广东佳乐玩具企业生产计划的优化算法及应用

发布时间:2020-05-26 11:32:08 来源:本站原创   作者:admin123

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    论  文  题  目:广东佳乐玩具企业生产计划的优化算法及应用
    论  文  作  者:
    工  程  领  域:软件工程
    指  导  教  师:
    论文 提交 日期 :
    摘要
    中国作为全球最大的玩具制造基地,是大多数发达国家和地区的主要供货来源。已成为中国出口的支柱产品之一,目随着我国企业的发展和规模的扩大以及小批量、多品种、交期短特点的呈现,企业生产计划方法在运行环境、信息来源、能力平衡、资源管理、决策模式等方面都将发生很大变化,传统的生产计划已不能满足企业的要求,快速的制定出优化的生产计划。基于此本文以广东佳乐玩具厂为例,在考虑供应商资源、客户资源以及其内部资源的基础上,以实现基于生产计划的优化为目标,研究了玩具企业高级计划系统。
    主要研究内容如下:
    深入研究ERP、APS、生产计划等基本理论和分析建模、优化、J2EE等关键技术;在考虑供应商物料供应、客户需求、生产能力、产品平衡等约束下,构建以利润最大化为目标的生产计划模型,并通过GLPK优化引擎进行求解;以所建生产计划模型为基础,研究逻辑框架、功能结构、数据库的分析与设计等等;基于JSF+Spring+Hibernate开发了生产计划优化原型系统。
    本课题以实现玩具企业生产计划的优化为目标,基于APS(Advanced Planning System,高级计划系统)理念,采用建模、优化、J2EE等技术,研究与开发原型系统,实现玩具企业生产计划的制定,能够为玩具企业生产计划的制定提供一定的支持,从而提高玩具企业的运营管理效率,使玩具企业在激烈的市场竞争中能够立于不败之地。

    关键词 GLPK;生产计划;玩具企业;J2EE;APS


    Abstract
    As the world's largest toy manufacturing base, China has become a major supplier of most developed countries and regions. Toys have become one kind of the main exported products. At present, Chinese enterprises develop and enlarge quickly and the toys production has the characteristics of small batches, more varieties and short trading session, so the enterprises’ production plans will be changed dramatically in the running environments, sources of information, abilities to balance, management of recourses and modes of decision-making. The traditional production plans could not satisfy the enterprises’ demand for making more optimal plans. Therefore, considering the suppliers and customers resources and its internal resources, this thesis studies the Advanced Planning System of electronics enterprises to realize the plans of production optimization.
    The major contents to study are as follows:
    This thesis studies the basic theories of ERP, APS and production plans in depth and analyzes the key technologies of modeling, optimization and J2EE;Considering the constraint of suppliers’ supplies, customers’ demands, enterprises’ production abilities and products’ balance, this thesis establishes the model of production plans to get the maximized profits and seeks the solution through the GLPK optimized engine.Based on the model of production plans, this thesis studies the logic frameworks, functions and structures, and the database analyses and design;Based on the JSF + Spring + Hibernate, this thesis develops the system of production plans prototype.
    Aiming at the optimization of electronics enterprises’ production plans, based on the APS ( Advanced Planning System) concept, this thesis studies and develops the system of production plans prototype, provides support and makes production plans for electronics enterprises through the technologies of modeling, optimization and J2EE, so as to improve the operation and management efficiency and enable electronic enterprises to be invincible in fierce market competition.
    Key Words  GLPK; production plans; toys enterprises enterprises; J2EE; APS

