基于自动排程的某针织布厂生产调度改善的研究外文翻译资料
2022-11-04 16:31:19
Modeling of Agile Intelligent Manufacturing-orientedProduction Scheduling System
Zhong-Qi Sheng1 Chang-Ping Tang1 Ci-Xing Lv2
1School of Mechanical Engineering and Automation, Northeastern University, Shenyang 110004, PRC
2Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, PRC
Abstract: Agile intelligent manufacturing is one of the new manufacturing paradigms that adapt to the fierce globalizing market competition and meet the survival needs of the enterprises, in which the management and control of the production system have surpassed the scope of individual enterprise and embodied some new features including complexity, dynamicity, distributivity, and compatibility. The agile intelligent manufacturing paradigm calls for a production scheduling system that can support the cooperation among various production sectors, the distribution of various resources to achieve rational organization, scheduling and management of production activities. This paper uses multi-agents technology to build an agile intelligent manufacturing-oriented production scheduling system. Using the hybrid modeling method, the resources and functions of production system are encapsulated, and the agent-based production system model is established. A production scheduling-oriented multi-agents architecture is constructed and a multi-agents reference model is given in this paper.
Keywords: Agile manufacturing, intelligent manufacturing, production scheduling, system modeling, agent technology.
1 Introduction
With the advent of market globalization and the acceleration of technology advancement, the manufacturing environment has undergone profound changes and the manufacturing industry is facing new opportunities and challenges. In order to meet the increasingly fierce market competition and the development needs of the enterprises, various manufacturing paradigms have come into being[1minus;3]. As the representative one, the agile intelligent manufacturing paradigm emphasizes collaboration among the enterprises at manufacturing execution level in order to fully utilize the manufacturing resources of different enterprises to achieve agile response to market changes. In the agile intelligent manufacturing paradigm, the management and control of production systems has surpassed the scope of individual enterprise, and shows some new features including complexity, dynamicity, distributivity and compatibility, which make the management and control of manufacturing systems more complex. Both the control mode together with organization architecture and the decision-making criteria have undergone profound changes. This manufacturing paradigm calls for the production scheduling system that could support the cooperation among various production sectors, the sharing and distribution of various resources so as to achieve the rational organization, scheduling and management of production activities, process the uncertainties and unexpected events in distributed production environments, and obtain the ability of quickly adapting to market change and technology advancement. In the agile intelligent manufacturing paradigm, the production scheduling system has its own characteristics and needs. The creation of a dynamic, open, flexible, scalable production scheduling system model becomes the primary task for constructing the production system.
Building a new architecture of the production scheduling system adapting to the agile intelligent manufacturing paradigm, establish a strong production and operation mechanism to achieve the unified management of manufacturing resources in various enterprises, and realize production goals are the immediate needs for the production scheduling system. This paper develops a production scheduling system for the agile intelligent manufacturing paradigm based on distributed multi-agents technology. According to the requirements of the agile intelligent manufacturing system on production scheduling, this paper puts forward a hybrid modeling method to encapsulate the resources and functions of the production system together. Also, it establishes the production system model based on agents, and constructs the production scheduling system-oriented multi-agents architecture and reference model.
2 Production scheduling system in agile intelligent manufacturing paradigm
2.1 Production system in agile intelligent manufacturing paradigm
Agile intelligent manufacturing conforms to the development trend of the modern manufacturing system in the new century and provides an effective means for manufacturing enterprises to adapt to the globalizing market competition and strengthen their core competitive force. The basic organizational form of agile intelligent manufacturing is dynamic alliance. In order to promptly respond to manufacturing tasks, the core enterprise chooses different manufacturing cells in itself and its allies, and organizes the manufacturing resources together logically to form a virtual manufacturing system that has actual manufacturing capabilities. This system is able to perform the scheduling, management and control of resources as a common intelligent manufacturing system that has virtual form and at the same time has certain intelligent features. The production system in the agile intelligent manufacturing paradigm is reconfigurable along with the rapid changes of the environment and has the following characteristics.
1) Distributed coordination
Manufacturing equipment come from different companies, factories, and workshops. They are distributed in different locations and form a collection of manufacturing resources by logical relationships.
