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[期刊] 物流技术
[作者]
房殿军 周彬彬 赵春苗 ROLF Schmidt
针对传统深度Q学习算法在AGV路径规划问题容易过估计和收敛效果不好的问题，提出一种改进的双深度Q学习算法，通过引入优先经验回放机制和基于启发式信息的连续奖励函数，提高AGV智能体的有效训练，利用贪婪策略和玻尔兹曼策略结合的动作选择策略在与环境交互的训练中引导AGV智能体充分探索环境。仿真实验结果表明，所提出的算法能够规划出良好的AGV路径，而且在算法的稳定性和收敛速度上有所提升。
[期刊] 工业工程
[作者]
刘建军 陈庆新 毛宁 俞爱林
针对含物料自动运输环节(automated material handling unit,AMHU)的个性化定制生产系统性能分析问题,文章着重考虑其随机批量运输的特点,提出了该系统的开排队网建模方法。对含AMHU的生产系统进行了描述,并建立其排队网模型;采用改良状态空间分解法,建立了节点状态空间模型,求解并计算出生产系统的性能指标值;与生产系统仿真模型的实验结果进行对比,验证了所提方法的精确性和有效性,为进一步优化配置该类生产系统的资源奠定了基础。
[期刊] 工业工程
[作者]
刘建军 陈庆新 毛宁 俞爱林
针对含物料自动运输环节(automated material handling unit,AMHU)的个性化定制生产系统性能分析问题,文章着重考虑其随机批量运输的特点,提出了该系统的开排队网建模方法。对含AMHU的生产系统进行了描述,并建立其排队网模型;采用改良状态空间分解法,建立了节点状态空间模型,求解并计算出生产系统的性能指标值;与生产系统仿真模型的实验结果进行对比,验证了所提方法的精确性和有效性,为进一步优化配置该类生产系统的资源奠定了基础。
[期刊] 工业工程
[作者]
谢勇 郑绥君 程念胜 朱洪君
针对无人仓中多AGV路径规划与冲突问题，以最小化总行程时间为目标，建立多AGV路径规划模型，提出一种基于动态决策的改进DQN算法。算法设计了基于单AGV静态路径规划的经验知识模型，指导AGV的学习探索方向，提前规避冲突与障碍物，加快算法收敛。同时提出基于总行程时间最短的冲突消解策略，从根本上解决多AGV路径冲突与死锁问题。最后，建立无人仓栅格地图进行仿真实验。结果表明，本文提出的模型和算法较其他DQN算法收敛速度提升13.3%，平均损失值降低26.3%。这说明该模型和算法有利于规避和化解无人仓多AGV路径规划冲突，减少多AGV总行程时间，对提高无人仓作业效率具有重要指导意义。
[期刊] 管理现代化
[作者]
宝斯琴塔娜 齐二石
根据沃麦克提出的５个精益原则确定了精益设计原则，以此为切入点，对离散制造系统精益设计策略进行了公理化分解和映射，并测定其独立性。所提出的精益设计理论框架满足独立性公理，是较理想的设计方案。
关键词：
精益设计 公理化 离散制造系统 设施布局
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
苏春 施杨梅 郑玉巧
回收件质量的不确定性使得再制造的加工路径、工序工时具有随机性，极大地增加了生产调度的难度。研究分派规则和回收件输入序列对再制造系统性能和生产调度的影响。采用Ｃ＋＋语言编制再制造系统调度仿真程序，用来模拟再制造系统动态运行过程，并求解再制造系统的性能指标。在分析再制造生产线特性的基础上，设计了总流程时间最小、跳跃次数最小等多种分派规则，通过实验设计分析不同规则对生产线性能的影响，评估各分派规则的优劣及其适应性；采用改进的离散人工蜂群算法进行寻优，以获取最优回收件输入序列。通过与标杆Ｎａｗａｚ－ＥＮｓＣｏｒＥ－Ｈａｍ（ＮＥＨ）规则的对比分析，验证提出的改进人工蜂群算法在再制造系统生产调度中的有效性．．．
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
钱海章 张强 李帅
研究目标:探究我国“十四五”时期智能制造供给能力存在的关键问题及发展路径。研究方法:围绕供给能力，分析美、德、日等国智能制造领域的政策重点及战略意图，结合产业发展现状，研究我国智能制造政策制定和实施过程中存在的问题。在此基础上，针对机器人和工业软件领域，以发那科、ABB和西门子等国际巨头为例，对比分析我国在制造装备和工业软件等方面的成果及差距，提出智能制造供给能力的发展建议。研究发现:经过多年的发展，我国在智能制造装备、工业软件技术水平和市场竞争力上仍存在较大劣势。机器人产量和集群方面在“十三五”期间已达成目标，但核心零部件和稳定性方面的缺陷仍未解决。国产工业软件技术更为薄弱，市场基本被国外垄断，在研发设计、核心技术和商业化程度上差距明显。建议从政策精准扶持、鼓励头部企业推行自研加并购、深化产业集群效应、培养复合尖端人才等角度综合提升供给能力。研究创新:从业务变革、市场竞争、技术研发和资本并购等视角，综合研究供给能力的发展路径。研究价值:为“十四五”时期提升我国智能制造供给能力提供经验依据和决策参考。
[期刊] 物流技术
[作者]
陈祚 方忠民 韩福义 陈科宇 马蓉
