大量定制环境下基于延迟制造的多级供应控制模型研究

针对大量定制环境下延迟制造活动的特点,提出将客户订单分离点(CODP)前移到供应商流程内部实现供应延迟,给出了基于延迟制造的多级供应控制生产计划模型,研究了面向多级供应控制的物料清单(BOM)和产品设计问题。     

大规模定制模式下供应链计划调度优化分析

大规模定制模式下供应链生产计划调度问题是一个典型的随机需求与随机资源约束的 多目标动态优化问题. 在对该问题特征翔实描述,分析所总结的理论研究成果基础上,提出了 完整的随机多目标动态优化数学模型. 通过实例简要分析了优化目标的成熟性及模型的可行 性. 最后,指出了较为重要的动态优化调度过程的实现,并进行了实践应用过程的验证与说明     

利用延迟制造重塑生产过程

延迟制造是供应链管理下的生产组织的新思想，是一种为适应大规模定制生产而采取的策略。本文通过对延迟制造的类型、结构及用户订单分离点的介绍，提出建立延迟制造系统的决策模型，即分别根据产品差别、过程特征、技术特征及市场特征对延迟制造进行分类。     

随机订单干扰下考虑合并决策的供应链网络调度研究

为满足客户个性化需求的快速响应，企业需具备柔性的外部供应链网络结构，以协同方式共同完成产品生产。本文考虑具有交互特征的多个不同类型协同供应链网络，构建生产成本、库存成本、等待成本以及订单延期交货成本最小化的目标函数，并设计合并决策判断变量构建同类订单在相同协同企业处的开始时间约束。此外，模型中考虑确定订单以及随机订单两种类型订单，并设计随机订单在区间时间段中离散时间点的到达概率。为获取协同供应链网络生产调度优化策略，基于随机订单到达与否的场景构建四个子决策模型，并进一步设计判断提前安排随机订单协同生产和不提前安排随机订单协同生产不同调度策略下成本差异的主决策模型。仿真结果表明合并决策在带来生产成本效益的同时也引起了部分订单的延期交货，且不同类型的协同供应链网络对随机订单的抗干扰能力存在一定程度的差异。     

实施大批量定制的基本思路及其时空集成优化模型

大批量定制生产(MC)要求面向客户的个性化需求,把定制生产和大批量生产这两种看似矛盾的生产方式有机地结合起来.因此,它的本质特征就是以大批量的成本、速度和质量生产满足用户个性化需求的产品.本文首先提出了实施大批量定制的基本思路--减少定制量;然后分别给出了描述这一基本思路的时间和空间范围上优化的数学模型;最后,运用系统思想研究了它的时空集成优化模型.     

多平台下的参数化产品族多目标智能优化

针对大规模定制下基于多平台的参数化产品族优化方法中,需要事先指定平台变量的不足,本文提出了一种多平台产品族双层多目标并行协同优化算法,用于求解多平台下参数化产品族多目标优化问题.仿真实验结果表明,所提方法能够允许在平台变量未知的情况下,通过在运行过程中自动改变平台共性,并搜索共性与产品差异性之间的最佳平衡点,经过一次优化过程即可选择平台变量和差异性变量的最佳配置,以及平台变量和差异性变量取值的最佳设置;与文献中其他方法相比,本文方法所得产品族优化设计方案整体性能更佳.     

基于物联网的在线、智能调度方法的相关思考

物联网的飞速发展给生产调度系统带来了前所未有的机遇和挑战,数据的多源异构和连续涌入性、信息的透明性以及人、物料、设备、生产过程、产品等众多对象呈现出的连续动态存在性,这些新特征导致传统的调度优化方法难以适用。在已有研究的基础上,总结了物联网、调度优化方法以及基于情景的建模方法的研究现状和存在的问题,分析基于物联网的在线智能调度涉及到的问题及其特征,并提出其中的关键科学问题是基于情景的在线建模方法;提出该问题未来的研究目标为:针对物联网环境下调度对象状态的动态连续变化性,提供一种在线实时的智能优化调度方法,以最终实现调度优化过程的连续性以及调度优化决策的科学性、有效性和实用性;并详细阐述了未来关于基于情景的建模方法、基于情景的模型实时求解方法和基于情景的在线调度决策支持方法三方面的研究内容,为后续的深入研究做前期的思考和探索。     

基于UML的钢铁企业APS订单计划系统建模

在基于APS的钢铁企业生产计划体系中,订单计划将客户订单转化为生产订单,其内容包括对订单在工序上的分解及交货期的初步确定等.本文从某钢铁企业对订单计划管理的实际需求出发,采用UML建模语言对钢铁企业APS中的订单计划系统进行需求分析,构造了系统的用例图和分析类图,并对订单拆分、库存匹配和产能匹配等典型用例进行了动态建模.本文研究的订单计划系统以客户订单为输入,可以实现订单的拆分、库存匹配和产能匹配,确定订单的交货期,进而合理安排中长期订单计划,达到帮助企业编制高效的生产批量计划和生产调度方案的目的.     

