吳永明，羅利飛，戴隆州，徐艷霞，張 晗

(1.貴州大學(xué)現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，貴州貴陽(yáng) 550025;2.貴州省公共大數(shù)據(jù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，貴州貴陽(yáng) 550025;3.貴州大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，貴州貴陽(yáng) 550025)

混流裝配線(xiàn)平衡問(wèn)題與規(guī)劃方法研究

吳永明1,2,3，羅利飛1，戴隆州1，徐艷霞1，張 晗1

(1.貴州大學(xué)現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，貴州貴陽(yáng) 550025;2.貴州省公共大數(shù)據(jù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，貴州貴陽(yáng) 550025;3.貴州大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，貴州貴陽(yáng) 550025)

針對(duì)客戶(hù)需求變化、產(chǎn)品設(shè)計(jì)不斷升級(jí)演進(jìn)、裝配技術(shù)與設(shè)備更新等迫使裝配線(xiàn)再次調(diào)整與演進(jìn)平衡的問(wèn)題，綜述了現(xiàn)有裝配平衡/演進(jìn)平衡的主要內(nèi)容及研究進(jìn)展。首先從混流裝配線(xiàn)平衡、混流裝配線(xiàn)再平衡兩方面總結(jié)了混流裝配線(xiàn)研究進(jìn)展與平衡規(guī)劃方法；其次，對(duì)混流裝配線(xiàn)平衡問(wèn)題的分類(lèi)和通用解決方法進(jìn)行了歸納與總結(jié)；最后，在以上研究分析的基礎(chǔ)上提出了產(chǎn)品演進(jìn)驅(qū)動(dòng)下裝配線(xiàn)平衡的進(jìn)一步研究方向。

機(jī)器裝配工藝；混流裝配線(xiàn)；平衡；再平衡；規(guī)劃方法

傳統(tǒng)裝配線(xiàn)是指把具有某些相同特性或者相似的產(chǎn)品運(yùn)用傳動(dòng)裝置在單邊、雙邊或者U型線(xiàn)上集體加工的一種生產(chǎn)線(xiàn)，這種低成本、高效率的簡(jiǎn)單裝配僅適用于品種單一、產(chǎn)品類(lèi)型較少的通用裝配線(xiàn)，已經(jīng)很難滿(mǎn)足快速、高質(zhì)量且面向不同用戶(hù)群體的個(gè)性化產(chǎn)品?；炝餮b配線(xiàn)(mixed-model assemble line，簡(jiǎn)稱(chēng)混裝線(xiàn))，是指在一段時(shí)間內(nèi)，在同一條生產(chǎn)線(xiàn)上生產(chǎn)出多種結(jié)構(gòu)相似或者工藝相近的不同型號(hào)的產(chǎn)品，產(chǎn)品品種可以隨顧客需求變化而變化的裝配線(xiàn)，裝配線(xiàn)平衡實(shí)質(zhì)是在滿(mǎn)足加工順序約束條件的前提下使分配到各工作站的工作負(fù)荷盡可能平衡，其存在如下弊端：部分工作站因加工產(chǎn)品的工序時(shí)間長(zhǎng)，導(dǎo)致機(jī)器負(fù)荷大、工作站產(chǎn)品積壓的現(xiàn)象；而其余工作站因加工產(chǎn)品工序時(shí)間短而導(dǎo)致時(shí)間等待、機(jī)器負(fù)荷小的現(xiàn)象。因此，需要通過(guò)平衡設(shè)計(jì)交替加工短工序和長(zhǎng)工序來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器的最大化利用。然而，在產(chǎn)品演進(jìn)驅(qū)動(dòng)下的混流裝配線(xiàn)中，市場(chǎng)需求的不確定性，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)功能的日益多樣化，要求對(duì)產(chǎn)品需求做前瞻性的預(yù)測(cè)，進(jìn)而對(duì)后續(xù)裝配線(xiàn)演進(jìn)規(guī)劃產(chǎn)生聯(lián)動(dòng)機(jī)制，以有利于企業(yè)獲得規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，降低裝配線(xiàn)調(diào)整成本，提高生產(chǎn)效率。

