【基于SLP的企业车间布局优化研究的国内外文献综述3000字】

PAGEPAGE15基于SLP的企业车间布局优化研究的国内外文献综述1.1车间布局研究现状在车间布局研究方面,国内外研究者已经在结合实际案例运用SLP方法、计算机仿真、启发式算法等对车间布局进行优化，通过结论以及实际应用验证方案的可行性和有效性方向进行了深入研究，且取得了一定的成果，在实际中的到广泛应用[4]。国外相关学者较早意识到车间布局对于企业的重要性,其研究发展主要可以分为按照经验设计、系统布置设计、仿真及建模应用设计三个阶段。与之前的设计方法相比,20世纪60年代美国理查德·缪瑟提出了科学、系统、全面的针对车间布局设施的系统设计布置（SLP）理论，对后续的研究发展具有重大意义[5]。KUTESENKO等以俄罗斯奥伦堡地区规划建设的物流中心为例说明了系统布局规划方法可以根据物流中心各工作单元的物流和非物流相互关系的相邻关系，解决了结构单元的选址并提出结构单元的最优布局方案，以提高物流活动的效率[6]。ZILIN等为实现物流园区的资源节省和高效运行，以某城市机场物流园区的年货物吞吐量为基础，对机场物流园区的功能区进行设计，并运用系统布局规划（SLP）对各功能区进行设计和规划[7]。HUANG等建立了以总物流成本为目标函数的最低物流成本的数学模型，通过材料的设施布局，对柔性制造车间的设施布局中、小批量生产中的大量在制品、物料运输相对无序的问题进行研究[8]。AZADEH等首次提出了一种考虑安全因素和常规因素的综合模拟数据包络分析（DEA）方法来优化输气装置维修车间的设施布局[9]。WU等在WITNESS仿真软件的基础上，对发动机零部件生产车间进行数据，通过仿真得到个单元的数据信息，并对繁忙率过高的不合理零件进行推理，提出了几种改进方法并得出结论，通过合理的设备布局优化来解决从核检工作繁忙率高的问题，提高车间整体生产效率是可行的[10]。在对国外案例进行学习研究后，国内也开始将设施布局的研究理论与制造业企业实际情况相结合，并取得了较大的发展。杨挺等以车间总物流量最小为目标函数对多行多区域车间的设备布局进行优化研究，结合实际情况对差分进化算法进行改进优化后对模型进行求解[11]。陈勇等对多品种、小批量的市场需求以及订单柔性客户等具有一定生产模式及需求的布局进行研究，建立面积、物流成本以及布局熵的多目标函数模型，引入模糊C-均值聚类算法以更好的得到Pareto解集的最优解，并通过在企业布局的应用验证其有效性[12]。葛安华等建立了车间布局最小物流费用的二次分配模型，为了避免传统蚁群算法的缺陷采对其进行改进并运用VC++6.0编程来实现算法[13]。曾强等运用NSGAⅡ方法建立多品种批量生产系统的布局优化模型，并针对此模型设计了一种改进的非支配排序的遗传算法对其进行求解[14]。贾佳等在运用SLP/遗传算法对车间布局进行优化的同时引入了快速全身评估法对员工的动作因素进行定量分析，以某车间为例，使工人累计疲惫指数降低了11.6%[15]。谢洁明等运用智能搜索算法与无导数直接搜索算法相结合的仿真优化方法对单向多重封闭回路AGV的智能车间制造单元上料与下料（P/D）的布局问题进行研究，验证了其优化算法的应用价值[16]。1.2优化求解算法研究现状车间布局优化问题求解过程较为复杂，结果存在众多情况，而启发式算法具有执行效率高效且可得到最优解的特点在车间布局优化问题求解中得到广泛的应用，此外，其结果在实际情况中也具有良好的实用性。国外学者较早将启发式算法应用到车间布局优化研究中。DAKOV等研究了机械工厂的虚拟单元制造系统空间分布的理论和方法基础，提出了一种生产计划算法[17]。TANG考虑车间布局对制造业企业产品生产利润有较大影响，以车间布局可用性为约束条件建立多目标优化模型，针对简单遗传算法求解的不足提出自适应遗传算法[18]。LIU等通过标准及离散式车间布局的基础优化对三维视觉化程序进行检视研究来提高遗传算法的迭代速率，并提出了改进的控制算子，确定相应的参数[19]。GHANEI等对可重构制造系统中规划期的阶段加入对能源可持续性以及系统配置和调度决策的考虑，建立混合整数线性模型，运用遗传算法对其进行求解并与GAMS软件进行比较验证[20]。SHAFIGH等针对求解式布局制造系统设计的数学模型涉及需求波动等属性，运行综合模型的线性规划嵌入模拟退火算法，对求解大型问题的算法的计算性能进行说明，对算法的发展做出主要贡献[21]。KRISHNAN等为了使柔性制造系统布局所分配的不同获得最大的效率，以自动化小车的运输和回溯距离最小化为目标进行优化，运用分散搜索-粒子群优化混合算法进行求解[22]。国内对车间布局优化算法也有一定的研究。应保胜等在处理民营制造车间机器的非加工费用方面，对各种约束条件进行评价打分并建立以总分值最小的目标，运用启发式算法进行求解[23]。郭红等针对多行的车间布局,分析出传统优化过程中对距离定义所存在的不足，进而提出了改进的距离定义并在建立相关数学模型的同时增加了对地面轨道位置的考虑，最后采用改进的遗传算法对模型进行求解[24]。杨梅以Y公司的设备布局为研究对象，在寻求最小化搬运费用的同时力求面积利用率最大化，并以此建立双目标函数，运用基于博弈论的POS-CS混合算法对模型进行求解以验证其实用性[25]。许晓鸣等在SLP方法的基础上,构建物流关系和非物流关系相结合的多目标规划模型,运用粒子群算法求解得出优化布局方案[26]。张青雷等根据大型船舶动力部件的特点，用二维向量来表示设备空间的相对位置,建立符合实际情况的模型,运用新模式粒子群优化算法对模型进行求解[27]。马玉莹等针对镜片加工车间的物料搬运费用和设备包络面积建立多行设备布局优化模型，并设计出遗传光学算法来求解模型[28]。启发式算法在车间布局优化研究中的应用较为广泛，其优化研究的方案对企业的发展有一定的帮助。其中，相较于传统的规划寻优方法中，遗传算法具有全局搜索能力强以及适用性强的特点，对于方案求解有很多显著的性能。因此，本文采用SLP方法确定出初始方案，并以此方案作为遗传算法的初始种群进而对W公司的车间布局进行优化研究。