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先进制造aps专题五 aps软件的排程算法和优化算法介绍

aps软件的核心,主要是数据管理,排程/优化算法,各类甘特图

所有aps软件排程算法都是Heuristics启发式算法(如Greedy算法),只是有的aps软件还支持ga遗传算法优化(比如sap apo,oracle aps,isuperaps),有的不支持(比如asprova,西门子preactor)

排程算法,常说的Heuristics启发式算法(如Greedy算法),就是按约束条件排出结果,约束条件一般为 1 时间约束  2  前后工序约束 3 副资源约束  4 特殊规格约束

但是排程不是光要排出来,还要争取最优的排产结果,这就需要优化算法了,任何一个工厂,哪怕是手工排产,也都是追求排产结果优化的。

优化算法的原理是,排程都是基于一些排产因素的,这些排产因素是可以调整的,不同的排产因素,排出的结果也不同,优化算法通过不断调整这些排产因素,从而获得更好的排产结果

优化算法能极大的缩短所有工单的总体完工时间,比如本来所有工单需要3个月完工,现在优化后,只需要1个半月

ga遗传算法就是最常用的优化算法,比如排程算法跑10万个工作化了2分钟,总完工时间3个月,再用ga优化100遍,花4个小时,将总完工时间缩短到1个半月

具体做法就是,ga遗传算法通过每次改变一些排程因素(这个是毫秒时间),然后再花2分钟排程一次,看结果是否更好,从而向最好的结果逼近,优化次数越多,结果越好,优化100次,其实就是不断改变排程因素100次然后再排了100次,花4个小时,总完工时间从3个月缩短到1个半月

这里要强调的是,ga遗传算法只是负责每次改变排产因素,每次排还是使用排程算法排

要知道,10万个工作,要是手工排程,需要几十个生管排半个月,现在优化4个小时就可以把总完工时间缩短一半,经济效益是非常巨大的

排产结果执行时,难免人工介入,在一个总完工时间一个半月的排产结果上人工介入,总完工时间基本还是在一个半月左右,而在一个总完工时间3个月的排产结果上人工介入,总完工时间基本还是在3个月左右,所以给出一个优化的排产结果,意义是非常巨大的


还有一点,计划是计划部门的事情,按计划执行生产是车间生产部门的事情,不是随便就人工乱调整的,特别是大规模排产的结果,10万个工作,众多约束条件,手工调整很难考虑周全,往往手工一乱调整就导致结果不可执行,这也是计算机排产的意义所在

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