第一篇：生產計劃調度管理制度

生產計劃調度管理制度

第一章 總 則

第一條 為了規范本公司生產計劃、調度管理，合理組織生產，特制定本制度。

第二條 本制度適用于本公司生產的計劃、調度管理全過程。

第三條 本制度的責任部門為生產部、營銷部、供應部、各車間、班組。責任人為生產副總、生產部負責人、調度員、巡查員。

第四條 生產計劃調度工作由生產部具體負責。

第二章 生產計劃的下達與執行

第五條 生產部應每月（周）根據食品銷售公司及營銷部下達的銷售計劃制定月（周）生產計劃，下達生產調度通知下發車間執行。生產部應加強與供應部、營銷部、生產車間等有關部門聯系，全面掌握生產所具備的條件。

第六條 每周星期四上午10:00，由生產部負責組織召開由質量技術部、供應部、營銷部、生產車間等部門負責人參加的本公司生產調度會，傳達周生產計劃，協調解決有關生產方面的相關事宜。

第七條 因特殊情況臨時追加的生產任務或急需的產品，由生產部進行生產計劃適當調整，但需報分管領導或公司第一負責人審核。第八條 各個部門應嚴格執行生產調度通知，必須按生產調度會的要求或通知確保生產具備的條件。

第九條 在生產過程中，如果出現水、電、汽、設備或材料供應等異常情況，生產車間應及時報告生產部，由生產部負責聯系相關部門協調解決。

第三章 檢查與考核

第十條 生產部統計員每日上午負責將前日的生產情況、生產物資以報表形式及時報生產部。

第十一條 生產部負責人、巡查人員隨時深入各個生產崗位檢查生產進度、物料動態，并及時協調、匯報。

第十二條 如果因工作失職或不服從生產調度安排，而延誤生產進度或影響生產作業計劃的，給予責任人100-500元罰款。

第十三條 本制度自發文之日起實施。第十四條 本制度解釋權屬生產部。

第二篇：生產計劃與調度管理制度

生產計劃與調度管理制度

1.目的：

提高生產效率,實現準時化生產,確保市場需要得到有效的反應,銷售訂單得到有效的執行,生產過程得到有效的控制,用戶需求得到有效的滿足。2.職責： 2.1銷售部

2.1.1負責銷售合同/訂單的下達，市場數據的收集并將收集到的數據整理為月、季、年需求提供給生產部。2.1.2負責生產過程中與客戶溝通信息的傳遞。2.2生產部

2.2.1負責生產計劃的編制、報批和下達。2.2.2負責生產計劃的組織實施及過程控制。

2.2.3負責根據銷售部提供的需求數據，提供工裝模具計劃及生產所需材料計劃給采購部。

2.2.4負責定期組織調度會和生產專題會。2.2.5負責年、月、周、日生產數據的統計及報出。

2.2.6負責公司內部設備或生產能力不能滿足生產進度需求時的外協加工。

2.2.7負責未完成計劃的考核提報。及生產原因造成未完成計劃的原因分析、責任認定及糾正預防措施的制定。2.2.8負責廠區5S的檢查。2.2.9負責生產流程的優化。

2.2.10負責協助和監督車間的管理工作。2.3采購部

2.3.1負責生產所需工裝模具、原料、輔料等的供應，并保證生產不受影響。2.4技術部

2.4.1負責產品圖紙的解釋、相關工藝文件及產品圖紙的編制、下發等。

2.4.2負責為生產部提供必要的技術信息，配合完成原材料計劃和模具計劃的編制。

2.4.3負責大型工裝、附具的設計。

2.4.4負責新產品的試制過程以及試制計劃的編制。2.4.5負責生產過程中技術、質量相關問題的解決。

2.4.6負責因技術問題造成未完成計劃的責任認定及糾正預防措施的監督完成。2.5質量部

2.5.1負責質量管理工作及質量異議的處理。

2.5.2負責組織對不合格品進行分析，并提出解決方案。2.5.3負責質量管理體系的建立和維護工作 2.6裝備部

2.6.1負責對全廠動力系統、機器設備的正常運行提供保障，根據實際情況和設備特點搞好能源、動力設備故障的預防、維修工作，組織實施設備的保養、點檢、定修、大、中修理及特種設備的檢查等工作。2.6.2負責調查、分析、處理生產過程中能源、動力系統、機器設備出現的各種故障，并在事后采取相應的改進及預防措施。

