工厂班组划分

班组信息组别人员设备班次型材下料班303台等离子切割机2台数控火焰切割机2台龙门吊（50t）2班*8坡口切割班184台半自动火焰切割机60m/台/天1班拼版焊接板17外协4台埋弧焊80m/天/台2台CO2气体保护焊小车数台手动焊枪1班小组装班8外协2台CO2气体保护焊小车数台手动焊枪1班冷加工班17水火弯板4人一月12m滚板机2班1打磨焊缝速度0.2m/min一级焊缝2等离子切割机速度2.8`~3.2m/min10mm3W11NC-30*12500数控水平下调式船用三辊卷板机最大板髋12500mm最大板厚30mm卷板速度3m/min三、船体、公路钢桥、游艺机、液化气钢瓶等，接头形式为对接、角接和搭接焊缝，为三级焊缝。其检验方法为：外观检查；射线或超声波探伤；致密性试验。四、一般不重要结构，接头形式为对接、角接和搭接焊缝，为三级焊缝。其检验方法为：外观检查。方法、算法。我们主要做应用，在程序里看到每个项目的建造流程工艺等。3一条船为主导，为了机器人员的有效利用生产库存。根据总的生产计划安排生产允许产生库存优化对象1前期安排生产，怎用调动机器的满负荷运转，怎用提高人员利用率。-----方法；制造资源计划为原则，计算出所有资源量r1，r2，r3。r4。r5。推动生产2生成虚拟生产线，一条船为母体，划分多各分段，每个分段就是一个项目，每一个项目又有许多子项目。子项目都有一条虚拟生产线（例如船底板的一块；板材----焊接破口切割--拼版--焊接--焊缝打磨--去应力--探伤）3智能排产，个项目生产线在实践中在时间节点上会冲突。遗传算法会生成许多个方案，我们加上控制条件，就会得出需要的方案。4时间控制。焊缝分级、统计时间、预留时间。一。标准化、规范化、科学化,确定每个工序和工位作业的标准时间。作业班组构建的具体步骤如下:1、分析作业任务,计算各类作业总任务量、复杂工艺任务量和单一工序的工作量;2、分析作业任务对平台瓶颈资源的需求情况;3、分析人力资源情况,确定各作业类型中掌握普通技能工人数和掌握复杂工艺的工人数及相应的工作能力;4、根据作业任务工作量和搭载日期确定合理的生产节拍;5、根据生产节拍,按作业类型将普通工艺工人和复杂工人划分为若干作业班组二．造船计划一般可以分为:顺序计划、负荷计划、日程计划。1顺序计划主要包括建造法、建造方针、施工要领,是以追求经济性为前提,确定计划顺序和建造原则;2负荷计划主要包括各种劳动力的平衡计划,定盘负荷计划,龙门吊、大型平板车等设备负荷计划,生产场地负荷计划等,负荷计划是以工程线表和顺序计划为编制依据,测算并调整负荷能力的关系;3日程计划是组织生产和进度检查的主要依据遗传算法及其主要特点由美国密执安大学的Holland教授提出来的遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进行过程而形成额一种自适应全局优化的概索算法【'8]。起源于20世纪60年代对自然和自适应系统的研究。遗传算法的成功应用包括:作业生产调度与排序、车辆路径选择、可靠性设计、设备布置与分配、交通问题、成组技术等等每一个子体就是一个解决方案既生产方案计划，我们通过设定一些自然环境（定律，规则）来淘汰一些不合适的子体，最后求得最优子集，解决问题。如何来描述遗传算法的解决方案是一个可行的解决方案,从而在搜索空间解决遗传算法解空间的问题,可以处理转换的方法被称为编码[`”]。用编码的遗传算法来解决的主要问题,也是在设计中遗传算法的关键步骤。GA的一个显着特征是,它重新编码的工作空间中的备用聚落空间,其代码空间来操作的染色体,并在解决方案的评价和选择的解决方案的空间。对于实数编码染色体编码和解码之间和解(基因之间的相互作用与地图表达)有三个主要问题:(1)、染色体的可行性。通过研究进入该染色体解码方案的可行性,给出了问题的可行域的性质。(2)、染色体的合法性。合法性是编码的编码空间,只要该解决方案是可以被映射到一个解决方案的空间,相应解空间的映射代码就是合法的,否则是非法的。