摘要：研究目的:为复杂机械产品提供满足整机可靠性指标和维护成本指标的预防性维护方案多准则规划方法。创新要点:1.分析了检查、维修、更换等对复杂机械产品零部件工作寿命变化的作用机理;2.提出了复杂机械产品预防性维护多准则规划方法。研究方法:1.基于非完美维修理论,建立不同模式下零件间工作寿命模型,定义维修效能因子,表征检查、维修、更换对零件寿命的影响;2.通过求解获得复杂机械产品指定时间区间的预防性维护方案,根据零部件工作寿命,采取维修和更换等预防性维护措施,减少零部件故障的发生。重要结论:零部件的预防性维护次数与其故障因子相关;机械产品尤其是复杂机械产品实施定期预防性维护能够减少或消除故障的发生。

摘要：在实际生产过程中,生产调度和设备维护相互影响,因此两者应该统筹优化.为研究具有预防性维护的分布式柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标,提出一种双种群混合遗传算法.结合问题特性,设计三维编码以及对应的机器解码方案,采用不同的策略初始化种群以均衡一部分工厂负载,为双种群设计不同的交叉变异算子提高算法的多样性,并利用交换精英解的方法实现两个种群的协作优化,同时针对关键工厂和预防性维护操作设计相应的局部搜索.最后对比现有算法,在同构和异构工厂的算例上进行实验,使用正交试验法优化算法参数设置.实验结果验证了局部搜索以及种群协作的有效性和双种群混合遗传算法求解具有预防性维护的分布式柔性作业车间调度问题的优越性.

摘要：目前大多数研究在进行二维质保期和价格的联合优化时,往往将预防性维护策略作为已知方案进行考虑,忽略了对质保期内预防性维护策略的联合设计。针对该问题,从制造商的视角,对二维基础质保期、预防性维护策略和产品价格进行联合设计与优化。考虑不同使用率顾客在二维质保结束时间和使用量上的差异性,构建基于二维质保期的需求模型和考虑周期预防性维护的质保成本模型。以制造商的期望利润最大化为目标,对基础质保时间和使用量限制、预防性维护次数和水平,以及产品价格进行优化。最后,通过算例和敏感性分析验证了模型方法的有效性。该研究能够为制造商开展二维质保政策联合设计与优化提供理论和实践指导建议。

摘要：依据实际生产车间的运行情况,建立了带设备预防性维护的开放车间调度模型,并设计一种混合遗传禁忌搜索算法来求解该问题。根据问题的特点,设计了混合算法的遗传编码、解码、改进交叉和变异等操作,以及禁忌搜索算法的邻域结构,使算法在集中搜索与分散搜索中达到平衡。所提算法在开放车间调度Taillard基准实例和带预防性维护的开放车间调度案例中的应用验证了其高效性和有效性。

摘要：针对生产调度过程中由于设备退化引起产品质量劣化的问题,构建了考虑质量与设备状态之间的耦合关系以及生产批次可分的批量流调度与预防性维护的联合优化模型。假设设备存在“受控”和“失控”两种状态,利用设备“失控”状态下产生的不合格品作为媒介描述上游设备与下游设备之间的随机依赖性,以最小化期望完工时间以及总成本为优化目标建立了数学模型;设计改进的差分进化算法对模型进行求解;通过数值实验验证了算法的收敛性,并通过对比实验对模型性能进行分析,结果显示了该联合优化模型的有效性。

摘要：实施预防性维护(PM)能改善晶圆制造厂离子注入工序中设备状态从而改善晶圆卡(lot)加工时间延长的问题,基于此,研究考虑系统时变效应与预防性维护的平行机调度问题.以最小化最大完工时间为优化目标,建立包括设备可靠性以及工件实际加工时间约束的数学非线性规划模型.设计求解该模型的学习型遗传算法(LGA),针对问题特性引入最优支配规则改进变异操作,构建预防性维护知识库指导进化后期预防性维护决策,以提升算法质量.算例实验结果表明,改进的学习型遗传算法能有效应对系统时变效应对生产调度的影响,减少最大完工时间,具有实用价值.通过灵敏度分析实验研究晶圆卡对设备状态衰退的敏感程度和预防性维护对调度决策的影响,为实际车间调度提供决策支持.

摘要：针对异速并行机系统,考虑机器具有周期预防性维护的不可用约束,建立生产调度与预防性维护集成优化的混合整数规划模型。基于改进LPT的机器负载均衡技术与基于最小装箱松弛法的单机调度优化算法,设计了有效的启发式算法HCA,与Cplex的数据试验比较表明,对于中小规模问题其解与最优解或低界的百分比误差小于10%。设计了结合装箱算法的混合遗传算法HGA,与HCA对比的数据试验表明,对于大规模问题HGA表现更加优异。通过与独立决策比较的数据实验证明了生产调度与设备维护的联合决策模型效果更优,可有效协调车间生产与维修的总体计划。

摘要：以多设备、多周期、多产品、有限产能批量计划问题(CLSP)模型为基础,采用基于设备运行的预防性维护思想与成组维护策略,建立以系统生产与维护总成本最小化为目标的并行机系统生产计划与预防性维护联合决策的模型,以便更加准确地反映实际生产过程中生产计划与维护活动的耦合关系.针对以上模型特点,构造启发式算法,通过维护活动的嵌入与移动,并结合生产批量的移动调整,优化系统生产和维护计划.数值实验表明,该模型能有效避免设备的过度维护问题,减少固定维护成本,从而降低生产与维护总成本.所设计的算法在实验结果上与直接用CPLEX求解的最优解接近,在求解速度以及规模上也更有优势.

摘要：针对离散流水车间,设备故障率函数服从威布尔分布,在考虑维护策略的基础上,以工件的最终完工时间期望值为质量鲁棒性指标、以所有工序的开始加工时间的延迟总和的期望值为解鲁棒性指标,建立了不确定性环境下预防性维护(Preventive maintenance,PM)和生产调度的集成优化模型,联合决策各工序的开始加工时间和预防性维护位置.进一步,设计了基于工件优先列表、有效代理指标、邻域搜索机制的三阶段启发式算法对模型进行求解.最后,数值实验与传统方法对比结果表明,系统最优缓冲时间随着解鲁棒性权重的增大而逐渐增加,且质量鲁棒性堕化速度远小于解鲁棒性提升的速度,使得其与传统方法相比总体目标愈加优异.

摘要：针对单机系统,提出一种综合考虑生产调度和设备维护的联合决策模型.该模型利用目标规划的方法联合优化生产与维修部门各自的目标,决策工件的加工顺序和机器维护的方式.设计了遗传算法对模型进行优化求解,并与枚举算法相比较,证明其有效性.通过不同问题规模下联合决策与独立决策相比较的数据实验结果表明,所提出的决策模型表现优异,能有效解决生产调度与设备维护的集成优化问题.