基于改進(jìn)SLP的YQ公司生產(chǎn)車間布局優(yōu)化研究

摘要隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，現(xiàn)代工業(yè)模式不再僅局限于滿足基本需求，而是需要面對多樣化、個性化需求的挑戰(zhàn)。因此，設(shè)施布局成為了影響生產(chǎn)效益的重要因素。本研究以YQ公司滾筒洗衣機(jī)車間為對象，分析了存在的設(shè)計問題與挑戰(zhàn)，并運(yùn)用SLP方法及遺傳算法相結(jié)合的方法對其進(jìn)行重新規(guī)劃。通過優(yōu)化設(shè)計過程，得出了比SLP方法更優(yōu)的最終車間布置方案，可幫助企業(yè)降低生產(chǎn)成本并提高作業(yè)效率。實(shí)驗結(jié)果表明，遺傳算法介入SLP方法優(yōu)化的車間布置方案能夠有效提升生產(chǎn)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益。本研究對于傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級具有一定的意義和參考價值。關(guān)鍵詞：SLP；遺傳算法；設(shè)施布局；車間規(guī)劃AbstractWith

the

continuous

progress

of

science

and

technology,

modern

industrial

modes

are

no

longer

limited

to

meeting

basic

needs,

but

face

challenges

of

diversified

and

personalized

demands.

Therefore,

facility

layout

has

become

an

important

factor

affecting

production

efficiency.

This

study

takes

YQ

company's

drum

washing

machine

workshop

as

the

object,

analyzes

the

existing

design

problems

and

challenges,

and

replans

it

using

the

combination

of

SLP

method

and

genetic

algorithm.

By

optimizing

the

design

process,

a

final

workshop

layout

plan

better

than

the

SLP

method

is

obtained,

which

can

help

companies

reduce

production

costs

and

improve

operational

efficiency.

The

experimental

results

show

that

the

genetic

algorithm

intervention

in

the

SLP

method

optimized

workshop

layout

plan

can

effectively

improve

the

economic

benefits

of

the

production

system.

This

study

has

certain

significance

and

reference

value

for

the

transformation

and

upgrading

of

traditional

manufacturing

industries.Keywords：SLP;

Genetic

algorithm;

Facility

layout;

Workshop

planning;

