一种新的汽车玻璃生产线在制品库存控制的多项式算法

一种新的汽车玻璃生产线在制品库存控制的多项式算法

丘浩

丘浩QIUHao曰伍乃骐WUNai-qi曰乔岩QIAOYan

（广东工业大学机电工程学院，广州510006）

（SchoolofElectro-mechanicalEngineering，GuangdongUniversityofTechnology，Guangzhou510006，China）

摘要：汽车玻璃加工生产线需要加工不同类型的玻璃。这样，汽车玻璃预处理生产线需经常从加工一种类型的玻璃切换到加工另一种类型的玻璃。由于其切换时间较长，为了保证其下游工序可连续生产，往往需预留大量库存。为了减少库存，本文分析了汽车玻璃生产线的运行过程，并提出了新的多项式算法调度汽车玻璃预处理生产线。证明了通过该算法调度预处理生产线，使得预处理生产线的后续工序可连续生产，得到所需最小的预处理生产和压弯成型工序平均中间库存。最后，实例验证了本文提出的方法的有效性。

Abstract:Automotiveglassprocessinglineneedstoproducedifferenttypesofglass.Thus,thepretreatmentproductionlineofautomotiveglassisoftenrequiredtoswitchfromonetypeofglassprocessingtoanothertypeofglassprocessing.Becauseofitslongerswitchingtime,inordertoensurethecontinuousproductionofdownstreamprocesses,alotofinventoryneedtobereserved.Inordertoreduceinventory,thepaperanalyzestheoperationprocessofautomotiveglassproductionline,andproposesanewpolynomialalgorithmtoscheduleautomotiveglasspretreatmentproductionline,provesthatschedulingpretreatmentproductionlinebythisalgorithmcanachievecontinuousproductionofdownstreamprocesses,gettheaveragemiddleinventoryofpretreatmentproductionofrequiredminimumandbendingformingprocess.Finally,theexampledemonstratestheeffectivenessofthisproposedalgorithm.

关键词：准时制生产方式；库存控制；汽车玻璃制造；启发式算法

Keywords:just-in-timeproductionmode；inventorycontrol；automotiveglassmanufacturing；heuristicalgorithm

中图分类号院TP301.6文献标识码院A文章编号院1006-4311（2014）20-0041-03

0引言

随着市场对产品需求的小批量、多品种化的趋势，传统的大批大量的生产方式已经不能满足当今的客户需求，因此，一个好的库存控制策略将影响到整个企业的发展前景，一个优化的库存策略将降低企业的资金积压成本，能够最大限度地减少企业呆滞物料所产生的浪费成本，并且能优化整体库存结构，对订单的交货期产生积极的影响。在以往的研究中大多通过求解生产批量的方法来实现降低在制品库存和生产成本的，从而求解出相应的生产计划，文献[1]将问题抽象为多阶段、多品种带有中间库的批量计划与调度问题，并针对所建立的模型提出了基于二进制粒子群优化与局部搜索的混合求解算法。文献[2]提出了一种两阶段变领域搜索算法，并通过实际数据的仿真实验验证了算法的有效性。文献[3，4]通过研究在生产过程中的批量问题来实现和达到调度的目的。但上述研究都因其计算的复杂性，很难在实际中应用。还有一部分是着力研究通过建立模型来优化调度计划[5-6]。文献[6]是在某种约束条件下建立库存模型，并且给出了实时的统计分析与计算的方法，从而利用智能方法求解模型得到优化的调度计划来减低生产成本。然而以上的研究多为建立数学模型，或采用启发式算法求解。

本文研究的是汽车玻璃生产系统。由于客户对产品需求的多样化，要求汽车玻璃加工生产线可以更加灵活的运作。在实际的生产加工过程中，压弯成型工序作为加工的核心工序，该工序的加工安排都是根据订单确定的。对于预处理工序，其加工产品的品种是由烘弯工序决定。这两个工序的加工时间相差不大，但是预处理工序的切换时间却远远高于烘弯工序，使得预处理工序的生产能力无法满足压弯成型工序的加工需求，会导致压弯成型工序中的模具经常出现空载的情况，不能保证其生产的连续性。为满足压弯成型工序连续生产，在预处理工序和压弯成型工序之间设置了在制品库存区。并且常常在预处理阶段保存了大量不同种类玻璃的在制品库存。这大大的占用了企业的成本与厂房的空间。为此，本文主要解决汽车玻璃生产线预处理和压弯成型工序之间的在制品库存控制问题。本文开发了调度算法以保证中间库存的平均库存最小，该调度算法的计算复杂性为多项式的，因此避免了文献[1-6]求解困难或者求解不精确的缺点。

