在工业4.0环境下,满足定制生产需求并能够准时交货的智能工厂成为发展趋势。研究在JIT原则下,考虑订单交货期、到达时间和设备产能资源等约束条件下的平行机生产排序问题,以订单任务提前生产的总时间最小化作为目标,基于历史订单构建虚拟订单进行产品组合,建立交货期约束系统求解模型,使用"最小提前生产时间的启发式算法"进行求解,解决不同交货期约束下平行机生产排序过程中的资源冲突、工期延误、设备浪费等问题,以保证准时交货。最后,使用仿真案例实验验证该方法的可行性,为进一步研究不同交货期时间窗下较大规模的复杂平行机排序问题提供可借鉴的方法。

机械产品在生产制造过程中受到不确定因素的扰动,输出的质量参数产生变差,导致质量特性鲁棒性低。为解决该问题,对机械产品设计阶段的不确定性约束进行研究,建立了QCSP模型对质量参数进行鲁棒性优化。先将产品参数设置为存在性和普遍性变量,引入不确定性约束,其次设定满足设计者偏好的鲁棒性指标,采取NSGA-Ⅱ算法在可行域搜索获得Pareto优化解,并计算熵权选出最优。最终通过对机械压力机的质量参数鲁棒设计,验证了该方法的有效性和实用性。

针对混流生产车间物料配送需求的准确性和及时性,综合考虑实时生产状态和不确定因素,以实时生产数据为依据,动态计算各工位配送时间窗,并用正态模糊数的隶属度表示工位满意度。在此基础上,建立以配送成本最低为目标,以时间窗、运载能力和持续能力为约束的物料配送路径优化模型。采用基于禁忌搜索的改进遗传算法求解模型,该算法将禁忌搜索的记忆功能融入遗传算法中,防止遗传算法陷入局部最优。最后,通过实例验证该方法的有效性和可行性。

研究连接器生产企业运营过程中存在的客户抱怨严重的问题。通过导入精益六西格玛，结合DMAC改进方法，找出影响客户满意度的企业内部行为，分析原因并进行有针对性的改进，有效提升客户的满意度。从组织运营管理的"质量、交货期和成本"目标体系出发,运用方法研究、软件仿真等E的技术和工具，对连接器产品的质量、客户订单达成率和产品成本进行了分析和研究。通过定性与定量方法相结合、管理技术与工程技术相匹配，对导致客户不满的内部过程如生产线布局、生产物流、焊点不良等进行了改进，有效降低了产品不良率，提高了生产能力，减少了生产过程中的成本消耗。该解决方案为公司乃至其他组织提升客户满意提供了新的思路。