2.6.3負責因設備問題造成未完成計劃的責任認定及糾正預防措施的監督完成。2.7各生產車間

2.7.1負責根據生產計劃按時組織生產，并及時向生產部反饋計劃完成情況。

2.7.2負責在規定時間內向生產部報送有關報表或單據。

2.7.3負責向有關部門及時反饋技術質量或設備問題并配合完成整改。3.具體內容：

3.1生產計劃的編制、審批及發放

3.1.1月度生產由生產計劃員根據月需求（每月18號之前由銷售匯總完成并給生產部）、生產工期及設備能力、于每月20日前編制完成，經主管經理審批后于每月22日下發執行。

3.1.2周生產是由生產計劃員根據月度生產計劃，銷售訂單或需求，實際生產狀況下達的指令性計劃。于每周六下班前編制完成，經生產部長審批后下發，下周一開始執行。

3.1.3日生產由各生產車間根據周生產計劃、實際生產狀況于每日17點前編制完成。車間主任審核，報生產部計劃員審批后下發，于下一工作日執行。3.1.4生產計劃變更由生產計劃員根據月度生產、緊急銷售訂單或需求，實際生產狀況下達的指令性計劃。于接到定單后2個工作日內編制完成，經生產部長審批后下發執行。

3.1.5工裝需求計劃由各生產車間根據月度生產、實際生產狀況于每月25日前編制完成。車間負責人審核，報生產部長審批后下發執行。3.1.6模具計劃、材料計劃由材料計劃員，模具計劃員根據月度生產計劃、實際生產狀況于每月24日前編制完成。生產部長審核，報總經理/副總經理審批后下發執行。

3.1.7各類計劃信息必須表達明確、清晰，指導性強。3.2生產計劃的調整

3.2.1生產計劃執行遇以下情況時需要調整生產計劃 3.2.2訂單的增加、減少或取消導致生產量變更。

3.2.3設備、人力或原材料、模具的配備無法配合生產任務如期完成。3.2.4生產過程及其他因素改變導致計劃無法實施。3.2.5突發事故影響了生產計劃的如期完成。3.3生產計劃的調整流程及要求

3.3.1各項計劃一旦確定，原則上不允許隨意變動，確有異常情況需要調整生產計劃時，按照需調整的生產計劃的原審批程序進行。3.3.2如果其他部門，列如裝備部、技術部、車間等在計劃外加入其它任務而又不影響原有生產任務的按時完成，可由部門間協調安排，但需提前通報生產部。3.4生產進度控制 3.4.1生產部及各生產車間負責人應隨時了解和掌握生產過程的實際情況及生產進度。如發現生產進度延誤時，應督促相關部門改善并及時通報，以確保生產計劃按時完成。

3.4.2對影響生產進度的問題，由生產部負責要求相關部門或車間整改，并落實具體責任人和具體整改日期。對于阻礙計劃執行的問題，必須在既定的時間內由專人負責進行整改與跟進；對于整改協調過程中出現的爭議，要及時報相關領導協調和解決。確保生產計劃的嚴肅性和可執行性，以推動生產計劃的按時完成。

3.4.3生產部負責公司總體生產計劃的控制，負責對影響生產計劃執行的部門和個人進行考核。3.5生產計劃總結

3.5.1生產部根據生產計劃完成情況，比較計劃與實際情況的差距并進行相應的分析，進而提出改進意見與要求。

3.5.2生產部對生產計劃各項指標進行分析，每周一小結，查找生產計劃未達成的原因。將突出的重點問題發布至各相關部門，督促各部門對存在問題予以改善并檢查改善效果，以不斷提高生產計劃完成率。

3.5.2.1調度日報表每日8點前報出

3.5.2.2車間統計員每天16:00上報各工序生產情況統計表到生產部計劃員。

3.5.2.3周生產報表每周一15點前報出

3.5.2.4月生產報表每月1號報出（含成品庫存、原料庫存、在制品數量、各種輔料消耗品庫存，運輸費用等）。3.6考核細則

3.6.1生產車間考核規定: 3.6.1.1不經過生產部私自調整排產順序的,每次考核責任單位100元;3.6.1.2因工作疏忽造成停機1小時以上的, 考核責任單位50元/小時;3.6.1.3造成當日計劃延期完成的, 考核責任人單位50元/款;3.6.1.4每耽誤其它工序生產考核責任單位25元/小時/批次;造成損失重大的加倍處罰，具體視情況而定。

3.6.1.5周生產計劃完成率98%以上,每低1個百分點考核責任單位50元;前期生產負荷較低，可按照每延誤一筆考核50元/單位。3.6.1.6無正當理由造成的出貨延誤，考核責任單位50元/筆/天，造成客戶停線、索賠、流失等嚴重后果的視情況加倍考核。3.6.1.7不聽從調度指令者罰款200元/人/次，情節嚴重者加倍處罰。3.6.1.8車間人員安排不合理，影響生產的按50元/次考核相關組長，車間主任20元/次，不改善或態度惡劣的加倍處罰。

