厂内循环分配系统的分类与建模外文翻译资料

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发表在2012年的先进制造技术国际期刊第62期，1135页到1146页

数字对象唯一标识符 10.1007/s00170-011-3875-4

厂内循环分配系统的分类与建模

Huseyin Selcuk Kilic amp; M. Bulent Durmusoglu amp;Murat Baskak

摘要

物料搬运是应该被考虑用于消除浪费，降低成本的最重要的问题之一。这是精益生产的概念定义的七种浪费之一。在这项研究中,对于在精益生产条件下拉动作业和重复性等制造业的精益物料搬运系统,由定期在特定航线行驶车辆组成的系统是可行的。这种系统也称为循环分配系统。厂内的循环分配系统的应用标准化了物料搬运系统和消除了浪费。虽然有大量与入厂和出厂物流相关的研究，但是在制造业领域循环模式的应用的研究特别少。在此研究的背景下，在实际的制造环境和有限的文献的基础上，本文对厂内循环分配问题进行分类和阐述并对于其中主要的类别之一进行建模。在开发的模型的目标是最小化车辆的数目和经过的距离。通过实际应用的启发，通过算例提出了展示开发的模型的适用性。

关键词：厂内循环分配 循环分配系统的分类 0-1混合整数数学规划

1．介绍

在制造业的竞争环境，企业更加排斥那种不增加产品价值的议案了。物料搬运的浪费是精益生产概念中定义的其中浪费之一^[1]。如果建立一个良好的物料搬运系系统，它估计能为企业降低10%到30%的成本^[2]。在典型的工业，物料搬运的发生包括工人的25％，工厂区的55％，和生产时间的87％^[3]。

物料搬运被视为设施布局的一个组成部分^[4]，和其它的系统相互影响，不能单独分开。物料搬运系统的目标如下^[5]:

1. 在对物料有需求的时候，增加物料的流动效率，
2. 降低物料搬运的成本，
3. 增加材料搬运车辆的使用效率，
4. 提高安全性和工作的质量，
5. 缓解制造过程，
6. 以提高生产率。

要设计一个良好的物料搬运系统，最重要的事情是要选择合适的物料搬运设备。在这一点上，主要有三种方法可以使用^[6]。它们是确定性方法，概率统计方法和基于知识的方法。在概率统计方法，仿真和排队论为基础的方法被认可。

在精益生产环境中的物流应用可以被称为精益物流。精益物流定义为精益生产的物流部分，由入厂物流（从供应商到工厂），厂内物流（在工厂物流）和出厂物流（从工厂到顾客）^[7]三部分组成。在这项研究中，范围是在厂内的精益物流。

在精益物流中有很多减少物料搬运浪费的应用。这些应用可以是对存储仓库的设计，物料搬运设备的选择，搬运流量的设计等。本文主要研究的是从存储仓库到车间，从车间到车间，从车间到装配线或存储仓库的循环路线的设计。为了这个目的，在应用拉动系统和有光滑的制造精益生产条件下，运输车辆按照牛奶汽车那样定期按预定的路线移动的方式是可行的。

自动或手动的定期移动系统为生产系统提供了一个及时生产的工作环境^[8]。在精益制造环境下预定路径上定期移动输送车辆的重要性也被其他各种研究强调^[7]。除了为入厂和出厂物流循环模式的应用程序外，也有厂内物流循环取货的应用程序。如图1所示循环搬运的列车在厂内物流循环模式中使用。

通过使用在精益制造领域的循环搬运列车，这种搬运列车在Akillioglu和Domingo等人的研究中得到了认可^[9][10]，标准化了物料搬运系统，并使它变得易于操作和控制在真实世界的应用。

对于循环模式列车系统，旨在最大限度地减少过程中的每个流水线的工作（WIP）和运输成本，适当的路线和时间段的设计进行了研究。对厂内循环模式问题进行分类并且对每个类别进行说明。对于类别“确定的时间分配问题，”模型的开发。应用建立的模型，并与一个数值例子进行比较。

本研究对现有文献的主要贡献在于，它首次提供了一个分类方案为在厂内循环分配系统和提出了一个具体的模型对这类分案进行阐述。

在本文的其余部分安排如下。第2节包括文献综述。在第3节，厂内循环模式问题的分类。“确定时间段的分配问题”的模型在第4节中提供。实际例子和模型的应用程序在第5节介绍，最后，第6节是结论和参考的文献。

