物料超市優化下的裝配線平衡問題文獻綜述

摘 要：裝配作業作為制造企業的核心活動，其裝配流程和物料超市配送直接影響到時間、成本等資源，制約著系統的生產效率的提高。因此，裝配線平衡與物料超市配送協同優化在制造企業裝配系統規劃設計中顯得尤為重要。本文將從裝配線平衡、物料超市配送、裝配線平衡與物料超市配送相結合問題三個方面對本文研究主題的相關文獻進行歸納總結，并以此為基礎提出構建新模型的想法以及思路。

關鍵詞：裝配線平衡;物料超市;協同優化

1 緒論

隨著大規模定制與工業4.0的發展，制造企業想要獲得新的發展，需要不斷地降低制造成本，用更短的生產時間和更少的生產成本贏得客戶的支持。據統計，裝配線的規劃設計成本一般占裝配線總投入的9%～12%，生產線規劃具有十分重要的地位。為提高裝配線的生產效率。必須解決生產線平衡和物料超市配送兩個問題。生產線平衡問題是指在工藝等約束條件下，將各項任務集合有效地分配到各個工作站中，實現其優化目標。物料超市是一個靠近生產線，用來儲存生產線上所需要的零件的指定區域，拖車按照固定的時間表出發，將超市的零件運送到位于預定路線上的工作站中，超市的位置、數量以及供應的工作站數量是其需要優化的目標。裝配線平衡問題的決策不僅影響到裝配線的生產效率，而且影響到后期物料超市配送決策的效率。因此，許多學者一直在尋找最佳的優化方法，同時考慮裝配線平衡和物料超市配送。本文主要從裝配線平衡、物料超市配送、二者協同優化三個方面展開文獻綜述研究，對今后的研究給出建議。

2 國內外研究綜述

2.1 文獻綜述

裝配線平衡問題（ALBP）是指在工藝等約束條件下，將各項任務集合有效地分配到各個工作站中，實現其優化目標。Salveson在1955年首次提出了SALBP，他將SALBP定義為一個線性規劃（LP）問題，包含所有可能的站點分配組合，并給出了最優工作站的上下界限[1]。Thangavelu等人給出了裝配線平衡問題的0-1整數規劃公式，在給定周期內最小化工作站數量[2]。Sabuncuoglu等人考慮了SALBP1，目的是找出最小數目工作站數量[3]。Kao等人提出了一種具有資源約束的裝配線平衡問題的最短路徑算法，使給定周期時間內的工作站數量和不同站點所需資源類型總數最小化[4]。Ozbakir等人考慮了平行裝配線平衡問題，最小化工作站空閑時間和最大限度地提高生產線的效率[5]。

在裝配線生產中采用物料超市，是為了頻繁地小批量交付零件，從而減少工作站的庫存，避免長距離交付。因此，物料超市的配送問題也影響著生產系統的效率。Battini詳細描述了物料超市的概念，將其分為魚骨型超市、單線超市和多線超市三種，并對實施物料超市時出現的基本決策問題進行了文獻調研[6]。Veronique等以成本最小化為目標，對批量供應和成套供應進行權衡[7]。Faccio等通過實證研究表明運輸能力、運輸車輛與供應策略之間存在高度相關性，運輸能力受到零件尺寸的約束[8]。Battini等人運用創新的分步程序來確定何時、如何和在何處方便地安裝超市倉庫。并考慮到裝配線中所需數量、類型、裝配系統的位置等因素[9]。

關于兩者相結合的問題，Sternatz等人分析了裝配線平衡和物料配送之間的相互依賴關系，提出了一個聯合的ALB和PF，考慮了中央倉庫的直接和間接供應策略，以及工作站的容量限制[10]。Battini等人2016年將人機工程學考慮到裝配線平衡和物料配送里去，提出了一個綜合模型，旨在同時解決ALB和PF問題的同時，優化操作人員的人機工程學風險[11]。易建洋等描述了空間受限的混合裝配線平衡問題，分析了混合裝配線所需物料的需求能力和物料配送能力之間的匹配關系，建立了兩階段數學規劃模型，采用遺傳算法進行仿真實驗，驗證了方法研究的有效性[12]。吳永明等人在此基礎上進行了進一步研究，建立了裝配線平衡最少工作站、最少均衡系數及物料配送路徑最短多目標協同優化模型，同時設計了NSGA-II算法對模型進行求解[13]。張惠等以機械式排種器為研究對象，對其裝配工藝流程、工位的劃分以及準時制物料配送方案進行研究，設計了一種兼顧裝配線平衡和準時制物料配送的方案，并驗證了其合理性[14]。

2.2 文獻綜述總結

綜上所述，關于裝配線平衡問題的研究較為全面，解決的方法形式多樣。國內外對物料超市配送的研究主要集中在超市的數量、運輸路線、運輸車輛數量等。但是目前對于同時優化裝配線平衡和物料配送的研究仍然是一個新鮮的領域。現有的研究大多利用兩階段方法進行分層優化，將裝配線平衡的最優解代入物料配送中去進行優化，但忽略了在整體環境中的全局最優解。

3 結論

通過文獻整理發現，裝配線平衡與物料超市配送息息相關，直接影響著裝配線系統的效率以及物流成本。但現有的研究針對兩者協同優化所考慮的文獻較少，即使進行了協同化考慮，也僅僅是使用兩階段方法優化，未考慮整體目標下的全局解。因此未來可以進一步將兩者進行協同優化考慮，以達到整體模式下的最優解。同時考慮到生產的現實性，應將生產環境中的不確定因素也同樣考慮進去，更貼合實際情況。對于大規模問題，應該設計有效的智能算法進行求解，如禁忌搜索、啟發式算法、遺傳算法等。

參考文獻：

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作者簡介：彭雪芬（1997-），女，湖北天門人。