参考文献[1]叶连发.基于SLP与PGA的多品种小批量生产车间设施布局优化研究[D].重庆:重庆大学机械与运载工程学院,2012.[2]马汉武,贡文伟,陈骏.设施规划与物流系统设计[M].北京：北京高等教育出版社,2005.8.[3]王公臻,陆一平.可中断制造期的并行机调度问题的多目标优化研究[J].制造业自动化,2018,40(08):59-62+83.[4]孟祥超.L企业机加车间设施布局优化研究[D].重庆：重庆理工大学车辆工程学院,2020.[5]MUTHERR,MOGENSENAH.Systematiclayoutplanning[J].IndustrialEducationInstitute,1973,108:26-34[6]KUTSENKOE,BEREZHNAYAL,GALTSEVAO,etal.DesigningtheLogisticsCenterStructureusingtheSystematicLayoutPlanning[C].Tokyo:ProceedingsoftheInternationalScientificConference"FarEastCon",2019.[7]ZILINN,DUANDONGKUN,YAOJIAYI.StudyonthePlanningofAirportLogisticsParkinaCity[C].Moscow:Proceedingsofthe4thInternationalConferenceonEconomics,Management,LawandEducation,2018.[8]HuangDM,ZhangGJ,ShiSX.ResearchonSimulationandOptimizationofFacilityLayoutinFlexibleManufacturingWorkshop[J].AppliedMechanicsandMaterials,2012,1484:96-98.[9]AZADEHA,MOTEVALIS,ASADZADEHSM,etal.Anewapproachforlayoutoptimizationinmaintenanceworkshopswithsafetyfactors:Thecaseofagastransmissionunit[J].JournalofLossPreventionintheProcessIndustries,2013,26(6),10-15.[10]WU,HUANG,XIE.LayoutoptimizationofworkshopequipmentbasedonWITNESS[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2021,1848(1),127-136.[11]杨挺,杨东,马光辉,等.多行多区域车间的设备布局优化设计方法[J].工业工程与管理,2018,23(05):135-143.[12]陈勇,程子文,姜枞聪,等.考虑布局熵的多态性车间布局稳健优化模型与算法[J].中国机械工程,2019,30(15):1837-1848.[13]葛安华,姚向楠,张玉巧.基于改进蚁群优化算法的车间布局优化[J].森林工程,2014,30(04):158-161.[14]曾强,沈玲,潘启东,等.基于NSGAⅡ的多目标车间设施布局优化方法[J].计算机工程与应用,2012,48(27):223-228.[15]贾佳,魏旭,杨丹,等.人因视角下SLP/遗传算法集成模型车间布局优化[J].组合机床与自动化加工技术,2021(02):161-164+168.[16]谢洁明,陈庆新,毛宁,等.基于GMADS与问题信息的车间单元上下料口布局优化方法[J].计算机集成制造系统:2021(5):1-18.[17]DAKOVI,LEFTEROVAT,PETKOVAA.LayoutandProductionPlanningofVirtualCellularManufacturingSystemsforMechanicalMachining[J].TheJournalofEconomicAsymmetries,2010,7(1),356-378.[18]TANG,ZHIXIAZHANG.Multi-ObjectiveOptimizationofManufacturingWorkshopLayoutBasedonImprovedGeneticAlgorithm[J].AdvancedMaterialsResearch,2014,2912,245-252.[19]LIU,MEIMENG,SHUANGLIU.Layoutdesign-basedresearchonoptimizationandassessmentmethodforshipbuildingworkshop[J].JournalofMarineScienceandApplication,2013,12(2),112-134.[20]GHANEIS,ALGEDDAWYT.AnIntegratedMulti-PeriodLayoutPlanningandSchedulingModelforSustainableReconfigurableManufacturingSystems[J].JournalofAdvancedManufacturingSystems,2020,19(01),65-72.[21]SHAFIGHF,FANTAHUNM.D,MOUSSASE.Alinearprogrammingembeddedsimulatedannealinginthedesignofdistributedlayoutwithproductionplanningandsystemsreconfiguration[J].TheInternationalJournalofAdvanced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