引用本文

张志峰, Janet David.基于熵函数的流水车间小批生产信息量测度.自动化学报, 2020, 46(10): 2221-2228 doi: 10.16383/j.aas.c180479

Zhang Zhi-Feng, Janet David. An entropy-based approach for measuring the information quantity of small lots production in a flow shop.  Acta Automatica Sinica, 2020, 46(10): 2221-2228 doi: 10.16383/j.aas.c180479

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c180479

关键词

熵函数，小批生产，流水车间，信息量 

摘要

流水车间生产中, 批量及批次的信息量测度意味着对描述不同批量及批次在工作站的状态所需信息量的度量, 即求解批量及批次的信息熵表达.现有批量及批次信息控制研究主要集中在批量调度问题上, 鲜有针对生产中的批量及批次与管理生产所需信息量关系的研究, 造成研究结论很难为决策者从信息管理角度选择生产方式提供理论依据.针对上述问题, 在分析信息熵度量特性基础上, 理论上首次建立流水车间生产线不同批次相同加工时间条件下的批量及批次的信息熵函数, 作为度量生产系统状态所需信息量的基础, 并由此提出生产批次与熵函数变化关系两个定理, 即:生产批次的信息熵函数单调递减; 批次趋于无穷大时, 系统信息熵趋于零.采用求导法与极值法分别对所提定理给予充分证明, 从而理论上证明了流水车间的加工批次增加(或批量减小), 则系统的信息熵降低.分别取工作站数量为10和20进行实证研究, 以图示表达的结果再次验证了所提定理的正确性.批量与批次的信息量测度理论研究, 对实际流水车间生产批量与批次的作业安排及最终生产方式的选择, 都具有重要的理论支撑和现实指导意义.

文章导读

在当今全球以"工业4.0"、"智慧工厂1.0"、"云制造"等智能制造[1-2]为驱动的大背景下, 由于电子技术、计算机技术和自动化技术等先进技术的不断应用, 使得制造业正在向着数字化、网络化和智能化发展, 而此趋势的实现需要以制造信息准确、有效的传递为支撑[3-6].因此, 制造信息在制造企业的生产与管理中所起的作用则愈加凸显.制造企业要想在竞争激烈的市场中占得先机, 必须快速响应并满足客户瞬息万变的个性化需求.由此, 多品种小批量的生产方式就逐渐替代了标准化和规模化的大批量生产方式.数据显示, 在制造业发达的美国和日本等国, 采用多品种小批量方式进行生产的企业已经占到所有企业的75\, %[7].有鉴于此, 如何使制造信息准确而有效地为实施多品种小批量制造企业的生产和管理服务, 是学术界和工业界必须解决的问题.

基于多品种、小批量生产模式的先进制造技术与管理方法在近几十年的研究中不断取得突破性进展.从制造资源计划、成组技术、准时生产制、精益生产, 再到敏捷制造、虚拟制造以及如今的智能制造等, 每一个发展阶段的突破都离不开对制造信息的有效开发与利用.对实施多品种、小批量生产模式的制造企业来说, 除了生产过程中与产品本身相关的制造信息, 如:工艺结构、加工时间、工序排程等为制造过程所必须之外, 组织和管理生产所需的信息, 如:生产计划信息、生产调度信息、确定批量、批次大小及生产模式所需决策信息等, 也会对制造企业的生产运作产生重要影响, 必须加以重视.

当前, 聚焦利用先进制造信息实现对多品种、小批量生产方式进行控制与管理的研究更多地表现在制造的数字化、网络化和智能化研究方面, 即与产品本身相关的制造信息方面, 具体为:

1) 数字化制造方面, Cheng等[8]提出了数字化工厂的概念, 以产品生命周期为基础, 通过计算机虚拟制造, 实现产品的仿真与数字化生产; Li等[9]认为数字化工厂技术是智能工厂的基础, 而要实现数字化制造, 构建基础制造信息平台至关重要; Lu等[10]结合离散制造系统仿真方案的鲁棒性特点, 利用基于WEB的智能技术, 提出了一种数字企业生产计划与控制的优化算法, 提高了企业制定计划的效率和精确性.

2) 云制造方面, 李伯虎等[11]提出"云制造''模式, 指出了云制造的典型技术特征:虚拟化、物联化、服务化、协同化、智能化; Wang等[12]则根据市场的动态变化, 用虚拟生产线技术动态组织逻辑生产线, 增强了企业制造过程的灵活性; Li等[13]则将遗传算法运用于虚拟制造企业中, 实现了从多个制造资源中选择合适的制造资源.