2) Autonomy
In production management, manufacturing system has the autonomy, and through collaborati
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摘 要
敏捷智能制造是适应激烈的全球化市场竞争和满足企业的生存需要的新制造模式之一，其中生产系统的管理和控制超越了个体企业的范围，体现了一些新特性，包括复杂性，动态性，分布性等兼容性。敏捷智能制造模式要求可以支持合作的生产调度系统在各生产部门之间，分配各种资源，实现理性组织，安排和管理的生产活动。本文采用多代理技术构建敏捷的智能制造型生产调度系统。使用混合建模方法，生产系统的资源和功能被封装，基于代理的生产系统模型建立。生成面向生产调度的多代理体系结构多代理参考模型在本文中给出。
关键词：敏捷制造；智能制造；生产调度；系统建模；代理技术。
目录
1绪论
随着市场全球化和加速的出现的技术进步，制造环境经历了深刻的变革和制造行业面临新的机遇和挑战。以满足日益激烈的市场竞争和企业的发展需要，各种制造模式已经形成[1]。如代表性的，敏捷的智能制造范式强调企业之间的合作。在制造执行级别，充分利用各个企业的制造资源以实现敏捷响应市场变化。 在敏捷智能制造模式，管理和控制生产系统已超越个人的范围企业，并展示了一些新功能，包括复杂性，动态性，分布性和兼容性使制造系统的管理和控制更复杂。 两者的控制方式一起组织架构和决策标准经历了深刻的变化。这个制造范例呼吁生产调度系统可以支持各种生产之间的合作部门，各种资源的共享和分配等，以实现生产活动的理性组织，调度和管理，处理不确定性和分布式生产环境中的意外事件，并获得快速适应市场的能力变化和技术进步。 在敏捷智能制造模式，生产调度系统有自己的特点和需求。 创作的动态，开放，灵活，可扩展的生产调度系统模型成为构建生产系统的主要任务。
构建适应敏捷智能制造范式的生产调度的新架构系统，建立强大的生产经营机制实现各个企业制造资源的统一管理，并实现生产目标，是生产调度系统的直接需求。 本文开发基于分布式多代理技术的敏捷智能制造范式的生产调度系统。根据敏捷智能制造系统在生产调度上的要求，本文提出用混合建模方法来把生产系统资源和功能的封装在一起。另外，它建立了基于代理的生产系统模型，并构建生产调度系统多代理架构和参考模型。
2生产调度系统敏捷智能制造范例
2.1敏捷智能生产系统制造模式
敏捷智能制造符合新世纪现代制造系统的发展趋势，为制造型企业适应全球化市场竞争提供了有效的手段，并加强其核心竞争力。 敏捷智能制造的基本组织形式是动态联盟。 为了及时响应制造任务，核心企业选择不同的制造单元本身及其周边单元，并组织制造资源在逻辑上形成一个有实际制造能力的虚拟制造系统。 该系统能够像具有虚拟形式的通用智能制造系统一样执行调度，管理和控制资源，同时具有一定的智能功能。
生产系统在敏捷智能制造范例可以与快速重组改变环境并具有以下特点。
1）分布式协调
制造设备来自不同的公司，工厂和车间。它们分布在不同的地点和按逻辑关系形式制造资源的集合。
2）自主性
在生产管理中，制造系统有其自主性，并通过制造资源的整合，系统可以有效地应对产品品种的变化，产品的升级，以及其他不寻常的事件，以实现自律。
3）动态
一个逻辑制造系统是由根据市场需求和制造任务，在不同的位置建立的动态制造资源组成。当任务完成时，这些资源的控制将返回到它们的原始环境。这种新的制造系统比传统的制造系统面临着更多的动态变化。
2.2敏捷智能制造模式下的生产调度
生产调度将时间和资源分配给生产活动，并根据特定的规则和约束优化生产计划。典型的生产调度问题通常包括一组任务，资源集合，一组约束和一组性能指标。生产调度的目的是为所有作业合理分配资源，安排每个作业的处理顺序以满足约束，同时优化一些或全部生产性能。
敏捷智能制造系统是一种制造系统，其被构造成适应不同的制造目标，其可以随着环境的变化而动态地重新配置。利用不同企业的制造资源，通过快速重新配置制造资源，制造系统能够以合理的成本快速将产品从设计过程转变为生产过程，从而适应用户不断变化的市场和个性化需求。在网络的支持下，企业在制造过程中，特别是在制造执行层面，加强合作，强调过程设备信息的连接和集成，以最大限度地提高过程设备的能力。
敏捷智能制造模式中的生产调度意味着在信息和网络技术的支持下，制造资源可以在制造活动的各个部门共享和分配。可以实现生产活动的合理组织，安排和管理，从而有效地完成制造任务，及时应对市场机会。敏捷智能制造模式中的生产调度具有与常规生产调度类似的功能。然而，由于制造过程将由多个分布式制造资源共同承担和完成，因此生产调度更多地强调制造资源的自主性和资源之间的互操作性。敏捷智能制造模式中的生产调度的特点包括：