混裝線(xiàn)平衡問(wèn)題是一個(gè)中長(zhǎng)期決策問(wèn)題，具有NP-hard性[1]。基于實(shí)現(xiàn)“在需要的時(shí)候，按需要的量，生產(chǎn)需要的產(chǎn)品”的目標(biāo)，混流應(yīng)堅(jiān)持3個(gè)原則：數(shù)量均衡、品種均衡和混合均衡。對(duì)于高速發(fā)展的科技和日益加劇的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，微小的混裝線(xiàn)平衡改進(jìn)可能帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)效益。

1 混裝線(xiàn)平衡與再平衡

1.1 混裝線(xiàn)平衡

近年來(lái)，有許多關(guān)于混裝線(xiàn)平衡的研究，混裝線(xiàn)平衡通常需要面對(duì)多目標(biāo)問(wèn)題，而這些目標(biāo)大多又存在相互關(guān)聯(lián)和矛盾，系統(tǒng)考慮各目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)，才能獲得平衡問(wèn)題的最優(yōu)解。在混裝配線(xiàn)生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度方面，主要通過(guò)仿真軟件如Flexsim[2-3]、eM_Plant[4]及建立Petri網(wǎng)[5]來(lái)求解。劉建國(guó)[6]提出了混流裝配生產(chǎn)計(jì)劃與生產(chǎn)排程制定方法，根據(jù)混流生產(chǎn)產(chǎn)品的特點(diǎn)，提出了以狀態(tài)路徑或狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)圖表達(dá)產(chǎn)品裝配生產(chǎn)過(guò)程的方法，構(gòu)建了基于產(chǎn)品控制和在制品動(dòng)態(tài)調(diào)整的混流裝配生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度體系結(jié)構(gòu)，給出了生產(chǎn)監(jiān)控的數(shù)學(xué)模型，提出了多個(gè)控制向量，實(shí)現(xiàn)了從生產(chǎn)計(jì)劃的產(chǎn)品隊(duì)列到在制品的狀態(tài)跟蹤和分析，以及對(duì)產(chǎn)品的調(diào)整等生產(chǎn)過(guò)程的動(dòng)態(tài)描述。周康渠等[7]提出了一種與基于NEH方法的領(lǐng)域搜索策略結(jié)合的混合離散粒子群算法，對(duì)摩托車(chē)混裝線(xiàn)生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了求解。

在混裝線(xiàn)第Ⅰ類(lèi)問(wèn)題上，龔軻等[8]對(duì)第Ⅰ類(lèi)混裝線(xiàn)平衡問(wèn)題作業(yè)元素之間的兼容性問(wèn)題進(jìn)行了研究，并采用遺傳算法對(duì)避免設(shè)備重復(fù)配置造成的成本浪費(fèi)，并以空閑時(shí)間最小、工作站之間負(fù)荷均衡和在裝配不同產(chǎn)品時(shí)，同一工作站內(nèi)負(fù)荷均衡為優(yōu)化目標(biāo)建立的多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了求解。蘇平等[9]針對(duì)混裝線(xiàn)上由于不同品種產(chǎn)品在作業(yè)時(shí)間上存在差異而導(dǎo)致裝配線(xiàn)瞬時(shí)負(fù)荷不平衡的問(wèn)題，提出了均衡各工作站的加權(quán)平均負(fù)荷、最小化裝配線(xiàn)實(shí)際節(jié)拍和最小化工作站的空閑時(shí)間3個(gè)優(yōu)化目標(biāo)，建立了多目標(biāo)優(yōu)化模型，并采用遺傳算法[10-12]對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行求解。