    目    录
    摘要 I
    Abstract II
    第1章 绪论 1
    1.1 课题的研究背景及意义 1
    1.2 国内外研究现状 2
    1.2.1 国内研究现状 2
    1.2.2国外研究现状 3
    1.3 课题的主要研究内容 5
    1.4 论文的结构安排 5
    第2章 基本理论及关键技术研究 7
    2.1 APS与生产计划 7
    2.2 数学规划与求解方法 9
    2.2.1 数学规划 9
    2.2.2 求解方法 10
    2.3 总体技术框架 11
    2.4 本课题采用的优化算法 11
    2.5 本章小结 12
    第3章 生产计划建模与求解 13
    3.1 模型描述与建立 13
    3.1.1 问题描述 13
    3.1.2 模型建立 13
    3.2 模型求解与实例 14
    3.2.1 模型求解 14
    3.2.2 模型实例 15
    3.3 本章小结 17
    第4章 系统分析与设计 19
    4.1 功能结构 19
    4.2 数据库分析与设计 21
    4.2.1 数据库需求分析 21
    4.2.2 概念设计 21
    4.2.3 逻辑设计 21
    4.2.4 物理设计 23
    4.3 系统采用框架与架构 23
    4.3.1 JSF框架 23
    4.3.2 Spring框架 24
    4.3.3 Hibernate框架 25
    4.3.4 系统开发架构 25
    4.4 本章小结 27
    第5章 系统实现 29
    5.1 持久层的实现 29
    5.1.1 POJO类的定义 29
    5.1.2 POJO类对应的映射文件 29
    5.1.3 DAO接口的定义 30
    5.1.4 DAO实现类的定义 31
    5.2 业务逻辑层的实现 31
    5.2.1业务服务接口的定义 31
    5.2.2业务服务接口实现类的定义 32
    5.2.3 Spring配置文件 32
    5.3 Web层的实现 35
    5.3.1 模型的实现 35
    5.3.2 JSF控制器和配置文件 35
    5.3.3 视图的实现 37
    5.4 本章小结 38
    结论 39
    参考文献 41
    致谢 45