目錄摘要 1Abstract 21、緒論 51.1研究背景 51.2研究目的和意義 51.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 61.3.1設(shè)施布局優(yōu)化研究現(xiàn)狀 61.3.2SLP方法的研究現(xiàn)狀 81.4研究綜述 81.5研究的主要內(nèi)容和技術(shù)路線 91.5.1研究內(nèi)容 91.5.2技術(shù)路線 92.相關(guān)理論基礎(chǔ) 102.1設(shè)施布置理論 102.1.1設(shè)施布置的相關(guān)概念 102.2SLP方法理論 112.2.1 SLP方法概念及基本要素 112.3遺傳算法理論 132.3.1遺傳算法的概念和原理 132.3.2遺傳算法的優(yōu)缺點(diǎn) 132.3.3遺傳算法的實(shí)施流程 132.4SLP與GA結(jié)合設(shè)計 153.YQ公司生產(chǎn)現(xiàn)狀及問題分析 153.1YQ公司基本情況 153.1.1公司概況 153.1.2公司總體布局圖 163.2YQ公司車間布局現(xiàn)狀 163.2.1總裝車間布局現(xiàn)狀 163.2.2滾筒總裝車間布局 173.3YQ公司生產(chǎn)流程現(xiàn)狀及問題分析 183.3.1物流流程分析 183.3.2搬運(yùn)路線分析 193.4問題總結(jié) 214.基于SLP的YQ公司車間布局優(yōu)化 224.1車間物流關(guān)系分析 224.1.1作業(yè)單位面積需求分析 224.1.2作業(yè)單位物流強(qiáng)度分析 224.2車間非物流關(guān)系分析 264.3車間綜合物流關(guān)系分析 284.4作業(yè)單位相關(guān)圖 324.4.1作業(yè)單位位置相關(guān)圖 334.4.2作業(yè)單位面積相關(guān)圖 344.5初始車間布局方案 355.基于遺傳算法的YQ公司最終布局優(yōu)化與評價 375.1基于遺傳算法的車間布局優(yōu)化模型構(gòu)建 375.1.1車間設(shè)施布置的建模思想 375.1.2模型假設(shè) 375.1.3目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建 385.1.4約束條件 415.2基于遺傳算法的模型求解過程 425.2.1編碼方式 425.2.2初始種群 425.2.3適應(yīng)度函數(shù) 435.2.4遺傳算子 445.3模型應(yīng)用與結(jié)果分析 465.3.1生產(chǎn)線數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 465.3.2運(yùn)行過程和結(jié)果 496.總結(jié)與展望 526.1總結(jié) 526.2展望 521、緒論1.1研究背景隨著科學(xué)和技術(shù)的進(jìn)步，工業(yè)模式在軍事、空氣空間、武器、機(jī)械控制、運(yùn)輸、采礦、能源等領(lǐng)域得到廣泛使用。隨著新興技術(shù)的快速發(fā)展，如智能制造業(yè)、4.0產(chǎn)業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)+，許多新的應(yīng)用領(lǐng)域隨著傳統(tǒng)制造業(yè)的出現(xiàn)而出現(xiàn)。將新出現(xiàn)的技術(shù)，如大數(shù)據(jù)、虛擬現(xiàn)實(shí)和虛擬模擬軟件結(jié)合起來，填補(bǔ)了傳統(tǒng)制造行業(yè)的空白，并在實(shí)時監(jiān)測、數(shù)據(jù)傳輸、服務(wù)管理和反饋保存方面發(fā)揮了重要作用?；诖?，企業(yè)間的競爭已經(jīng)不再局限于能不能滿足使用者的基礎(chǔ)需求，而是要看是否能不能滿足使用者的多樣化、個性化的需求，所以，如何提升生產(chǎn)線的生產(chǎn)效率，降低因生產(chǎn)過程轉(zhuǎn)換而造成的損失，成為了當(dāng)前企業(yè)面臨的首要問題。改善生產(chǎn)線設(shè)備布置，能有效地減少生產(chǎn)過程中的無用材料流動，并能有效地降低附加費(fèi)用，縮短產(chǎn)品制造周期。此外，合理的布局還能夠減少各種物質(zhì)流在生產(chǎn)線上的碰撞和阻礙，對生產(chǎn)空間進(jìn)行優(yōu)化，從而更充分地提高公司的利潤能力。設(shè)施布局的優(yōu)劣能夠?qū)ιa(chǎn)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)生直接的影響，一個好的設(shè)施布局方案，不僅對后期生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量有很大保證，還能夠為企業(yè)帶來更高的效益。1.2研究目的和意義本課題的研究目的是，通過分析YQ公司生產(chǎn)車間的布局現(xiàn)狀，找到其目前存在的問題，用SLP與遺傳算法相結(jié)合的方法對布局做進(jìn)一步優(yōu)化，從而驗證該方法對設(shè)施布局優(yōu)化的有效性。在激烈的市場競爭中，一個靈活的、高強(qiáng)度的、高效率的生產(chǎn)體系顯得尤為重要。而整個公司的工廠規(guī)劃，則是在一開始就確定了這個生產(chǎn)體系應(yīng)該具有的特征，其中既有新建企業(yè)的工廠布局規(guī)劃，也有企業(yè)在發(fā)展過程中對設(shè)施設(shè)備的更新。在不同層次上的布置，例如車間內(nèi)的機(jī)械設(shè)備布置，廠區(qū)內(nèi)的生產(chǎn)單元布置等，將對企業(yè)的生產(chǎn)效率提高和未來發(fā)展起到?jīng)Q定性作用?；谶@種思考，此研究的意義在于進(jìn)一步拓展了SLP法和遺傳算法優(yōu)化應(yīng)用范圍。同時，該研究還為制造商提高生產(chǎn)效率、優(yōu)化工廠布局提供了一種新思路，并為未來的相關(guān)研究提供了實(shí)踐基礎(chǔ)和啟示。此外，研究結(jié)果可以對其他類似企業(yè)的車間布局優(yōu)化提供參考，促成行業(yè)內(nèi)更廣泛的生產(chǎn)效率提升。1.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.3.1設(shè)施布局優(yōu)化研究現(xiàn)狀對于工廠設(shè)備的最優(yōu)布置，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)進(jìn)行了很長時間的研究，并且隨著企業(yè)的發(fā)展，各種布置方法也得到了很大的改進(jìn)?，F(xiàn)在，在設(shè)施布局規(guī)劃方面的研究，學(xué)者們已經(jīng)有了較為深刻的認(rèn)識。比如，根據(jù)場地層數(shù)的不同，可以將其劃分為單層和多層布局問題等。(1)單層和多層設(shè)施布局研究在實(shí)際的生產(chǎn)過程中，布局問題所涉及到的大部分都是單層的設(shè)施布局，但是因為受生產(chǎn)條件的制約，為了節(jié)省廠房的占地面積，許多工廠都被設(shè)計成了多層的布局，樓層與樓層之間的物流通過電梯來實(shí)現(xiàn)，因此，既存在著橫向的物流，又存在著縱向的物流，這為布局優(yōu)化帶來了一定的困難。Bozer等人(1994)提出了MULTPLE方法，這是一種解決多層次設(shè)備布置問題的方法。該方法不僅適用于單層次設(shè)備布置問題，而且適用于多層次設(shè)備布置問題。然后，將該算法與啟發(fā)式布局法相結(jié)合，并將該算法進(jìn)行了改進(jìn)，形成了SABLE算法，降低了對初始布局的依賴程度。Patsiatzis(2002)在對多層建筑結(jié)構(gòu)的最優(yōu)布置進(jìn)行了分析，認(rèn)為建筑結(jié)構(gòu)的層數(shù)應(yīng)根據(jù)用地大小、設(shè)備數(shù)目等因素來確定。Lee(2005)在研究多層設(shè)備布局時，考慮到了廠房內(nèi)的墻體和走廊設(shè)計對布局的影響，選擇了改進(jìn)的遺傳算法來解決，并對各個樓層中的走廊位置和設(shè)施數(shù)目進(jìn)行編碼。金俊娜(2014)提出了基于SLP的多層工廠車間布局優(yōu)化方案，并將該方案應(yīng)用于多層工廠，從而有效地解決了因設(shè)備布置不合理而引起的各類“瓶頸”問題。呂品，李谷雨(2016)以某城市的一家糕點(diǎn)工廠為案例，采用層次劃分法，將每一層的操作單元劃分出來，并在此基礎(chǔ)上，采用SLP法，對每一層的操作單元進(jìn)行了優(yōu)化。最終獲得多層廠房的最優(yōu)布置方案，以解決當(dāng)前食品制造企業(yè)中存在的冷熱交互、噪聲干擾和物流運(yùn)輸路線迂回等問題。丁洪偉(2021)以散熱器類制造企業(yè)多棟多層廠房為研究對象，基于設(shè)施布局相關(guān)理論，結(jié)合企業(yè)實(shí)際現(xiàn)狀和需求，綜合考慮各方面影響因素，采用兩階段MFLP方法，構(gòu)建適用于多棟多層廠房設(shè)施布局兩階段數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，并設(shè)計GA-SA混合求解算法，為多棟多層廠房設(shè)施布局問題提供科學(xué)解決方案。(2)單目標(biāo)與多目標(biāo)設(shè)施布局問題研究當(dāng)前，對設(shè)施布局規(guī)劃的研究主要集中于單一目標(biāo)，然而，在實(shí)際的布局設(shè)計中，設(shè)施布局規(guī)劃往往是一個多目標(biāo)、多因素共同作用下的多目標(biāo)優(yōu)化問題。Rosenblatt(1986)首先提出了一個多目標(biāo)的工廠布局規(guī)劃問題，提出了一個以最低物流處理費(fèi)用、最大設(shè)備緊密度為目標(biāo)的最優(yōu)方案，并給出了相應(yīng)的求解算法。于瑞峰(2004)在考慮物流要素的同時，引入了生產(chǎn)操作要素，并對其進(jìn)行了定量化處理，建立了一個兼顧物流要素和人工要素的人力要素的人力資源設(shè)備優(yōu)化模型，并且用改進(jìn)過的遺傳算法進(jìn)行了解決。葉慕靜，周根貴(2005)將物流成本和非物流關(guān)系作為優(yōu)化目標(biāo)，提出了一種基于局部尋優(yōu)的多目標(biāo)遺傳算法。劉軍(2018)將車間設(shè)備布置問題作為研究對象，針對不同類型的設(shè)備布置問題，提出了相應(yīng)的約束處理方法，從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備布置的最優(yōu)。在此基礎(chǔ)上，本項目擬以多目標(biāo)螞蟻（MOACO）算法為全局最優(yōu)解，并將局部尋優(yōu)與多個啟發(fā)式策略相融合，構(gòu)造出一類新型的多目標(biāo)螞蟻優(yōu)化算法。萬浩然(2020)在GIS空間服務(wù)水平分析的基礎(chǔ)上，針對研究區(qū)特點(diǎn)，采用遺傳算法構(gòu)建了多個目標(biāo)的優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)了服務(wù)人口指標(biāo)、服務(wù)可達(dá)時間指標(biāo)和用地指標(biāo)三個指標(biāo)的有機(jī)統(tǒng)一，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了空間服務(wù)水平的全面提高，并取得了較好的效果。(3)靜態(tài)與動態(tài)設(shè)施布局問題研究靜態(tài)布局是指工廠生產(chǎn)過程穩(wěn)定以及需求不變的布置問題，而動態(tài)設(shè)施布置則指生產(chǎn)工藝和產(chǎn)品需求不斷變化的布置問題。Lacksonen和Enscore(1993)針對動態(tài)設(shè)備布置問題使用了五種數(shù)學(xué)規(guī)劃方法進(jìn)行研究，并將不同方法的效果進(jìn)行對比。結(jié)果表明，平面分割法優(yōu)于其他方法（如分支定界、動態(tài)規(guī)劃等）。陸皆炎,趙高暉等(2012)提出了利用VRML的虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)車間的動態(tài)規(guī)劃，并在此基礎(chǔ)上提出了新的解決方案。同時，通過多個4階矩陣變換裝置的坐標(biāo)，建立了一個動態(tài)的虛擬車間，從而實(shí)現(xiàn)了車間的動態(tài)拖拉布局，為車間的流水線布局和管理提供了一個平臺。劉景發(fā),王大文(2018)針對不同區(qū)域下的設(shè)備布置特點(diǎn)和要求，建立了不等面積區(qū)域下動態(tài)設(shè)備布置的連續(xù)性模型，并給出了一種基于Wang-Landau采樣的啟發(fā)式算法，對其進(jìn)行了數(shù)值模擬，驗證了所提方法的有效性。趙旭,黃靜韻等(2022)針對港口吞吐量的固定水平不能同時滿足長期規(guī)劃期間的需求變化，將港口吞吐量水平與港口吞吐量水平相結(jié)合，構(gòu)建港口吞吐量水平的多目標(biāo)、多階段的動態(tài)優(yōu)化模型，并將其應(yīng)用于港口系統(tǒng)總成本、碳排放、顧客滿意度等方面。(4)相等面積與不等面積設(shè)施布局問題研究相等面積設(shè)施布局問題是要在一個面積已知的區(qū)域內(nèi)布置數(shù)量固定的設(shè)施，并讓每個設(shè)施所占面積相等；不等面積設(shè)施布局問題是要在一個面積已知的區(qū)域內(nèi)布置數(shù)量固定的設(shè)施，但每個設(shè)施所占面積可以不相等。Bazaraa和Elashafei(1979)提出了一種解決QAP問題的分枝定界方法，該方法將規(guī)劃過程分成若干個步驟，每一步都決定一個設(shè)備的局部位置，直至全部設(shè)備都已確定。Burkard和Bonnimger(1983)提出了一種解決QAP問題的平面分割方法，該方法廣泛應(yīng)用于設(shè)備少于8個的布局問題，該方法能夠得到更多的結(jié)果。張畢西、周艷等(2004)提出了一種基于縮小空間的最優(yōu)布局方式，該方式將縮小空間劃分為兩步，利用智能優(yōu)化算法，尋找縮小空間的最佳范圍，從而確定每個生產(chǎn)單元的地理位置，然后按照每個生產(chǎn)單元的面積所占的比例，再將每個生產(chǎn)單元的面積歸一化，從而獲得最佳的尺寸。周洋(2019)針對不等面積設(shè)備布置問題，提出了一種新的柔性隔間結(jié)構(gòu)表達(dá)式，在柔性隔間結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，引入了具有指向性的隔間，使同一個廠房可以同時布置多個不同的布置方案。1.3.2SLP方法的研究現(xiàn)狀SLP法是由美國R.Muther于1961年提出的，該法從定性與定量兩個方面對設(shè)施布局問題作了系統(tǒng)的研究。GuilhermeL(2008)將多目標(biāo)決策理論引入到企業(yè)規(guī)劃中的物流與信息流分析中，并將SLP方法應(yīng)用于企業(yè)車間布局問題。西曼(2015)利用SLP法獲得各運(yùn)作單元間的整體緊密聯(lián)系，構(gòu)建了一個以總搬運(yùn)量最小、總運(yùn)作空間最小為目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化模型，并利用遺傳算法對其進(jìn)行求解，最終在eM-plant模擬軟件的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了可視化的規(guī)劃結(jié)果。葛敬東,周炳海(2016)在對物流強(qiáng)度、非物流關(guān)系以及其它約束邊界條件進(jìn)行分析研究的基礎(chǔ)上，采用SLP法對擴(kuò)展后的布局進(jìn)行優(yōu)化，從而避免了物流路徑在工藝過程中的交叉，降低了物流密度，提高了車間的空間利用率，提升了生產(chǎn)效率。李正軍,趙鳳(2018)從“中國制造2025”對制造業(yè)的新需求出發(fā)，探討了基于SLP技術(shù)的工廠布局優(yōu)化的新途徑，并通過算例驗證了SLP技術(shù)的有效性，從而驗證了SLP技術(shù)的有效性。最后，指出了實(shí)施過程中的缺陷和所面臨的難題。冷護(hù)基,顏文祺(2019)以多個加工區(qū)的車間布局問題為研究對象，采用基于SLP的4個最優(yōu)布局方案，并將其轉(zhuǎn)化為遺傳算法的初選群體，從而克服SLP的主觀因素，提高遺傳算法的尋優(yōu)效率和精確度。陳誠,林秋婷等人(2020)提出了一種EIQ-ABC-SLP法的鋼鐵物流園區(qū)倉庫布置方案，先用EIQ與ABC相結(jié)合的方式，對園區(qū)倉庫貨物進(jìn)行了統(tǒng)計，確定了各貨物的流動頻次，并通過計算出各貨物之間的關(guān)聯(lián)度，得出了各貨物之間的關(guān)聯(lián)度，進(jìn)而采用SLP布置規(guī)劃法實(shí)現(xiàn)了倉庫的合理布置，并通過實(shí)際案例進(jìn)行了驗證。張永強(qiáng),李星圓等人(2021)以林產(chǎn)品倉庫為例，利用最優(yōu)SLP和SHA相結(jié)合的方法，對其進(jìn)行了再設(shè)計，并基于EIQ分析，以降低運(yùn)輸費(fèi)用為目的，對多種方案進(jìn)行了對比，確定了最優(yōu)的配置方案。馬曉恬,李濤,譚鵬(2022)以某試制工廠為研究對象，采用SLP分析法，收集了試制工廠所涉及的幾個主要因素的數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計表格和分析模型等方法對其進(jìn)行了梳理和分析，得出了最佳的工廠布置方案，從而達(dá)到提高工廠生產(chǎn)能力和工作效率的目的。1.4研究綜述通過對已有文獻(xiàn)的學(xué)習(xí)與分析，與研究方向相結(jié)合，我們可以看到，關(guān)于設(shè)施布置問題的研究并不是一個新興領(lǐng)域中的問題，不管是在國內(nèi)外，還是在我國，都有大量的文獻(xiàn)開始對其展開了探討。但是，我國在這方面的研究，多集中在傳統(tǒng)設(shè)施布置的理論上。與此同時，由于布局問題及現(xiàn)實(shí)環(huán)境的復(fù)雜，傳統(tǒng)SLP在實(shí)施中存在著許多缺陷，例如缺乏對物流策略的高層次規(guī)劃，缺乏靈活性等。另外，傳統(tǒng)的設(shè)備布局方式在最終的方案選取中有太多的主觀性，很難客觀地反映布局要求。很多學(xué)者運(yùn)用遺傳算法、模擬退火算法、粒子群算法等有關(guān)的算法來解決較優(yōu)布局，即把SLP與智能算法結(jié)合起來，可以彌補(bǔ)SLP主觀性較強(qiáng)的缺點(diǎn)，從定量和定性的兩個角度來解決最優(yōu)布局。在這些方法中，遺傳算法是最典型的一種，它比較成熟，本文將采用這一啟發(fā)式算法對設(shè)施布局優(yōu)化問題展開研究。1.5研究的主要內(nèi)容和技術(shù)路線1.5.1研究內(nèi)容本文以YQ公司滾筒洗衣機(jī)車間布局為研究對象，詳細(xì)分析了該公司的車間設(shè)施布局現(xiàn)狀和存在的問題，并采用SLP和遺傳算法相結(jié)合的方法對YQ公司車間布局進(jìn)行重新規(guī)劃，進(jìn)而幫助該公司降低生產(chǎn)成本，提高作業(yè)效率。以下是本文研究的主要內(nèi)容：第一章介紹了本課題的研究背景和研究意義，并基于國內(nèi)外設(shè)施布局問題和SLP方法的研究現(xiàn)狀，針對目前研究中仍然存在的問題，給出了本文的研究方法和思路。第二章簡要闡述了本文所涉及到的相關(guān)理論，主要包括SLP法和遺傳算法等。第三章對YQ公司的生產(chǎn)現(xiàn)狀、生產(chǎn)流程、生產(chǎn)設(shè)備的布置等進(jìn)行了詳細(xì)的描述，并通過對生產(chǎn)車間的布置、物流流程的分析，得出了目前生產(chǎn)設(shè)備布置中的一些問題。第四章用SLP方法對車間物流要素和非物流要素進(jìn)行分析，得出了作業(yè)單位間的綜合物流關(guān)系，并給出了初步的布局優(yōu)化方案。

