导　　师： 常会友

学科专业： H1202

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 中山大学

摘　　要： 在大多数的中小企业的生产计划与排产过程中，目前对生产线上的排产工作很大程度上依赖于有经验的老师傅与相关专家人工调整进行，很容易因为疏忽或者是先天的限制产生错误的判断，造成无法预测的后果和不可估量的损失。本文以江门市某塑胶丝花行业为研究案例。由于目前ERP排产系统在产能上的一些不正确假设，导致了许多与现实情况相冲突的排产结果，对排产决策有些不适用。另外目前的排产方法大多只能考虑到一台单机的排产，容易造成不同机之间的产能不平衡，遇到多机之间的订单组合的部分必须依靠人力重新调整，不但费时效果也不好。在该行业还未有合适的排产决策支持系统可以帮助生产主管人员进行排产决策。 生产管理系统是制造业中最为复杂的系统之一，计划与排产是其重点与难点。由于生产的复杂性与不确定性，当前企业的生产计划编制方法虽多但效果不尽人意，特别是中小企业的现行生产计划与排产系统亦是如此。本文以江门某塑胶丝花行业为背景，以生产计划编制为研究对象，以计划编制的优化为主要内容，结合多种数学及智能信息技术方法，对建立一个能有效提高企业生产计划编制水平的APS(高级计划与排产)系统应用进行了研究。首先从生产计划的研究发展历史出发，分析了当前计划编制的研究现状与应用现状，指出本文研究的意义。其次，结合蚁群算法、遗传算法及其混合应用等算法理论与思想，探讨流程型生产设备，求取完工时间的最小化排产问题。最后，结合江门某企业当前的生产信息系统特点，依据所改进的计划编制方法，并给出了一个仿真应用示例。

关 键 词： 高级计划 排产系统 约束理论 遗传算法 蚁群算法 企业资源计划

分 类 号： [TP31 F279.23]

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [经济管理] [经济管理]