【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生产工艺流程，特别涉及一种生产工艺优化排序方法和系统。
技术介绍
1、在一些流水线生产工艺中，需要根据产品工艺要求，制定相应产线的生产工艺流程，生产工艺流程大多包括生产线工位顺序的安排，每个工位的工作安排、每个工位的人员安排以及生产线，以电子产品生产中的插件段(dip)为例，每条产线工程师需要根据产品的型号，设计该产线的工位数量和顺序、每个工位插接零件的数量灯。但是，在设计流程过程中很少考虑到作业员的熟练度的因素，无法满足合适的人在合适的工位做合适的事情的要求，使得产品的良率的改进盲目且低效。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种生产工艺优化排序方法和系统，将作业人员熟练度考虑到流程制定过程中，优化人员和工位排列，将人员与工位对应，同时也可以优化工位间的间隔距离，以解决
技术介绍
中提出的技术问题。
2、本专利技术提供一种生产工艺优化排序方法，包括以下步骤：
3、步骤s1、获取生产工艺流程信息；所述获取工艺流程信息包括获取生产计划信息、线速信息、工序信息、每个工位的作业人员信息、每个工位的sop信息，所述每个工位的sop信息至少包括该工位的零件种类信息、零件数量信息和插接顺序信息；
4、步骤s2、建立目标函数；
5、步骤s3、通过寻优算法优化目标函数；所述建立目标优化函数包括建立良率目标函数和建立生产线周期时间目标函数；所述生产线周期时间目标函数为f＝mv，其中m为生产产品的数量，v为线速；所述良率目标函数为其中y为合格产品
6、步骤s4、根据获取的目标函数的最优解优化工艺流程中的工位和作业人员的排序。
7、优选的，所述生产计划信息包括对应产线生产产品的数量信息，所述工序信息包括工位数量和各个工位的先后顺序，所述每个工位的人员信息至少包括该人员的入职时间信息、工作年限信息和技能等级信息。
8、优选的，将f＝mv表示为f＝nt+t′(n-1)，其中n为工位数量，t为每个工位的插件时间，t′为工件在相邻两个工位间的运行时间
9、优选的，所述良率目标函数为其中y为合格产品的数量；由于每个工位的合格率影响整体的合格率，因此，可以转化为其中m＝1,2,3,......,n，qi为第i个工位的合格率，αi为第i个工位的权重，60％≤qi≤100％。
10、优选的，所述可以进一步转化为其中α1+α2+...+αm＝1；将f＝nt+t′(n-1)进一步表示为：
11、
12、其中ti为第i个工位每个零件的平均插件时间，pi为第i个工位的作业人员的熟练度，ti为第i个工位的单个零件的平均插接时间，mi为第i个工位的零件数量，0.1<pi<1。
13、优选的，所述通过寻优算法优化目标函数为：使用粒子群优化算法对和进行寻优，具体步骤如下:
14、步骤s3.1、对寻优，包括以下步骤：
15、初始化，设种群粒子数为20，每个粒子的维数为3，算法迭代次数为200；
16、随机初始化粒子位置和粒子速度，并根据适应度函数计算粒子适应度值；
17、根据初始粒子适应度值寻找个体极值和群体极值；
18、迭代寻优，速度和位置的更新通过下式：
19、ω为惯性权重，d＝1,2,...,n；n为粒子数，k为当前迭代次数，vid为粒子速度，c1和c2为非负常数，称为加速因子，r1和r2为分布于[0,1]间的随机数，位置和速度的限制区间为[-xmax,xmax]和[-vmax,vmax]，其中xmax＝0.2，vmax＝0.2；
20、粒子群算法反复迭代200次，输出个体极值和群体极值；
21、步骤s3.2、对函数寻优，具体步骤如下：
22、初始化，设种群粒子数为20，每个粒子的维数为3，算法迭代次数为200；
23、随机初始化粒子位置和粒子速度，并根据适应度函数计算粒子适应度值；
24、根据初始粒子适应度值寻找个体极值和群体极值；
25、迭代寻优，速度和位置的更新通过下式：
26、ω为惯性权重，d＝1,2,...,n；n为粒子数，k为当前迭代次数，vid为粒子速度，c1和c2为非负常数，称为加速因子，r1和r2为分布于[0,1]间的随机数，位置和速度的限制区间为[-xmax,xmax]和[-vmax,vmax]，其中xmax＝0.2，vmax＝0.2；
27、粒子群优化算法反复迭代200次，输出个体极值和群体极值。
28、优选的，根据获得的函数的最优值，输出在合格率最优的情况的qi、αi和pi值，按照p1,p2,...,pn的顺序优化作业人员排列。
29、优选的，根据获得的函数的最优值，输出在产线周期时间最优的情况下，pi、mi和t′的值，按照p1,p2,...,pn的顺序优化作业人员排列，并排列每个工位的对应的零件数。
30、本专利技术还提供一种技术方案，一种生产工艺优化排序系统，包括处理器、存储器、显示器、通讯模块、存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述显示器、存储器、通讯模块分别与处理器连接，其特征在于：所述计算机程序被所述处理器执行时实现所述一种生产工艺优化排序方法中的步骤。
31、本专利技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现所述的一种生产工艺优化排序方法的步骤。
