發動機生產線智能調度算法研究?

周 煒王 欣朱 磊

（1.中國船舶科學研究中心 無錫 214082）（2.無錫職業技術學院 無錫 214121）

（3.中船重工奧藍托無錫軟件技術有限公司 無錫 214082）

1 引言

2015年3月5 日，國務院總理李克強在十二屆全國人大三次會議上作政府工作報告，首次提出了《中國制造2025》的概念［1］。2015年5月19日，經李克強簽批，國務院正式印發《中國制造2025》，部署全面推進實施制造強國戰略。

江蘇省“十三五”汽車產業發展規劃中指出，要有效推進汽車跨界融合發展，鼓勵汽車企業與互聯網等新興科技企業聯合進行“雙創”平臺建設，發揮企業主體作用，匯聚各類創新資源，推動制造過程智能化［3］，推進汽車整車及零部件企業智能車間（智能工廠）建設，加快人工智能、工業機器人、智慧物流系統、增材制造裝備等技術和裝備在生產過程中的應用［2］。

在目前的汽車發動機生產線日常生產中，生產線日報中待堵料停臺是由各崗位人員根據實際情況進行記錄，然后將每次停臺時間進行累加，待下班時將停臺時間記錄表交班組收集，由工段長或值班長根據停臺時間記錄表維護生產線日報［8］。而且，在待堵料停臺時間中只有一個每天停臺的總時間，該時間無停臺起止時間、影響因素構成、各影響因素影響程度等數據，因此無法對待堵料進行分析，無法分析就意味著無法解決待堵料問題，也無法在待堵料上設法提升LTE（整線生產效率）［4］。

圖1 智能調度算法架構圖

針對上述問題，本文首先通過待堵料停臺計算程序，程序自動將某道工序每次停臺的原因及對其他工序造成的影響進行記錄，并將待堵料的停臺時間分解至各專線。完成后再對剩余的時間（其他等待）進行分析［5］。

在此基礎上，本文提出一種發動機生產線智能調度算法［6］，它是基于汽車發動機生產的智能制造系統的核心，能有效提高企業生產效率，拓展企業價值增值空間。

2 調度原理

2.1 建立待堵料計算程序及數據庫

程序記錄方法：生產線將各工序停臺時間匯總，生成停臺匯總記錄及停臺時的在制數據，導入待堵料計算程序，待堵料計算程序自動計算出每次停臺對其他工序的影響與每天待堵料停臺時間的累加值。程序將這些數據儲存在數據庫內，供各專線調取分析。

表1 待堵料時間記錄

2.2 設定待堵料影響因素及影響時間的計算公式

A=A工序、B=B工序、…、n=n工序。

ZZn=工序之間的實際消耗或累加線上在制數量（ZZn≤ZZ max或ZZn≥ZZ min，ZZ max為工序線上在制上限，ZZ min為工序線上在制下限，n為工序號A、B、…、n）。

TA=A工序停臺時間、TB=B工序停臺時間、…、Tn=n工序停臺時間。

JA=A工序節拍、JB=B工序節拍、…、Jn=n工序節拍。

TJP=節拍差的影響時間。

1）前后道工序

（1）在制的影響

IF TA＞ZZ*JB，B工序待料時間=TA-（ZZ*JB）；

IF TA≤ZZ*JB，B工序待料時間=0。

IF TB＞ZZ*JA，A工序堵料時間=TB-（ZZ*JA）；

IF TB≤ZZ*JA，A工序堵料時間=0

（2）加工節拍差的影響

在忽略實際工件流通（上下在制、滾道流通）中的時間損耗與疊加，實際加工節拍差的影響計算公式：

例：B工序的待料時間=ZZ*（JA-JB）。

A工序的堵料時間=ZZ*（JB-JA）。

2）多工序間的待堵料影響時間的計算：

各工序間存在加工節拍差，使得多工序間可能待、堵料同時存在，在進行上下在制后，實際在制數發生變化，實際待堵料影響發生改變，部分待堵料時間與加工時間重疊，需在實際計算中進行舍去。

在計算多工序實際待堵料時，以實際上下在制數作為基數，計算在制狀態轉換過程的耗時、加工節拍差的耗時以及停臺時間中未重疊的時間。

n工序的待料時間=

n工序的堵料時間=

2.3 數據記錄

1）每次停臺的數據記錄如表2所示。

表2 停臺時間記錄

2）數據匯總表如表3所示。

表3 待堵料時間構成

2.4 多事件運算

以上所描述的為生產線加工過程中某一工序出現停臺后對其他工序造成影響的基礎運算公式，在實際生產過程中經常會出兩個或兩個以上工序出現停臺的問題，那對于這樣的情況用上述的待堵料計算公式就無法進行運算，需要增加相應的邊界條件。下面以OP10～40為例。

