货物的伤害。（c）分类随机储存分类随机储存是专用型
29、布局策略和随机型布局策略的折衷，所有的储存货物按一定的特性加以分类，每一类货物都有固定存放的位置，而同属一类的不同货物又按一定的法则分配货位。优点:便于畅销品的存取，具有定位储存的各项优点。与定位储存相比，更具弹性。缺点：和定位储存一样。（d）共同储存共同储存允许不同的货物共享相同储位。优点：所需的储存空间及搬运时间更为经济。缺点：管理上较复杂，各种储存方式有着各自的优缺点，在我们设计仓库布局的问题中，由于库存区域是缓存区，物料流动速率较快，为了提高存取的速度，我们考虑采用定位存储方式，给装有不同部件的容器分配固定的位置进行存放，这样便于找到每个部件的位置，且便于优化存取的路径。5.2. 库存
30、区域存储量计算对部件进行编号，为了方便布局，对容器的长、宽进行处理只取一位小数，重新得到的长、宽如下表，然后据此计算出装载每一种部件的容器所占的面积以及各部件所库存区可用区域的比例，如下表：由于每一种部件生产数量一致，设每一种部件生产数量均为X件，可以计算出最终这些部件存储的容器所占据的面积为：x17*2*6.46+x55*2*2.38+x56*2*2.38+x80*2*2.52+x90*2*2.52+x35*2.52+x23*2.52+x60*2.4+x75*2.7+x40*2.08+x160*2.52+x80*2.52+x160*2.52+x130*2*2.52+x52*2*3.23=1.
31、586111*x 考虑到一般的仓库的面积利用率为40%左右，我们假设可用的存储区域面积为800M2，则1.586111*x=800，有X504。而容器最多可容纳3层则可以计算出缓存区可以存放的每一种部件的数量为1512。5.3. 库存区域布局5.3.1一般通道式（a图）和驶入式放置方式（b图）比较：显然b图通道数较少，存取货物从同一侧进出，也即从左到右开始存放货物，也从左到右取用货物，这样可以有更高的存储面积，可以存放更多的货物。在b图中，货物从通道2往靠近通道1处开始逐步摆放容器，而从通道1处开始逐步取用容器，从而可以实现先进先出，也有较高的面积利用率。所以我们在考虑仓库布局时采用的是如图b
32、中的存放方式。（a图）（b图）5.3.2 问题三仓库布局解决方案对可以放在同一种容器的零部件进行合并后有15种容器区域，布局设计思想为：给每一种容器分配一个区域，再对这每个区域又划分为A，B区，A区用来存放先生产的部件，B区用来存放后生产的部件，而取用部件的时候，则先取A区的部件，然后取用B区的部件，这样便可以实现先进先出。在仓库布局的时候，先考虑单层，为提高仓库的利用率，在分给每一个容器区域内采用驶入式货架的方式，放置容器。按照可用区域面积为800M2来放置.按照单层放置各部件各500个，即上表中最后一列显示的各容器放置数，然后分配出各容器区域的面积，如下图所示：图示说明：红色区域为通道，按
33、照通道为4M来算，为了方便存取和叉车的行走，给每一种容器所分配的区域周围保证至少有3条通道。货物基本上按照从左侧到右侧开始存放，并且取用也是按照从左到右开始取用。最后通过给每个容器划分区域来看，可以得到存放的容器数为：编号部件名所放置容器数（按3层计算）编号部件名所放置容器数（按3层计算）1SPO R1747SUN ROOF66SPO L8FR FLOOR242FR DOOR SKIN R549RR FLOOR 21FR DOOR SKIN L10HOOD SKIN363RR DOOR SKIN R5411HOOD FRAME9RR DOOR SKIN L12T/L SKIN184FR DOO
34、R PNL R3613T/L FRAME9FR DOOR PNL L14RR INNER R245RR DOOR PNL R36RR INNER LRR DOOR PNL L15FR FENDER R606NOR ROOF42FR FENDER L对仓库进行扩建后，区域面积扩充后，为了提高仓库面积利用率，在两个区域分开放置不同种类的容器。布局如下：其中库区1放置的容器有：1,6,10,15.库区2放置的容器编号为2,3,4,5,7,8,9,11,12,13,14.（库区1）（库区2）5.4. 布局评价分析（1） 现有的布局并不是一个最优的方案，仅仅是一种可行的方案。我们并没有对布局进行优化。如
35、果要优化需要涉及编程，要采用遗传算法等比较高级的算法来解，而这部分我们并没有做。（2） 现有布局中的通道数基本上均设置为4M，与题中所要求的叉车主通道数为6M不符。并且图中设置的通道的拐角处较多，这不符合仓库设计的原则。6. 总结报告首先介绍了目前针对汽车冲压间的调度问题的一些解决方案，如何在生产周期固定的情况下，减少换模次数，来延长生产时间，获得较高的生产效率。这在一定程度上为我们建模提供了思路，但是也有区别。在我们求解的模型中，分了两种不同的方式：第一种是不分批次，按照给定的条件，各个零部件的生产差异是极小的，没有明显的不同或者是标志性的区别，尤其是生产时间都为6秒，所以优化换模次数的空间