第五章基于SLP方法得到的初始布局方案，用遺傳算法對布局問題進(jìn)行建模、求解和評估，進(jìn)而得出了最優(yōu)的車間設(shè)施布置方案。第六章總結(jié)了本論文的研究結(jié)論，并探討了研究中存在的不足之處，為今后的研究提供了方向。1.5.2技術(shù)路線本文以YQ公司滾筒洗衣機(jī)生產(chǎn)車間為研究對象，分析車間布局現(xiàn)狀并總結(jié)存在的問題，希望能用SLP和遺傳算法進(jìn)行車間布局優(yōu)化，從而達(dá)到提高生產(chǎn)效率，增加企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的目的。本文研究的技術(shù)路線如圖1-1所示。圖1-1技術(shù)路線2.相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1設(shè)施布置理論2.1.1設(shè)施布置的相關(guān)概念設(shè)施布置是將生產(chǎn)過程中所需的各種設(shè)備、工具和材料等有機(jī)地組合在一起，以形成一個有效、高效的生產(chǎn)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的生產(chǎn)。設(shè)施布置直接關(guān)系到生產(chǎn)效率、質(zhì)量和成本，并需要根據(jù)不同的生產(chǎn)任務(wù)要求進(jìn)行定制化設(shè)計，以盡可能滿足不同的生產(chǎn)需求。常見的設(shè)施布置包括車間內(nèi)部各項設(shè)備的擺放，輸送帶，燈光、通風(fēng)系統(tǒng)、安全標(biāo)志以及應(yīng)急措施等。設(shè)施布置的合理性和高效性對企業(yè)的經(jīng)營運(yùn)作和生產(chǎn)流程至關(guān)重要。2.2SLP方法理論SLP方法概念及基本要素SLP方法介紹SLP方法以圖表為分析操作工具，分析生產(chǎn)運(yùn)作中的物流關(guān)系和非物流關(guān)系，并按一定的權(quán)重比例匯總，獲得各個作業(yè)單位間的綜合關(guān)系。最后，以這些關(guān)系的重要性為依據(jù)，對它們進(jìn)行了分類，從而得出了不同工作之間的相對位置關(guān)系圖。企業(yè)可以以作業(yè)單位面積的尺寸為依據(jù)，并結(jié)合實(shí)際情況，參照該位置關(guān)系圖，來進(jìn)行合理的位置布置。相對于以前的定性分析相比，SLP法對各個作業(yè)單元之間的各種聯(lián)系進(jìn)行了定量分析，使得設(shè)備布局更為科學(xué)、合理。(2)SLP法的基本要素1)P(產(chǎn)品、材料和服務(wù)):P是指公司生產(chǎn)各種產(chǎn)品的材料和服務(wù)因素。產(chǎn)品因素對生產(chǎn)體系的結(jié)構(gòu)和各工作單元的相互關(guān)系，對設(shè)備的選擇，材料的處理方式等都有一定的影響。