在企业已有ERP、WMS信息系统的基础上,嵌入制造执行系统(MES),构建离散制造企业物流信息体系。面向中国中车株洲电力机车有限公司的物流管理,分析物流信息体系的系统定位、功能划分以及MES与现有信息系统的交互等问题,提出了解决方案,并完成基于MES的离散制造企业物流信息体系的架构和功能模块设计。借助该物流信息体系,企业物流、信息流在各子系统间可以实现无缝传递,从而消除计划层和控制层的"信息孤岛",提高企业对市场的动态响应能力。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张相斌 倪友谊 袁亚敏
针对网格环境下影响制造资源优化调度的关键参数具有区间性的特点，本文基于区间数建立了在线处理模式下的资源优化调度模型，分别以任务完工的总成本最低与资源的利益最大为目标，将任务的成本限制及资源的价格转换为区间数，充分考虑了任务与资源工作时间限制，给出区间规划模型及其解法。最后通过算例分析得出该模型在反映市场需求以及快速应对市场变化基础上，可得出合理的优化调度方案，验证该方法的可行性与有效性。
关键词：
网格 资源优化调度 区间规划
[期刊] 物流技术
[作者]
钱丰 梅剑平 潘荣胜
针对汽车制造物流规划中体积参数的预估问题,应用深度神经网络学习方法进行了输出数据损失函数设计,输入数据采集与增强和神经网络的构建。按此进行的实验结果显示此方法可大幅提高零件体积预估输出的准确性与稳定性。同时也为深度学习在物流规划日常工作中的应用提供了途径。
关键词：
深度学习 神经网络 物流规划 汽车制造
[期刊] 物流技术
[作者]
白俊 郭华
小批量、多种类、多研发是离散型制造企业生产经营过程中最为显著的特点,之所以说其属于离散型,就是因为其生产制造现场和管理过程中会涉及到大量多变的动态数据,生产技术工艺十分复杂,从而使得生产组织和生产过程十分离散。同时不同的离散制造企业之间的差异化程度较高,限制了标准化
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
辜勇 唐敏 李文锋
自动化集装箱码头设备的合理调度是提升码头运作效率的关键。为实现合理调度，针对自动化集装箱码头自动导引车（auto guided vehicles， AGV）的任务调度和路径规划问题，考虑其在行驶过程中的冲突、拥堵以及充电问题，设定冲突解决策略和充电策略，建立双层模型并设计混合遗传算法与Dijkstra算法结合的算法进行求解。结果表明，混合遗传算法相较于一般遗传算法求解质量更高，建立的双层模型能合理决策自动导引车任务安排和路径规划问题，所设计算法能有效解决和避免自动导引车之间的冲突与拥堵，充电策略能合理安排充电序列，降低排队等待时间，提升码头运作效率。
[期刊] 工业工程
[作者]
陈冠中 陈庆新 毛宁 俞爱林
具有ＭＨＳ（Ｍａｔｅｒｉａｌ Ｈａｎｄｌｉｎｇ ＳｙＳｔｅＭ）的智能制造系统ａｇＶ（ａｕｔｏＭａｔｅｄ ｇｕｉｄｅｄ ＶｅＨｉｃｌｅ）小车及缓冲区最大容量配置优化，属于典型的非线性整数规划问题。由于约束无法用封闭形式表达，因此较难获得问题的精确解。为此，本文提出了仿真优化的方法以获得问题的近似解。首先，对ａｇＶ小车及缓冲区最大容量配置优化问题进行了描述；其次，基于ｅＭ－ｐｌａｎｔ平台建立了具有ＭＨＳ的智能制造系统仿真模型；然后，基于不同的优化目标，提出了３种仿真优化方法；最后，通过仿真试验对上述３种方法进行了分析与比较。分析表明，本文提出的方法及优化结果，可为企业配置ａｇＶ小车及缓冲区最大容量．．．
[期刊] 物流技术
[作者]
李志鹏 李明
针对传统蚁群算法中初期路径搜寻盲目、启发式函数作用较小、信息素更新规则单一、动态窗口法缺少全局性指导等问题，提出了基于改进蚁群算法的全局路径规划，通过改进初始信息素，提高了算法初期的寻径效率；通过改进启发式函数，减少了算法收敛的时间；通过改进信息素更新规则，同时考虑了路径长度和能耗，增加了路径的优越性。之后将改进后的蚁群算法与动态窗口法相融合，增加了动态窗口法中的评价函数，使动态窗口法沿改进蚁群算法最优路径进行实时的局部路径规划，令路径的静态全局最优和动态实时规划得到了兼容。仿真实验表明，改进后的蚁群算法相较传统算法迭代速度更快，转弯次数更少，融合后的算法在复杂环境中可以精确地实时路径规划，充分证明了该融合算法的可行性。
[期刊] 物流技术
[作者]
李志鹏 李明
针对传统蚁群算法中初期路径搜寻盲目、启发式函数作用较小、信息素更新规则单一、动态窗口法缺少全局性指导等问题，提出了基于改进蚁群算法的全局路径规划，通过改进初始信息素，提高了算法初期的寻径效率；通过改进启发式函数，减少了算法收敛的时间；通过改进信息素更新规则，同时考虑了路径长度和能耗，增加了路径的优越性。之后将改进后的蚁群算法与动态窗口法相融合，增加了动态窗口法中的评价函数，使动态窗口法沿改进蚁群算法最优路径进行实时的局部路径规划，令路径的静态全局最优和动态实时规划得到了兼容。仿真实验表明，改进后的蚁群算法相较传统算法迭代速度更快，转弯次数更少，融合后的算法在复杂环境中可以精确地实时路径规划，充分证明了该融合算法的可行性。
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