    绪论
    课题的研究背景及意义
    近年来,随着产业结构不断的变化,面对越来越激励的竞争环境,各行各业的生产制造活动都逐渐向着专业分工、跨区域运作、以及内部系统整合等几大趋势发展。企业在追求规模经济的同时也必须面对来自多方面的竞争压力,努力提高自身的管理运作水平,以及提升和稳定顾客服务水平。而企业的资源获取、转换和分配主要是通过计划与控制来完成的,因此,只有编制满足需求数量和交付期的计划,监督和控制计划的实现,才能够使企业在满足需求的前提下,资源分配最合理且消耗最少,以最经济的生产方式生产出所需产品。
    上世纪中期发展起来的MRP/MRPⅡ(Material Require Planning,物料需求计划/Manufacture Resource Planning,制造资源计划)系统,为解决企业内部生产安排提供了较完善的解决方案,但其并不完全适用于供应链环境下的计划制定。现在企业所大力推行的ERP(Enterprise Resource Planning,企业资源计划)系统,整合了部分先进的管理思想,然而其生产管理模块依然沿用MRP/MRPⅡ模块,因而仍受MRP模块自身功能所限,对新环境下的计划制定没有很大的改进。为了将企业内部资源与外部资源更有效的结合并做出整体上的规划,自上世纪90年代逐步发展起的APS(Advanced Planning System,高级计划系统)越来越受到学者与企业的重视,已成为新兴的最有活力的计划模式之一。APS具备了同步、及时、全面性等特点,并采用了一些较为先进的管理计划技术,借助有效的算法对供需平衡与生产计划与排程进行优化处理,弥补以往计划制定方法的一些缺点,强化以MRP计划为主的企业资源计划系统,进而整合为更加有效的生产计划与排程系统,满足现今企业的需求[1]。APS的最终目的在于通过运用先进的计算机技术以及多种数学方法、仿真方法,满足生产型企业的各种各样的计划与排程的需求,令企业在变化多端的市场中获取最大的利润[2]。
    而中国作为全球最大的制造基地,是大多数发达国家和地区的主要供货来源。已成为中国出口的支柱产品之一,目前中国出口以加工贸易为主,一般贸易为辅,加工型出口占出口总额的95%[3-7]。进入二十一世纪,电子游戏、高科技玩具前景看好,已经成为新的经济增长点。随着我国企业的发展和规模的扩大以及小批量、多品种、交期短特点的呈现,企业生产计划方法在运行环境、信息来源、能力平衡、资源管理、决策模式等方面都将发生很大变化,传统的生产计划已不能满足企业的要求,快速的制定出优化的生产计划。因此,无论是从保持我国玩具行业在激烈的全球化竞争中立于不败之地还是从提高我国企业的经济效益来看,生产计划系统的建设对我国企业来说都是显得非常紧迫。因此,只有在改变玩具行业传统管理模式的同时,采用现代化的企业信息化技术和资源优化技术,将玩具企业上的的供应商资源、客户资源以及自身的内部资源进行充分的整合和优化,逐步形成高效的现代化经营方式,才能使我国玩具企业在激烈的竞争中处于有利地位,才能提高企业的经济效益。更重要的是,玩具企业生产计划优化系统能够为企业敏捷高效的制定计划,为玩具企业在激烈的市场竞争中赢得时间上的优势,从而提高企业的运营管理效率,使玩具企业在激烈的市场竞争中能够立于不败之地。
    国内外研究现状
    1.2.1 国内研究现状
    生产计划问题国内一直都有研究,近些年,随着决策支持系统的广泛推广,国内对生产计划问题的研究逐渐发展到优化模式下。
    周金宏、汪定伟(2001)[3]描述了分布式多工厂、多分销商的供应链生产计划,以实现最小化提前/拖期惩罚费用、生产成本、产品运输费用的总额为目标建立了模型,通过模型转换为一个线性模型,求解得到了其生产计划调度方案。
    黄小原、李宝家(2001) [4,5]建立了一个包括供应商、制造商、销售商在内的集成化模型,这一模型含有线性状态方程和神经网络非线性模型,提出了库存成本、供应成本、生产水平等在内的供应链目标函数和约束条件。对于供应链集成化模型采用模拟退火方法进行优化。后来黄小原、李宝家在原论文研究的基础上建立了动态的供应链集成化模型并对于该模型推导出了神经网络控制方案。
    张敏洪(2003) [6]在用户需求预测的基础上,对企业原材料与产品的采购、运输、储存、生产这条供应链进行整体规划,用一个线性随机规划模型对其进行描述,目标是使其在能力约束的条件下,达到整体效益最大。
    张敏洪(2004)[7]又在2003年发表的论文的基础上,构造了一个用户需求固定的混合整数规划模型。目标函数是使运输、存储、产品计划生产费用和最小。
    范体军,胡清淮(2004) [8]在分析国内外各种关于供应链设计的数学模型与算法的基础上,提出了具有普遍性意义且简单易行的MIP供应链设计的数学模型以及求解供应链问题的有界变量广义上界算法
    蓝伯雄(2004) [9]建立了企业资源优化的通用数学模型,该模型能描述制造企业复杂的物料清单关系,进行详细的物流与能力平衡,可对产品组合、库存控制、外协加工等进行优化。模型可以取代传统企业资源计划系统中的主生产计划、物料需求计划和能力需求计划模块,成为企业资源优化系统的核心模块。优化模型用GAMS软件实现,得到的优化模型结果。 
    王瑛等(2004) [10]将基于需求拉动的供应链中分销节点、成品库、加工中心、原料库集成,形成一个集成的产销系统。另外通过设计合适的染色体结构和遗传算子,确定了各个子系统的最优参数,这些数使得集成系统在满足需求最低服务水平的前提下整体成本达到极小化。
    1.2.2国外研究现状
    国外对生产计划相关问题研究得比较早一些。在这近二十几年中,国外的研究学者们作了大量的研究工作。
    Williams (1981) [11]建立了一个装配生产和分销网络模型,在模型中产品需求是常量,目标函数是最小化生产和分销费用,并利用基于启发式的动态规划来求解模型。
    Brown(1987) [12]等研究了多产品的生产、分销商网络系统,建立了一个混合整数规划模型,值得一提的是文章考虑了环境影响的问题。
    Cohen和Lee(1988) [13]提出了产销集成系统的模型框架和分析方法。为了计算的可实现性,做了许多限制假设,这是一个有创建的尝试。
    Benjamin(1990) [14]研究了以多供应商和多分销点但只有一种产品的生产网络为背景,建立了考虑了运输方式的选择、生产费用和库存费用问题数学模型。模型是非线性的,通过启发式算法求解。虽然非线性模型求解困难,但是该模型的贡献在于其引入了多运输方式的问题,而这在生产实际中是非常有用的。
    Svoronos和Zipkin(1991) [15]研究了需求为poisson分布的库存、分销商系统,并考虑了运输时间:开发了一个递归程序求解分层的安全库存。
    Hay(1991) [16]等设计了一个最小化整个系统总费用的混合整数规划模型来求解多阶段的生产分销系统,系统费用包括生产费用、装设费用、搬移费用和运输费用。这些费用被考虑为固定的或者线性的。
    Chien(1993) [17]研究了最大化生产和运输数量在一个多工厂的单产品的网络中,网络的需求是以一周为周期,并且是互相独立的、静态的。
    Pyke和Cohen(1993) [18]考虑了单工厂、多客户、多时段的问题,建立的一个两个目标的多目标模型,一个是交通路线的问题,另一个是生产计划问题。模型求解算法是:用常规线性规划算法求解生产计划问题的最优解,而交通线路问题是用启发式算法求解。
    Pyke和Cohen(1994) [19]将1993年的模型推广到多产品的情形,并提出了一些近似优化算法。
    Chandra和Fisher(1994) [20]从数学上证明了生产和分销计划协作的价值,他们尝试了运输计划问题,强调为了实现生产和分销的有效协调,需要组织的变化。
    Olsmats(1988) [21]等利用输入——输出技术建立了关于特定生产——分销系统行为结构和环境的仿真模型。
    Blanchini(1995)等[22]人从控制论的角度提出基于动态博弈的产销系统网络框架。
    Blanchini(2000) [23]又提出了连续时间下分散控制策略,考虑到运输延迟,Blanchini(2000) [24]等人又提出了库存水平的反馈控制策略。Blanchini等人的研究从另外一个角度,为解决产销系统集成提供了新的思路。他们的研究侧重于未知需求,没有考虑生产子系统相关需求的特殊性。
    Bredstron&Ronnqvist (2002) [25]为优化瑞典一家大型纸浆生产企业供应链的运作,建立了生产计划。路径调度一体化混合整数规划模型,但没有详细地设计算法步骤。
    课题的主要研究内容
    根据课题的相关背景以及技术发展现状,本文作者参于并开发了企业生产计划优化算法和应用这个课题。本课题以实现面向玩具企业的生产计划优化为目标,深入研究了生产计划模型,并在此基础上设计和实现玩具供应链高级计划系统。为此,涉及到的研究内容有:
    深入研究ERP、APS、生产计划等基本理论和分析建模、优化、J2EE等关键技术;在考虑供应商物料供应、客户需求、生产能力、产品平衡等约束下,构建以利润最大化为目标的生产计划模型,并通过GPLK优化引擎进行求解;以所建生产计划模型为基础,研究逻辑框架、功能结构、数据库的分析与设计等等;开发生产计划优化原型系统。
    论文的结构安排
    本论文分为六个章节进行叙述:
    第1章 绪论: 本章主要介绍课题研究背景及意义;生产计划及其在玩具行业的国内外研究现状;本文研究的主要内容等,从总体上给全文一个提纲挈领的介绍。
    第2章 基本理论及关键技术研究: 本章主要研究了设计、开发及运行中所用到的基本概念和关键技术。首先介绍了供应链与生产计划的相关概念与关系,然后介绍了模型构建与求解、轻量级J2EE等技术,并将其分为支撑技术、核心技术和开发技术三部分,并构建了的技术体系框架。本章为整个课题的研究和实现提供了技术方面的支持。
    第3章 生产计划建模与求解: 本章首先构建了玩具供应链的体系模型,其次根据企业资源优化模型理念,建立了以生产计划量、销售计划量、库存计划量为决策变量,供应商原料供应约束、客户需求约束、能力约束、产品平衡约束等为约束条件,利润最大化为目标的数学规划模型,最后把所建模型应用到玩具供应链实例,并基于GLPK优化引擎进行了求解。
    第4章 系统分析与设计: 本章首先根据生产计划模型,分析与设计了的逻辑框架和功能结构,然后根据系统的输入输出参数分析,进行了数据库的分析与设计。最后选取了JSF、Spring、Hibernate框架,并以此设计了系统的开发架构。
    第5章 系统的实现: 本章在研究模型构建与求解、逻辑结构、关键技术和主要的相关功能系统的基础上,从持久层、业务逻辑层、Web层介绍了各层的实现方法,最后开发了系统,主要包括供应商管理、客户管理、产品管理、物料管理、BOM管理、可用工时管理、产品参数管理,计划管理等。
    第6章 总结与展望 本章总结了本文所做的主要工作、以及进一步的研究方向。