2)Q(物品的數(shù)量):Q是指所生產(chǎn)的產(chǎn)品或者所提供的服務(wù)，Q由生產(chǎn)規(guī)劃決定，它對生產(chǎn)的多少，所需的設(shè)施數(shù)目等都有一定的影響。

3)R(生產(chǎn)的工藝路線):R代表產(chǎn)品的生產(chǎn)制造方式，與制造過程的設(shè)計有關(guān)。通常使用工藝流程圖、路線圖以及設(shè)備表等形式來表示。

4)S(輔助服務(wù)部門):S是指為生產(chǎn)提供輔助的各種要素，例如：辦公室，維護(hù)部門，餐廳，宿舍等。這些部門是保證正常生產(chǎn)的重要部門，因此，在工廠布局時，也要給予足夠的重視。

5)T(時間):T是指該產(chǎn)品在何時、何時、何時被制造出來。包括每個工作單元的運(yùn)行時間，更換的批次等。在以上五個基本要素中，P和Q是其它因素或條件的依據(jù)。只有在對每一個因素進(jìn)行了充分地調(diào)查，并獲得了相應(yīng)的數(shù)據(jù)之后，才能利用表格、圖表以及數(shù)學(xué)模型來對這些因素進(jìn)行分析和計算，最后得出一個適合的設(shè)計方案。2.2.2SLP的實(shí)施步驟

(1)準(zhǔn)備原始材料在開始的時候，首先要收集上述五種基本元素的信息，并對作業(yè)單位的劃分情況做初步分析。

(2)分析物流關(guān)系和非物流關(guān)系

在一些生產(chǎn)過程為主的企業(yè)中，物料搬運(yùn)是生產(chǎn)流程中最重要的部分，因此需要對物流進(jìn)行分析以縮短作業(yè)單位間的距離和運(yùn)輸量。但在一些物流運(yùn)量較小的單位或服務(wù)企業(yè)中，非物流分析比較合適，對于那些輔助部門和生產(chǎn)部門之間有多次信息交換的制造部門，也需要考慮到非物流關(guān)系。對于系統(tǒng)設(shè)備布置而言，物流分析與非物流分析同樣至關(guān)重要。(3)分析作業(yè)單位間的綜合關(guān)系通過將物流關(guān)系表與非物流關(guān)系表按一定比例進(jìn)行權(quán)重疊加，可以獲得企業(yè)中不同工作單元之間的綜合關(guān)系表。通常使用權(quán)重比例1:3或3:1，若權(quán)重太高或太低則會導(dǎo)致只考慮一種關(guān)系，因此要選取合適的權(quán)重。

(4)繪制位置關(guān)聯(lián)圖

在建立了綜合關(guān)系之后，要按其規(guī)模進(jìn)行定位關(guān)聯(lián)。應(yīng)指出，位置關(guān)聯(lián)圖只反映了各工序之間的相對位置，并沒有考慮到各工序單元的面積及形狀，所以在實(shí)際布局上，與此圖可能會有一定的差別。

(5)繪制面積關(guān)聯(lián)圖

將每個工作單元的實(shí)際面積與形狀，按一定比例加入到位置關(guān)聯(lián)圖中，即得面積關(guān)聯(lián)圖。

(6)修正

在此基礎(chǔ)上，根據(jù)企業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際情況以及其他未考慮到的細(xì)節(jié)加以修正，從而獲得幾種不同的選擇。

(7)方案的評價和選擇

根據(jù)目前所獲得的多種備選方案，從費(fèi)用、技術(shù)和成本等多角度綜合考慮，并通過對比，確定最佳布置方案。SLP的實(shí)施程序如圖1-2所示。圖1-2系統(tǒng)布置設(shè)計實(shí)施程序2.3遺傳算法理論2.3.1遺傳算法的概念和原理遺傳算法是在生物進(jìn)化原理的基礎(chǔ)上發(fā)展出來的搜索和優(yōu)化算法，模擬自然界中個體繁殖、適應(yīng)、選擇、交叉和變異等過程。它通過不斷產(chǎn)生新個體并篩選出適應(yīng)度高的個體來實(shí)現(xiàn)對問題空間的探索和優(yōu)化，因此適用于很多優(yōu)化問題，如函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。與其他優(yōu)化方法相比，遺傳算法不需要先驗知識，且具有較強(qiáng)的全局搜索能力和自適應(yīng)性，因此被廣泛應(yīng)用于實(shí)際問題的求解。生物個體的染色體中含有可以傳給下一代的基因，每個基因有兩個等位基因，分別來自個體的父母。生物個體的某些特征由這些基因所決定。當(dāng)一個生物個體繁殖時，它的基因會隨機(jī)地傳遞給下一代。有些基因會突變，導(dǎo)致下一代的遺傳信息發(fā)生變化。基于這種遺傳和進(jìn)化的機(jī)制，遺傳算法的原理就是基于以上所描述的生物現(xiàn)象，模仿生物個體的遺傳和進(jìn)化過程，在產(chǎn)生的新個體中不斷迭代，逐步對單個個體進(jìn)行搜索，最終獲得全局最優(yōu)解。2.3.2遺傳算法的優(yōu)缺點(diǎn)遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)之一是可以解決包含多個優(yōu)化目標(biāo)和多種約束條件的優(yōu)化問題，適應(yīng)性較強(qiáng)。此外，遺傳算法獨(dú)特的產(chǎn)生新個體的方式能夠有效避免陷入局部最優(yōu)解，并以此實(shí)現(xiàn)全局搜索。同時，遺傳算法天然適用于并行計算，可在不同硬件平臺上進(jìn)行高效實(shí)現(xiàn)。

