文章以BY公司为背景,研究液压元件装配流水车间调度问题(hydraulic components assembly flowshop scheduling problem,HCAFSP)。通过分析两阶段装配流水车间调度(the two-stage assembly flowshop scheduling problem,TSAFSP)、液压元件生产工艺与车间设施,提出一种新的机器配置和在制品库存计算方法。考虑到该问题的NP难性与BY公司数字化车间升级带来的产能提升,设计一种遗传算法孤岛模型(genetic algorithm island model,IsLandGA)与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的混合算法(IsLandGA-PSO)。该算法采用圆锥拓扑,圆锥底为IsLandGA,提供全局快速搜索能力;顶点为每个子群的最优个体组成的PSO,提供精准局部搜索能力;利用优势互补和迁移优秀个体完成协同进化。通过多组实例仿真与算法对比,表明该算法求解较大规模HCAFSP问题的有效性和先进性。

以A公司B系列发动机生产线为例,描述了利用价值流图技术对其产线改善的过程。首先,对生产线过程进行参数分析,区分其增值和非增值环节,绘制出价值流现状图。然后,以精益生产思想为基础,利用利特尔法则、ECRS原则、5W1H提问技术等工业工程方法以及单元生产原理对生产线中所存在的设施布局、库存、等待、生产节拍等制约产能的瓶颈问题进行分析。最后,找出消除浪费的改善方案,绘制出未来价值流图,并加以实施,实现减少在制品库存,缩短生产周期,提高企业快速响应市场的能力。