    基本理论及关键技术研究
    本章主要介绍了在设计、开发及运行中所用到的基本概念和关键技术。首先介绍了供应链与生产计划的相关概念,然后介绍了模型构建与求解、轻量级J2EE、Web Service等技术,最后根据上述技术在中所起的作用和重要性,将其分为支撑技术、核心技术和开发技术三部分,构建了的技术体系框架。
    APS与生产计划
    就目前来说,佳乐玩具厂依旧采用的是传统的生产计划模式,整个的生产计划靠人工编排下达。但是由于玩具企业中客户订单种类繁多,急需程度也不一致,有时还会有追加订单的现象,导致最初下达的计划和最终版的计划不一致。另外在生产运作周期中对原材料质量不稳定、生产过程中设备故障等因素的影响,很难把握好整个的生产周期,还有就是对于计划的更改、库存量的变化、销售计划的更改等信息的传递基本上是人为控制,很难确定计划的准确性和及时性。面对上述问题,该企业迫切需要寻找一种科学、合理、有效的方法,在考虑供应商物料供应、客户需求、生产能力、产品平衡等约束下,构建以利润最大化为目标的生产计划模型
    但是在供应链管理环境下生产计划是采购、生产、配送、销售等一系列的活动。在现代企业中,生产计划充斥在企业的整个运行过程中,企业内部的分工以及相互的协作等任何一部分都离不开它。由此可以看出生产计划是生产运作管理中的一个重要组成部分。那么给企业制定生产计划就要从企业的总体运营战略下,根据市场需求预测和订单来确定企业的产品品种、生产速度、生产时间以及设备、人力和库存等等。在制定计划时要对以上的各种要素进行综合的平衡,并对任务进行层层分解,落实到具体的部门、车间以及班组等,以此来保证任务的完成。
    企业的部门结构是分层次,一个计划的实施往往也是分层次,首先是从最高的战略层(厂长)到中间层(部门经理)再到最低层(各车间或班组),而且从最高层到最低层所涉及的计划时间单位越来越细,覆盖的管理范围是越来越小,计划的内容也是越来越详细。如图2-1所示