然而，編碼方式選取對算法的性能影響很大，如果選擇錯了可能會導(dǎo)致搜索空間過大、難以收斂等問題。參數(shù)調(diào)整也是使用遺傳算法時需要面對的一個問題，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行折衷處理，來找到合適的設(shè)置。另外，由于種群內(nèi)的每一個個體都需要進(jìn)行評估，所以運(yùn)算速度相對較慢，對于一些大規(guī)模優(yōu)化問題，尋找最優(yōu)解可能會花費(fèi)比較長的時間。2.3.3遺傳算法的實(shí)施流程(1)編碼：算法開始前要先將問題的解進(jìn)行編碼，使其成為染色體（即基因序列），并將染色體表示成可處理的形式。例如，可以將一個解表示成一個二進(jìn)制串，其中每個位表示一個決策變量的取值。(2)生成初始種群：通過預(yù)定或者隨機(jī)生成一定數(shù)量的初始種群，這些個體（即染色體）將成為算法最初輸入的量。種群的大小一般是事先設(shè)定的，并且應(yīng)該足夠大，確保算法結(jié)果能夠收斂到最優(yōu)解。(3)適應(yīng)度評價：適合度是指對每一個個體的目標(biāo)值進(jìn)行測量，使其達(dá)到最小或最大。適合度評估用來決定哪些人可以進(jìn)入下一階段。計算每個個體的適應(yīng)度，這通常是問題的優(yōu)化目標(biāo)。(4)選擇：通過對各個體的適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行分類，選出最佳個體進(jìn)行下一代的繁衍。在挑選的過程中，一般采用輪盤賭或者競賽選擇的方式。(5)交叉：交叉操作就是將兩個個體的染色體進(jìn)行重新組合，從而產(chǎn)生新的個體。該步驟的目的是保留較優(yōu)的特征，并淘汰較差的特征。(6)變異：對新生成的個體進(jìn)行突變操作，從而在群體中產(chǎn)生更多的多樣性。變異運(yùn)算一般是對特定的基因進(jìn)行隨意的修改。通過對變異運(yùn)算，使算法具有更大的搜索空間。(7)終止運(yùn)算：如果符合停止條件，就用當(dāng)前種群中表現(xiàn)最好的個體作為最終解。可以反復(fù)進(jìn)行上述步驟，直至滿足結(jié)束條件(如最大循環(huán)個數(shù)或得到一個滿意的解決方案）。該算法能在求解空間中不斷地尋找，并不斷地向最優(yōu)解靠攏。該算法實(shí)施流程如圖1-3所示：圖1-3遺傳算法實(shí)施流程2.4SLP與GA結(jié)合設(shè)計本文將遺傳算法與SLP相結(jié)合，通過實(shí)際問題和數(shù)學(xué)模型的結(jié)合解決問題。這種方法兼具SLP方法的系統(tǒng)科學(xué)性和遺傳算法的高效準(zhǔn)確性，可得出接近最優(yōu)的布局方案。二者結(jié)合的設(shè)施布局優(yōu)化設(shè)計流程請參照圖1-4。圖1-4SLP與遺傳算法相結(jié)合設(shè)施布局流程圖3.YQ公司生產(chǎn)現(xiàn)狀及問題分析3.1YQ公司基本情況3.1.1公司概況YQ公司是一家專門從事洗衣機(jī)生產(chǎn)的大型合資企業(yè)。主要產(chǎn)品為洗衣機(jī)、干衣機(jī)、滾筒洗衣機(jī)、變頻洗衣機(jī)、雙桶洗衣機(jī)。公司目標(biāo)是形成年生產(chǎn)全自動洗衣機(jī)185萬臺、雙桶洗衣機(jī)25萬臺、迷你洗衣機(jī)30萬臺、干衣機(jī)10萬臺，其中80%產(chǎn)品考慮在中國內(nèi)銷，20%產(chǎn)品考慮出口外銷。3.1.2公司總體布局圖YQ公司于今年圓滿完成了新工廠的搬遷，公司占地30000平方米，擁有廠房15000平方米，辦公樓2000平方米。公司總體布局如圖3-2所示圖3-2總體廠房布局圖注：A——源泉樓：沖壓·噴涂工場、成型工場；B——組立樓：金工·離合器工場、洗衣機(jī)工場、P板工場、零部件倉庫；C——成品倉庫：成品洗衣機(jī)、干衣機(jī)存放；D——福利樓：食堂、培訓(xùn)室、保健管理室、更衣室3.2YQ公司車間布局現(xiàn)狀3.2.1總裝車間布局現(xiàn)狀本文所調(diào)研的為YQ公司滾筒洗制造科的自制件總裝車間，當(dāng)前車間布局圖如圖3-3所示，首先經(jīng)板材沖壓、滾筒沖焊和噴涂后，將生產(chǎn)好的桶體組件和底座組件分別存放在箱體庫和底座倉庫，同時到塑料粒子庫領(lǐng)料后經(jīng)注塑和桶體冷卻操作后，分別將盛水桶組件和脫水桶組件運(yùn)送至相應(yīng)的倉庫存放，待滾筒SUS線的滾筒組件生產(chǎn)好并達(dá)到一定的庫存量后，將箱體、箱體底座、盛水桶和脫水桶按一定的批量運(yùn)送至總裝車間庫，配合滾筒的生產(chǎn)節(jié)拍全部轉(zhuǎn)運(yùn)至滾筒線進(jìn)行滾筒洗衣機(jī)的總體裝配。圖3-3生產(chǎn)車間布局圖3.2.2滾筒總裝車間布局滾筒總裝車間內(nèi)共設(shè)置三條裝配線，21#線與22#線生產(chǎn)在國內(nèi)銷售的滾筒洗衣機(jī)，23#線生產(chǎn)出口歐洲及東南亞的滾筒洗衣機(jī)。21#線與22#線呈完全對稱結(jié)構(gòu)排列。三條裝配線占據(jù)整個車間3/4左右面積，另外1/4為一個暫存?zhèn)}庫（又稱之為內(nèi)庫）和辦公室，暫存?zhèn)}庫存放大件、配送頻率高的部分部品。車間一端與物流倉庫（又稱之為外庫）相連，另一端與成品庫相連。車間布局簡圖見圖3-4。圖3-4總裝車間布局簡圖3.3YQ公司生產(chǎn)流程現(xiàn)狀及問題分析如圖3-7所示為滾筒洗衣機(jī)生產(chǎn)工藝流程簡圖。裝配機(jī)身所用部品分為兩類，一類是工廠自制的部品，包括箱體組件、底座組件、SUS滾筒組件、盛水桶組件、脫水桶框架。圖3-7滾筒洗衣機(jī)生產(chǎn)工藝流程圖五種自制件分屬不同制造科，因此由各個制造車間按統(tǒng)一的生產(chǎn)計劃生產(chǎn)。半成品存儲于各自車間，在適當(dāng)時候批量送入滾筒總裝車間參與洗衣機(jī)總裝。而外協(xié)件則由供應(yīng)商運(yùn)送至物流倉庫，驗收后存儲，在適當(dāng)時候批量送入滾筒總裝車間參與洗衣機(jī)總裝。3.3.1物流流程分析A公司的生產(chǎn)車間地面布局為兩幢兩層廠房——源泉樓和組立樓，廠房兩頭和中間以連廊相連。

源泉樓一樓為成型工場和沖噴工場。由于洗衣機(jī)桶體注塑成型后，需放置1小時至48小時不等的時間冷卻，因此成型部品庫存量較大。波輪洗衣機(jī)的桶體通過懸掛鏈運(yùn)往二樓成型部品倉庫存放，滾筒洗衣機(jī)桶體組件則使用平板車，通過電梯運(yùn)往二樓。取用時，需要使用平板車，通過電梯運(yùn)往一樓桶體暫存區(qū)，再分裝至托盤，由叉車運(yùn)往滾筒車間組裝。其中，桶體組件在此過程中的裝貨過程有4次，卸貨過程有4次，使得整體搬運(yùn)時間過長，工人勞動力和勞動時間都存在一定的浪費(fèi)。自制件從生產(chǎn)線上下線到運(yùn)送至裝配線線邊暫存區(qū)之間的裝卸過程和次數(shù)統(tǒng)計見表3-1表3-1自制件裝卸過程和次數(shù)統(tǒng)計表在沖噴工場中，金屬板材經(jīng)開卷、沖壓、焊接得到箱殼、底座白坯，然后運(yùn)至噴涂線進(jìn)行粉末噴涂。為防止表面劃傷，每片箱殼和底座下線后都要用布袋包裝，然后再碼放入專用的鐵架框中運(yùn)至箱體暫存區(qū)。使用時，再運(yùn)至滾筒總裝車間暫存?zhèn)}庫，然后運(yùn)至線邊暫存區(qū)。

SUS滾筒制造線位于組立樓一樓，與滾筒總裝車間相鄰。鐵皮沖孔、旋壓成型后，疊放于平板車上。由于滾筒制造節(jié)拍小于裝配線節(jié)拍，因此一般需要在過道等待一段時間再運(yùn)往裝配線線邊暫存區(qū)。若裝配線加班工作，滾筒制造線則將提前生產(chǎn)的滾筒存放于滾筒倉庫。3.3.2搬運(yùn)路線分析每次選擇一種自制件，跟隨它沿整個配送過程收集路線、搬運(yùn)距離等資料，得到搬運(yùn)路線圖如圖3-8所示。經(jīng)過調(diào)研，箱體和底座組件、盛水桶組件和脫水桶框架在各自車間的存儲區(qū)相似，且搬運(yùn)路線相似，因此分別合并分析。 桶體配送路線桶體下線-存儲路線箱體、底座配送路線圖3-8自制件搬運(yùn)路線圖(1)箱體組件和底座組件：箱體和底座組件的搬運(yùn)量最大，但是箱體沖壓噴涂工場分布于源泉樓的最右邊，與滾筒總裝車間相距最遠(yuǎn)，搬運(yùn)路線過長，如局部放大圖3-11所示，使得搬運(yùn)時間增加。為防止裝配線因缺料產(chǎn)生中斷，總裝車間在暫存?zhèn)}庫中設(shè)立了箱體和底座暫存區(qū)，面積約26平方米，可同時存放13框鐵架框。每線的箱體和底座（有部分洗衣機(jī)型號只有箱體）各存放一框作為緩存，這樣占用6框的庫位，另預(yù)留3個庫位存放用完下線的空框，剩余4框的庫位由沖噴科箱體配送人員根據(jù)線上情況機(jī)動配送。同時考慮到裝配線可能臨時切換生產(chǎn)型號，也需要一定的空位給換線時預(yù)先配送的下一個機(jī)型的產(chǎn)品。目前若三條裝配線同時生產(chǎn)，需要配備三名工人進(jìn)行配送。

由于產(chǎn)量的增大，總裝車間23#線正在進(jìn)行線體直線化的改進(jìn)以增大產(chǎn)能，這樣一來，暫存?zhèn)}庫成為面積上的限制因素。若能改變沖噴車間布局，優(yōu)化搬運(yùn)路線，從而縮短搬運(yùn)時間，減少甚至取消箱體暫存區(qū)（直接運(yùn)至線邊），那么就能減少部分線體直線化的阻力。