1）區域顏色說明

如上表所示，我們通過枚舉的方式將數據表分為三塊，其中綠色區域表示單一事件（工序）停臺后，前后工序的狀態；黃色區域表示兩個事件（工序）停臺后，前后工序的狀態；紅色區域表示三個事件（工序）停臺后，前后工序的狀態；全工序停臺不作考慮。

2）綠色區域

主要參數：

S1起始時間=TS1（q）。

S1結束時間=TS1（j）。

S1停臺總時間TS1（t）=TS1（j）-TS1（q）。

事件S1發生后，前后工序的的待堵料公式為單臺待堵料公式。

3）黃色區域

主要參數：

S2起始時間=TS2（q）。

S2結束時間=TS2（j）。

S2停臺總時間TS2（t）=TS2（j）-TS2（q）。

TS1（q）、TS1（j）、TS1（t）；

TS2（q）、TS2（j）、TS2（t）。

S1與S2起始時間差=TS2（qx）=TS1（q）-TS2（q）。

S1與S2結束時間差=TS2（jx）=TS1（j）-TS2（j）。

S1與S2停臺總時間差=TS2（tx）=TS1（t）-TS2（t）。

黃色區域的狀態：

按事件時間可分為包含與重合（交集）兩種情況。

（1）S1與S2停臺時間有交集。

（2）S2時間包含于S1中。

按前后事件中間工序數可分為

中間工序為0（事件一與事件二為相鄰工序）；|S1（OP）-S2（OP）|=0；

中間工序等于1（某工序及包含與事件一同時也包含與事件二）；|S1（OP）-S2（OP）|=1；

中間工序大于1（事件一與事件二之間的工序數大于大于2以上）；|S1（OP）-S2（OP）|＞1。

條件一：

S1與S2有交集 且|S1（OP）-S2（OP）|=0。

待料：Tn=TS2（t）-TS1（q）；

堵料：Tn=TS2（t）-TS1（q）。

S2包含于S1且|S1（OP）-S2（OP）|=0。

待料：Tn=TS1（t）；

堵料：Tn=TS1（t）。

條件二：

S1與S2有交集且|S1（OP）-S2（OP）|=1。

S1（OP）＜OP（N）＜S2（OP）。

OP（N）待堵料=T（n）=TS1（t）=TS2（jx）。

待料：Tn=TS2（t）-TS1（q）；

堵料：Tn=TS2（t）-TS1（q）；

S2包含于S1且|S1（OP）-S2（OP）|=1。

S1（OP）＜OP（N）＜S2（OP）。

OP（N）待堵料=T（n）=TS2（t）=TS1（jx）。

待料：Tn=TS2（t）-TS1（q）；

堵料：Tn=TS2（t）-TS1（q）。

條件三：

S1與S2有交集 且|S1（OP）-S2（OP）|＞1。

S1（OP）＜OP（N）＜S2（OP）。

OP（N）

待料：Tn=TS2（t）-TS1（q）；

堵料：Tn=TS2（t）-TS1（q）；

S2包含于S1且|S1（OP）-S2（OP）|＞1。

S1（OP）＜OP（N）＜S2（OP）。

OP（N）

待料：Tn=TS2（t）-TS1（q）；

堵料：Tn=TS2（t）-TS1（q）。

4）紅色區域

紅色區域事件運算方式與黃色區域相同。

表4 工序停臺狀態

3 實施方案

3.1 目標

通過待堵料公式計算出TA對于TN+1與TN-1的時間影響后，雖然我們知道了工序停臺對于前后所造成的影響，但是我們沒有辦法快速有效地來安排工作，以消除停臺的影響時間［7］。

