小组立生产线产能优化方法、系统、介质及装置

摘要

本发明提供一种小组立生产线产能优化方法、系统、介质及装置，包括：选取需要进行生产仿真的产品的分段号和分段总数；获取分段号和分段总数对应的产品的生产计划，基于所述生产计划确定各分段的上线顺序，记录初始数据；步骤S3：识别当前开始上线的分段号，记其为上线的第N个分段，利用遗传算法，优化所述第N分段的小组立的上线顺序；基于优化后的所述第N分段的小组立的上线顺序进行生成产，判断是否完成所有分段的小组立的生产，是则转入步骤S5，否则考虑下一分段并转入步骤S3；步骤S5：输出各分段小组立生产时序信息以及整个生产过程的统计数据。本发明用于缩短生产总时间并改善燃弧率、作业率等指标，从而进一步提高小组立生产线的产能。

说明书

技术领域

本发明涉及船舶总装建造技术领域，特别是涉及一种小组立生产线产能优化方法、系统、介质及装置。

背景技术

小组立生产线可完成小组立和先行小组立的装焊，能更为高效地去执行并完成特定批次的小组立生产任务。在当前实际作业中，每个分段的小组立在上线加工时是随机确定顺序的，没有为优化生产节拍等进行刻意的考虑。因此，会由于每个分段下面小组立的随机上线加工，导致生产节拍的混乱，生产加工的效率低下。

因此，希望能够解决如何进行小组立生产顺序的优化的问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种小组立生产线产能优化方法、系统、介质及装置，用于解决现有技术中如何进行小组立生产顺序的优化的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种小组立生产线产能优化方法，包括以下步骤：步骤S1：选取需要进行生产仿真的产品的分段号和分段总数；步骤S2：获取分段号和分段总数对应的产品的生产计划，基于所述生产计划确定各分段的上线顺序，记录初始数据；步骤S3：识别当前开始上线的分段号，记其为上线的第N个分段，利用遗传算法，优化所述第N分段的小组立的上线顺序；步骤S4：基于优化后的所述第N分段的小组立的上线顺序进行生成产，判断是否完成所有分段的小组立的生产，是则转入步骤S5，否则考虑下一分段并转入步骤S3；步骤S5：输出各分段小组立生产时序信息以及整个生产过程的统计数据。

为实现上述目的，本发明还提供一种小组立生产线产能优化系统，包括：选取模块、获取模块、计算模块、生产模块和输出模块；所述选取模块用于选取需要进行生产仿真的产品的分段号和分段总数；所述获取模块用于获取分段号和分段总数对应的产品的生产计划，基于所述生产计划确定各分段的上线顺序，记录初始数据；所述计算模块用于识别当前开始上线的分段号，记其为上线的第N个分段，利用遗传算法，优化所述第N分段的小组立的上线顺序；所述生产模块用于基于优化后的所述第N分段的小组立的上线顺序进行生成产，判断是否完成所有分段的小组立的生产，是则转入输出模块，否则考虑下一分段并转入计算模块；所述输出模块用于输出各分段小组立生产时序信息以及整个生产过程的统计数据。

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任一上述小组立生产线产能优化方法。

为实现上述目的，本发明还提供一种小组立生产线产能优化装置，包括：处理器和存储器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器与所述存储器相连，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述小组立生产线产能优化装置执行任一上述的小组立生产线产能优化方法。

如上所述，本发明的一种小组立生产线产能优化方法、系统、介质及装置，具有以下有益效果：用于缩短生产总时间并改善燃弧率、作业率等指标，从而进一步提高小组立生产线的产能。

附图说明

图1a显示为本发明的小组立生产线产能优化方法于一实施例中的流程图；

图1b显示为本发明的小组立生产线产能优化方法于还一实施例中的流程图；

图1c显示为本发明的小组立生产线产能优化方法于又一实施例中的流程图；

图1d显示为本发明的小组立生产线产能优化方法于再一实施例中的流程图；

图2显示为本发明的小组立生产线产能优化系统于一实施例中的结构示意图；

图3显示为本发明的小组立生产线产能优化装置于一实施例中的结构示意图。

元件标号说明

21 选取模块

22 获取模块

23 计算模块

24 生产模块

25 输出模块

31 处理器

32 存储器

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，故图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