(2)盛水桶組件和脫水桶框架：由于桶體一次配送量少，所以存儲區(qū)域相對于其他自制件距離總裝車間較近，且和箱體底座一樣，在暫存?zhèn)}庫中也有12個托盤庫位大小的暫存區(qū)域，約26平方米。除了1托疊放空托，1托疊放桶間分隔用的紙質(zhì)插片外，其余10托都可用來存放備用桶體。一般也是每線存放2托，共占去6托庫位，另外4托庫位由配送人員以實(shí)際情況決定存放。桶體的配送路線較為簡短，但是若自下線后開始跟蹤桶體的搬運(yùn)路線可以發(fā)現(xiàn)，桶體下線后，存放于生產(chǎn)線北部的冷卻暫存區(qū)，用托盤分裝后，又運(yùn)至南部的三個暫存區(qū)，其中存在物流倒流現(xiàn)象，且脫水桶框架需要運(yùn)至車間最南邊，搬運(yùn)路線過長。若在廠房設(shè)計布置之初能夠調(diào)整好布局，那么這種現(xiàn)象可以得到避免。

(3)SUS滾筒：滾筒組件在配送到三條裝配線的過程中，需要兩次穿越線體，與裝配流交叉時引起短暫停滯和堵塞，并且存在一定的安全隱患。并且在不久的將來，裝配線體將改為自動化直線式，線體間就不會再存在通道可以供滾筒搬運(yùn)所用，因此需要找到較為合理的方案來解決此問題。3.4問題總結(jié)根據(jù)以上分析，自制件在供應(yīng)總裝車間物料的過程中存在以下幾點(diǎn)問題：

(1)箱體組件、底座組件的搬運(yùn)量最大，但是搬運(yùn)路線過長，且線路迂回，增加了單趟配送時間，不利于提高搬運(yùn)效率。(2)聯(lián)系緊密的作業(yè)單位間距過大，使得在產(chǎn)品生產(chǎn)和存儲的流程不夠連貫，從而產(chǎn)生了很多不必要的浪費(fèi)。(3)盛水桶組件、脫水桶框架在生產(chǎn)、存儲、分裝過程中搬運(yùn)活性系數(shù)過低，裝卸次數(shù)過多，造成工作人員重復(fù)勞動。(4)作業(yè)單位區(qū)域的形狀設(shè)計不夠靈活，使得車間整體規(guī)劃區(qū)域的面積利用率較低。