對(duì)單目標(biāo)混裝線(xiàn)和多目標(biāo)平衡，蔣艷等[13]兼顧混裝線(xiàn)的負(fù)荷平衡和投產(chǎn)排序兩方面，建立了以最小化閑置與超載時(shí)間之和為優(yōu)化的單目標(biāo)優(yōu)化模型，引入小生境技術(shù)的改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行了有效求解。楊才君等[14]考慮混裝線(xiàn)再平衡時(shí)的調(diào)整成本和生產(chǎn)效率，提出了度量調(diào)整成本的新方法，建立了混裝線(xiàn)再平衡問(wèn)題的多目標(biāo)優(yōu)化模型，并采用多目標(biāo)遺傳算法對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了求解。 韓煜東等[15]在考慮產(chǎn)品需求速率的前提下，提出了調(diào)整加工成本的新方法，建立了混裝線(xiàn)平衡問(wèn)題的多目標(biāo)優(yōu)化模型，設(shè)計(jì)了基于自然數(shù)序列和拓?fù)渑判虻母倪M(jìn)遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解。

在約束限制的混裝線(xiàn)方面，李金霖等[16]對(duì)市場(chǎng)需求經(jīng)常受各種因素影響而上下波動(dòng)的條件，針對(duì)需求不確定環(huán)境下的混裝線(xiàn)平衡決策，考慮了維持日常產(chǎn)能的人工成本和加班帶來(lái)的產(chǎn)能調(diào)整成本，建立了數(shù)學(xué)模型，提出了一種估計(jì)總成本下界的方法并設(shè)計(jì)了啟發(fā)式算法，鄭永前等[17]考慮工作站實(shí)時(shí)負(fù)荷差異，通過(guò)建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型研究在混裝線(xiàn)動(dòng)態(tài)運(yùn)作下各工作站的實(shí)際負(fù)荷情況。

產(chǎn)品族裝配線(xiàn)是同時(shí)裝配一族相似產(chǎn)品的混合裝配線(xiàn)[18]，有其自身的特點(diǎn)和平衡規(guī)劃理論。在產(chǎn)品族中，產(chǎn)品包含相同的基礎(chǔ)構(gòu)建，其裝配工藝具有“大同小異”的特點(diǎn)，但又涉及到不同裝配部件、工藝、裝配任務(wù)和原材料，因此產(chǎn)品族裝配線(xiàn)比單一產(chǎn)品裝配線(xiàn)更復(fù)雜，平衡規(guī)劃和控制難度大。周金應(yīng)等[19]研究了面向大批量定制的裝配線(xiàn)制造系統(tǒng)，提出了產(chǎn)品族裝配線(xiàn)平衡模型和優(yōu)化算法。文獻(xiàn)[20—21]總結(jié)了裝配線(xiàn)平衡研究的領(lǐng)域和范圍，針對(duì)產(chǎn)品制造系統(tǒng)演進(jìn)問(wèn)題，研究了客戶(hù)需求，產(chǎn)品設(shè)計(jì)與裝配線(xiàn)平衡規(guī)劃之間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)。

1.2 混裝線(xiàn)再平衡

學(xué)者們?cè)?0世紀(jì)60年代對(duì)混合裝配線(xiàn)進(jìn)行了大量研究，裝配線(xiàn)平衡大體分為兩類(lèi)：初次平衡與再平衡[22]。然而，大多都只針對(duì)裝配線(xiàn)初次平衡，而對(duì)裝配線(xiàn)再平衡研究較少[23]。許多研究者指出了裝配線(xiàn)再平衡的重要性[23-24]，在需求多樣化與個(gè)性化環(huán)境中，制造企業(yè)要贏(yíng)得市場(chǎng)就必須不斷推出新產(chǎn)品，滿(mǎn)足多變的市場(chǎng)需求，新產(chǎn)品往往具有新的功能和結(jié)構(gòu)，需要增加新的裝配工序、刪除或替換額外工作站，同時(shí)裝配/制造工序需不同的加工時(shí)間，原來(lái)的平衡方案不再有效，裝配線(xiàn)再平衡是應(yīng)對(duì)上述問(wèn)題的重要手段[25-26]。