本发明的小组立生产线产能优化方法、系统、介质及装置，用于缩短生产总时间并改善燃弧率、作业率等指标，从而进一步提高小组立生产线的产能。在前续工作中，一个批次生产任务中每个分段内各小组立与加工波次的对应关系已经建立。在考虑这个问题的过程中，研究对象是每一个加工波次，而不直接去考虑各小组立的情况。对于每个加工波次，目前已知其与小组立的对应关系以及包含的焊缝数、焊缝长度等，据此可进行下一步的生产过程仿真，从而计算整个组立线的产能指标。小组立生产线用于船舶小组立的装焊工作。小组立是指在固定的场地加工船舶最简单的船体结构构件。小组立生产线通常以批次为单位来安排生产任务，每个批次对应于一艘特定的船舶产品，其包含有来自数十至数百个分段的小组立，这就是所谓的逻辑约束；而由于加工区域面积有限，有特定的主尺度和小组立排放要求规定，且一个生产批次的所有小组立往往要分成数十个波次来分别安排上线开展加工作业，这就是所谓的空间约束。记生产线的加工区为长L宽W的矩形区域，同时根据实际情况，所有待上料小组立都可以忽略其具体外形而简化为一定边长的矩形，且上料时都按照该矩形的边(长边或短边)与加工区域的边(长边或短边)平行来排放。

如图1a所示，于一实施例中，本发明的小组立生产线产能优化方法，包括以下步骤：

步骤S1：选取需要进行生产仿真的产品的分段号和分段总数。

具体地，记分段总数为Num_block。所述需要进行生产仿真的产品的是指由多个小组立组成的产品。一个分段下有多个小组立，即一个分段由多个小组立组成。分段号就是每个分段各自的编号，可以作为各个分段的身份识别信息。分段总数是指一个产品包含的所有分段的数量。

步骤S2：获取分段号和分段总数对应的产品的生产计划，基于所述生产计划确定各分段的上线顺序，记录初始数据。

步骤S12、所述产品的生产计划包括所述产品的对应小组立的信息。即所述产品包含多少分段，对应分段号，每个分段下面的小组立组成，小组立各自的信息，小组立生产时间。各分段的上线顺序是指各个分段进行上线生产的顺序。是由生产计划决定的。

具体地，所述记录初始数据包括：记录生产开始的仿真时刻Time_int；初始化设置本生产计划中加工波次总数T_Num_BT＝0，需要焊接的加强筋总长T_hw_stf＝0。其中加强筋总长单位m。所述加工波次总数是指每一个分段都对应一个加工波次。所述需要焊接的加强筋总长是指需要焊接在一起的加强筋的总长度。

步骤S3：识别当前开始上线的分段号，记其为上线的第N个分段，利用遗传算法，优化所述第N分段的小组立的上线顺序。

具体地，如图1b所示，所述步骤S3：识别当前开始上线的分段号，记其为上线的第N个分段，利用遗传算法，优化所述第N分段的小组立的上线顺序包括：

步骤S3.1：设置种群规模pop_size，基于小组立的上线顺序生成符合约束条件的种群的初代个体。

对于每一个优化问题，其变量是本分段内各小组立的上线顺序，因此对于每个小组立赋予一个编号，其长度为s_length

步骤S3.2：设置迭代参数，所述迭代参数包括：最大进化次数gen_size、变异点位数mutate_num及变异点位数衰减函数、变异率mutate_rate及变异率衰减函数。

