基于学习能力的技能规划配置和车间调度集成优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于学习能力的技能规划配置和车间调度集成优化方法，按如下步骤：步骤1，建立考虑学习能力异质的员工技能培训决策和调度集成优化模型；步骤2，采用遗传模拟退火算法对步骤1建立的模型进行求解，得出最终最优解，输出最佳目标值和最佳调度方案。本发明专利技术针对存在员工异质性的车间调度问题，引入员工培训决策对员工技能实现提前规划，并考虑生产过程中员工的学习效应，构建考虑员工培训和学习效应的车间调度优化模型，并以完工时间、制造成本和员工负载为优化目标，采用三层编码的遗传模拟退火算法进行求解，通过数值案例进行仿真验证；结果表明员工培训能够扩大员工工作范围，增加员工灵活性，降低完工时间和员工负载，提供更加准确以及优秀的调度方案。提供更加准确以及优秀的调度方案。提供更加准确以及优秀的调度方案。

【技术实现步骤摘要】
基于学习能力的技能规划配置和车间调度集成优化方法


[0001]本专利技术涉及一种基于员工学习能力的技能规划配置和车间调度集成优化方法。

技术介绍

[0002]在企业的生产调度过程中，不仅设备资源是基本要素，工人资源也是基本要素之一。我国制造业仍较为普遍地采用劳动密集型的生产模式，工人仍是生产中的主力，且行业存在招工难、留工难的问题，面临用工荒的难题
[1]([1]孙宝凤,任欣欣,郑再思,等.考虑工人负荷的多目标流水车间优化调度[J].吉林大学学报(工学版),2021,51(03):900
‑
909.)。对工人资源进行分析，对工人的技能需求问题进行研究仍具有较大的意义
[2]([2]董伟,张美,王世斌,等.智能制造行业技能人才需求与培养匹配分析研究[J].高等工程教育研究,2018(06):131
‑
138.)。员工培训是员工从企业内获得技能的一种方式，在制造企业内部，通过员工培训可获得操作不同设备或者拥有某项技能的能力，增加员工分配方案，能够对工人进行更加灵活的配置，实现更加灵活的调度。
[0003]员工培训一直都是企业实际生产中的重点，许多学者对此展开研究，如Davis
[3]认为员工灵活性带来的大部分好处是由员工交叉培训带来的([3]Davis D J,Kher H V,Wagner B J.Influence of workload imbalances on the need for worker flexibility[J].Computers&Industrial Engineering,2009,57(1):319
‑
329.)，并对此展开研究，在高工作量且不平衡的情况下，更广泛的工人交叉培训可以显著提高车间绩效；Slomp
[4]进行研究认为在单元化制造环境中进行员工交叉培训非常有必要([4]Slomp J,Bokhorst J,Molleman E.Cross
‑
training in a cellular manufacturing environment[J].Computers&Industrial Engineering,2005,48(3):609
‑
624.)；Li
[5]将员工满意度这一情感因素融入到培训中([5]Li Q,Tang J.Multi
‑
objective optimal cross
‑
training configuration models for an assembly cell using non
‑
dominated sorting genetic algorithm
‑
II[J].International Journal of Computer Integrated Manufacturing,2012,25(11):1
‑
15.)，研究如何确定最适合培训方案；Koltai
[6]研究了装配线平衡问题([6]Koltai T.Formulation of multi
‑
level workforce skill constraints in assembly line balancing models[J].International Federation of Automatic Control,2013,46(9):772
‑
777.)，并将员工技能分为三种类型，低技能、高技能以及排他性技能。并建立一个员工技能获取的培训模型，展示如何在技能缺失的情况下完成简单的装配线平衡模型；Wang
[7]通过员工培训对工人实行技能丰富([7]Wang Y,Tang J.Optimized skill configuration for the seru production system under an uncertain demand[J].Annals of Operations Research,2020(1):1
‑
21.)，获得一个能够有效响应随机需求的稳健生产系统。以上研究人员通过研究证明了员工培训给企业生产带来益处，但还未有学者考虑将车间调度与员工培训结合进行研究，通过培训实现员工技能资源的提前规划并获取优质的调度结果。且由于员工在产品的生产过程中受到学习效应的影响，员工能力会发生变化，因此考虑学习效应能够获得更加准确的调度结果。许多学者对学习效应进行研
究，并将其运用到车间调度中。如Wright
[8]在对航空制造业生产率影响因素的分析中首次提出了学习效应曲线的概念([8]Wright T P.Factors affecting the cost of airplanes[J].Journal of Aeronautical Sciences,1936,3(4):122
‑
128)，并构建出相应模型来研究其对生产效率的影响；随后，Biskup
[9]提出了基于位置的学习效应模型([9]Biskup D.A state
‑
of
‑
the
‑