裝配線(xiàn)再平衡需要同時(shí)考慮再平衡時(shí)的生產(chǎn)效率和調(diào)整成本，目前大多數(shù)研究將再平衡視為作業(yè)分配約束條件下的間接平衡問(wèn)題。YANG等[21]研究了季節(jié)性需求導(dǎo)致的演進(jìn)平衡，在裝配線(xiàn)再平衡過(guò)程中主要考慮兩種成本：設(shè)備移動(dòng)的成本與任務(wù)重新分配的人工培訓(xùn)成本。GAMBERINI等[22]針對(duì)任務(wù)時(shí)間隨機(jī)性變化引起的裝配線(xiàn)再平衡問(wèn)題，研究了調(diào)整成本與裝配平衡效率。然而，在產(chǎn)品演進(jìn)過(guò)程中不僅僅是作業(yè)時(shí)間的改變，裝配線(xiàn)平衡研究更需面對(duì)多樣化產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)和功能的增加、刪除、替換與升級(jí)，以及裝配技術(shù)、設(shè)備更新等問(wèn)題。因此，裝配線(xiàn)演進(jìn)平衡有待進(jìn)一步深入研究。

2 混裝線(xiàn)平衡問(wèn)題分類(lèi)及解決方法

對(duì)于混裝線(xiàn)平衡問(wèn)題的研究主要有第Ⅰ類(lèi)和第Ⅱ類(lèi)平衡問(wèn)題(也有的分為3類(lèi)：給定工位數(shù)量，求最小化裝配線(xiàn)平衡指數(shù))。混裝線(xiàn)第Ⅰ類(lèi)平衡問(wèn)題(簡(jiǎn)稱(chēng)MMALBP-Ⅰ)是指給定生產(chǎn)節(jié)拍，求在滿(mǎn)足一定條件下的最小化工作站數(shù)，通常在裝配線(xiàn)的設(shè)計(jì)和安裝階段進(jìn)行。第Ⅱ類(lèi)混裝線(xiàn)平衡問(wèn)題(簡(jiǎn)稱(chēng)MMALBP-Ⅱ)是指給定裝配線(xiàn)的工作站數(shù)，求滿(mǎn)足約束條件下的最小化生產(chǎn)節(jié)拍，通常在裝配線(xiàn)的運(yùn)營(yíng)階段進(jìn)行。當(dāng)前，大量的研究都集中在MMALBP-Ⅰ，在為數(shù)不多的對(duì)于MMALBP-Ⅱ研究中，節(jié)拍優(yōu)化過(guò)程比較繁瑣、優(yōu)化目標(biāo)比較單一，在求解方法上，多采用遺傳算法(GA)進(jìn)行求解，存在搜索空間有限，容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)，因此，有必要進(jìn)一步探索求解MMALBP-Ⅱ的方法，以得到更好的平衡效果。

對(duì)于資源沖突條件下的混裝線(xiàn)問(wèn)題，將資源并行配置或?qū)_突通過(guò)權(quán)衡轉(zhuǎn)換成不沖突，不確定條件混裝線(xiàn)問(wèn)題用貝葉斯、可能性理論與D-S理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等建模或者基于粗糙集、仿真等方法來(lái)求解[27]。

2.1 第Ⅰ類(lèi)混裝線(xiàn)平衡問(wèn)題

蘇平等[9]對(duì)混裝線(xiàn)第Ⅰ類(lèi)平衡問(wèn)題建立了多目標(biāo)優(yōu)化模型，利用遺傳算法進(jìn)行求解。李險(xiǎn)峰等[10]針對(duì)混裝線(xiàn)第Ⅰ類(lèi)平衡問(wèn)題，提出了包含模擬退火因子的改進(jìn)遺傳算法模型。AKPINAR等[11]建立了混裝線(xiàn)第Ⅰ類(lèi)平衡問(wèn)題多人共站數(shù)學(xué)模型。凌文曙[12]對(duì)混裝線(xiàn)等效于單一品種產(chǎn)品裝配線(xiàn)進(jìn)行平衡問(wèn)題求解，但沒(méi)有考慮混流生產(chǎn)時(shí)不同產(chǎn)品裝配工藝的差異對(duì)生產(chǎn)線(xiàn)平衡的影響。對(duì)第Ⅰ類(lèi)混裝線(xiàn)平衡問(wèn)題的求解已經(jīng)由規(guī)劃法、啟發(fā)式方法逐步發(fā)展成用智能優(yōu)化方法來(lái)求解。