具体地，所述最大进化次数是指种群进化的最大次数，所述变异点位数是指群pop的取值范围。所述变异点位数衰减函数是指每经过一次遗传算法的迭代，所述变异点位数都需要进行相应更新，而所述变异点位数的更新就是基于所述变异点位数衰减函数决定的，所述变异点位数衰减函数包括：linear线性衰减函数:线性函数是条直线，一旦直线与横轴0香蕉，所有其他值的评分都是0；exp指数衰减函数:指数函数是先剧烈衰减然后变缓；guass高斯衰减函数:高斯函数则是钟形的，他的衰减速率是先缓慢，然后变快，最后又放缓。

在交叉操作过后形成的新个体，有一定的概率会发生基因变异，与选择操作一样，这个操作是基于概率的，这个概率成为变异率。一般来说变异率设置得很小，一般变异率≤0.05。所述变异率衰减函数是指每经过一次遗传算法的迭代，所述变异率都需要进行相应更新，而所述变异率的更新就是基于所述变异率衰减函数决定的，所述变异率衰减函数包括：linear线性衰减函数:线性函数是条直线，一旦直线与横轴0香蕉，所有其他值的评分都是0；exp指数衰减函数:指数函数是先剧烈衰减然后变缓；guass高斯衰减函数:高斯函数则是钟形的，他的衰减速率是先缓慢，然后变快，最后又放缓。

步骤S3.3：判断当前进化代数G_cur是否超过最大进化次数gen_size，若是则进入步骤S3.9，否则进入步骤S3.4；

步骤S3.4：计算当前第G_cur代种群每个个体的适应度fitness

具体地，根据fitness

步骤S3.4.1：对种群每个个体进行解码，得到其对应的分段内小组立上线顺序。

对于每个小组立赋予一个编号，其长度为s_length

步骤S3.4.2：根据当前开始上线的分段号，设置系统至相应的状态，依次执行步骤S3.4.2.1和步骤S3.4.2.2。所述设置系统至相应的状态是指使计算系统进行对应分段的小组立进行排样的初始状态。

步骤S3.4.2.1：对当前分段的小组立排样。如图1c所示。

具体地，所述步骤S3.4.2.1：对当前分段的小组立排样包括：

步骤S3.4.2.1.1：根据上线顺序，为第N个分段的所有小组立进行编号，记本分段内有Num_sa

步骤S3.4.2.1.2：生成一个新的加工波次，记为本分段内第j波次，设置Num_B

步骤S3.4.2.1.3：判断是否还存在未分配加工波次的小组立，是则转入步骤S3.4.2.1.4，否则转入步骤S3.4.2.1.7；

步骤S3.4.2.1.4：选取当前第N分段内未分配加工波次、未被标记为本波次不可考虑的小组立中编号最小的，记其编号为i，判断其是否可排入本波次，是则排入加工区最左下的可行位置，设置NumB_BT

步骤S3.4.2.1.5：判断是否还存在未分配加工波次、未被标记为本波次不可考虑的小组立，是则转入步骤S3.4.1.4，否则转入步骤S3.4.2.1.6；

步骤S3.4.2.1.6：判断是否还存在未分配加工波次的小组立，是则转入步骤S3.4.2.1.2并取消这些小组立的“本波次不可考虑”的标记，否则转入步骤S3.4.2.1.7；

步骤S3.4.2.1.7：第N分段内所有小组立的加工波次都已分配完成，即将开始生产过程仿真。

步骤S3.4.2.2：对各波次生产过程仿真。具体地，记整个生产过程中共有M种工位，考虑到目前的生产线工位包括装配、上料、扫描焊接1、扫描焊接2、修补打磨、火工配送共六种，因此M＝6，此处还设置位置M+1即全部加工完成后转移至储料区，设置位置0即未开始加工处于原料区，因此一个波次共有M+2种可能的位置；需要注意的是，两个扫描焊接工位是等价的，任何加工波次只需在其中一处完成相应加工即可。

