APS生产计划管理软件基于事件排程的最小化任务延缓-永凯软件技术（上海）有限公司

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APS生产计划管理软件基于事件排程的最小化任务延缓

发表时间： 2012年10月25日　　　　　来源：永凯软件技术(上海)有限公司

APS生产计划管理软件基于事件排程的最小化任务延缓

　　在许多面向订单生产环境(MTO),计划目标是保证每一个订单任务按期完成。最小化任务延缓的规则是建立一最小化延缓任务的计划。这类规则包括最早完成日期,最小化运行闲散时间,最小化订单闲散时间,关键率,和实际关键率。这些规则的最简单的是最早完成日期。这是一静态规则。虽然这个规则执行的非常快。这一类所有的规则是基于空闲时间计算的动态规则。空闲时间是完成日期和最早完成时间的差异。最小订单闲散时间规则选择一个父项任务的工序,父项任务有最小的闲散时间。如它没被选择,这个订单任务大多可能是延迟的。

　　最小运行闲散时间规则是基于每一个工序的平均闲散时间(订单任务计算的闲散时间/剩余工序数量)而不是任务的剩余闲散时间。这个基于闲散时间的规则形成的基本想法是每一个剩余工序有一固有的风险,根据它延迟的可能性,每一个工序的最小闲散时间的订单任务是最关键的。因此,如果我们在同样的闲散时间中选择订单任务,我们会选择最大剩余工序数量的订单任务,因次,根据每个工序最小闲散时间的规则来选择处理风险最大的订单任务。基于闲散时间规则的最后的差异是关键率。这个规则选择父项任务有最大关键率的工序。关键率是剩余工作时间/(剩余工作时间+闲散时间)。注意只要闲散时间是正的数,分母大于它,关键率就小于1。就此,任务还没有延迟。如果关键率大于1,闲散时间是负数,任务就不能按期完成。关键率规则与最小工序闲散时间规则相似。相同的是,它们都是用闲散时间来计算的。不同的是它的剩余工作已完成。它的基本的前提是剩余闲散时间本身在决定最关键订单任务时并不重要,即相关的剩余工作已完成。如我们有许多剩余工作,那么,我们需要较大的闲散时间来保证我们的订单任务不能延迟。最小化任务过程时间:在一些环境,关键问题是生产计划设备的效率来最小化订单任务的平均时间。在最小化任务过程时间规则里忽略任务完成日期而集中于减少订单任务的时间。这类规则包括最小化流程时间,最少剩余工序,最小工作剩余。这类规则是基于过程时间最短的概念,减少所有订单任务的平均任务过程时间。

　　案例一：

　　有二个订单任务A,B。在单一的机器上加工处理。让我们假设任务A需要4小时,B需要量10小时。如我们加工A,B,任务A立即开始及4小时完成,产生4小时的过程时间。任务B开始等待4小时,加工10小时产生14小时。两个订单一共用了18小时,所以平均过程时间是9小时。如我们把加工顺序倒过来,B的过程时间是10,和A的过程时间是14。两个订单一共用了24小时，所以平均过程时间是12小时。

　　虽然,这是一个非常简单的例子。如果有许多机器和许多不同的订单任务的应用就较复杂。不管怎样,这类规则都是用同样的概念-最短处理任务的时间,仅仅不同的它是怎样决定最短任务。最小化处理时间规则是静态规则,用最短工序时间选择工序。最小化工作剩余规则是动态规则,它是基于父项任务的最小剩余工作选择工序。剩余工作是对所有任务的剩余工序的合计时间。最小化过程时间规则检查单一工序的加工时间,而最小化工作剩余规则检查所有的剩余工序的加工时间。最少剩余工序规则和最小剩余工作规则相似,除了这个规则是基于剩余工序数量而不是过程时间的合计。

　　最大设备能力:在一些面向库存生产的环境(MTS)中,关键的问题是设备效率。即最大化整个设备的生产能力。在最大化设备能力规则里忽略任务的完成日期而集中于设备的能力效率来产生计划。这类规则包括最小准备时间,系列顺序升UP,系列顺序降DOWN,系列顺序周期,和用系列的最少准备。另外,每一规则都与时间相连。所有这类规则都集中于减少转变成本,最大化的设备能力。这个转变成本能在一顺序相关的准备时间中设置。我们正努力消除设备的任何没有必要的非生产时间。

　　如果我们为整个工序的排序,在连续的工序之间,要考虑顺序相关的准备时间及转变成本,此时,我们就能用系列规则。

　　案例二:

　　在混合油漆中,我们在定义好的顺序中一般要逐渐从淡色移动到深色。如从深色移动到淡色时,就有整个清洗混合的油箱的准备时间即转变成本。在一些情况下,我们有事先规定好的顺序。例如,我们也许要处理颜色顺序A,B,C,D,E的订单,这就称为系列顺序。如果我们刚要加工颜色A,我们会首先寻找有颜色A的其它订单。如没有,我们会寻找颜色B的订单,依此顺序,等等。系列规则提供这个能力。这些规则允许我们规定一个系列值。(如油漆颜色,温度,等等)。每一个订单/工序及动态建立系列,或自动的增加,减少,或使系列值上下循环。

　　在增加系列的情况下,系列升顺序规则选择一系列值并大于或等于被选择工序的系列值的工序。如,如果我们建立一零件尺寸的增加系列值,规则选择同样或下一个最大尺寸的工序。如等待工序没有同样或大的值,规则就开始一个新的系列顺序。系列降顺序规则也是类似的。

　　案例三:

　　生产化工纤维材料时,根据产品的型号和厚度对品种进行分类,对品种的最优排产。如取最小值={ 3m/1。4m,6m/1。4m,…。}来决定在哪个订单的加工顺序及哪个资源最经济。系列顺序循环规则在增加顺序和减少顺序前后交替。如系列增加,它将继续增加,直到没有一样或较大的系列值订单剩余的订单。当这种情况出现,规则会转为减少系列值并开始选择有一样或较小系列值的订单。当所有这样的订单耗尽,它就回到增加系列的策略。这个规则以此方式继续,在增加和减少系列值之间重复循环。

　　案例四:

　　在热处理时,温度是间隔的增加到最高,然后降低。最小准备系列规则结合最小准备时间规则和系列顺序循环规则。最小准备时间和最靠近的系列值的工序被选择。定时的规则仅仅考虑任务完成日期正好落入规定的时区的工序。时区必须定义在数据库里。如,你要跟踪颜色的系列,但是,你仅想考虑在下一周的完成的订单任务。这个规则既要最小化颜色的改变。又要不能延迟订单任务。

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