2.文献综述

一种推动作业的物料搬运系统在工厂的设计中和车辆路径问题（VRP）和循环分配模式有关。在某些方面，厂内的车辆路径问题和厂外的车辆路径问题相似，因为有发货和取货两种交货方式和车辆都是有安排的，这个问题看起来像安排车辆进行送货取货的车辆路径问题。另一方面，因为它是确定的数量的配送，也就好像库存路径的问题，但是正如Vaidyanathan等人的研究^[11]所说，它不同于传统的车辆路径问题，因为它有特殊的功能，比如点的数量需求是服务它们的路径的功能。即，库存所需数量的改变根据在预定路线上的移动车辆的周期性循环而变化。在其他方面的差异可以是车间之间的关系，库存根据车辆周期时间而不是一个固定的量，库存区空间约束，产品类别的多样性等。由于有这么多的差异，很难在现有的制造业环境中运用现有的关于入厂和出厂物流的方法对厂内循环模式问题进行建模。

其中关于VRPs的最新和广泛的文献综述是Eksioglu等人做的^[12]。根据研究的类型，研究方案的特点，问题的物理特性，信息特征和数据特征对总共1494本书籍进行回顾与分类。关于他们的研究，得出的结论是在这种制造业环境中对VPRs的研究是有必要的。由于本文的范围是厂内物流，省略了关于出厂物流的车辆路径问题的文献。直接与精益制造环境中的循环模式分布的设计相关的研究很少。物料搬运系统的研究者大多同时设计物料搬运系统和设施布局，最小化物料搬运设备的数量，以及选择最适当的物流搬运设备。

因为设施布局和物料搬运系统的设计内容会相互影响，所以它们在大多数研究都放在了一起。在设施布局和离散物料搬运系统设计等领域的研究框架是由Rajagopalan和Heragu^[13]提出。他们希望通过观察在制造业领域的研究的趋势，试图把设施布局设计和物料流网络设计领域结合。遗传算法是由Hu等人开发^[14]用于小区间的布局和物料搬运系统设计。

物料输送系统的设计研究中的另一个问题是寻找物料输送车的最佳数量。由Hwang ^[15]开发的一种启发式算法在一个给定的固定设施布局和预定材料流动路径下寻找出物料搬运车的最小数量。Sayarshad^[16]还使用蜂窝算法来确定在制造中心使用的材料搬运设备的最佳数目。在物资运输需求和系统特性的基础上，Beamon和Deshpande^[17]把数学规划的方法用来说明物料运输车的装载量和数量。

决策方法一般用于选择最合适的物料搬运设备。Chakraborty和Banik^[18]等人用层次分析法去选择物料搬运设备。Onut等人在他们的选择模型中使用模糊性。Kulak^[20]建立了个模型包括公理设计和模糊性。Mirhosseini和Webb^[21]提出了两阶段法包括模糊专家系统和遗传算法来选择最合适的物料搬运设备。

Vaidyanathan等人研究了及时生产的系统中的车辆调度问题^[11]。他们以尽量减少车辆的总行程时间的目的构建了一个非线性规划模型。因为他们构建的模型是非线性的，他们提出了启发式和启发式的比较的下限。

混合整数线性规划模型被应用到现实生产环境中对循环分配模式的设计中^[9]，并且该模型的仿真也实现了。在一些精益指标，如在制品和运输成本的得到改进。根据应用的结果，在运输和WIP成本的改善的百分比是66％。

Domingo等人提出另一个在实际的精益生产环境中的循环配送系统^[10]。根据其应用的实证结果，一个配送点到另一个配送点的时间和周期时间明显下降。同时也减少了不必要的库存，过度交通安排，和闲置时间。

Costa等人使用物流列车对电子公司的生产线的物料输送系统进行模拟 ^[22]。从模型获得的实验结果表明，周期性地移动的物流列车有经济效益。

因此，有很多关于VRPs的研究文献，但是对在精益生产环境中厂内的车辆调度问题的研究的文献很少。虽然有些出版物提到精益生产环境中使用循环模式列车的优点，但是没有在精益制造环境下循环分配问题的分类方案。根据作者对不同领域的应用了精益生产的汽车工业（客车厂，电机喷油厂，汽车安全系统工厂，以及汽车，电子和电磁部件厂）的点差，对循环配送问题提出了详细的分类方案。根据分类方案中的其中一种，建立了两种模型并通过一个实例去验证。通过提出一个分类方案和模型特定类别的，这项研究不同于其他研究。这也表明，对于在精益生产环境下的循环配送系统的研究可以进行下去。