3.6.1.9各生產單位無正當理由不接受生產計劃（指令）或推諉扯皮的考核責任單位負責人500元/次。

3.6.1.10計劃不能正常進行時，生產車間向生產部反饋不及時或不反饋，考核責任單位50元/每次。

3.6.1.11因生產組織不力而影響生產時,按本制度5.6.1.1考核。3.6.1.12“各工序生產完成情況統計表”要求及時上報（車間操作人員應于當天15:30之前將15:00之前完成產品的生產報表上報各車間統計員，15:00之后的報表第二天下午15:30之前上報車間統計員，各車間統計員在16:00之前將統計好的數據發送給生產部統計員，生產部統計員于下班之前將數據上報公司相關領導），未及時上報的按50元/次處罰相關責任人或責任單位，成品庫存數據上報結點、時間等與車間相同，車間主任按20元/次考核。

3.6.1.13“各工序生產完成情況統計表”數據要求準確，誤差控制在3‰以內，超出范圍按20元/筆/人處罰車間統計員和相關責任人，車間主任按10元/筆考核。

3.6.1.14“各工序生產完成情況統計表”中重量欄不得包含桶重，如發現一筆處罰所在車間統計員20元/筆，車間主任10元/筆（此條自2015.2.25號期實施）。

3.6.1.15倉庫數據必須做到帳、卡、物一致，如發現不一致按50元/次考核相關責任人，主管負管理責任，按20元/次處罰；倉庫數據需按要求提供及時提供生產部，每延誤一次考核相關責任人50元/次，主管負管理責任，按20元/次處罰。

3.6.1.16其他部門所需單據及數據的提供需按要求時間節點提供，數據要準確無誤。出現延誤按每次50元考核相關責任人，所屬車間車間主任按照20元/次考核。

3.6.2相關部門影響生產計劃考核規定：

3.6.2.1技術部應及時反饋技術準備完成情況,已下達生產技術準備完畢通知但仍不具備生產能力的,每次考核技術部100元。3.6.2.2因設備使用、維護、保養不當或維修不及時而影響生產，考核責任單位50元/次。影響重大的加倍考核。

3.6.2.3因產品質量達不到要求而影響生產及交貨，考核責任單位50元/次。影響重大的加倍考核。

3.6.2.4技術、質量問題24小時不解決或推諉扯皮，每次考核相關部門50元/次；若影響生產，按本制度第3.6.1.1追加考核。3.6.2.5輔助部門人員調配不合理而影響生產，考核責任單位50元/人/次，情節嚴重的加倍處罰。

3.6.2.6外協件、自制件、模具、原材料、輔料供應，因質量問題或到位不及時而影響生產，按本制度3.6.1.1考核。

3.6.2.7由生產部和銷售部因承擔外協件或模具、原材料、輔料等的組織任務而被考核, 生產部與銷售部能夠提供充分證明已完全盡到組織職責,完全由供方自身原因造成,以上二部門可按公司有關規定提出對供應商的考核意見,本部門責任予以免除。

3.6.2.8不具備批量生產條件的產品以及不成熟的產品,將進行專項考核,不屬本辦法考核范圍。

3.6.2.9在事實確認過程中,各單位一定實事求是,以吸收教訓為主要目的,凡弄虛作假的一經查實,加倍考核。

3.6.2.10其他因相關單位工作質量造成設計、質量、試制等原因影響正常生產,將問題遺留到生產現場解決,按照5.6.1.1進行考核。3.6.2.11生產計劃相關數據的提供必須按時間節點完成（具體參見5.1.1-5.1.7各條），延遲的按50元/次考核相關責任部門。3.6.2.12生產上用到的單據需按要求填寫并簽章，發現未按要求填寫或相關人員未簽字的，按20元/次考核，性質惡劣的加倍考核。3.6.2.13各生產工序生產前需檢驗員檢查合格并簽章后生產，檢驗員未簽字或是蓋章私自生產的按50元/筆考核相關責任人，車間主任按20元/筆考核。