32、有益效果：
33、1、本专利技术可以对生产流程进行优化，优化的内容为工位顺序、作业人员顺序的排列。
34、2、本专利技术通过设立目标函数，并通过粒子群算法对目标函数进行寻优，通过获得的最优值来指导工位顺序、作业人员顺序的排列。
35、3、本专利技术在一些实施例中，良率的表达函数为每个作业员的技能水平和工作年限不同，造成其插接的熟练度不同，每个员工的熟练度值，例如我们用寻优获得的最优解p1、p2、p3、p4表示4个熟练度不同的作业员的排序，通过将p1、p2、p3、p4依次对应分配到工位1、工位2、工位3和工位4中，以此完成对作业员的优化排列；同时α1、α2、α3、α4表示每个工位的权重值的排列顺序，权重值体现该工位的作业的重要程度，利用权重值的排序来体现工位顺序的排序，优化后的工位的排列顺序值与熟练度值也是相互匹配的。
36、4、本专利技术在一些实施例中，生产线周期时间目标函数为通过获取的pi、mi和t′的最优值，优化流水线工位和流水线每个工位零件数量的排列，以及工位的间距。
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1.一种生产工艺优化排序方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种生产工艺优化排序方法，其特征在于：所述生产计划信息包括对应产线生产产品的数量信息，所述工序信息包括工位数量和各个工位的先后顺序，所述每个工位的人员信息至少包括该人员的入职时间信息、工作年限信息和技能等级信息。
3.根据权利要求1所述的一种生产工艺优化排序方法，其特征在于：将所述生产线周期时间目标函数f＝Mv转化为f＝NT+T′(N-1)，其中N为工位数量，T为每个工位的插件时间，T′为工件在相邻两个工位间的运行时间。
4.根据权利要求3所述的一种生产工艺优化排序方法，其特征在于：将所述良率目标函数为进一步转化为其中m＝1,2,3,......,N，其中，qi为第i个工位的合格率，αi为第i个工位的权重，60％≤qi≤100％；将f＝NT+T′(N-1)进一步表示为：
5.根据权利要求4所述的一种生产工艺优化排序方法，其特征在于：将所述可以进一步转化为其中α1+α2+...+αm＝1。
6.根据权利要求5所述的一种生产工艺优化排序方法，其
7.根据权利要求6所述的一种生产工艺优化排序方法，其特征在于：根据获得的函数的最优值，输出在合格率最优的情况的qi、αi和pi值，按照p1,p2,...,pn的顺序优化作业人员排列。
8.根据权利要求7所述的一种生产工艺优化排序方法，其特征在于：根据获得的函数的最优值，输出在产线周期时间最优的情况下，pi、mi和T′的值，按照p1,p2,...,pn的顺序优化作业人员排列，并排列每个工位的对应的零件数。
9.一种生产工艺优化排序系统，包括处理器、存储器、显示器、通讯模块、存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述显示器、存储器、通讯模块分别与处理器连接，其特征在于：所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述一种生产工艺优化排序方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现上如权利要求1-8中任意一项所述的一种生产工艺优化排序方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种生产工艺优化排序方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种生产工艺优化排序方法，其特征在于：所述生产计划信息包括对应产线生产产品的数量信息，所述工序信息包括工位数量和各个工位的先后顺序，所述每个工位的人员信息至少包括该人员的入职时间信息、工作年限信息和技能等级信息。
3.根据权利要求1所述的一种生产工艺优化排序方法，其特征在于：将所述生产线周期时间目标函数f＝mv转化为f＝nt+t′(n-1)，其中n为工位数量，t为每个工位的插件时间，t′为工件在相邻两个工位间的运行时间。
4.根据权利要求3所述的一种生产工艺优化排序方法，其特征在于：将所述良率目标函数为进一步转化为其中m＝1,2,3,......,n，其中，qi为第i个工位的合格率，αi为第i个工位的权重，60％≤qi≤100％；将f＝nt+t′(n-1)进一步表示为：
5.根据权利要求4所述的一种生产工艺优化排序方法，其特征在于：将所述可以进一步转化为其中α1+α2+...+αm＝1。
6.根据权利要求5所述的一种生产工艺优化排序方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：余建文，王尚文，童健力，王小东，
申请(专利权)人：浙江亮鲸网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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