(3)、映射是独一无二的。从代码空间到解空间的映射可以是1对1映射中,x对1的映射或一对明显的Xl对1的映射是最好的,一对X的映射不应出现GA是用适应度来衡量群体中个体在优化计算中可能达到的最优解的优良程度。GA的一个特点是它仅使用所求问题目标函数就可以得到下一步的有关搜索信息,而对目标函数值的使用是通过评价个体适应度来实现的。评价个体适应度的一般过程是:(1)、对个体编码串进行解码处理后,可得到个体的表现型。(2)、通过个体的表现型计算出对应个体的目标函数值。(3)、根据最优化问题的类型,按照一定的转换原则通过目标函数值求出个体的适应度。GA中,群体的进化过程就是以群体中各个体的适应度为依据,通过反复的迭代过程,来找出适应度较大的个体,从而最终得到问题的最优解近或近似最优解。3、进化操作产生新的个体与选择的不同方式一般就是各种进化算法的不同点。这种方式也称作算子,它可以分成为两类:选择算子和演化算子。选择算法通过模拟进化过程中自然选择的角色,从而指引搜索的方向,达到提高高适应度的个体或其后代存活机率的目的。按照选择阶段选择算子的方式又可分为繁殖选择和生存选择、按技术方式和概率选择。演化算子起到了相当于在自然进化条件下繁殖过程产生遗传和变异的角色,起到保护群体构成多样性的作用,其形式可分为交叉和变异两种。在算法的进行过程中到构造作用的就是演化算子,它可以从一个、两个或多个个体出发,构造出新的个体。不仅维护了群体的多样性,也同时具有局部搜索的作用4.1.4遗传算法的收敛条件遗传算法是一种启发式搜索而没有严格的数学收敛依据,其收敛不同于传统的数学规划方法,目前采用的收敛依据较多,常用的形式如下1、通过次数迭代达到设定值。2、连续几次迭代过程产生的最优解没有变化。3、最佳适应度与平均适应度的相对误差达到指定值。4、连续几代的平均适应度不变假设Lt.表示第k代的智能体网格,local、为第k代网格智能体的局部生存环境,L、、L*分别为介于L、和L、、,之间的临时网格。Oj,I*为L。LI.…,L*中最好的智能体,Best、为网格L*中最好的智能体,P。和尸n,分别为执行交叉操作和目学习操作所需的概率。多智能体文化遗传算法求解资源受限项目调度问题的步骤为:(l)选定群体空间和信仰空间的格子数,最大迭代次数n,初始化各空间的智能体网格生产线L0,局部生存环境Zocal。,将各空间中的所有agent初始信任度均赋值为0.更新OPI。令k二0:(2)根据(3.5)式判断是否进行接受操作:(3)对各空间生存在网格上的智能体调用算法3以执行竞争操作,得到岛:(4)对于各空间L*中的任意一个智能体.若U(0.1)p。+II'uslxo.1.则依照算法4执行邻域交叉操作,得到L*`,更新智能体的局部生存环境loca八,同时更新智能体之间的信任度;(5)对各空间L、中的智能体,如果u(0.1)Pn,.则按照算法5执行自学习操作.得到L、一};(6)在各空间瓜一:中找到该空间能量最高的智能体Besl、、}:(7)对于各个空间,如果ene哪,(Besl*二})ene哪,(Besz、),则令OPz、、}=Besl、一l:否则令OPI、十;二OPi*.Be洲*十}一印八:(8)根据(3.6)式判断是否进行影啊操作;(9)判断是否满足终止条件,若满足则停止并输出即I、,否则令k一k十1.转2)3.4遗传算法介绍遗传算法（GeneticAlgorithm，缩写为GA）是一种有效的解决最优化问题的方法。它最先是由JohnHolland于1975年提出的。从那以后，它逐渐发展成为一种通过模拟自然进化过程解决最优化问题的计算模型。最优化问题通常可归结为极大化问题，利用数字公式描述就写作：其中f（x）为目标函数，S为可行域，它们是由工程实际问题的具体条件决定的。利用遗传算法解最优化问题，首先应对可行域中的点进行编码（一般采用二进制编码），然后在可行域中随机挑选一些编码组成作为进化起点的第一代编码组，并计算每个解的目标函数值，也就是编码的适应度。