(5)SUS滾筒組件在搬運(yùn)過程中兩次穿越裝配線，易引起裝配流中斷，且具有一定危險性。

(6)由于自制件配送花費(fèi)時間較長，為避免因為配送不及時引起生產(chǎn)中斷，總裝車間中為其設(shè)置了暫存區(qū)，占用了較大面積，為生產(chǎn)線體直線化增加了阻力。隨著YQ公司生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，因設(shè)備布局不合理而造成的物料搬運(yùn)浪費(fèi)問題也越來越突出。為此，本論文在第4、5章中，將SLP與遺傳算法相結(jié)合，對工廠進(jìn)行再規(guī)劃，以期達(dá)到降低工廠資源浪費(fèi)及工廠布局不合理的目的。4.基于SLP的YQ公司車間布局優(yōu)化4.1車間物流關(guān)系分析4.1.1作業(yè)單位面積需求分析當(dāng)前自制件總裝車間是一個長為150m，寬為100m的矩形形狀標(biāo)準(zhǔn)車間，占地面積為15000平方米。根據(jù)自制產(chǎn)品的工藝流程，生產(chǎn)部門下又分為16個作業(yè)單位，分別為滾筒板材沖壓線，滾筒沖焊線，噴涂，箱體暫存，箱體底座暫存，塑料粒子庫，注塑，桶體冷卻暫存，盛水桶暫存，框架暫存，總裝車間暫存，擱腳庫，滾筒線，滾筒暫存，滾筒SUS線，車間辦公室等。此外，一些作業(yè)單位與本文所研究對象的生產(chǎn)流程沒有直接關(guān)系，在車間設(shè)施規(guī)劃時不將其考慮在內(nèi)。具體作業(yè)單位面積需求見表4-1。表4-1作業(yè)單位劃分表4.1.2作業(yè)單位物流強(qiáng)度分析(1)匯總作業(yè)單位間的物流量由產(chǎn)品的工藝流程圖和作業(yè)單位間的物流量，可以統(tǒng)計出各個作業(yè)單位之間的物流強(qiáng)度，并賦予每個作業(yè)單位一個代號，方便記錄各作業(yè)單位之間的物流關(guān)系和強(qiáng)度，編號見表4-2。表4-2作業(yè)單位編號利用瑪格數(shù)計算五種自制件的當(dāng)量物流量。以盛水桶組件為例，一次運(yùn)輸為一托盤，數(shù)量為20個，總體積V=3.14×252×26×0.061×20=62250.5立方英寸。由于每個自制件單耗為1，因此為提高查表精確度，以30個的體積為準(zhǔn)，查詢瑪格基本數(shù)圖后，得A=48.0，取修正因素后，得到當(dāng)量物流量為60噸/年。用相同的方法計算出其他自制件的當(dāng)量物流量，并表示在產(chǎn)品的工藝流程圖上，得到了工藝流程物流圖如圖4-1所示。圖4-1工藝流程物流圖根據(jù)工藝流程物流圖，得到物流強(qiáng)度匯總表4-3。表4-3物流強(qiáng)度匯總表(2)劃定物流強(qiáng)度等級根據(jù)上述匯總表，物流量大小不同，應(yīng)劃分強(qiáng)度等級來區(qū)分。可將其劃分為A、E、I、O、U五個等級，等級由高到低對應(yīng)的物流量逐漸減少。每個等級所占比例請參閱表4-4。表4-4物流強(qiáng)度等級劃定表先把各個作業(yè)單位對之間的物流量按從大到小排序，然后根據(jù)上述的物流強(qiáng)度劃分表給每個作業(yè)單位對劃定等級，具體見表4-5。表4-5作業(yè)單位對物流強(qiáng)度分析表(3)繪制物流相關(guān)圖根據(jù)上述分析，得到物流相關(guān)圖如圖4-2所示。圖4-2作業(yè)單位物流關(guān)系相關(guān)圖4.2車間非物流關(guān)系分析設(shè)施布局需要考慮物流因素對車間生產(chǎn)的影響，因此物流分析是SLP重要的依據(jù)。但單純從物流方面考慮并不夠全面，實(shí)際生產(chǎn)過程中還需考慮非物流因素。由于不同企業(yè)車間生產(chǎn)特點(diǎn)不同，因此不同作業(yè)單元間相互關(guān)系的影響因素也不相同，下面是一般影響因素：作業(yè)的相似性物料搬運(yùn)量使用相同的設(shè)備使用相同的場所作業(yè)聯(lián)系的頻率安全性和污染方便監(jiān)督和管理作業(yè)的連續(xù)性生產(chǎn)服務(wù)的頻率和緊要程度噪音、震動及危險品根據(jù)YQ公司的特點(diǎn)，包括工作性質(zhì)，有無噪音，污染等，得到車間內(nèi)各作業(yè)單位的特點(diǎn)，如表4-6所示。表4-6車間各作業(yè)單位特點(diǎn)根據(jù)企業(yè)資料和車間實(shí)際情況，整理出4條非物流關(guān)系影響因素，具體見表4-7。表4-7作業(yè)單位非物流關(guān)系影響因素表在確定要考慮的影響因素后，劃定關(guān)系密切程度為A、E、I、O、U、X六個等級，具體見表4-8。表4-8非物流關(guān)系等級與比例劃分我們可以根據(jù)表中非物流關(guān)系重要程度等級，逐一分析四個實(shí)際的非物流關(guān)系因素對車間布局的影響，并判定其重要程度。例如，板材沖壓和滾筒沖焊會產(chǎn)生噪聲并具有較高的危險系數(shù)。為打造舒適整潔的辦公環(huán)境，它們需要與車間辦公區(qū)遠(yuǎn)離，因此它們的等級關(guān)系為X。確定各個作業(yè)單位對等級后，即可繪制出作業(yè)單位非物流關(guān)系相關(guān)圖4-3。圖4-3作業(yè)單位非物流關(guān)系相關(guān)圖4.3車間綜合物流關(guān)系分析綜合物流關(guān)系分析是指考慮作業(yè)單位間的物流和非物流因素，可以通過將它們的重要性程度數(shù)量化并采用賦權(quán)求和的方法來確定它們的比例，可以得到綜合關(guān)系等級，進(jìn)而展開后續(xù)車間布置。(1)確定物流因素和非物流因素的權(quán)重。一般情況下，物流關(guān)系和非物流關(guān)系的重要程度比m:n理應(yīng)介于1:3到3:1之間?；谠撥囬g實(shí)際情況，物流因素較非物流因素在該生產(chǎn)車間中對各方面的影響更大，但非物流因素的影響不可忽略，故本文取二者重要程度比m:n=2:1；(2)量化綜合關(guān)系等級。劃分等級的取值和比例范圍見關(guān)系種類取值表4-9。表4-9關(guān)系種類取值表(3)進(jìn)行量化計算。具體綜合關(guān)系計算如表4-10所示。表4-10作業(yè)單位綜合關(guān)系計算表(4)根據(jù)上述計算表格對綜合關(guān)系等級的對數(shù)和百分比進(jìn)行匯總，匯總結(jié)果見表4-11。表4-11作業(yè)單位綜合關(guān)系等級匯總表(5)根據(jù)上述分析，得到作業(yè)單位綜合關(guān)系如圖4-4所示。圖4-4作業(yè)單位綜合物流關(guān)系相關(guān)圖4.4作業(yè)單位相關(guān)圖在SLP法中，所得到的布局圖稱為各作業(yè)單位位置相關(guān)圖，即布置的順序只考慮了作業(yè)單位間的密切程度等級，而非其他因素。由于相同級別可能有多個作業(yè)單位，因此需要對它們進(jìn)行綜合接近程度的評分，并按照得分從高到低進(jìn)行排名。排名越高，說明該作業(yè)單元與其他作業(yè)單元之間的關(guān)系越密切，在布局中的重要性也就越大，因此應(yīng)將其布置優(yōu)先性放在第一位。4.4.1作業(yè)單位位置相關(guān)圖(1)定義各關(guān)系等級表示方式以及系數(shù)值基于上文所劃定的關(guān)系等級A、E、I、O、U、X，它們的具體含義和表示方式見表4-12。表4-12關(guān)系等級表示(2)綜合接近程度計算根據(jù)綜合關(guān)系等級的劃定和其所代表的數(shù)值，進(jìn)行計算，得到各個作業(yè)單位接近程度綜合分值，再由大到小對其進(jìn)行排序，具體結(jié)果見表4-13。表4-13綜合接近程度計算表(3)根據(jù)上述分析，得到作業(yè)單位位置相關(guān)圖4-5。圖4-5作業(yè)單位位置相關(guān)圖4.4.2作業(yè)單位面積相關(guān)圖根據(jù)各作業(yè)單位所需的面積分析，結(jié)合位置相關(guān)圖，采用適當(dāng)?shù)谋壤托螤钸M(jìn)行多次反復(fù)調(diào)整和重繪，最終得到了YQ公司車間作業(yè)單位面積相關(guān)圖?？傮w生產(chǎn)區(qū)域矩形保持不變，但不同的作業(yè)單位可以在面積固定的情況下對長和寬進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。作業(yè)單位面積相關(guān)圖如圖4-6所示。圖4-6作業(yè)單位面積相關(guān)圖4.5初始車間布局方案基于上述兩個關(guān)系圖，可以得到初始優(yōu)化布局方案如圖4-7所示。圖4-7初始優(yōu)化布局圖該方案與上文中的原始布局方案相比，有如下優(yōu)勢：(1)交換了桶體冷卻暫存區(qū)與塑料粒子庫的位置，既減少了盛水桶組件和脫水桶組件的搬運(yùn)距離，又提高了其搬運(yùn)活性系數(shù)。(2)將箱體暫存區(qū)和底座暫存區(qū)換到了沖壓線和噴涂線之間的位置，這樣大大減少了箱體和底座運(yùn)往總裝車間暫存區(qū)的搬運(yùn)距離，從而降低了車間材料搬運(yùn)成本，也使得車間生產(chǎn)效率得到了提高。由于這個初步的布局方案并沒有考慮到充分的約束條件，每個作業(yè)單位也沒有進(jìn)行準(zhǔn)確的計算，所以它帶有很大的主觀性，僅僅是一個理論上的理想布局方案，還需要對其做進(jìn)一步的調(diào)整和優(yōu)化。5.基于遺傳算法的YQ公司最終布局優(yōu)化與評價5.1基于遺傳算法的車間布局優(yōu)化模型構(gòu)建5.1.1車間設(shè)施布置的建模思想工廠設(shè)備布置設(shè)計不僅是規(guī)劃設(shè)計者們一直關(guān)注的焦點(diǎn)，而且是一個多學(xué)科交叉的課題。將車間設(shè)備布置問題分解成一個多目標(biāo)以及多約束的組合優(yōu)化問題，不僅包含了物流關(guān)系，還包含了非物流關(guān)系，并在滿足某些約束的情況下，實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)。本文所研究的布局類型是面積不等的連續(xù)多行布局，且目標(biāo)函數(shù)值最小的問題。YQ公司的生產(chǎn)車間設(shè)備布置是以最小化整體物料搬運(yùn)量為目的，同時提高相互關(guān)聯(lián)的工作單位間的距離。于是，以物料搬運(yùn)總量最小和非物流關(guān)系總和最大為目標(biāo)，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，并應(yīng)用相關(guān)的設(shè)施布置理論，構(gòu)建設(shè)施布局優(yōu)化模型。構(gòu)建模型的基本流程如圖5-1所示。圖5-1模型建立流程圖5.1.2模型假設(shè)根據(jù)YQ公司車間的實(shí)際情況，本文所構(gòu)建的模型假設(shè)條件有：(1)整個車間的形狀可視為矩形。直角坐標(biāo)系的原點(diǎn)在該矩形的最左下角，X軸為車間的長，Y軸為車間的寬。