3.6.3不落地計劃考核規定：

3.6.3.1“不落地計劃”完成后，由生產部在3天內提報未按時完成的責任部門，以及延誤的具體時間。

3.6.3.2對因部門主觀原因未按照“不落地計劃”時間節點按時完成的考核辦法做如下規定：

--1小時≦延誤時間＜2小時 責任人 處罰100元

--2小時≦延誤時間＜4小時 責任人 處罰200元

--4小時≦延誤時間＜8小時 責任人 處罰300元

--超過8小時以上，責任人處罰 500元。3.6.4 模具報損或報廢考核辦法：

3.6.4.1 生產過程中，模具已超過使用壽命正常磨損報廢的，操作員填模具報廢申請單，由領導審核確認方可報廢。

3.6.4.2 生產過程中發現有模具尺寸與產品圖紙尺寸不符的，由技術部和車間判定是自修或退回模具供應商。如自修，費用應從模具款中扣除，并由采購部知會模具供應商。

3.6.4.3 生產過程中模具由質量原因沒達到規定使用壽命的，由采購人員與模具供應商協調處理。

3.6.4.4 模具在使用過程由操作員調機不當或正常生產中責任心不強，疏忽大意造成模具損壞經維修達到原有功能的處罰責任人50元/次。

3.6.5.5 模具在使用過程中，人為原因損壞報廢不能修復的模具使用率未達到50%的處罰責任人，模具總價的30%。模具使用率達到<50%,>80%的處罰模具總價的15%，使用率達到80%以上的處罰模具總價的5%。

3.6.6.6生產任務完成后未及時交庫造成模具遺失的處罰責任人模具總價的100%。

3.6.5流程卡考核辦法：

3.6.5.1 每批產品必須由流程卡，即每桶必須由流程卡。流程卡中的重量和數量由操作人員和統計員填寫，個工序檢驗員對產品進行檢驗時，同時檢查流程卡的填寫是否規范，檢查合格的流程卡上蓋檢驗章，方可流轉到下道工序。

3.6.5.2 流程卡必須填寫規范、完整，保持文件清潔，對未按要求填寫的，并輸入ERP系統的，發現一次扣相關直接責任人20元，車間負責人扣10元。

3.6.5.3 如果檢查員在標識不清或填寫不完整的流程卡上簽章，發現一次處罰20元。

3.6.5.4 對流程卡填寫不完整、不清晰的、下道工序應拒收并退回上道工序進行處理，若接收了該桶產品，扣直接責任人20元，車間負責人10元。

3.6.5.5 同一爐號（卷號）的材料可連續生產，不同爐號（卷號）的成品絲，無論生產計劃批量的大小，均必須更換“流程卡”及料桶，不能混批生產。發現混批次生產的，考核相關責任人200元/次。3.6.5.6 如果流程卡損壞或遺失，造成的可疑品處理，由質量部負責對已加工工序的全尺寸檢查，合格后冷成型車間統計員補發流程卡。可疑品的責任人按200元/次考核。3.6.6本規定的確認與執行。

