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先进制造与自动化 技术成果

基于PSO和HOLON的多品种小批量生产物流瓶颈建模及其智能控制研究

完成单位:浙江工业大学 所在地区:浙江省杭州 登记年份:2022

技术亮点与转化解读

基于PSO和HOLON的多品种小批量生产物流瓶颈建模及其智能控制研究是浙江工业大学在先进制造与自动化领域的科技成果转化项目。 市场环境变化促使多品种小批量生产的发展,多种变化因素使生产系统处于不确定复杂环境,对生产物流管理要求越来越高。生产物流瓶颈是制约生产物流优化的重要环节。多品种小批量生产以及环境不确定性决定了生产物流系统的瓶颈具有动态性,增加了瓶颈的研究难度。瓶颈的转移也增加了对其定位辨识的难度,并随不确定因素的增加呈指数级增长。因此物流瓶颈成为关键问题。 该项目应用制造系统、运筹学、模糊数学和系统仿真等学科相关理论和方法,针对多品种小批量生产特征研究生产物流瓶颈模型并实现智能控制。(1)研究了多品种小批量生产下的混合生产车间的生产模式,拓展了生产系统模型。考虑生产物流的复杂性、各环节的生产瓶颈、物流瓶颈等多因素,建立了混合车间模型,提炼出了混流混合生产模式的特性,为研究其优化问题奠定了基础。(2)针对基于延迟惩罚成本的生产物流瓶颈辨识和生产物流时间瓶颈辨识进行了研究,从系统分析角度揭示了生产内外部因素与生产物流瓶颈的制约规律,描述了因素条件制约下的生产物流瓶颈表征,建立了生产物流瓶颈模型,并给出了相应的求解方法。为生产物流瓶颈辨识建立了一套新的理论与方法,为生产物流瓶颈转移与预测研究奠定基础。(3)研究了基于瓶颈指数的生产物流瓶颈预测、不确定条件下的生产物流瓶颈转移机理和预测方法,挖掘了不确定因素与生产物流瓶颈的关系,剖析了瓶颈的转移规律,使瓶颈管理更加有条理,充实了瓶颈的预测研究体系。(4)建立了基于HOLON的瓶颈控制架构,提出了不确定条件下生产物流瓶颈的动态、静态控制方法,实现了生产物流瓶颈智能控制和主动控制,研究结果可以优化物流系统并为制造执行系统的建立提供理论与技术支持。(5)提出了基于PSO、蜂群算法、蚁群算法的混合群体智能算法,并将其应用于瓶颈控制中,这些方法同时还可以应用于多种调度问题,为新的群体智能算法的设计和应用做出了贡献。 合作方式:技术转让。 该技术面向杭州及全国企业产业化需求,可通过办厂易平台对接技术转移、许可转让与产学研合作。【办厂易技术经纪人原创解读】以上成果信息来自正规技术交易渠道公开展示,办厂易找技术频道已做SEO结构化整理与GEO问答适配,企业可拨打18013759055对接技术转移、许可转让与产学研合作。

工业化应用场景

适用于先进制造与自动化相关行业的企业技术升级、新产品开发与产学研合作,帮助杭州及周边企业快速获取高校院所科研成果并推动产业化落地。

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