带工期指派的产品服务系统订单随机调度问题研究

针对由一个制造工厂和多个区域服务中心组成的服务型制造企业，研究了考虑生产时间和服务时间均具有随机性且工期可指派的产品服务系统（PSS）订单调度问题。首先以最小化订单提前、误工和工期指派费用的期望总额为目标构建问题的优化模型，然后分析目标函数近似值的最优性条件，据此提出加权最短平均生产时间排序规则，并结合该规则与插入邻域局部搜索设计了启发式算法对问题进行求解，最后通过数值仿真验证算法的可行性和有效性。研究表明，提前费用偏差对PSS订单调度与工期指派决策的影响很小，因此企业管理者无需准确估计库存费用也能制定出比较有效的PSS订单调度策略；而工期指派费用偏差对决策结果的影响非常大，因此企业管理者在决策时必须谨慎估计该项费用。     

平行机作业环境下的订单分配与排序

针对一类平行机作业环境下的订单分配与排序问题,从整体的角度协同优化供应链中的订单分配、生产调度和分批运输调度。以完成所有订单的总订货提前期与生产运输总成本的加权和最小化为目标,构建了问题的数学模型。将基于向量组编码结构的禁忌搜索算法与基于动态规划方法的启发式算法相结合,设计了一种混合优化算法以求解问题。对不同策略和不同算法进行比较,数据实验结果显示了订单分配与排序策略的优越性及所提算法的有效性。     

基于顾客参与的定制满意度研究

随着顾客个性化需求的提高,定制化生产已经成为企业满足顾客需求的有效途径之一。实行定制化生产,顾客必须参与产品的形成过程,因此,顾客参与生产过程与顾客满意度之间存在密切的联系。通过对定制个人计算机用户的问卷调查,分析定制化生产过程中顾客参与程度对顾客满意度的影响。建立了基于顾客参与的定制满意度模型,并分析了该模型的特性。提出了要实现顾客满意度最大化,企业应该鼓励顾客更多、更早地参与产品的形成过程的观点。同时,指出完全定制化生产是企业生产模式未来的发展趋势。     

基于属性重要度的产品定制程度测量模型及定制策略

定制程度的高低反映了制造商对顾客个性化需求响应的程度。运用组合分析法建立基于效用的顾客属性定制偏好测量模型和基于属性重要度的产品定制程度测量模型;以笔记本电脑装配定制为研究对象,运用K-means聚类将样本分成5个不同的属性偏好群体,测量个体与5个属性偏好群体满意度,比较分析多样化生产方式与定制化生产方式下顾客满意度的差异,建立不同偏好群体定制程度与顾客满意度之间的回归模型。研究表明,按照定制属性重要度从大到小依次进行定制生产比细分市场的多样化生产能更有效地提高顾客满意度。     

MC模式下供应链动态调度的蚁群寻优分析

在对MC模式下供应链调度的基本运作特征描述及界定基础上,分析了调度过程中主导矛盾的缓解思路;通过将该思路引入动态调度的运作过程,分析了MC模式下的供应链动态调度机理.在调度求解过程中,引入蚁群觅食的寻优机理并对其进行特定的算法设计及改进,提出了供应链动态调度的蚂蚁寻优算法.算法特点为在运算过程中不仅能够反映该生产方式独特的运作特征要求,而且能够融入对主导矛盾的缓解思路.通过仿真,验证了算法的可行性.     

Turbulent markets need flexible supply chain communication

This paper consists of three main sections. The first section discusses market turbulence and the transition from mass production to mass customization as driving forces for organizational change and optimization, which leads to IT-support and virtual enterprises. The second section describes the key-elements of supply chain management as one building block for virtual enterprises. Low-cost and flexible Electronic Data Interchange (EDI) is the key-enabler to automate the interactions between companies and their partners. In the third section, a complete concept and a prototype realization for Internet EDI-using XML (eXtensible Markup Language) is proposed. This approach is based on Internet and XML, because the implementation of traditional EDI (e.g. EDIFACT, ANSI X.12) is mostly too costly for small and medium sized enterprises, which has to be integrated as suppliers and customers in a supply chain. XML will be the international standard for Internet communication in the near future.     