    图2-1  生产计划矩阵
    Figure 2-1  Production plan matrix
    生产计划是生产管理活动的中枢,是生产系统运行管理最基本、最日常的工作,正确与有效的生产计划管理是提高生产有效性与经济性的根本保证。传统生产计划的决策信息主要来源于用户的订单、需求的预测、库存信息和企业内部的各种资源信息,通过对这几方面信息的综合,得到制定企业生产计划的总体信息;而对于新兴生产计划企业来说,其生产计划的制定所依据的需求信息不仅来自需求预测和用户订单,还来自供应链上其它节点企业资源信息,如供应商、销售商等。这些资源信息不仅来自企业内部,还来自零部件供应商、零部件供应商的供应商(原材料供应商)、第三方物流公司和用户等。生产计划是生产管理活动的中枢,是生产系统运行管理最基本、最日常的工作,正确与有效的生产计划管理是提高生产有效性与经济性的根本保证。在供应链管理下,与企业具有战略伙伴关系的企业的资源通过物资流、信息流和资金流的紧密合作而成为企业制造资源的拓展,从而使供应链管理环境下的生产计划与传统生产计划有着显著的不同[26]如表2-1。
    APS作为生产计划的新的理念[27],被誉为供应链优化引擎,又称高级计划系统(Advanced Planning System),它是一种基于供应链管理和约束理论的先进计划与排产工具,包含了大量的数学模型、优化及模拟技术,在计划与排产的过程中,APS将企业内外的资源与能力约束都囊括在考虑范围之内,用复杂的运算法则,做常驻内存的计算。APS是整个供应链的综合计划,从企业、企业的供应商、供应商的供应商到企业的客户、客户的客户。计划范围不限于生产,还包括采购、分销、销售等一系列计划。一般APS软件都由5个主要的模块组成:需求计划、生产计划和排程、分销计划、运输计划,企业供应链分析等。而生产计划作为APS供应链规划矩阵图中的关键环节,是实现供应链规划科学、系统、有效管理最重要的环节,对提高供应链竞争力的提高有重要作用。
    表2-1 传统生产计划与新兴生产计划比较
    Table 2-1 Traditional production planning and production planning more new