3厂内物流循环模式问题分类

厂内物流的循环系统和厂外物流的经典循环系统类似，该车辆从存储室出发按照它要行驶的路线达到车间或工作台，然后再次周期性地返回到起点。在厂内循环配送系统的应用中，制造系统必须是精简。即它必须是光滑的和重复的。厂内循环问题是在已被确定时间和路线的精益生产基础上再添加别的约束条件，比如空间的要求、车辆的数量和车辆的运载能力等。这样做的目的是最大限度地减少在制品成本，车辆的运输成本的费用，以及车辆的固定成本。在在制品成本和运输成本之间的有个最优的成本组合。如果增加车辆的运行次数，在制品成本降低，但在这样的话运输成本会增加，相反如果减少车辆的运行次数，运输成本会下降，但在制品成本会增加。

如前所述的主要问题是确定路由和他们的时间段。这两个关键点确定了分类的方案。在这项研究中，分配方法很容易就能解决这个问题。分类主要取决于分配类型，所以有三大类。第一个被称为“一般分配问题”，第二个被称为“专用分配问题”，最后一个是“确定的时间段分配问题。” 每一个主要的问题类别包括与分配路线编号的车辆和时间段类型的车辆相关的子类别。参数的确定性或随机性的类型在分类中不需要考虑。在同一分类中，即使模型中有确定性参数，随机参数或别的类型的参数一样可以被应用到这个模型里面。

第一类“一般分配问题”的路线和时间段是不知道。这一类被分成两个子类。一类是单一线路的，另一类是多线路的。这些分类又根据车辆的时间段的不同或车辆的时间段相同分成了两类。第二类“专用分配问题”是存储点和装配点的位置确定，即车辆的行驶路径是确定的，要确定车辆按照规定的路线的行驶的时间段。此类别有两个子类：一是不同的时间段，二是同样的时间段。最后一类是“确定的时间段分配问题”;这一类中，时间周期是已知的，但路线是未知的。此类别划分为一个路径和多个路径的车辆问题。

在实际生产环境中，存在一个路径和多个路径的循环列车。对于一个路径的循环列车，车辆会在规定的时间段按照规定的路线运行。这是精益管理的优点之一。但是我们观察到的，对于一个路径的循环列车，车辆的空闲时间非常高。为了最小化空闲时间和车辆的数目，使用多个路径的循环列车。多个路径的循环列车有一个以上的路线，并在特定时间段按照它们规定的路线运行。这样不像一个路径的循环列车那样精简，但它们通过最小化空闲时间和车辆的数目来提高循环列车的效率。

在精益生产环境中可以观察到的另一关键点是循环列车的时间段。车辆的时间段可以是相同或不同的。简单看来，具有相等的时间段的循环列车是比较好的，但在某些情况下，它并没有那种具有不同时间段的循环列车的经济效益。根据制造环境的条件下，这两种循环列车有各自的优点。

所有的类别都会有确定路径的问题。在一个空间布局里面可以有很多路线的组合，但由于考虑所有的路线使得问题更难解决，所以我们应该设计某些条件来减少路径的组合的数量，从而降低问题的复杂性。这些是：

1. 路线应该考虑布局中的实际情况和产品的流动。
2. 一个车间或装配点，车辆不能经过两次。
3. 路线上要包含所有的点或车间。

如图2所示是用分类的方法将厂内循环模式问题进行分类。这个分类方案根据不同实际应用观测的结果而获得。对于每一个类别，都可以建立模型。由Akillioglu等人建立的模型^[9]可以解决一般的分配问题包括具有不同定时周期的一个路径的车辆问题。在这项研究中，每个类别的模型没有给出。本文的范围的限制，与文献中所提出的模型的不同，建立一个具有在实际生活中的应用，广泛使用的确定的时间段一个路径和多路径的车辆问题的模型。随着模型的深入研究，一个更加系统的方法将提供到实际生活中。模型通过实际的例子进行测试其可行性

4模型“确定的时间段分配问题”

如前所述，这一类问题，路径的时间周期是已知的，但路径和车辆的数量是未知的。根据制造要求，在一些设施中，车辆的时间段可以是一个特定的值或某些可能的值。在这样的情况下，呈现的模型将用于寻找路线和车辆在不同的特定的时间段的情况下的数量是有用的。建立的模型，是通过对Akillioglu等人^[9]的研究进行研究得出来的。在所提出的混合整数线性规划模型中，除了车辆运行的路径的数量不同外，一个路径的车辆问题和多个路径的车辆问题的假设都是一样的。因为循环列车的时间周期是确定的，所以不同于其他类别，在制品的成本没有考虑在优化里面。本文的目的是尽量减少车辆的数目和经过的距离带来的搬运费用。

一个路径的车辆问题和多个路径的车辆问题的目标是一样的。

目标 车辆的固定和可变成本的最小化。

假设：

1. 模型是按照精益生产的环境中的循环性建立的。

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