2.2 第Ⅱ類(lèi)混裝線(xiàn)平衡問(wèn)題

郭勝會(huì)等[28]針對(duì)雙邊多工位裝配線(xiàn)第Ⅱ類(lèi)平衡問(wèn)題提出基于可行作業(yè)序列的遺傳算法，提高模型求解的效率和精度。魯建廈等[25]采用粒子群和模擬退火的混合算法求解單一產(chǎn)品裝配線(xiàn)第Ⅱ類(lèi)平衡問(wèn)題，有效避免了陷入局部最優(yōu)解。魯素麗等[29]針對(duì)第Ⅱ類(lèi)裝配線(xiàn)平衡問(wèn)題提出一種基于元胞自動(dòng)機(jī)的動(dòng)態(tài)仿真求解算法，并根據(jù)裝配線(xiàn)平衡問(wèn)題重新定義了元胞自動(dòng)機(jī)各組成元素，制定了演化規(guī)則。彭慧等[30]建立了兼顧裝配線(xiàn)瞬時(shí)平衡和生產(chǎn)節(jié)拍的混裝線(xiàn)優(yōu)化模型，并采用多人工站的方式對(duì)作業(yè)任務(wù)進(jìn)行配置以達(dá)到優(yōu)化目標(biāo)，但對(duì)實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中的約束問(wèn)題考慮不足。SCHOLL等[31]運(yùn)用兩種裝配線(xiàn)平衡問(wèn)題的對(duì)偶關(guān)系求解裝配線(xiàn)第Ⅱ類(lèi)平衡問(wèn)題，但也只解決了單一產(chǎn)品裝配線(xiàn)平衡問(wèn)題。SIMARIA等[32]提出了混裝線(xiàn)第Ⅱ類(lèi)平衡問(wèn)題解決方法，提出的目標(biāo)函數(shù)中2個(gè)優(yōu)化目標(biāo)數(shù)量級(jí)相差較大，最小化生產(chǎn)節(jié)拍占據(jù)主導(dǎo)地位，工作站平衡無(wú)法體現(xiàn)。李偉等[33]對(duì)混裝線(xiàn)第Ⅱ類(lèi)平衡問(wèn)題，考慮產(chǎn)品作業(yè)時(shí)間、作業(yè)空間、裝配工藝等約束條件，以生產(chǎn)節(jié)拍最小、各工作站瞬時(shí)負(fù)荷均衡為目標(biāo)，建立多目標(biāo)優(yōu)化模型，并采用遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解，實(shí)現(xiàn)了對(duì)混裝線(xiàn)第Ⅱ類(lèi)平衡問(wèn)題多目標(biāo)、多因素的綜合研究。

2.3 混裝線(xiàn)優(yōu)化平衡方法

混裝線(xiàn)的研究方法很多，總結(jié)起來(lái)可以分為3類(lèi)：最優(yōu)化方法、啟發(fā)式方法、智能優(yōu)化算法。

1)最優(yōu)化方法

最優(yōu)化方法是用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型來(lái)尋找最優(yōu)解，主要包括線(xiàn)性規(guī)劃(linear programming)[26,34]、整數(shù)規(guī)劃(integer programming)、動(dòng)態(tài)規(guī)劃(dynamic programming)[35-36]和分支定界法(branch and bound)。各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)如下：線(xiàn)性規(guī)劃的運(yùn)算量大，所以如果作業(yè)元素多，尋找到最優(yōu)解就不容易，但是此方法比較容易建立目標(biāo)函數(shù)和約束條件；動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法不僅建立動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型比較困難，而且建模時(shí)需要做出大量的假設(shè)，這會(huì)導(dǎo)致建立的模型和實(shí)際情況有一定的差距，所得到的最優(yōu)解不可以解決實(shí)際的優(yōu)化平衡問(wèn)題，但是其求解的難度不是很大。