3) 智能制造方面, Yin等[14]建立了一套智能工厂的制造系统结构体系, 详细介绍了工厂自动化、信息物理融合系统和顾客需求之间的联系; Nouiri等[15]则考虑其制造系统操作的不确定性, 提出了智能制造系统的概念, 实现数字企业对当前生产的内外部环境的快速适; Ta等[16]则把制造系统分成小的柔性制造单元, 各个单元由特殊硬件控制, 工作单元控制则由实时软件Vxworks来完成, 提高了制造系统的敏捷响应能力.

另外, 针对与本研究有关的小批量生产中工件在设备上的加工工序相同, 且只加工一次的批量与批次信息控制问题, 目前的研究方法都是利用不同的智能算法来求解批量与目标函数间的约束关系, 如遗传算法、模拟退火算法、和声搜索算法、蚁群算法、粒子群算法等, 其中较有代表性的为: Ding等[17]研究得出了批量数目与最大完工时间指标呈正比关系的结论. Busogi等[18]分析了不同类型的工件批量调度问题的不同特征, 提出了批量分类机制与多台机器流水作业的支配关系. Defersha等[19]提出了利用并行遗传算法来解决柔性批量流水线的调度问题, 结果证明了并行操作方式可提高后继启发式算法的效率. Karaboga[20]于2009年提出了人工蜂群算法, 在目标函数优化与流水线排序问题中均得到了较广泛的应用. Pan等[21]提出了基于概率论的分布估计算法:从父代种群中选取若干个体, 建立概率模型, 并通过学习与采样等行为, 生成新的个体.

综合以上文献可以看出, 尽管上述研究中利用制造信息实现了对多品种、小批量生产模式的数字化或者智能化的改造升级, 以及应用各类算法来控制与管理流水车间的批量、批次问题, 但均为结合某种先进技术或优化方法来实现制造系统的某种特定的功能; 而在针对小批量生产中的批量及批次与管理生产所需信息量的关系的研究方面, 则鲜有涉及, 如:在生产某一种产品时, 当产品总量不变的情况下, 采用小批量、多批次生产是否比管理大批量、少批次生产需要更多的信息以及批量、批次与管理生产所需信息具有有怎样的变化关系等问题.针对这些问题, 本文根据信息熵原理, 在求解度量生产中批量和批次的信息量表达式的基础上, 利用度量信息量的工具, 即信息熵函数, 构建生产线批量及批次的信息熵函数关系.在此基础上, 提出生产批次与熵函数变化关系的两个定理, 并利用求导法和极值法给予充分证明, 从而在理论上证明了流水车间的加工批量向小批量转移意味着所需信息量也将减少.最后, 分别以10和20个工作站的流水车间为例进行实证研究, 再次验证了所提定理的正确性.开展批量与批次的信息量测度及其与管理生产所需要信息量关系的理论研究, 无论是对实际流水车间生产批量与批次的作业安排方面, 还是为决策者提供最终生产方式的选择依据方面, 都具有重要的理论支撑和现实指导意义.

图 1  加工批次在工作站上的时间表示

图 2  流水车间工作站布置及加工流程示意图

图 3  工作站数量为10和20的系统熵与批次函数关系曲线

针对目前研究中鲜有涉及小批量生产中批量、批次与管理生产所需信息量的变化关系问题, 本文在分析熵函数信息度量特性的基础上, 详细讨论流水车间生产线上加工批量、批次与生产系统的信息熵函数相互关系.

1) 根据信息熵原理, 在分析熵函数信息度量特性的基础上, 分别建立流水车间生产线加工批量、批次与生产系统的信息熵函数.

2) 在所建熵函数基础上, 提出生产批次与熵函数变化关系的两个定理, 即:生产批次的信息熵函数单调递减; 批次趋于无穷大时, 系统信息熵趋于零, 并利用求导法和极值法给予证明, 理论上首次证明流水车间的加工批次增加(或批量减小), 系统的信息熵降低.

3) 实证研究中, 取工作站数量分别为10和20, 对所建生产线系统熵函数与批次、批量的相互关系加以分析, 以图示表达的计算结果再次验证了所提定理的正确性.

通过本文的批量与批次的信息量测度理论与实证研究可以看出:流水车间的多品种产品生产在加工批次增加同时批量降低时, 同等条件下, 采用小批量生产其信息需求更少, 从而生产中的不确定性也更小, 其生产过程与事先的生产计划也更加相符, 产品的加工生产则更易控制与管理, 这对实际流水车间生产批量与批次的作业安排以及为决策者提供生产方式的合理选择, 都具有重要的理论支撑和现实指导意义.

作者简介

JANETDavid

JANET David   牛津大学工程科学系教授. 1996年获得牛津大学博士学位.主要研究方向为制造系统优化.

E-mail: vaibhavphd@hotmail.com

张志峰

南昌航空大学经管学院教授, 2008年获得华中科技大学博士学位.主要研究方向为制造系统优化.本文通信作者. E-mail: zzf7766@hotmail.com