1）调度器不再具有对制造资源的完全控制，并且不能掌握全部生产操作过程并获得全部历史信息，这导致了不确定性并且在产生调度中最大的困难。
2）生产计划和调度具有自主性。资源相对独立，具有独立的决策权。在满足共同利益的前提下，追求局部利益的最大化。资源之间没有强制性的集中控制。竞争和合作都存在，因此需要协作机制来协调生产计划和调度的决策。
3）生产系统中的资源和任务具有动态性。在不同位置的制造资源构成逻辑制造系统，并且当任务完成时，这些资源的控制被返回到其原始环境。这种新型制造系统比传统制造系统面临更多的动态。
4）生产计划和调度需要同步。生产调度需要利用实时数据进行实时规划，以便快速处理紧急情况，如材料供应延迟，生产设备故障，紧急插入订单等。
2.3敏捷智能制造定向生产调度系统
敏捷智能制造模式对生产调度系统提出了新的要求。生产调度系统需要具有更快的响应能力和自组织、自适应和协作特性。 除了传统调度系统应该具有的稳定性、可靠性和可维护性等特性之外，还需要包括协调、敏捷性、可重构性、可扩展性和适应性的新特征，如下：
1）适应性
当生产环境改变时，生产调度系统可以调整其调度策略和逻辑以适应这种改变。
2）开放
单元控制系统的结构可以容易地接受新的特征和功能。 其组织架构可以轻松实现各种制造资源的继承，并允许制造资源加入和退出在线。 生产调度系统可以轻松添加新的功能模块。
3）灵活性
生产调度系统的组织架构应该具有灵活性，以调度各种制造资源来完成不同的处理任务，以实现各种调度逻辑。
4）可配置性，可扩展性和容错性
生产调度系统可以根据市场需求和环境条件快速调整调度策略，也可以适应不同的生产系统，组合模块，增加新的功能模块。部分生产调度系统的例外不会导致整个系统的崩溃。
这些要求对生产调度系统的建模提出了更高的要求。
3基于代理的生产调度系统建模
代理是一种具有独立性、互动性和反应性的高度自主性实体，可以通过沟通协调，独立完成工作，完成整个系统的目标。采用代理技术开发的系统具有分布、开放、智能等特点，可以在部分自主的基础上实现全局优化。基于代理技术构建的生产调度系统可以满足敏捷智能制造模式中生产系统的要求。一方面，分布式多代理的解决策略可以满足生产调度的需要。 另一方面，代理的交互性、协作和自主性确保系统是开放的、可扩展的、可重用的等等。
3.1基于代理的生产系统建模原理
敏捷智能制造模式中的生产系统包含各种制造资源和实体，包括复杂的物流流程和信息流。当建立生产调度系统的基于代理的模型时，必须考虑各种因素及其相互关系。代理系统建模与解决问题密切相关。考虑敏捷智能制造范式中生产调度的特点和需求，建模原则确定如下：
1）考虑到制造过程、管理功能和生产资源，使用混合建模方法，其中包括资源代理模型和过程代理模型以及功能代理模型。
2）代理实体应该具有相对集中的本地知识库，并且与其他实体的知识重叠应该很少。
3）尝试减少代理之间的直接或间接信息交互的类型和程度。
4）强调代理的独立性和分布，这意味着代理实体应该在大多数时间关注他们的工作，并且只在必要时进行交互。
3.2生产调度系统中的代理识别方法
为了建立基于代理的系统，首先使用代理来描述和打包对象系统的组成元素，因此它们由代理来管理和控制。 这个过程称为代理识别[4]。为了构建基于代理的生产调度系统，首先将实际制造系统分解为一些组件，并且将这些组件封装到代理中，然后将制造系统建模为代理系统。现有的建模方法可以分为三类：基于功能的建模方法，基于物理实体的建模方法和基于问题的建模方法。
在基于物理实体的建模方法中，代理和物理实体之间存在明显的相关性[5]。通过物理分解获得的代理独立地定义并有效地管理一组状态，这可以减少交互式通信的量。在基于函数的建模方法中，代理和物理实体之间没有明确的相关性[6]。通过功能分解获得的代理必须共享许多状态变量，这导致一致性问题和一些不必要的交互。虽然系统实现中的功能分解方法比物理分解方法更困难，但它对于处理系统级问题（包括现有系统的集成，遗留系统的问题和异构系统的企业间集成）是有用的。因此，当将生产系统映射到代理系统时，应主要使用物理分解，并且采用功能分解方法来提供系统级服务。
在本文中，采用混合建模方法。基于物理实体的建模方法和基于功能的建模方法同时用于建模生产系统。
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