如图1d所示，所述步骤S3.4.2.2：对各波次生产过程仿真包括：

步骤S3.4.2.2.1：根据步骤S3.4.2.1中加工波次确定的先后顺序为所有加工波次进行编号，即1～Num_B

步骤S3.4.2.2.2：判断是否所有加工波次都已完成全部加工作业并到达储料区，是则转入步骤S3.4.2.2.15，否则转入步骤S3.4.2.2.3；

步骤S3.4.2.2.3：设置m＝M，M即为工位数；

步骤S3.4.2.2.4：判断是否m≥1，若是则转入步骤S3.4.2.2.5，否则转入步骤S3.4.2.2.8；

步骤S3.4.2.2.5：判断服务站(或位置)m是否有完成来料或加工的波次，若是则转入步骤S3.4.2.2.6，否则转入步骤S3.4.2.2.8；

步骤S3.4.2.2.6：将处于服务站(或位置)m的加工波次转移至下一作业状态，计算该作业完成所需时间，并重新设置作业完成时刻，其中若是进入等待状态则完成时刻设为无限长；此时，如果m＝1或m＝2且波次处于加工作业状态则转入步骤S3.4.2.2.6.1，如果m＝3或m＝4则且波次处于加工作业状态则转入步骤S3.4.2.2.6.2，如果m＝5且波次处于加工作业状态则转入步骤S3.4.2.2.6.3，如果m＝6且波次处于加工作业状态则转入步骤S3.4.2.2.6.4，否则直接转入步骤S3.4.2.2.7；

步骤S3.4.2.2.6.1：记录本波次装配和上料班组的作业所用时间，记为Time_BZ1

步骤S3.4.2.2.6.2：记录本波次在扫描焊接工位中燃弧时间，如果m＝3则使用焊接工位1，则记录Time_RH1

步骤S3.4.2.2.6.3：记录本波次修补打磨班组的作业所用时间，记为Time_BZ2

步骤S3.4.2.2.6.4：记录本波次火工配送班组的作业所用时间，记为Time_BZ3

步骤S3.4.2.2.7：根据波次状态转移后的实际情况修改各服务站(或位置)作业窗口占用情况；

步骤S3.4.2.2.8：判断是否m≥0，若是则转入步骤S3.4.2.2.9，否则转入步骤S3.4.2.2.14；

步骤S3.4.2.2.9：判断服务站(或位置)m+1是否有空闲作业窗口，若是则转入步骤S3.4.2.2.10，否则转入步骤S3.4.2.2.13；

步骤S3.4.2.2.10：判断服务站(或位置)m是否有正在等待的加工波次，若是则转入步骤S3.4.2.2.11，否则转入步骤S3.4.2.2.13；

步骤S3.4.2.2.11：如果m＝3，将该波次位置状态改为m+2，否则将该波次位置状态改为m+1；如果m＝M+1则并设置作业状态为已完成，表明已完成整个组立线的加工作业，否则设置作业状态为当前工位的来料并计算来料所需时间以及设置来料作业完成的时刻；

步骤S3.4.2.2.12：根据波次状态转移后的实际情况修改各服务站(或位置)作业窗口占用情况；

步骤S3.4.2.2.13：设置m＝m-1，转入步骤S3.4.2.2.4；

步骤S3.4.2.2.14：记录当前仿真时刻的系统状态所有相关数据，并将推进至下一仿真时刻，转入步骤S3.4.2.2.2；

步骤S3.4.2.2.15：记录当前个体对应的第N分段小组立生产全过程所需时间Time_block

步骤S3.4.2.2.16：根据fitness

步骤S3.5：对当前第G_cur代种群pop所有个体按照适应度从小到大排序，适应度fitness

步骤S3.6：对当前第G_cur代种群pop进行选择操作，并且将当前最优个体best_ind

步骤S3.7：对当前第G_cur代种群pop进行交叉操作；所述交叉操作为属于现有遗传算法的操作，在此不再赘述。

步骤S3.8：对当前第G_cur代种群pop进行变异操作，并且更新下一代的变异点位数mutate_num和变异率mutate_rate，具体地，基于变异点位数的衰减函数更新下一代的变异点位数mutate_num，基于变异率衰减函数更新下一代的变异率mutate_rate)，然后转入步骤S3.3；所述变异操作属于现有遗传算法的操作，在此不再赘述。