3.6.6.1本考核由生產部提出,采購、技術、質量，裝備部門等部門分別確認責任后,上報檔案室編號發行。

3.6.6.2生產部落實考核相關事宜并報綜合管理部。

第三篇：生產計劃調度管理制度

（++++）重型機械集團有限公司

生產調度管理制度

QG/YTGF32.1002－201

1通過強化生產過程調度管理，確保公司生產計劃按期、按量、按質、均衡全面完成，滿足生產訂單按期交付。

1.范圍

本制度適用于公司生產組織過程中對生產計劃實施監控與現場計劃調度管理。

2.職責

2.1 生產運行部負責編制并組織實施《生產調度管理制度》，負責編制公司月度生產

計劃并實施生產調度控制,是公司生產調度管理的歸口管理部門。

2.2生產車間（部）嚴格貫徹執行公司生產作業計劃，服從生產運行部的生產調度指

揮，作好本部門的生產計劃安排及調度控制工作。

3.工作程序

3.1生產調度工作內容

3.1.1對生產現場實施有效控制，確保生產工作安全正常運行。

3.1.2對生產進度和在制品流轉及有效存量進行控制。

3.1.3督促有關部門作好生產準備和生產現場服務工作。

3.1.4協調生產過程的采購物資供應和資源配置。

3.1.5監督設備運轉和動能供應。

3.1.6合理調配生產班次。

3.1.7調配廠內運輸車輛。

3.1.8組織調度會議，監督有關部門貫徹執行調度會議決議。

3.1.9作好生產計劃完成情況的檢查、記錄和統計分析工作。

3.1.10對生產計劃的完成結果進行評價分析，提出考核意見。

3.2生產調度現場管理

3.2.1計劃調度員必須堅守工作崗位，按時上崗，對總裝線及各車間的重點崗位、設

備進行巡查，對上一班遺留的問題應首先處理，保證生產工作的持續、有效、正常進行。

3.2.2根據生產計劃交接進度，督促各部門作好生產準備工作。

3.2.3工作期間發現問題應及時協調解決，影響總裝進度或暫時解決不了的問題應及

時報告主管領導。

3.2.4組織急缺件的生產協調，當班能處理的問題當班處理，確保生產的連續性。

3.2.5加強生產計劃的日常檢查，對產出量和工序完工情況進行記錄，利用臺帳、圖

表等形式核實生產計劃的實際完成情況。

3.2.6了解和掌握車間在制品儲備量、成品庫存量及資金占用情況，控制在制品資金

占用的規定范圍，滿足生產需要。

3.2.7生產車間在生產過程中發生工藝、工裝、設備、質量等問題，應首先向計劃調

度員反映情況，計劃調度員有權協調安排主管部門及時予以解決。嚴重影響生

產進度或暫時難以解決的問題，計劃調度員應及時向生產運行部部長和主管領

導反映，提出對策，解決問題。

3.2.8對生產過程中的突發問題，計劃調度員有權召開臨時生產調度會議。

3.2.9計劃調度員應堅持生產調度日志制度

3.2.9.1 每天下班前將當班生產情況、上級指示、注意事項、出現的問題和處理情況

填寫在調度日志上記錄在案，要求字跡工整，語言簡練，說明問題，重要情況

和需要移交下一班繼續處理的問題必須當面交接清楚。

3.2.9.2 每天上班前，必須認真閱讀生產調度日志，將上一班生產情況了解清楚，做

好生產計劃的預見性控制工作。

3.2.10 各部門、車間應在當天下午5:30前將主機、總成的計劃完成情況、毛坯、工

序在制品安全儲量以書面形式上報生產運行部主管計劃員。

3.2.11生產運行部負責整理、匯總當天主機下線、入庫的情況，及時上報有關部門

和主管領導。

3.3生產調度會議

3.3.1公司生產調度會議每周一次，開會時間為每周四下午14時。

3.3.2生產調度會議由公司領導、各車間及部門領導參加。

3.3.3 公司生產調度會是生產組織過程中，保持上下溝通，橫向聯系的例會，具有生

產指揮的權威性，不得無故缺席，有事必須請假。

3.3.4生產調度會由生產運行部主持召開，目的是檢查、協調生產進度，了解存在的問題，針對生產中的薄弱環節，制定有效措施，予以解決。

3.3.5生產調度會議的主要內容：由生產運行部提供生產計劃報表資料，落實上次調

度會決議的執行情況，針對近期生產工作中存在的問題，進行分析、考核并提

出解決方案，作為公司重要工作指令由有關部門貫徹執行。

3.3.6各車間部門的生產調度會應在公司生產調度會議之后及時召開，傳達公司會議

精神、檢查生產準備情況、協調和解決生產中存在的問題。

4.考核

4.1拒絕接受調度指令一次，扣罰200元并追究相關單位的領導責任。

4.2主機、總成計劃完成情況當天漏報一次，扣50元。

4.3不按時參加生產調度會議，遲到一次扣20元，無故缺席扣50元，不尊守會議

紀律扣50元。

4.4 各車間、部門在調度會議上不及時向主管部門提出生產中發生的問題，影響生產

進度和計劃完成，扣責任部門100元。

5.相關文件

QG/YTGF32.1001－2010生產計劃管理制度 QG/YTGF32.1003－2010在制品管理制度 附加說明：

本標準由生產運行部提出并歸口管理

本標準編制人：

本標準審核人：

本標準批準人：

本標準2010年5月發布，2011年2月第2次修訂。

第四篇：生產計劃調度

目前大多數仿真是以靜態方式運行的：仿真系統僅以啟動時確定下來的靜態數據集作為輸入，仿真運行過程中不能動態地向系統注入數據。如果有新數據到來，必須重新運行仿真系統。這就限制了應用仿真系統的分析和預測能力。而許多領域已形成了對動態應用仿真系統的需求，在此背景下，美國國家自然科學基金會（The National ScienceFoundation，NSF）提出了動態數據驅動應用系統（DynamicData Driven Application Systems，DDDAS）的概念和研究方向，試圖將仿真與實驗有機地結合起來，構成一種仿真與實驗融合為一體的自然和諧的共生動態反饋系統。

各單元模塊的功能如下

1．控制單元：控制仿真模型運行，抽取模型的狀態特征數據與注入數據對比分析，據此調整模型和分辨率；控制實際生產線運行，根據仿真結果數據反饋生產線調度優化方案；控制數據采集，根據仿真結果數據產生數據采集策略，反饋數據采集模塊執行。

2．仿真模型單元：根據控制系統指令，產生新的仿真目標策略。據此，從模型庫調用相應模型進行新模型的構建，并動態調整模型或模型參數，達到仿真結果與仿真目標逼近。最后，將模型與仿真結果進行分析評價，并形成知識保存在知識庫中，為完善模型庫構建和模型選擇提供依據。

