# 计划与决策优化模型库 #### 模具车间排程调度模型 模具加工排程在计划模型的角度，是典型的"可变加工路线的JOB-SHOP问题"，在计算复杂性的角度，属于典型的NP-HARD问题。 由于模具涉及加工路线复杂且不唯一，制造所需的设备和技术工种繁多，物料繁杂、车间资源及库存资讯的不及时性等问题，导致模具生产排程及排程执行控制是车间排程场景中的典型复杂场景。 模具车间排程调度旨在有约束前提下（即考虑人员能力、设备能力、交期、工艺路线、物料等资源），在排产可用时间内，对模具车间生产资源如何匹配各模具生产任务，优化生产"组批、排序、资源分配"，实现车间制程经济性与需求满足性的平衡，包括：提高OEE,缩短L/T,降低订单延迟率，平衡资源负荷等等。 排程调度模型（APS系统AS排程子模块）的应用步骤包括："场景建模-排程模型归纳-排程输入与目标确认-启动排程引擎计算-结果推演-排程确认"等。 图1模具车间排程调度模型1 ![](https://support.huaweicloud.com/riipra-mnft/zh-cn_image_0000001926011816.png) 在工业互联网平台应用架构中，CRM/ERP/PLM/MOM通常作为排程模型的数据源与排程需求的输入源系统，在模具排程的场景中，APS作为排程业务活动的应用模块，系统应用效果主要依赖以下要素: - 工厂建模与实际的一致性，包括生产日历、产能、产品对应的BOM（模具BOM）与工艺路线、工艺约束关系（模具加工约束）等等； - 排程所需业务数据的高质量，包括库存数据（模具原料、模具半成品、模具成品）、制程进程数据、订单优先级（模具订单以及对应的生产订单）、物料状态、附资源满足性（包括工装、运载等）等等； - 排程及相关业务流程的梳理，即实际业务流程要通过系统流程映射达成高效，其要件是流程本身设计的高效率和流程执行的高质量； - 排程业务目标的合理配置，即排程引擎的输出取决于排程目标的设置； - 供应链整体的稳定，车间制程是供应链整体的一环，车间制程稳定依赖于供应链整体的平衡性； - 车间现场制程的稳定和问题的及时响应与处置，即高稳定性的生产现场，才能使得排程在车间现场可以得到高质量的执行。 图2模具车间排程调度模型2 ![](https://support.huaweicloud.com/riipra-mnft/zh-cn_image_0000001925852460.png) APS产品以天筹算法作为内核，匹配业务场景与流程设计计划域用户所需功能界面，实现从订单到排程执行的全流程系统服务。 图3模具车间排程调度模型3 ![](https://support.huaweicloud.com/riipra-mnft/zh-cn_image_0000001953291173.png) 图4模具车间排程调度模型4 ![](https://support.huaweicloud.com/riipra-mnft/zh-cn_image_0000001953131405.png) 针对模具车间排程问题，APS的主要价值在于： - 通过排程约束条件满足性的确认，保证生产计划可执行性； - 通过排程调优，实现产能利用提升、客户满意提升的业务目标； - 通过与生产现场进程的同步，响应现场计划执行差异，及时调控； - 通过车间排程与供应链控制塔的协同，实现供应链透明。 #### PCBA车间排程调度模型 PCBA企业的生产标准工艺路线为："（烧程）-SMT-（成型）-插件-波峰焊-压接-测试-老化"，通过需求调研，确定APS排程的工序模型为："SMT-波峰焊-测试-老化"。排程的需求难点如下： 1. **SMT工序** SMT称为表面贴装或表面安装技术。它是一种将无引脚或短引线表面组装元器件安装在印制电路板（PCB）的表面或其它基板的表面上，通过回流焊或浸焊等方法加以焊接组装的电路装连技术。 SMT车间有多条生产线，每一条生产线可以生产多种不同类型的设备，排计划需要考虑如下因素： - **线体负荷均衡**：综合考虑各线体之间的负载平衡生产，尽量保证各个线体最终的完工时间一致。 - **连续生产**：尽量保证生产线连续生产，设备充分利用，线体不能有较长时间的产能空闲。 - **副资源-钢网限制**：每种产品的生产都需要使用到对应的钢网资源，每个钢网可以配合不同的线生产，使用相同钢网的订单受钢网制约不能同时生产。 - **减少换模时间**：当天生产的订单，如果使用相同的钢网副资源，尽量排在一起连续生产，减少钢网切换所需的时间。 - **订单交货期**：需要根据订单的需求交货期安排计划，保证交期。 - **SMT线体区别**：生产线有快线和非快线之分，能在快线生产的订单需优先考虑安排在快线体生产。 - **自动排程**：固化排程约束规则后，计划的制定能一键智能排产，自动排程响应计划调整。 - **生产异常**：设备停机、维修、保养；生产延期、缺料、紧急插单都会影响订单的生产，在出现异常的情况应该保持之前已下发锁定的订单生产顺序的不变，快速响应异常调整计划。 - **滚动排程**：计划需考虑生产实绩的情况，滚动进行计划的调整。 - **物料计划**：能确定每个订单准确的开工时间，物流部门根据开工时间进行物料准备和配送，减少停机待料，降低在制品或线边库存。 2. **波峰焊工序** 波峰焊是指将熔化的软钎焊料（铅锡合金），经电动泵或电磁泵喷流成设计要求的焊料波峰，亦可通过向焊料池注入氮气来形成，使预先装有元器件的印制板通过焊料波峰，实现元器件焊端或引脚与印制板焊盘之间机械与电气连接的软钎焊。 波峰焊工序的载具为专用模具，每种产品的模具依据布板不同加开。由于模具的制造成本很高，考虑订单的成本约束不能制作足够的模具；另外大部分模具也不具备通用型，同一个产品的模具基本特定。所以在波峰焊生产上就有了混流需求：在同一生产线能够多种产品混合组合生产（如下图所示）。 图5波峰焊工序 ![](https://support.huaweicloud.com/riipra-mnft/zh-cn_image_0000001926011820.jpg) 产品如果要能混流生产，必须符合以下一定的规则： - 工艺特性如温度等属性必须相同 - 模具的宽度必须相同 - 模具的数量不足才考虑混流 - 一些特殊的产品不能混流 - 当产品混流生产时，节拍时间取决于当前混流的模具数量，非固定值，需动态计算 - 在生产计划排产时，需要考虑如下因素： - 混流生产：当天能混流的订单尽量混流排程 - 动态工时计算：混流因为模具的限制，订单的制造时间不能简单的以单个通过时间进行累加计算。 - 委外最小：保证交期前提下，优先内制尽量不委外生产。 - 资源均衡：优先满足快线；尽量保证线体均衡生产 - 工序衔接：保证从上一道SMT先生产完的订单先进行波峰焊，减少等待时间 3. **测试工序** 测试工序需同时考虑测试人员和测试平台的约束。在生产计划排程时，需要考虑测试人员的资源量，不同的产品对应不同的测试平台。 并且由于测试周期较长，因此需要按照当日的产能对订单进行拆分转序，分批完成后续的测试-老化的工序，分批入库。 4. **老化工序** 老化工序是该企业PCBA的最后一道工序，每个订单的老化需要在对应老化房的对应资源上进行老化；不同产品的老化方式基本相同，老化时间基本一致，老化房在老化过程中也可以加入新的产品进行老化。 老化生产排产需要考虑的问题点： - **产品组合生产** ：每个子框老化的时候需要有一定产品类别比例组合，如A设备的子框必须要有类别1（2）+类别2（2）+类别3（1）+类别4（1）才能进行老化，如果没有相应的订单可以从其他地方借对于的样品进行组合老化。 不同的订单在按照老化要求组成一批订单老化的时候，是要求**同时开始、同时结束**，中间不能被打断 - **成批拆分**：老化设备运行，需要考虑不同老化设备N个子框成环组网进行老化。 - **抽样生产**：老化数量以订单的老化比例进行抽样老化。 - **可开工时间段限制**：老化工序产品的上下架由老化员操作，需考虑老化员一般白天上班，但是老化设备24小时包括周末都可以老化。因此上架和老化是连续的，下架和老化可以间断。如周五下午上架，系统自动老化，周一上班的时候下板是可以执行的 #### 计划与决策优化模型应用组件 天筹建模工具和天筹求解器是计划于决策优化模型应用组件的核心模块。小到快递员路线选择、商铺选址，大到工厂排程、物流路径规划和金融风控等问题，都可以建成数学规划模型，用天筹求解器进行求解。利用运筹优化算法和决策模型求解方法，将业务问题转化为数学规划模型，适用在多种复杂约束条件限制（如人力、时效、容量等约束限制）和海量数据的基础上获取全局特出方案（如成本最低、时间最短）的业务场景，助力业务实现从数据到决策的闭环。 求解器解决决策问题时一般包括如下两个步骤。首先，企业需要将业务语言转换成合适的数学模型，接着需要将数学模型转化为编程语言，即数学建模环节。天筹数学规划建模工具主要提供了描述数学优化问题、并将问题转换为业界统一的标准格式的功能。当要进行一次决策优化计算时，业务系统从数据治理平台中取出预先定义好的数据，并调用优化模型（例如：模具车间排程调度模型）。接下来，数学规划求解器负责求解建模工具输出的数学优化模型，求解结果经业务系统解析转换后即可成为具体的业务决策。天筹求解器的主要功能是快速准备的求解数学规划问题。 图6计划与决策工作流程示意 ![](https://support.huaweicloud.com/riipra-mnft/zh-cn_image_0000001925852464.png)