基于遗传算法的车间调度与生产排程问题研究-永凯软件技术（上海）有限公司

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解决方案

作为国内领先的APS生产管理与物料控制软件原厂商, 永凯APS一直坚持自主开发，最大限度地帮助生产制造型企业降低生产成本，最终提高整个企业的生产及管理效率。在永凯APS多年来丰富实践的基础上，永凯APS在五金行业、家电行业、模具行业、化工行业、注塑行业、机械行业、电子行业、钢铁行业、食品行业、汽车行业、医药行业等生产制造领域形成了一系列APS行业解决方案。同时，各个制造领域成功应用的行业实践也证明了永凯APS生产管理与物料控制行业解决方案是成熟高效的，完全可以大大改善企业的生产和管理效率。

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以下为永凯APS生产管理与物料控制解决方案行业实践饼状图：

汽配行业解决方案

永凯APS汽车零部件行业解决方案，广泛借鉴了国内外汽车零部件企业信息化的成功经验和国际先进汽车零部件行业解决方案的特点，充分考虑中国汽车零部件企业所面临的现实环境以及诸多个性化需求，帮助中国汽车零部件企业实现优化生产管理流程，提高对客户需求的快速响应能力，降低生产营运成本和提高工作效率，提高企业发展的核心竞争力等目标，为提高中国汽车零部件企业的核心竞争力做出贡献。

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机械行业解决方案

机械制造行业由于其工艺复杂的生产特点，工艺及在制品管理困难。单纯的靠手工排程，难以满足现代企业快速发展的需要。永凯APS积累了丰富的机械制造行业经验和众多机械行业客户的实践，基于供应链管理和约束理论，通过平衡有限生产能力和物料需求，帮助机械制造企业建立精准、详尽的生产与物料计划，为企业不断提升管理水平，增强企业核心竞争力提供整体解决方案。

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注塑行业解决方案

永凯APS注塑行业解决方案，通过注塑行业用户的生产管理模式，基于行业性以及生产和排程功能，在研究和探索形成以注塑行业的关键应用和难点为重点，突出注塑行业的个性化应用，帮助注塑行业实现以销定产、快速响应市场需求。运用灵活敏捷的计划体系，将市场需求快速地分解成可以执行的采购、生产和委外加工计划，缩短了产品交货周期，减少注塑企业的订单交期压力，从而全面提升企业运营效率，帮助注塑企业提升业绩，并在市场竞争中获得竞争优势，实现企业长期发展的目标。

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家电行业解决方案

永凯APS家电行业解决方案在众多客户广泛实践的基础上积累了丰富的行业经验，提炼出了一套符合家电行业特点的一体化的信息化全面解决方案。该方案专门针对家电行业的管理重点和难点，深入分析家电行业的应用需求，充分发挥永凯APS先进生产管控技术平台和强大业务功能的优点，强调生产计划与执行过程优化，本着“快速配置、快速实施、快速应用、快速见效”的原则，有效解决家电行业的困惑与难题，是家电企业实施生产信息化的最佳选择。

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电子行业解决方案

在充分考虑到电子行业企业生产管理特色及模式之后，永凯APS电子行业解决方案以先进生产管理理念为核心，以灵活多变的强大功能为依托，通过库存管理、优化排程、现场控制帮助电子行业合理控制企业物流。销售计划、生产计划和采购计划有效集成，有机结合了电子业企业的现状，对电子电器行业企业有很好的适应性。永凯APS通过精益生产，缩短了生产周期，提高了生产效率，降低了库存成本，加快了市场响应速度，减少了电子企业的订单交期压力，从而全面提高了企业服务水平和竞争力，帮助电子企业提升业绩，并在市场竞争中获得竞争优势，实现企业长期发展的目标。

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导入业绩

永凯多年以来坚持不懈，为不同行业提供专业的精益生产管理与物料控制解决方案。有着丰富的成功导入业绩，截止2016年6月，永凯APS已被1112 家制造工厂成功导入。请看下面各行业类型的导入业绩比率表。

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以下是各行业类型的导入业绩比率表：

汽配行业

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轮胎行业

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机械行业

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永凯软件是行业前沿的供应链计划协同（SCP）和生产计划与排程（APS）管理系统的美资供应商，涵盖需求计划、产销协同和生产计划排程。助力实现生产、供给、销售协同，准时交货、降低库存、提升利润，已在一千多家工厂及众多世界500强企业中成功应用。

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基于遗传算法的车间调度与生产排程问题研究

时间：2013年3月27日来源：永凯软件技术（上海）有限公司

基于遗传算法的车间调度与生产排程问题研究

　　对车间调度作业问题进行了研究，许多研究人员和从业了很多年的人员，因为它们是这次研究任务重要的之一。一个很好的时刻表可以提高制造系统的效率。然而，由于问题固有的复杂性和所管辖的限制，确定一个很好的时间表是困难和耗时的活动。这通常需要一个繁重的计算工作。计算量指数级增长的问题规模的增加。纯数学优化生产排程中的应用的方法，以确定最佳的解决方案可能无法在实践中是有效的，即使在经典的调度问题。部分的分配时间资源的任务是已知的被定义为一个任务调度。该问题包括确定一个时间表，能满足所有的时序和被调度的任务的逻辑约束。这个问题，在其一般形式，已被证明完全是NP问题。
　　启发式方法，它可以得到一个接近最优的解决方案，在一个相对短期内，更多欣赏性和实用性。许多不同的启发式方法已被提出，例如，调度规则，如第一先进先出出来，最短处理时间，关键是，虽然有许多传统的的顺序规则，如处理时间最短的规则，每个规则根据一个车间的状态，表现出不同的性能。近年来，一些的其他启发式的方法已被广泛采用，如分公司，并装订成一本书，爬山算法，模拟退火算法，禁忌搜索算法，遗传算法。在不同的启发式方法，遗传算法被广泛认为是一个适当的在调度和有效的方法。
　　DS在多工厂生产机械维修GA是一种很有前途的工具，用于解决现实的问题。用GA解决操作问题，并提供了一个审查文件根据他们问题的性质分类。给出了详细的教程调查的论文，使用GA来解决经典的作业车间调度问题。在其第一部分的调查。在第二部分中，他们评论的论文解决JSP中使用混合遗传算法。曾有人提出了一种遗传算法解决单个进程计划调度（SPPS）的问题。采用了混合遗传算法，它结合了GA与调度规则（最早的到期日），以解决多目标调度问题。结合遗传算法与模糊逻辑模型的不确定性，生产日期交货时间和顺序调度问题。提出了一种基于遗传算法的技术，获得相当不错的排程表，一个充满活力的可重构的生产系统，其包括多条生产线能够被重新配置到两个或三个独立的生产线，或重新组合成单一的线。结果表明，其性能优于传统的标准的调度规则，如最短处理时间和最早的到期日。表现相比，他们的GA与随机施工的方法（STOCOM）的多模式资源受限项目调度。他们提出了一个顺序交叉方法应用突变改变经营模式。提出了GA与启发式混合方法，这将合并几个解决一个特定的跨操作系统的启发式算法设计，并行的车间作业调度问题无关。

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