3．人機接口單元：顯示仿真結果，支持用戶對仿真策略進行調整和控制，支持用戶根據仿真結果對生產線運行進行控制，支持用戶根據仿真結果對數據采集策略進行選擇控制。

4．數據采集單元：根據控制系統指令，生成新的數據采集策略。據此，采集生產線上的數據，并且具備多信息源數據融合能力。

(一)動態數據驅動仿真單元

此單元由調度模塊和仿真模塊組成，完成調度方案的生成功能。

其中，調度模塊包括相互協同的兩個層次：上層模塊是生產計劃調度器，采用全局優化的方法，利用群體智能蟻群算法進行尋優，可產生一個靜態的調度計劃，其尋優時間長的問題可以通過多Agent建模的分布式計算能力得到解決。下層模塊是實時調度模塊，采用啟發式的規則對生成的調度計劃進行調整，并通過仿真進行分析和驗證。當不確定事件發生，生產線上的環境變量發生改變時，該模塊負責調整調度計劃適應新的系統狀態。如果在多個調度目標無法優化的情況下，通知上層模塊，重新生成調度計劃。整個過程是一個動態反饋過程。采用智能算法的優點在于能夠從全局的角度進行優化，缺點在于模型描述的精度不高和易于陷入局部優化解；利用帶啟發式規則的仿真方法恰恰能夠精確地描述模型和改善局部的解的性能，同時在較短的時間內生成優化的調度方案。上層的調度結果不僅會指導下層的調度過程，即帶啟發式規則的仿真是對智能蟻群算法產生的調度計劃的局部修改；而且下層的調度結果也能幫助上層的調度尋優，啟發式規則產生的某些局部優化解也可以作為啟發信息指導蟻群算法更快地收斂。

仿真模塊完成以下三種功能：首先，它能夠實現用戶可視化的生產線建模，模型的復雜程度可以根據用戶研究問題的深度不同進行定義和設置；其次，為適應動態變化的生產環境，在仿真運行過程中，生產模型也可以根據生產線的具體情況進行自動修正，如某個設備失效等；最后，對調度模塊產生的調度方案進行仿真，并把由此生成的對該調度方案的多目標評價值和對瓶頸設備的預測數據反

饋給調度模塊，作為對下一步調度優化判斷的依據。(二)動態數據驅動仿真控制單元

由中心推理機和輔助功能Agent組成，共同構成一個調度決策支持系統。中心推理機實現基于案例庫或規則庫的智能決策功能，輔助功能Agent在中心推理機的協同下工作，包括多目標管理Agent、優化策略管理Agent、調度仿真劇情管理Agent、調度因素分析Agent等四種類型的Agent，它們分別實現不同的控制功能。

多目標管理Agent：負責控制當前調度優化的方向，對調度方案評價函數中多個不同目標的權重進行動態的參數調整，實現調度目標與當前生產線的實際生產情況一致。柔性制造系統生產線調度問題是一個多目標的優化問題。短期優化目標包括：最大化生產量、最大化WIP移動步數、最小訂單交貨延遲率、降低加工周期、降低加工周期方差、降低WIP水平等。目標之間存在相互制約的關系，如何選取各目標優化的權重以平衡各目標優化的能力是需要解決的問題。各目標權值的大小比例是一個動態調適的過程。首先，它必須與我們生產計劃對當前生產的要求和側重點一致。同時，它也在不斷地動態調整，保持與生產線當前的實際生產情況一致，完成這個任務需要中心推理機的協同，如基于案例庫的推理等。

優化策略管理Agent：直接對調度和仿真模塊下達指令，負責監控調度仿真的執行過程。優化策略管理Agent根據控制模塊設定的優化目標或調度模塊反饋的優化目標的達成情況，在中心推理機的幫助下，按照推理規則，進行模型和算法的調整，實現全局優化算法和局部優化算法之間的動態協作，當滿足一定的條件時，返回優化的調度方案作為當前的最優解。

調度仿真劇情管理Agent：協助用戶完成“what—if”分析。與傳統仿真不同，動態數據驅動仿真是一種與生產線生產過程并行的仿真方法。因此，我們可以在仿真過程中設置多個時間斷點，通過改變假設條件來進行生產預測；同時，也可以進行回放分析，這在傳統仿真方法中是無法實現的。對多劇情仿真的管理由仿真劇情管理Agent實現；同時，仿真參數和得到的結果也將作為知識保存在案例庫中。

調度因素分析Agent：接收來自數據采集模塊的實時生產線數據，比較仿真數據與生產數據的差異，如果發現兩者有較大的偏差，即參數超出了允許的域值范圍，則使用中心推理機分析原因，并將分析的調度因素傳遞給優化策略管理Agent，作為調整調度模型和算法的依據。同時，將調度因素反饋給數據采集策略Agent，由后者按一定的策略完成下一步的生產線數據采集工作。(三)動態數據注入單元