    比较项目 传统生产计划方式    新兴企业生产计划模式
    组织模式 单个组织 供应链网状组织 
    组织特点 地理集中、成员稳定 地理分散、成员动态
    计划模式 基于生产及库存串行模式 并行的协同生产计划模式
    决策信息来源 企业内部信息来源   充分考虑企业外部信息
    决策模式 集中式决策 分布式群体决策   
    计划战略重点 企业能力充分发挥 充分利用企业核心竞争力
    竞争观念 "win-lost",模式 "win-win",模式 
    数学规划与求解方法
    2.2.1 数学规划
    数学规划论[28,29]是研究如何最合理的方式有效地利用或调配有限的人力、物力、财力、和时间,以期更好地达到预期目标的数学方法,是运筹学的一个分支。通常称必须满足的条件为“约束条件”,衡量指标为“目标函数”。包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、组合规划、随机规划、多目标规划等。本文主要考虑在供应商供应、客户需求等约束下,如何合理的安排生产计划,使企业利润最大化,涉及到的线性规划模型下面给予介绍:
    线性规划[30,31] (Liner Program:LP)是理论上比较成熟、在实际中应用非常广泛的一个数学内容。它所研究的问题主要有两类:第一类是对于一项确定的任务,如何统筹安排,才能用最少的人力物力资源去完成。第二类是对于已有的人力物力资源,如何安排,才能使完成任务最多。在实际生活中,这类问题很多,如运输问题,生产的组织与计划问题,合理下料问题,配料问题,布局问题,时间和人员安排问题等。尽管问题各种各样,但它们却可用相同的数学模型表达。

    图2-2 供应链生产计划优化模型构建框架
    Figure 2-2  Supply Chain Optimization Model of Production Planning Framework
    决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素,建立线性规划问题时,先要根据问题要达到的目标选取适当的变量(称为决策变量),对问题的目标用变量的函数形式表示(称为目标函数),对问题的限制条件用有关变量的等式或不等式表达(称为约束条件)。当目标函数和约束条件均为线性时,称此类模型为线性规划模型,如图2-2所示
    决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素,建立线性规划问题时,先要根据问题要达到的目标选取适当的变量(称为决策变量),对问题的目标用变量的函数形式表示(称为目标函数),对问题的限制条件用有关变量的等式或不等式表达(称为约束条件)。当目标函数和约束条件均为线性时,称此类模型为线性规划模型,常见标准形式如下

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