Minimizing tardiness on a single processor with sequence-dependent setup times: a simulated annealing approach

In today's fast-paced Just-In-Time and mass customization manufacturing in a sequence-dependent setup environment, the challenge of making production schedules to meet due-date requirements is becoming a more complex problem. Unfortunately, much of the research on operations scheduling problems has either ignored setup times or assumed that setup times on each machine are independent of the job sequence. This paper considers the problem of minimizing tardiness, a common measure of due-date performance, in a sequence-dependent setup environment. Simulated annealing was used to solve the sequencing problem, and its performance was compared with random search. Our experimental results show that the algorithm can find a good solution fairly quickly, and thus can rework schedules frequently to react to variations in the schedule. The algorithm is invaluable for ‘on-line’ production scheduling and ‘last-minute’ changes to production schedule. The results of this research also suggest ways in which more complex and realistic job shop environments, such as multiple machines with a higher number of jobs in the sequence, and other scheduling objectives can be modeled. This research also investigates computational aspects of simulated annealing in solving complex scheduling problems.     

基于偏好决策的MC模式下供应链调度优化

分析了随机需求与随机资源约束条件下的MC模式下供应链调度过程中蕴含的主要矛盾问题,提出对供应链协作成员动态收益满意偏好的合理决策是有效解决矛盾的关键因素之一。对影响和决定该偏好的主、客观因素进行了界定以及定性与定量分析,建立了基于协作成员满意收益的利益偏好决策模型,最后将其引入MC模式下的供应链调度优化模型,通过算例分析,验证了思路与模型的有效性。     

B2C电子商务环境下订单拣选与配送联合调度优化

如何在顾客下单后协调好拣选和配送环节,在最短的时间、以较低的成本将商品从货架上拣出、打包后配送到顾客手中,已成为B2C电子商务物流管理中亟待解决的问题。本文尝试以最小化订单履行时间为目标,构建非线性拣选与配送联合调度模型,以解决订单拣选顺序、拣选作业方式、车辆行驶线路等联合决策。为求解此NP难问题,设计了三阶段启发式算法：首先采用“聚类-路径优化”思想,依据顾客位置进行配送方案确认;然后采用基于相似度聚类的订单分批规则对每条配送线路的订单进行分批合并;最后调整拣选任务与配送线路顺序。通过数据实验对模型进行验证,并与传统拣选与配送分开优化的结果进行对比。结果表明,三阶段算法能够有效缩短订单完成时间、降低配送车辆等待时间、改善配送资源利用率。     

客户时间窗变化的物流配送干扰管理模型——基于行为的视角

针对客户时间窗变化而导致的物流配送难以顺利实施这一难题,运用干扰管理思想,以提高物流配送干扰管理决策过程的科学性为目标,结合行为科学中对人的行为感知的研究方法与运筹学中定量的研究手段,分析客户时间窗变化这类干扰事件对客户、物流配送运营商和配送业务员等受扰主体的影响,研究基于行为的扰动度量方法, 构建客户时间窗变化的字典序多目标干扰管理模型,并给出快速高效的求解方法。实例结果表明:本文方法比已有的全局重调度方法和局部重调度方法更实用--能够均衡各方的利益,获得扰动最小的调整方案。     

Mass Customization in the Automotive Industry: Comparing Interdealer Trading and Reconfiguration Flexibilities in Order Fulfillment

Mass customization has been viewed as desirable but difficult to achieve in the volume automotive sector. Here we consider flexibility in automotive order fulfillment systems to enhance the ability to satisfy customers with their desired vehicle variants within acceptable delivery lead times. Two types of flexibility are compared in a Virtual‐Build‐to‐Order system—reconfiguration in the planning pipeline and interdealer trading. A representative simulation model is used to investigate the impact of the two types of flexibility across a wide spectrum of product variety levels. The impacts on major stakeholders in the system—the producer, dealers, and customers—are considered. The study shows that both types of flexibilities can bring significant benefits in terms of reductions in lead time and inventory holding. The level of product variety strongly influences the observed effects—an important finding in the mass customization context. Upstream reconfiguration flexibility brings greater benefits than downstream trading flexibility. Reconfiguration tends to dominate trading as a fulfillment mechanism when both are in operation. The findings have implications for the design and management of automotive order fulfillment systems in improving their ability to offer mass customization. The study has relevance for companies in other sectors with high levels of variety that seek to combine efficiency, speed, and flexibility in order fulfillment.