1汽车玻璃的生产流程

汽车玻璃生产加工工艺流程分为五道工序，如图1所示。

预处理工序是对原料玻璃进行裁剪和印刷商标。烘弯工序是生产系统的加工的核心，这道工序是对半成品玻璃进行加热成型，其加工设备是一大型封闭式自动化烘弯加工设备，该设备加工原理如图2所示。该设备只有一个进口和一个出口，可以同时摆放32种模具，这些模具都是在加工准备时装载好的，在烘弯加工时，按某一顺序以一定的间隔时间循环流动。操作人员在进口处将裁剪好的玻璃放置在相应的模具上，另一操作人员在出口处将烘弯后的玻璃从模具上取出，准备下一工序的加工。因此从入口向出口移动的模具一般都是满载的，从出口向入口移动的模具一般都是空载的。

合片工序是在两块玻璃中间夹入PVB膜。高压工序是排除合片时夹杂在其中的气体，使其两块玻璃完全粘合。最后一个工序是包装工序，其主要是进行最终检验，配置相关的附件，再入成品库。

2汽车玻璃生产线预处理与压弯成型工序中间库存的控制分析

2.1定义参数变量符号s表示预处理单条线换线的准备时间；符号a表示预处理单条线的正常的生产节拍；符号籽表示预处理工序总的生产节拍；符号啄表示压弯成型工序总的生产节拍；假设符号专表示某一订单时，则|专|表示该订单中需加工玻璃的数量。

2.2系统的调度分析在汽车玻璃生产系统中，由于对于算法中步骤淤的算法复杂性为O(nlgn)，对于算法中步骤于和盂的算法复杂性为线性的。因此，该算法复杂性为多项式的。当该子系统按照算法进行调度时，我们可以得到如下定理。

定理：当子系统为SubS=（1，1），对于预处理工序采用调度算法对所有订单茁i且满足|茁i|叟s（/啄-籽）进行调度，可使得对这些订单调度时预处理与压弯成型工序的平均中间库存最小，且压弯成型工序可以生产节拍啄连续生产。

证明：根据调度算法中步骤盂可知，对于订单茁i，i叟j，|茁i|-s（/啄-籽）数量的玻璃在预处理工序中按照JIT的生产方式进行生产，没有库存产生，之后剩余s（/啄-籽）数量的玻璃在预处理工序中按生产节拍籽进行生产。当订单茁i全部加工完成时，系统的库存正好为s/啄。假设存在当订单茁i全部加工完成时预处理与压弯成型工序的中间库存比s/啄还小。那么显然可得到，预处理切换开始后，中间库存并不能保证压弯成型工序在时间s内以生产节拍啄进行连续生产。因此采用调度算法对所有订单茁i且满足|茁i|叟s（/啄-籽）进行调度，可使得对这些订单调度时预处理与压弯成型工序的平均中间库存最小，且压弯成型工序可以生产节拍啄连续生产。

对于订单茁i，i<j，的所有订单，我们可以根据短期的生产计划，将这些小订单进行同类合单并得到|茁i|叟s（/啄-籽），然后根据产能分析，将该订单放到之前产能允许范围内的某一天进行生产，而那一天的生产调度方法与调度算法一致。因此我们可以看到，调度算法是可应用到实际生产中。

3实例分析

例：某汽车玻璃制造厂，有一条预处理生产线和一条压弯成型生产线，预处理生产线的切换时间为s=30min，生产节拍为籽=30s，压弯成型生产线的生产节拍为啄=50s，该企业某一天的订单情况如表1所示。

4结束语

对于汽车玻璃加工生产线，由于预处理生产线需经常从加工一种类型的玻璃切换到加工另一种类型的玻璃。在实际生产中，为了保证其下游工序可连续生产，往往需预留大量库存。这样，为了降低库存，本文提出了新颖的多项式算法调度汽车玻璃厂的预处理生产线。通过该算法调度预处理生产线，可得到为了保证压弯成型工序连续生产所需的最小的预处理生和压弯成型工序平均中间库存。然而本文只提出了对于某一天汽车玻璃生产系统的调度，对于一短期生产计划却没有给出有效的方法，因此这是我们今后的研究目标。

参考文献：

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