2)啟發(fā)式方法

啟發(fā)式方法具有計(jì)算簡(jiǎn)單、適應(yīng)性好、搜索速度快而且易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)，建立的模型和現(xiàn)實(shí)中的問(wèn)題更加貼近。啟發(fā)式方法的規(guī)則主要包括簡(jiǎn)單規(guī)則、復(fù)合規(guī)則、回溯規(guī)則和尋優(yōu)決策規(guī)則。簡(jiǎn)單規(guī)則是采用單一的規(guī)則進(jìn)行決策，復(fù)合規(guī)則是用多個(gè)規(guī)則進(jìn)行綜合決策，回溯決策規(guī)則是用前序決策對(duì)當(dāng)前決策的影響進(jìn)行決策，尋優(yōu)決策則是用整體的搜索規(guī)劃策略進(jìn)行決策?，F(xiàn)階段，用的比較多的是禁忌搜索算法(Tabu search，TS)[37-38]。禁忌搜索算法具有靈活的記憶能力和藐視規(guī)則特點(diǎn)，這便于尋找最優(yōu)問(wèn)題解，不過(guò)，禁忌搜索算法搜索過(guò)程是一種單一狀態(tài)移動(dòng)的串行搜索，且對(duì)初始的可行解比較依賴(lài)，所以在很多實(shí)際問(wèn)題中，禁忌搜索算法和神經(jīng)網(wǎng)路(neural networks，NNS)[39]、模擬退火(simulated annealing，SA)等一些局部的搜索法共同使用，但是這會(huì)增加問(wèn)題的復(fù)雜程度。

3)智能優(yōu)化算法

智能優(yōu)化算法是受自然界一些規(guī)律給人們的啟發(fā)然后結(jié)合裝配線(xiàn)優(yōu)化平衡的實(shí)際問(wèn)題而總結(jié)出來(lái)的算法，具有一定的啟發(fā)式和隨機(jī)性，求解效率高且比較靈活，資源沖突條件下和不確定條件下的混裝線(xiàn)的優(yōu)化平衡大多應(yīng)用此種算法，不過(guò)它在運(yùn)算求解最優(yōu)解時(shí)易陷于局部的缺陷，可能得不到全局的最優(yōu)解。目前，運(yùn)用最多的智能算法有遺傳算法(genetic algorithm，GA)[40]、模擬退火算法(simulated annealing，SA)[26]、蟻群算法(ant colony algorithm，ACA)[41-43]、粒子群優(yōu)化算法(particle swarm algorithm，PSA)[44]。遺傳算法的缺點(diǎn)是局部搜索能力差容易陷入“早熟”，并且收斂差些，花費(fèi)時(shí)間長(zhǎng)，但是具有潛在的并行性，能同時(shí)對(duì)多個(gè)個(gè)體進(jìn)行分布式計(jì)算，增加求解的速度，并且全局搜索能力好，迅速把全體解從解空間中搜索出來(lái)；模擬退火算法能從概率角度以隨機(jī)搜索技術(shù)找出目標(biāo)函數(shù)，可以有限度的接受惡化解，具有使用靈活、原理簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，能夠擺脫局部最優(yōu)解，但是，模擬退火算法每次只搜索一點(diǎn)并且對(duì)整個(gè)搜索狀況不了解，很難判斷哪些區(qū)域有可能搜索出平衡的最優(yōu)解，這可能導(dǎo)致時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，并且模擬退火法對(duì)退溫的條件和參數(shù)有一定的依賴(lài)性；蟻群算法具有魯棒性、通用性、并行搜索的優(yōu)點(diǎn)[44]，利用蟻群算法來(lái)求裝配線(xiàn)平衡問(wèn)題具有迅速、迭代次數(shù)少、最優(yōu)解質(zhì)量高等優(yōu)勢(shì)[41]。各種智能算法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍如表1所示。

表1 混裝線(xiàn)優(yōu)化平衡方法

3 未來(lái)的研究重點(diǎn)