本文提出編制調度選擇運算程序，程序自動選擇工作項目，合理安排因某道工序的停臺而導致其它工序停臺的時間內的工作［10］。

3.2 實施步驟

1）建立數據庫

（1）實時在制信息：

包含字段有（工件號碼、在制位置、在制現存數量、下在制時間點、在制消耗時間）。

（2）待處理件返工需求：

包含字段有（工件號碼、返工消耗時間、返工結果、返工數量、返工結果）。

（3）設備維護需求：

包含字段有（設備維護類型、設備維護消耗時間、設備維護周期、設備維護次數、設備維護結果）。

（4）試驗需求：

包含字段有（試驗類型、試驗消耗時間、試驗結果）。

（5）刀具信息：

包含字段有（刀具剩余壽命、刀具更換消耗時間、備刀信息、刀具加工質量波動）。

（6）現場維護需求：

包含字段有（維護消耗時間、維護結果）。

（7）作業時間調整需求和人員調整需求：

包含字段有（班次、人員作業狀態）。

（8）提前換液需求：

包含字段有（換液消耗時間、換液周期、清洗液濃度變化信息、清洗液清潔效果波動）。

2）調度選擇運算程序

（1）選擇條件

說明：觸發條件，取決于停臺時間的預判影響時間計算。

（2）條件換算

說明：換算成對前后道工序影響的LTE比對系數，用于與可選事件同級系數匹配。

匹配原則：匹配符合OTE、LTE的任務。

圖2 通過LTE匹配停臺任務

（3）權重篩選

說明：將條件換算中匹配的結果，再進行權重篩選。

權重系數K注解：針對九大塊中的權重系數K的數值是通過歷史數據來作為評定指標的基礎。

圖3 通過權重篩選停臺任務

（4）任務組合

說明：在篩選出可調度的任務包后，會出現以下情況：

①單個任務包直接滿足停臺時間以及LTE/OTE指標且無多余時間浪費等情況；

②有N個任務符合篩選條件且把其中某些任務包進行組合后可以滿足停臺時間以及LTE/OTE指標且無多余時間浪費等情況。

圖4 停臺任務組合

（5）任務中斷與恢復

說明：

中斷-在實際工作任務調度過程中如出現停臺預判時間大于實際停臺時間的情況，那在這中情況下就需要對當前受到停臺影響而觸發調度的崗位進行判斷，確定當前任務是否是需要終止。

恢復-在任務中斷后，如此項任務是可以在下次停臺或是非工作時間進行開展的，那就需要給此類任務設定節點，我們將一個可以進行中斷的并恢復的任務按工序節拍進行分割，在原本一個任務的時間軸上已工序節拍為基本刻度將其分割為N端，單項任務中的每一段可以看作一個細分的任務。

圖5 停臺任務中斷和恢復

（6）段落驗證期間任務調度效率利用

本次調度任務多過程中所有任務的調度效率為50%～70%。

例如：某工序預計停臺15min，那進入任務庫選擇的任務時間就為7.5min～10.5min。

3）調度指令輸出：

操作信息（操作命令接收界面）：包括在制處理、設備維護、現場維護、換刀、返工、人員調整、換液、試驗、工時調整內容。

（1）操作界面，需要如下幾項信息：

圖6 操作命令接收和處理界面

（2）服務器發送指令格式：

序號—命令類型—命令時間—命令具體內容—完成情況—工作時長。

圖7 服務器發送指令格式

完成情況及工作時長可發“無”來代替或無視！

（3）操作界面返回服務器信息格式為（通過按鍵來發送不同信息）：

圖8 服務器返回指令格式

操作信息已接收：命令類型-命令內容-操作信息接收時間。

操作開始時間：命令類型-命令內容-操作開始時間。

操作信息已完成：命令類型-命令內容-操作已完成時間。

3.3 實施內容

智能生產調度系統包含三大模塊，如圖9所示。

圖9 智能生產調度系統組成

智能生產調系統實現的主要原理是，當有停臺異常發生時，系統自動推送通知給當班人員，自動決策和調度選擇，從九大執行作業指令里快速選擇最合適的作業指令，在停臺工序上緊急執行，從而彌補停臺造成的整線損失。如圖10所示。

圖10 智能調度流程圖

智能生產調系統的運行載體是九大角色的當班人員，當有停臺事故發生，數據在他們中間流轉，流程在他們中間確認和完成，從而責任明確、響應及時、記錄精準、保障到位［13］。如圖11所示。

智能生產調度系統的意義在于：通過記錄產線待堵料停臺時間（之前是人工手動記錄），以此獲得停臺時間的影響因素構成、影響程度輕重等數據。通過九大調度指令的實時通知和執行，解決生產過程中的停臺后整線的效率問題，從而設法提升產線LTE（設備利用率，停臺不閑著，就是利用率提高）。

圖11 智能生產調度系統實施載體

4 結語

我國發動機制造行業主要集中在江蘇、山東、上海等華東地區。目前，該行業內企業競爭激烈。為應對產業升級的挑戰和激烈的市場競爭，發動機企業紛紛升級產品生產技術及調整產品結構以應對外部環境的變化［11］。

本文所述調度系統的實現途徑是：1）通過自主設計流程、邏輯，在此基礎上編制軟件，達成生產調度、生產保障、物流保障管理三方面分析、決策和指揮環節的智能化；2）結合上述邏輯需要，往前推設計需要采集的數據和采集數據所需的軟硬件，實現數據采集自動、及時、準確。在1）、2）的基礎上借外力升級開發智能生產調度系統，達成數據規范化，消除孤島。

本文所述內容作為汽車發動機總裝制造的智能制造解決方案，其途徑是通過開發和建設智能軟件系統替代人工進行復雜管理控制，達成生產實施效率更高、成本更低、滿足客戶定制的目標，這對于江蘇省乃至全國汽車發動機生產企業都具有直接的指導意義。