由數據采集策略Agent根據調度因素分析A—gent反饋的結果生成下一步的數據采集策略，然后派出對應的移動Agent到生產制造EMS系統中采集生產線上的生產數據。由于柔性制造系統生產線由上百個生產設備構成，如果對所有的生產數據進行采集必然影響數據的采集效率，所以采用移動Agent既縮短時間又提高數據的精確性，同時還可以根據需要對數據作一定的預處理以縮小傳遞的數據量。

(四)用戶界面交互Agent 負責把仿真數據展示給用戶，同時，接收用戶對仿真模型或參數的控制。使用戶可以實時地控制仿真的整個過程，并利用仿真結果指導生產和數據采集過程。

模型運行機制

從圖3中可見，動態數據驅動仿真的過程與生產線的生產過程是并行進行的。仿真系統根據一定的時鐘節拍采樣生產線上的數據；然后，將仿真數據與生產線數據作比較，使用因素分析Agent分析原因。如果發現兩者有較大的偏差，即參數超出了允許的域值范圍，則調整仿真模型，重新進行仿真。其中，仿真模型根據動態注入的生產數據完成自適應調整是整個DDDAS的核心，本文采用分層優化的思想生成調度方案，同時達到全局和局部的優化目標。首先，將智能搜索技術與離散事件仿真技術相結合，得到上層的調度方案；然后，應用優化策略Agent對仿真結果進行分析，找到進一步優化的方向，利用啟發式調度規則進行方案調整得到下層的調度方案，并反復地使用仿真進行驗證。不僅下層的調度方案建立在上層調度方案的基礎上；同時，上層的調度模塊接受下層調度方案的局部優化解作為啟發信息引導搜索過程，以加快收斂，在較短的時間內得到全局的優化解。與傳統的靜態仿真不同，DDDAS仿真能動態地吸收新的數據，并將仿真過程同真實系統相融合，讓二者相互協同起來。一方面，通過真實系統運行過程中產生的參數同步地對仿真系統進行調整，可以大大提高仿真的準確性、時效性、智能化；另一方面，通過仿真提供的數據同步地為真實系統地運行提供決策支持，這些將大大地擴展仿真系統的應用能力。

第五篇：生產計劃調度大作業

《作業車間調度的非合作博弈模型與混合自適應遺傳算法》 作者：周光輝，王蕊，江平宇，張國海

摘要：采用博弈理論，建立了一種基于非合作博弈的作業車間任務調度模型，在該任務調度模型中，將源于不同客戶的制造任務映射為非合作博弈模型中的局中人，并將與制造任務包括的工序集所對應的可選加工設備映射為可行方案集，將使各制造任務的加工完成時間和成本組合形成的多目標綜合指標映射為收益函數，從而將對任務調度模型的求解轉換為尋求非合作博弈模型的Nash均衡點，通過設計的爬山搜索混合自適應遺傳算法、自適應交叉和變異算子，實現了對該任務調度非合作博弈模型的Nash均衡點的有效求解，同時算例仿真結果也驗證了所提出的調度方法的正確性。

根據數學模型和假設條件，競爭驅動的作業車間任務調度目標就是尋求使得每個制造任務均能達到綜合目標值最小、利益均衡的調度結果。

《基于自適應遺傳算法的Job Shop 調度問題研究》 作者：沈斌，周瑩君，王家海

Job Shop 求解過程的計算量隨問題的規模呈指數增長，已被證明是NP完全問題。因此近年來傾向于利用人工智能的原理和技術進行搜索，尋找復雜問題的較優解，特別是以效仿生物處理模式以獲得智能信息處理功能的遺傳算法研究最為深入。但是也有不足之處，早熟收斂問題，局部搜索能力，算子的無方向性，正因為這些不足限制了以遺傳算法的進一步推廣和應用，因此對遺傳算法進行改進顯得尤為重要。本文提出一種新的自適應遺傳算法用以求解Job Shop調度問題。

Job Shop問題描述

一個加工系統有m臺設備，要求加工n個工件，第i個工件ji包含m個操作（工序），需要考慮如下假設：

1）每道工序必須按照工藝順尋依次在指定的設備上加工，且必須在前一道工序（如果存在））加工完成后才一開始加工；

2）工件在一臺設備上一旦開始加工，便不能中斷，必須等到加工完成后，才能加工另外工件，即某一時刻一臺設備只能加工一個工件； 3）同一個工件不能同時在兩個設備上加工；