混裝線(xiàn)的研究已經(jīng)非常廣泛且形成了一種知識(shí)體系，研究成果眾多?，F(xiàn)階段研究的混裝線(xiàn)問(wèn)題包括：1)混裝線(xiàn)的生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度問(wèn)題[2-7]；2)混裝線(xiàn)第Ⅰ類(lèi)平衡問(wèn)題[8-12]；3)單目標(biāo)和多目標(biāo)混裝線(xiàn)平衡問(wèn)題[13-15]；4)簡(jiǎn)單約束限制的混裝線(xiàn)問(wèn)題[16-17]。對(duì)需求分析、產(chǎn)品設(shè)計(jì)的集成研究及混裝線(xiàn)適應(yīng)性的研究較少，且基本處于靜態(tài)研究。對(duì)于產(chǎn)品族演進(jìn)驅(qū)動(dòng)下的混裝線(xiàn)平衡研究，需要進(jìn)一步研究以下方面。

1) 需求分析、產(chǎn)品設(shè)計(jì)與裝配線(xiàn)平衡的集成研究。通過(guò)對(duì)市場(chǎng)、技術(shù)、生產(chǎn)等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析，獲得產(chǎn)品演進(jìn)過(guò)程企業(yè)內(nèi)外影響因素的內(nèi)在關(guān)聯(lián)， 分析產(chǎn)品平臺(tái)、模塊化及衍生產(chǎn)品族的零部件組成結(jié)構(gòu)體系，對(duì)產(chǎn)品演進(jìn)的基本規(guī)律進(jìn)行研究和分析， 形成較為完備的、對(duì)裝配線(xiàn)演進(jìn)平衡研究具有指導(dǎo)作用的產(chǎn)品族演進(jìn)機(jī)理體系;在產(chǎn)品族演進(jìn)機(jī)理分析與裝配線(xiàn)適應(yīng)性平衡建模的基礎(chǔ)上，研究裝配要素的動(dòng)態(tài)變化及因果關(guān)聯(lián)，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的裝配線(xiàn)演進(jìn)平衡的虛擬計(jì)算實(shí)驗(yàn)環(huán)境，通過(guò)虛擬計(jì)算實(shí)驗(yàn)、網(wǎng)絡(luò)博弈決策理論、變更設(shè)計(jì)與智能進(jìn)化算法等實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品族裝配線(xiàn)演進(jìn)平衡仿真，同時(shí)對(duì)可選的演進(jìn)平衡方案進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)。

2) 混裝線(xiàn)適應(yīng)性平衡研究。隨著需求模式的變化，適應(yīng)性平衡在現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)中出現(xiàn)的頻率越來(lái)越高，產(chǎn)品族裝配線(xiàn)初始設(shè)計(jì)時(shí)需要考慮平衡方案的調(diào)整柔性，設(shè)計(jì)一種健壯性的規(guī)劃方案，研究基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性調(diào)節(jié)方法，使裝配線(xiàn)演進(jìn)模型具備敏捷的動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力；從系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)角度，研究裝配線(xiàn)時(shí)空演化過(guò)程，虛擬裝配環(huán)境相關(guān)的數(shù)學(xué)建模、計(jì)算模型和優(yōu)化方法，主要包括：虛擬產(chǎn)品族演進(jìn)模型、虛擬裝配環(huán)境模型、虛擬裝配線(xiàn)平衡決策的選擇等內(nèi)容；通過(guò)上述模型的構(gòu)建，獲得產(chǎn)品族裝配線(xiàn)動(dòng)態(tài)適應(yīng)性平衡計(jì)算實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)演進(jìn)平衡調(diào)整、優(yōu)化、決策和評(píng)價(jià)的仿真環(huán)境。

圖1 產(chǎn)品演進(jìn)驅(qū)動(dòng)下的混裝線(xiàn)平衡和演進(jìn)平衡Fig.1 Production evolution-drived mixed assembly line balancing and evolution balancing

