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大型系统、简单系统的优化问题-猫先生体育官方

时间:2020-10-25
本文摘要:MES是将前端产品设计、流程定义阶段的产品数据管理和后端生产阶段的生产数据管理结合在一起的智能工厂的核心。实际计划调度问题不包括数百台设备、数千个订单(jobs)。这些算法(调整方法、启发式方法、规则方法、建模方法、遗传方法等)对特定市场需求有自己的特点,有些是“快速计算”,但结果不是拟合解决方案,有些发散非常慢。

生产

随着生产精益化,生产数字化大幅度发展,组成了MES制造执行系统,其中包括11个模块1生产计划的分配。2、经营者管理。3、生产单位分配。

4、资源状态管理。5、产品跟踪管理。6、质量管理。

7、文档图纸管理。8、设备保障管理。

9、设备性能分析。10、车间数据收集。11、生产过程管理。MES是将前端产品设计、流程定义阶段的产品数据管理和后端生产阶段的生产数据管理结合在一起的智能工厂的核心。

产品设计、生产过程、维修服务闭环协作只有生命周期管理。APS是「进阶计划排程」。APS本来就是MES的模块,可能是因为优化排放最重要,技术门槛太高,被分离出来,用作功能软件。

日程

APS必须符合资源限制,在生产过程中平衡各种生产资源。需要在不同的生产瓶颈阶段导出定制的生产计划。要建立缓慢的日程,迅速应对市场需求变化。不能小看意味着工厂一个工厂的计划日程问题,从学术上说,这是一个大型系统、简单系统的优化问题。

调度是顺序。也就是说,要做什么,要做什么的问题。(约翰肯尼迪)但是你可以这样想象。可以想象,数百台设备和数百人需要同时执行各种任务。

如何在各种限制(设备能力、人力、时间、场所、材料等)条件(或动态变化)下实现目标(交付时间、设备有效利用率、成本节约等)?推荐一个非常简单的排序示例。假设计算机每秒可以处理1000,000个序列。期待建立个性化调度系统。9个jobs几乎一秒就能完成。

11个需要1分钟左右。如果是20个jobs,则需要77147年才能找到适合的日程!实际计划调度问题不包括数百台设备、数千个订单(jobs)。

这表明大规模系统优化调度问题非常复杂。当然,人们会用贫穷的方法变得愚蠢。数年来,协调者和计算机专家仍然在为解决问题的大型系统的优化寻找缓慢的方法。

这些算法(调整方法、启发式方法、规则方法、建模方法、遗传方法等)对特定市场需求有自己的特点,有些是“快速计算”,但结果不是拟合解决方案,有些发散非常慢。就连学术理论界也猜测过是否是拟合海法。直到几年前,美国一位应用数学家(EYUAN SHI)发明者还发明了分割重叠(NP)算法,可以分解MAMP链,建立全球发散,得出拟合解的置信区间。

计划

这已经沦为解决问题大型系统简单系统优化问题的捷径。目前,APS行业现状APS在企业中与许多应用程序(特别是MES模块构建)一起使用。

钢铁、化工等计划调度问题比较简单,因此优化日程更容易。由于调度问题的复杂性,APS线性制造业目前在所有APS系统中使用规则或启发式算法。规则法或启发式算法仅次于优点,可以更慢地获得不切实际的调度结果,但不能保证拟合解决方案或分析调度结果。对于非常简单的过程,任何算法都能得到几乎相似的结果的订单很少。

(Thomas A . Edison,成功)简单的调度问题,根据是否有优化功能,结果可能会有很大的不同。


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