多规格一维下料问题广泛存在于钢铁、建筑等制造行业中,采用运筹优化模型和智能算法自动生成下料方案代替传统的手动配料模式,能够有效提高原材料利用率和工作效率,降低人工配料成本,对于企业降本增效具有重要意义。当前自动下料优化系统虽有应用,但普遍存在无法匹配不同行业下料的定制化需求的问题。企业的理想选择应是基于自身业务流程,开发适配的下料系统。本文以Y企业下料车间为研究对象,梳理其订单类型,研究考虑客户定制和多规格库存的一维下料方法,进而开发一维下料系统,具体内容如下。(1)现状调研及问题分析。首先,调研Y企业下料车间的下料流程,明确下料过程存在原材料利用率较低、配料员工作效率不高等问题,由此提出改善需求;其次,分析环锻产品工艺流程、订单类型及物料信息,将订单分为“定制”与“一般”两种类型,明确“客户定制与同炉约束”的下料特点,提出基于客户订单的下料逻辑流程;最后,通过文献研究,探究一维下料问题性质与常见求解方法,为后续模型构建与算法设计提供指导。(2)考虑客户定制与多规格库存的一维下料模型构建与算法设计。以原材料利用率最高作为目标,考虑余料回收利用、库存与订单规格及数量约束构建一维下料模型,并依据两种订单类型分别设计求解算法。针对定制订单,以遗传算法为基础,设计启发式算法,研究初始种群生成、编码、选择、交叉、变异等参数,获得满足客户定制需求的下料方案;针对一般订单,设计“先拆分再组合”的启发式策略,有效提高求解效率和效果。(3)案例分析及系统开发。通过仿真与案例分析检验求解策略的稳定性和有效性,继而开发与企业适配的多规格一维下料系统。首先论证技术与经济的可行性、业务流程分析、功能分析,通过程序流程图、用例模型等图表阐述系统逻辑关系。最后基于Visial Studio 2022采用C#完成系统开发,包括系统功能设计、界面设计等。综上所述,本文基于Y企业下料需求,提出一种考虑客户定制和多规格库存的一维下料方法,并开发一维下料系统,可提高原材料利用率和配料员工作效率,具有一定的理论和实际意义。
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