3) 混裝線(xiàn)動(dòng)態(tài)平衡研究還基本上處于靜態(tài)的、初步再平衡階段，對(duì)動(dòng)態(tài)演進(jìn)特性需進(jìn)一步認(rèn)識(shí)。在實(shí)際需求中產(chǎn)品、技術(shù)與資源環(huán)境會(huì)頻繁發(fā)生變化，裝配線(xiàn)平衡研究需要預(yù)測(cè)未來(lái)動(dòng)態(tài)市場(chǎng)，通過(guò)裝配線(xiàn)演進(jìn)平衡建模、關(guān)鍵方法和技術(shù)解決產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、品種以及裝配技術(shù)、設(shè)備更新等變化帶來(lái)的裝配線(xiàn)平衡問(wèn)題。通過(guò)分析產(chǎn)品族演進(jìn)與裝配線(xiàn)動(dòng)態(tài)適應(yīng)過(guò)程，研究裝配線(xiàn)平衡策略對(duì)產(chǎn)品更新?lián)Q代的響應(yīng)機(jī)制；以演進(jìn)平衡目標(biāo)作為適應(yīng)性決策的反饋信息，有針對(duì)性地調(diào)整決策博弈網(wǎng)絡(luò)，研究平衡策略適應(yīng)性學(xué)習(xí)方法；基于變更設(shè)計(jì)、智能優(yōu)化等理論實(shí)現(xiàn)“需求—產(chǎn)品演化—裝配線(xiàn)動(dòng)態(tài)適應(yīng)”的平衡調(diào)整、優(yōu)化與決策。 產(chǎn)品演進(jìn)設(shè)計(jì)與裝配線(xiàn)演進(jìn)平衡關(guān)系如圖1所示。

綜上所述，產(chǎn)品族混裝線(xiàn)動(dòng)態(tài)(演進(jìn))平衡是在傳統(tǒng)平衡/再平衡基礎(chǔ)上對(duì)生產(chǎn)過(guò)程動(dòng)態(tài)要素進(jìn)一步挖掘與利用的過(guò)程，未來(lái)需要將產(chǎn)品族演進(jìn)機(jī)理、裝配技術(shù)、設(shè)備演進(jìn)變化與裝配線(xiàn)平衡結(jié)合起來(lái)研究。

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Research on balancing problem and planning methods for mixed model assembly line

WU Yongming1,2,3, LUO Lifei1, DAI Longzhou1, XU Yanxia1, ZHANG Han1

(1.Modern Manufacturing Key Laboratory of Guizhou University, Guiyang, Guizhou 550025, China; 2.Public Big Data Key Laboratory of Guizhou Province, Guiyang, Guizhou 550025 China; 3.School of Mechanical Engineering, Guizhou University, Guiyang, Guizhou 550025, China)

Aiming at the balancing/rebalancing problem of mixed-model assembly line(MMAL) caused by customer demand changes, product design development and assembly technology and equipment upgrades, the contents and research progress of MMAL are summarized. Firstly, the research progress and the planning methods are described in the balancing and rebalancing of MMAL. Then, the classification and general solution for MMAL balancing problems are summarized. Finally, this paper puts forwards the future research consideration on the balancing of MMAL.

machine assembly technology; mixed assembly line; balancing; rebalancing; planning method

1008-1542(2017)02-0116-07

10.7535/hbkd.2017yx02003

2016-09-20；

2016-11-18；責(zé)任編輯：馮 民

國(guó)家自然科學(xué)基金(51505094)；貴州省科學(xué)技術(shù)基金[黔科合基礎(chǔ)(2016)1037]；貴州省應(yīng)用基礎(chǔ)研究計(jì)劃重大項(xiàng)目[黔科合JZ字(2014)2001]；貴州大學(xué)引進(jìn)人才科研項(xiàng)目[貴大人基合字(2014)60號(hào)]；貴州大學(xué)研究生創(chuàng)新基金

吳永明(1982—)，男，湖北武漢人，副教授，博士，碩士生導(dǎo)師，主要從事數(shù)據(jù)挖掘、制造系統(tǒng)自動(dòng)化與應(yīng)用等方面的研究。

E-mail: wu20811055@163.com

F245

A

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