art review on scheduling with learning effects[J].European Journal of Operational Research,2008,188(2):315
‑
329.)，该模型影响了许多的学者，Cheng、Mousavi和Wang
[10
‑
12]提出对数
‑
线性模型、S型模型、高原模型以及Dejong模型
[13]([10]Mousavi S M,Mahdavi I,Rezaeian J,et al.An efficient bi
‑
objective algorithm to solve re
‑
entrant hybrid flow shop scheduling with learning effect and setup times[J].Operational Research,2018,18(1):123
‑
158.、[11]Wang J.Scheduling jobs with a general learning effect model[J].Applied Mathematical Modelling,2013,37(4):2364
‑
2373.、[12]Cheng T,Wu C,Lee W.Some scheduling problems with sum
‑
of
‑
processing
‑
times
‑
based and job
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于学习能力的技能规划配置和车间调度集成优化方法，其特征是按如下步骤：步骤1，建立考虑学习能力异质的员工技能培训决策和调度集成优化模型；步骤2，采用遗传模拟退火算法对步骤1建立的模型进行求解，得出最终最优解，输出最佳目标值和最佳调度方案。2.如权利要求1所述基于学习能力的技能规划配置和车间调度集成优化方法，其特征是：步骤1中，考虑学习能力异质的员工技能培训决策和调度集成优化模型描述为：有N种不同批量的工件在M台位于车间不同位置具有不同类型和作业能力的设备上由W名不同熟练度水平的工人进行加工，W≤M；当订单到来时，某调度周期内有N种工件待加工，每种工件的需求量为D
i
，且工件有N
i
道工序，一共有J种工序，每道工序可以在多台设备上进行加工；选取产品完工时间、生产成本和员工作业负载均衡作为模型的目标函数；(1)完工时间最小：将最小化所有产品完工的最大时间作为衡量的目标f1＝min(maxT
is
)
ꢀꢀꢀꢀ
(4)(2)制造成本最低：分为设备的使用成本、工人工资成本、员工培训成本三大部分(3)员工工作负载均衡：将员工工作负载均衡系数作为一个衡量目标模型中产品完工时间、制造成本和负载均衡系数三个目标间量纲不同，因此需要在求解的过程中进行归一化处理消除量纲进行目标函数的比较，如下式：其中f
max
和f
min
为目标函数的最大值和最小值；将以上目标加权结合成为：f＝α
·
f1+β
·
f2+γ
·
f3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)其中，α、β和γ为完工时间、制造成本和员工负载均衡系数的权重，且α+β+γ＝1；约束条件如下：(1)任意批次的工件的工序在条件允许的情况下均在0时刻开工S
ijskw
≥0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)(2)每批工件的工序完工时间由该批次工序的开工时刻和该批次实际加工时间决定E
ijskw
≥S
ijskw
+d
i
x
ijskw
T
ijkw
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)(3)对于任意一种工件的任一工序的完成时间为考虑学习效应的完工时间(4)是否培训约束，若将工人分配到设备k上，若拥有操作设备k的能力，不需要培训，若不具有该能力则需要培训
(5)确保每个批次中分配到每台设备的工人w具有操作设备的能力x
ijskw
＝x
ijsk
[x
kw
+(1
‑
x
kw
)y
kw
]
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)(6)对于同一批次的同种工件的不同工序，只有上道工序完工后才能进行下道工序的操作S
ijskw
≥E
i(j
‑
1)slo
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)(7)对于工件i的工序j只能从能加工该工序的设备集合中选取一台进行加工，操作该设备的工人只能从能选工人集合中选择一人操作设备(8)每位工人在生产中的总加工时间(9)设备唯一性约束，一台设备在某一时刻不能够同时加工两道工序S
ijskw
X
ijskw
‑
E
i'j'sko
X
i'j'sko
≥0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(17)(10)工人唯一性约束，同一名工人在某一只能操作一台设备，不能同时操作多台设备S
ijskw
X
ijskw
‑
E
i'j'slw
X
i'j'slw
≥0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(18)(11)二元变量约束x
ijsk
＝{0,1}，x
ijskw
＝{0,1}，y
wk
＝{0,1}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(19)。3.如权利要求2所述基于学习能力的技能规划配置和车间调度集成优化方法，其特征是：步骤2中，采用遗...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩杰，田徐鸿，丁祥海，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：