(2)每個作業(yè)單位的形狀可視為平面矩形，并且它們邊都是與X軸和Y軸平行的。(3)各作業(yè)單位之間在X軸方向上的間距已知，且在Y軸方向上的距離由實(shí)際情況決定，使得每一行作業(yè)單位具有相同的Y軸坐標(biāo)。(4)假設(shè)所有物料的搬運(yùn)路線都平行于X軸或Y軸。根據(jù)上述假設(shè)，YQ公司的生產(chǎn)車間布局示意圖如圖5-2描述。圖5-2車間布局坐標(biāo)示意圖其中：i：第i個作業(yè)單位；xi：第i個作業(yè)單位的中心點(diǎn)到x軸的距離；yi：第i個作業(yè)單位的中心點(diǎn)到y(tǒng)軸的距離；Li：第i個作業(yè)單位平面矩形的長；Wi：第i個作業(yè)單位平面矩形的寬；xij：作業(yè)單位i和作業(yè)單位j的邊界在x軸方向上的凈間距；yij：作業(yè)單位i和作業(yè)單位j的邊界在y軸方向上的凈間距；下標(biāo)為j的代號與上述同理。5.1.3目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建(1)物料總搬運(yùn)量模型該模型所要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是總物料搬運(yùn)量最小，其中搬運(yùn)量可由搬運(yùn)距離和物流量的乘積表示。假設(shè)有一個任意的車間布局方案s，該布局中有n個作業(yè)單位。取任意兩個作業(yè)單位i和j，它們之間的物流量用fij（i,j=1,2,…，n）表示，搬運(yùn)距離用dij（i,j=1,2,…，n）表示。得到作業(yè)單位流量矩陣和搬運(yùn)距離矩陣如公式(5-1)和(5-2)所示。(5-1)(5-2)基于上述假設(shè)條件(4)可定義搬運(yùn)距離公式為dij=xi-xj+|yi-yj|(5-3)非物流關(guān)系密切程度模型除物流關(guān)系外，車間作業(yè)單位的非物流關(guān)系也對總體布局產(chǎn)生影響，它由各作業(yè)單位之間的搬運(yùn)距離和對應(yīng)的非物流關(guān)系等級的乘積來表示。設(shè)Tij為作業(yè)單位i和j的非物流關(guān)系等級對應(yīng)的系數(shù)值，則每個作業(yè)單位的非物流關(guān)系總和C2可用公式(5-4)表達(dá)。(5-4)在上述公式中，符號bij表示作業(yè)單位i和j之間的搬運(yùn)距離和與之對應(yīng)非物流關(guān)系等級的乘積因子，具體取值參考表格5-1和5-2。表5-1非物流關(guān)系等級量化表表5-2非物流關(guān)聯(lián)因子取值dmax是指車間規(guī)劃區(qū)域長和寬之和?；谝陨戏治?，YQ公司車間設(shè)施布局優(yōu)化目標(biāo)為作業(yè)單位間總物料搬運(yùn)量C1最小化和非物流關(guān)系總和C2最大化，具體表達(dá)式見(5-5)和(5-6)所示。(5-5)(5-6)在此基礎(chǔ)上，可引入線性加權(quán)求和的思路，將兩個目標(biāo)轉(zhuǎn)換成一個單一目標(biāo)，從而達(dá)到簡化函數(shù)計算的目的。因為這兩個目標(biāo)函數(shù)具有不同的量綱，在計算的時候會給結(jié)果造成誤差。為避免由于量綱不同而產(chǎn)生差異，并使得每個目標(biāo)函數(shù)值在（0,1）范圍內(nèi)，需要對兩個目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行歸一化處理，使用歸一因子、。此外，不同的優(yōu)化目標(biāo)在車間生產(chǎn)中還需考慮不同的權(quán)重，因此賦予這兩個目標(biāo)函數(shù)一個權(quán)重系數(shù)1和2，并確保它們之和為1。得到最終目標(biāo)函數(shù)見(5-7)。(5-7)(5-8)(5-9)式中，1和2分別是物料搬運(yùn)總量和作業(yè)單位非物流關(guān)系總和所占的比重，根據(jù)YQ公司車間生產(chǎn)實(shí)際情況以及前文SLP分析中定義物流關(guān)系和非物流的比重為2:1，故在此給定1為2/3，2為1/3。所以得到最終目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式為(5-10)所示。(5-10)5.1.4約束條件車間實(shí)際生產(chǎn)設(shè)施占地面積的邊界約束以及作業(yè)單位布置合理性的約束是本模型的主要約束條件，具體如下：(1)邊界約束(5-11)(5-12)(2)作業(yè)單位不重疊約束(5-13)(5-14)其中，L：生產(chǎn)車間總布局的長W：生產(chǎn)車間總布局的寬Li：作業(yè)單位i的長Wi：作業(yè)單位i的寬xij：作業(yè)單位i和作業(yè)單位j之間的橫向距離yij：作業(yè)單位i和作業(yè)單位j之間的縱向距離5.2基于遺傳算法的模型求解過程5.2.1編碼方式編碼就是用一種變換的方式來表示一個問題的可行解，也就是用一種變換的方式來表示該問題可能的的解決方案。在遺傳算法中，首先要解決的問題就是如何對其進(jìn)行編碼，這也是遺傳算法設(shè)計中的一個重要環(huán)節(jié)。本文所研究的設(shè)備布置問題，其核心是要確定不同工作單位間的相對位置，從而得出一個布局，它不是一個數(shù)值操作，因此，在利用遺傳算法來解決這個問題的時候，它只涉及到了符號的位置，而不涉及到它所代表的數(shù)值，因此，本文采用符號編碼的方法。用{1,2,3,4，…，16}來對YQ公司車間中的每一個作業(yè)單位進(jìn)行編號，其排列順序是以整個車間區(qū)域的左下角，也就是坐標(biāo)原點(diǎn)為起點(diǎn)，從左到右，從下到上，并且與自動換行策略相結(jié)合，當(dāng)同一行中的作業(yè)單位長度和間距的總和超過了所要規(guī)劃安排的車間區(qū)域的長度時，后面的作業(yè)單元就會自動進(jìn)入下一行。例如某個方案對應(yīng)的個體染色體編碼為{1,2,3,4,5,6}，則它的布局如圖5-3所示。圖5-3方案布局示意圖5.2.2初始種群在遺傳算法中，初始種群是一個初值，它的性質(zhì)直接影響到了計算的效率和結(jié)果。如果選擇較大的初值，則會導(dǎo)致算法的求解過程太過繁瑣，且需要較長的收斂時間；在選擇較少的初始群體時，由于算法的提前收斂，使得算法進(jìn)入了局部極小值。通常情況下，最初的種群規(guī)模以20-100為宜。為提高遺傳算法的運(yùn)行效率和準(zhǔn)確性，一般會采用預(yù)定或隨機(jī)方式產(chǎn)生初始種群。對于布局優(yōu)化問題，可以將用SLP方法得到的初始優(yōu)化布置方案和隨機(jī)產(chǎn)生的方案作為初始種群。本文的研究課題一共涉到了16個作業(yè)單位，分別對其編號：1板材沖壓線，2滾筒沖焊線，3噴涂，4箱體暫存，5塑料粒子庫，6注塑，7桶體冷卻暫存，8滾筒SUS線，9滾筒暫存，10箱體底座暫存，11擱腳庫，12框架暫存，13盛水桶暫存，14總裝車間暫存，15滾筒線，16車間辦公室。5.2.3適應(yīng)度函數(shù)適應(yīng)度函數(shù)也被叫做評價函數(shù)，它是一種以目標(biāo)函數(shù)為基礎(chǔ)，來判斷群體中個體或解的好壞程度的標(biāo)準(zhǔn)。越是優(yōu)秀的個體，適應(yīng)度函數(shù)值就會越高，在遺傳過程中將其傳遞給下一代的概率就會更大，這樣才能讓優(yōu)秀的個體屬性能夠持續(xù)地遺傳下來。目標(biāo)函數(shù)值可能是負(fù)的，但適應(yīng)性值不會是負(fù)的，因為目標(biāo)函數(shù)可能是最大的，也可能是最小的，所以要把目標(biāo)函數(shù)和適應(yīng)性函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，主要有以下三種方法：(1)直接轉(zhuǎn)換法。公式見(5-15)：(5-15)(2)界限構(gòu)造法當(dāng)目標(biāo)函數(shù)為求最小值問題時，公式見(5-16)。(5-16)當(dāng)目標(biāo)函數(shù)為求最大值問題時，公式見(5-17)。(5-17)(3)倒數(shù)轉(zhuǎn)換法當(dāng)目標(biāo)函數(shù)為求最小值問題時，公式見(5-18)。(5-18)當(dāng)目標(biāo)函數(shù)為求最大值問題時，公式見(5-19)。(5-19)根據(jù)對適應(yīng)度函數(shù)的分析和本文研究問題的目標(biāo)，建議采用倒數(shù)轉(zhuǎn)換法中的第一中公式求目標(biāo)函數(shù)的最小值。，即：(5-20)其中，5.2.4遺傳算子遺傳算法的主要遺傳操作包括選擇、交叉、變異和終止，下面對這四個步驟進(jìn)行詳細(xì)介紹。(1)選擇選擇是指通過何種方式來選擇優(yōu)秀的個體，從而將其從父母群傳給下一代。各種選擇法具有各自的特點(diǎn)和應(yīng)用范圍，文中選取了一種較為容易掌握的輪盤賭法作為遺傳操作的工具。所謂的輪盤賭方法，也叫比例篩選法，就是一個人被選中的幾率和他的適應(yīng)性數(shù)值成正比，適應(yīng)性數(shù)值越大，他所占的比重就越大，他被選中的幾率就越大。如圖5-4所示是輪盤賭方法的示意圖，輪盤被劃分成若干個大小不等的扇面，每個扇形區(qū)的大小表示各個體的適應(yīng)度在總適應(yīng)度中所占的比例。在進(jìn)行遺傳操作的時候，輪盤轉(zhuǎn)動，當(dāng)它停止的時候，指針?biāo)傅纳刃尉褪潜贿x擇的個體。雖然不能確定哪個個體會被選中，但卻可以通過扇形的大小，來判斷出哪個被選中的幾率，扇形的面積越大，就越有可能被選中。圖5-4輪盤賭方法示意圖輪盤賭操作過程如下：初始種群中個體i被選中遺傳到下一代的概率計算公式見(5-21)： (5-21)式(5-21)中：：個體i所對應(yīng)的適應(yīng)度值；：為個體i被選擇的概率；N：種群規(guī)模(2)交叉在遺傳算法中，采用交叉運(yùn)算的方法，將父代個體的遺傳信息相互轉(zhuǎn)換或合并，從而產(chǎn)生新的子代個體。交叉運(yùn)算旨在提高基因間的信息交換，提高物種的多樣性，在設(shè)計與實(shí)現(xiàn)過程中，必須針對特定的問題與目標(biāo)，在保持現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上，盡可能地生成更多的新個體。根據(jù)設(shè)施布置問題的特點(diǎn)，本文將采用部分匹配交叉來進(jìn)行遺傳操作，下面對該交叉方式作簡要介紹。部分匹配交叉是在匹配的兩個染色體上隨機(jī)選擇兩個相交的點(diǎn)，用來決定匹配的區(qū)段，然后通過各基因與該區(qū)段之間的對應(yīng)關(guān)系，置換與該區(qū)段相配的基因值，從而得到一個新個體。該交叉操作示意圖如圖5-5所示。圖5-5部分匹配交叉示意圖(3)變異在遺傳算法中，通過對單個解的基因值進(jìn)行隨機(jī)調(diào)整，可以增加群體的多樣性，并