4）同一臺設備不能同時加工兩個工件；

5）每個工件在每臺設備上必須加工一次，也只能加工一次；

6）各工件的工藝路線jsn和每到工序的加工時間jt已知，且不隨加工排序的改變而改變，轉移時間和輔助時間忽略不計或計入加工時間。

《A Hybrid Genetic Algorithm for Job Shop Scheduling Problem to Minimize Makespan》 作者：Lin Liu, Yugeng Xi

In this paper, we present a hybrid genetic algorithm for the job shop scheduling problem to mimize makespan.How to improve GA performance is a critical issue when using a GA to solve optimization problems.The general way focuses on tuning its parameters such as population size, crossover rate and mutation rate.However, if all parameters have attained the useful bounds, the expected improvement is often not worth the efforts of finding even better parameters.More potential improvements can be only explored by modifying the size of search space.The set of active schedules is usually large and includes a lot of schedules with relatively large idle times on machines, and thus with relatively large idle times on machines, and thus with poor performance in terms of makespan.The proposed algorithm used the idea of hybrid scheduler to reduce the search space as well as the computational efforts.The search space can be reduced or increased by controlling the upper bound of idle times allowed on machines.Since the parameters of the hyubrid scheduler are unlikely to be determined appropriately in advance, we search better values of them in the hybrid GA evolution.Dissimilar to Gas in literatures, a chromosome includes not only genes representing the relative priorities of all operations but also genes representing the parameters to determine the upper bound of idle times permitted on a given machine before scheduling an operation.The random keys representation is used to encode a chromosome.Each element of the chromosome is a real number of [0,1].During the schedule generation phase, the SPV rule is used to convert a real number vector into a job repetition representation.Based on the hybrid scheduler, a chromosome is decoded into a feasible schedule.Finally, a local search is executed in the neighborhood determined by the critical active chain to improve the performance of the schedule generated in the schedule generation phase.nd In the 2section, we present the formulation of job shop scheduling problem to minimize makespan.In the 3 section, we describe the proposed hybrid genetic algorithm in detail.In the 4 section, the proposed algorithm is evaluated on benchmark instances.Finally, we conclude the paper with a summary in 5th section.《Hybrid Genetic Algorithm for Solving Job-Shop Scheduling Problem》 作者：S.M.Kamrul Hasan

The Job-Shop Scheduling Problem(JSSP)is a well-known difficult combinatorial optimization problem.Many algorithms have been proposed for solving JSSP in the last few decades, including algorithms based on evolutionary techniques.However, there is room for improvement in solving medium to large scale problems effectively.In this paper, we present a Hybrid Genetic Algorithm(HGA)that includes a heuristic job ordering with a Genetic Algorithm.We apply HGA to a number of benchmark problems.It is found that the algorithm is able to improve the solution the solution obtained by traditional genetic algorithm.《Scheduling jobs and maintenances in flexible job shop with a hybrid genetic algorithm》

Most flexible job shop scheduling models assume that the machines are available all of the time.However, in most realistic situations, machines may be unavailable due to maintenances, pre-schedules and so on.In this paper, we study the flexible job shop scheduling problem with availability constraints.The availability constraints are non-fixed in that the completion time of the maintenance tasks is not fixed and has to be determined during the scheduling procedure.We then propose a hybrid genetic alogorithm to solve the flexible job shop scheduling problem with non-fixed availability constraints.The genetic algorithm uses an innovative representation method thrdand applies genetic operations in phenotype space in order to enhance the inheritability.We also define two kinds of neighbourhood for the problem based on the concept of critical path.A local search procedure is then integrated under the framework of the genetic algorithm.Representative flexible job shop scheduling benchmark problems and fJSP-nfa problems are solved in order to test the the effectiveness and efficiency of the suggested methodology.《A Hybrid genetic algorithm for no-wait job shop scheduling problems》 作者：Jason Chao-Hsien Pan, Han-Chiang Huang

A no-wait job shop describes a situation where every job has its own processing sequence with the constraint that no waiting time is allowed between operations within any job.A NWJS problem with the objective of minimizing total completion time is a NP-hard problem and this paper proposes a hybrid genetic algorithm(HGA)to solve this complex problem.A genetic operation is defined by cutting out a section of genes from a chromosome and treated as a subproblem.This subproblem is then transformed into an asymeetric traveling salesman problem(ATSP)and solved with a heuristic algorithm.Subsequently, this section with new sequence is put back to replace the original section of chromosome.The incorporation of this problem-specific genetic operator is responsible for the hybrid adjective.By doing so, the course of the search of the proposed genetic algorithm is set to more profitable regions in the solution space.The experiemental results show that this hybrid genetic algorithm can accelerate the convergence and improve solution quality as well.