36、有限，而这也使得问题变得极为简单。为了满足生产需要，每一种零部件最少要生产一个批次，那么总体来看，则至少要生产15个批次，虽然有22个零部件，但有7个为对称的，对称零部件可以一起生产。这样只要保证随着零部件的生产和消耗，库存始终保持在安全库存以上，最大库存以下就好，这样在一个固定的周期类可以算出每个批次，最多可以生产出多少个零部件，我们的测算结果为910件，与实际情况还是比较接近的。而且按照此种方式建模，利用EXCEL规划求解的结果，各批次的生产数量都是相近的，这与之前的猜想是一致的。第二种则是分批次求解，分批次求解的关键是把生产周期调整为可变的，但我们给了一个上限值，避免求解无限地膨胀，然后
37、通过调整批次量，来求解第几个批次生产什么零部件。由于EXCEL求解能力有限，未能得到最优化的解，但通过不断地尝试后，可以得到较优解。分批次求解在一定程度上，可以使原来的工作流程更加优化，工序结构更加合理。仓库布局从某种意义上来说与汽车冲压间的调度问题还是存在一定的关联度的，如何保证仓库留有足够的存储空间，而且在不能降低原有的生产效率的情况下，为生产线的产品提供最好的仓储服务。根据我们查阅的资料得知，现在的仓库利用率都不高，有的甚至只有20%，这在工业生产中是存在很大的问题的。针对W物流公司与D公司之间的生产调度，我们认为其零部件存储仓库的利用率为40%，即假设有40%*2000=800平方米的
38、存储空间，这对模型来说是非常重要的一个约束，为模型求解提供了最有效的约束机制。优化换模具的次数，是汽车冲压间的调度中一个具有现实意义的问题，我们通过仓库有效利用面积的限制，以及最大库存、最小库存之间的调节，为生产批次提供了一个简单的方案。其一，是不分批次，问题得到了简化，在800平方米的存储面积下，得到910的批次生产量；其二，分批次求解，改变了生产周期固定的约束条件，但求解过程过于复杂，没能得到最优解，但可以得到较优解。通过以上的工作，对于最小化更换模具次数的问题，我们找到了一定的探索方向，但也存在瑕疵，以下是我们对方案的总结性评价。A 模型求解优点：模型的约束条件比较贴近现实，易于理解和分
39、析，考虑到了库存面积的限制，以及最大库存和安全库存。同时，考虑到了两种不同的情况，分别计算了不分批次和分批次下的生产量，以及生产周期的变化缺点：没有考虑的因素很多，比如零部件的承装容器，换模工的操作时间，以及生产事故的修正概率等问题，主要是因为已知的条件中各个零部件的差异性不大，没有其他合理的约束限制。B.仓库布局：优点：根据查找资料得出了目前仓库的利用率，在设计过程中充分考虑了不同的货架布局方式和叉车存取货物的行走路径，严格依照已知的仓库路径特点，规划仓库的存储布局。缺点：在规划过程中，没有考虑到优化问题，即怎样使利用率最大，因为我们主要是由仓库的利用率来找到最大最小仓库的约束条件，选取一般
40、的利用率，不用考虑优化过程。C.研究不足整体来看，我们对最小化换模次数问题的求解，并没有达到最好的效果，但是我们通过建模和EXCEL求解找到了优化的方向，而且得到了一定的实验性数据。研究不足主要表现在：第一，对数据的理解和把握不是太准确，多次找学长和学姐探讨数据的使用问题，比如产能、零部件的生产用时和方式以及容器参数等等；第二，对生产过程不太熟悉，比如零部件的冲压过程，以及从冲压到送入仓库的整个流程，我们是经过反复的几次讨论，才将整个流程弄清楚；第三，模型建立具有很大的局限性，虽然我们所建的模型中，基本上的约束条件都能满足，但是所求的结果并不具有很好的代表性，尤其是分批次求解，分多少批次是人工
41、事先确定的，然后通过试算，来求最优解，这明显地降低了求解的效率。第四，仓库的规划，依然有很多需要完善的地方，在考虑布局的同时，应适当依据简单的原则进行优化。D. 研究展望这部分叫研究展望，或许不太合适，但也确实是我们想进一步完善的方向，由于时间关系而未能完成的一部分。主要分为两个方面，一是希望能去实地看下D公司的生产车间，以获取一线更加真实的数据，通过观测看能否对数据进行一些预处理；二是对模型的优化，在我们的建模过程中，忽略了很多现实中的问题，在上文也提到过，这样是对约束条件和目标函数进行了大大的简化，问题变得更加明白易懂，但是模型的可用度不高，而且求得的结果不一定能应用于现实问题，以上就是我
42、们针对这个问题想要继续完善的方面。7. 参考文献1 Drexl A, Kimms A. Sequencing JIT mixed-model assembly lines under station-load and part-usage constraintsJ. Management Science, 2001, 47(3): 480-491.2 庞志国. 汽车冲压生产调度系统的研究及应用 DD. 武汉: 华中科技大学, 2006.3 常剑峰, 钟约先, 韩赞东. 虚拟环境下汽车冲压车间动态调度的研究J. 塑性工程学报, 2004, 11(6): 84-88.4 宋华明, 马士华. 考虑流水线平衡的混合装配线排序 JJ. 中国机械工程, 2006, 17(11): 1138-1142.25