接着就像自然界中一样，利用选择机制从编码组中随机挑选编码作为繁殖过程前的编码样本。选择机制应保证适应度较高的解能够保留较多的样本；而适应度较低的解则保留较少的样本，甚至被淘汰。在接下去的繁殖过程中，遗传算法提供了交叉和变异两种算子对挑选后的样本进行交换。交叉算子交换随机挑选的两个编码的某些位，变异算子则直接对一个编码中的随机挑选的某一位进行反转。这样通过选择和繁殖就产生了下一代编码组。重复上述选择和繁殖过程，直到结束条件得到满足为止。进化过程最后一代中的最优解就是用遗传算法解最优化问题所得到的最终结果。虚拟流水线由于整个船体大部分分段是需要总组后搭载的,如29.7万吨VLCC分段有200多只,总组的总段也有50多组,然而船厂一般同时建造几艘船舶。虚拟流水线生产调度就是在给定的总组分段信息、作业任务信息、操作人员信息等基础上,划分班组,安排作业班组在各分段之间流动的时间和顺序,以达到均衡、有序的生产,满足搭载需求和计划任务。因此,实现总组分段虚拟流水线生产调度是一个很复杂的问由于虚拟流水线中需要为总组分段的工序安排作业班组,每类作业又分为多个班组。因此,进行染色体编码时,首先要确定分段及加工顺序。木文确定一个由包含n个分段所有作业加工工序的随机列表。根据该列表信息,利用启发式规则为所有分段的工序随机选择一个可供使用的作业班组。作业班组的顺序构成了一个染色体,不同的顺序对应不同的加工顺序,形成了新的染色体。由于每个作业工序可供选择的班组很多,而且分段作业工序又有多种选择,因此,对一组给定的总组分段,其作业班组的可调度计划存在很多方案。假设有三组总段,(P,i一1,2,3)每个分段均需要进过4类作业工序(吊装、装配、焊接、打磨)完成,工序之间存在逻辑约束关系,分段必须按照吊装一装配一焊接一打磨的步骤加工。每类作业j均有两个作业班组(川、R二),其中i=3,=4。假设分段及作业顺序如下:(时、呀、衬、称、即、时、呀、衬、砂、时、P歹、时、玲)一一一一A对应上述列表,形成的一个作业班组的可行性染色体编码如下:(R岌、R呈、R飞、R三、R岌、R毛、R息、Rl、R孟、Rl、R飞、R三)一一一一一B染色体的基因数量与分段顺序列表中的工序数量相等,且意义对应。如时为总段1的吊装工序,该工序由吊装班组1,即R乏来完成。各作业班组完成相应作业工序的时间可通过作业班组能力表和负荷计算获得。2.1.2.1MRPⅡ的起源和发展MRPⅡ(ManufacturingResourceplanning)制造资源计划，起源于美国，根植于批量生产方式，是企业管理人员在不断探索生产管理规律和不断实践中总结出来的成果，通过计算机这个媒介得以实现MRPⅡ是着眼于企业内部的各种生产业务和资源，以物料需求计划为核心的闭环生产计划和控制系统，并在此基础上进一步将经营、财务与生产管理相结合而形成的制造资源计划，以达到合理安排生产、平衡生产能力、减少库存、提高资源利用率并取得最理想效益的目的。MRPⅡ是一种计划主导型管理模式，计划层次从宏观到微观、从战略到战术、由粗到细逐层细化，是一种比较有效的组织现代化生产的技术。MRPⅡ的基本目标是建立一个连接需求预测计划和供应计划的过程，使得资源在加工者与供应者特别是他们的顾客等多个环节中的利用能够做到最有效益，而且花费少、产出高，其主要目的是实现“正确的时间、准确的地点得到生产准确数量的物料等资源”MRPⅡ降低了生产成本，减少了在制品库存，在一定程度上满足了客户的多样化需求；有些企业则由于实施周期长、难度大、反复多等一系列实际问题，经过了较长的磨合过程才得到回报；还有些企业半途而废，不了了之。这种现象与国外先进工业国家实施MRPⅡ/ERP的效果相比存在着较大的差距，在一定程度上影响了MRPⅡ/ERP在中国的发展和应用以及我国企业管理现代化的进程，也影响了中国工业乃至整个国民经济的发展。虽然MRPⅡ可以帮助企业提高生产效率和降低成本制造资源计划MRPII（Materiel