步骤S3.9：输出当前第N分段小组立上线方案中最优个体也即best_ind

步骤S4：基于优化后的所述第N分段的小组立的上线顺序进行生成产，判断是否完成所有分段的小组立的生产，是则转入步骤S5，否则考虑下一分段并转入步骤S3。

步骤S5：输出各分段小组立生产时序信息以及整个生产过程的统计数据。

所述步骤S5：输出各分段小组立生产时序信息以及整个生产过程的统计数据包括：

具体地，步骤S5.1：记录所有分段生产结束时的时刻Time_fin，所有分段小组立生产过程经过的完整天数为Num_day，则生产过程从开始到结束所用总时间Time_all＝Time_fin-Time_int，即为经遗传算法优化后的整个生产任务所需时间；工人休息时间为X，整个小组立生产线实际上班时间Time_aw＝Time_all-X*Num_day；

步骤S5.2：平均每天焊接加强筋长度P_hw_stf＝T_hw_stf/Num_day；

步骤S5.3：焊接工位1燃弧总时长

步骤S5.4：装配和上料班组作业总时长

具体地，所述生产仿真时序信息包括：仿真运行时间、生产过程总时间；所述统计数据包括：加工波次总数、平均每天焊接加强筋长度、燃弧率1、燃弧率2、装配和上料班组作业率、修补打磨班组作业率、火工配送班组作业率。至此，生产过程优化结束。

将通过本方法得到的经优化后的超大型集装箱船74个(对)分段小组立生产过程主要产能指标与原先按随机顺序上线的结果进行对比，如下表所示，可见生产过程总时间可缩短约2～3％的量级，且燃弧率、作业率等指标也显著改善。

如图2所示，于一实施例中，本发明的小组立生产线产能优化系统，包括选取模块21、获取模块22、计算模块23、生产模块24和输出模块25；所述选取模块用于选取需要进行生产仿真的产品的分段号和分段总数；所述获取模块用于获取分段号和分段总数对应的产品的生产计划，基于所述生产计划确定各分段的上线顺序，记录初始数据；所述计算模块用于识别当前开始上线的分段号，记其为上线的第N个分段，利用遗传算法，优化所述第N分段的小组立的上线顺序；所述生产模块用于基于优化后的所述第N分段的小组立的上线顺序进行生成产，判断是否完成所有分段的小组立的生产，是则转入输出模块，否则考虑下一分段并转入计算模块；所述输出模块用于输出各分段小组立生产时序信息以及整个生产过程的统计数据。

需要说明的是：选取模块21、获取模块22、计算模块23、生产模块24和输出模块25的结构和原理与上述小组立生产线产能优化方法中的步骤一一对应，故在此不再赘述。

需要说明的是，应理解以上系统的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，某一模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上某一模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(Micro Processor Uint，简称MPU)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。

于本发明一实施例中，本发明还包括一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一所述小组立生产线产能优化方法。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

如图3所示，于一实施例中，本发明的小组立生产线产能优化装置包括：处理器31和存储器32；所述存储器32用于存储计算机程序；所述处理器31与所述存储器32相连，用于执行所述存储器32存储的计算机程序，以使所述小组立生产线产能优化装置执行任一所述的小组立生产线产能优化方法。

具体地，所述存储器32包括：ROM、RAM、磁碟、U盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

优选地，所述处理器31可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

综上所述，本发明小组立生产线产能优化方法、系统、介质及装置，本发明建立了一种基于元启发式搜索的小组立生产线产能智能优化方法，将遗传算法与随机服务理论的排队论模型想结合，可构建小组立生产线产能优化的数学模型，针对任何特定批次的生产计划，通过迭代计算可对该生产任务中各分段小组立上线加工的先后顺序进行优化，从而缩短整个生产任务完成所需总时间，并改善燃弧率、工人作业率、生产节拍等指标数据，为提高小组立生产线的生产效率提供技术支撑。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。