一种排程方法、系统及设备

技术领域

本发明涉及一种排程手段，属于船舶制造技术领域，尤其涉及一种排程方法、系统及设备。

背景技术

在船舶配套行业，特别是其中的离散制造型企业，这些企业的生产模式具有多品种、定制化、小批量的特点，其多种型号产品混线生产，在生产过程中，设备、物料、工具等资源调度困难，生产计划排程与管理难度大，生产效率难以提升。

传统手工排程方式，主要依靠人的经验，排程工作量大、排程周期长，不便于快速调整以响应变化，难以全面考虑各类约束，容易出现计划不可行的情况；目前关于计划自动排程方法研究中，多采用智能优化算法排程，但是在实际的应用中，依然存在以下问题：当生产订单数量较多时，解空间庞大，单次排程周期较长时，基于较强的假设条件进行排程计算，没有充分考虑产品物料清单(BOM)结构约束、订单之间自定义约束等，不仅排程结果存在误差，甚至会出现不可的行排程结果，无法保证多次重复排程时，排程计划的稳定性，不便于调整和重排。因此，亟需一种排程结果误差较小，而且稳定性较好的排程手段解决现有技术中存在的上述问题。

公开该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本申请的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中存在的排程结果误差较大，而且稳定性较差的缺陷与问题，提供一种排程误差较小，而且稳定性较好的一种排程方法、系统及设备。

为实现以上目的，本发明的技术解决方案是：一种排程方法，所述方法包括：

S1、获取生产订单，建立生产计划数据模型；

S2、将生产订单划分为全部订单集、待排程订单集与可排程订单集；

S3、判断可排程订单集是否为空集；若为空集，则将排程结果进行可视化展示并等待人工微调确认，结束排程；若不为空集，则进行步骤S4；

S4、按照权重分配比例，计算所有生产订单的加权优先级，生成订单排序；

S5、基于订单排序依次选择当前最高优先级订单，并判断该订单是否存在可排工序；若不存在，则更新订单集，并进行步骤S2；若存在，则进行步骤S6；

S6、判断是否存在自定义工序约束；若存在，则进行自定义约束处理，然后进行步骤S5；若不存在，则进行机器选择与工序插入操作，更新订单工序任务与机器信息，然后进行步骤S5，直至可排程订单集为空集。

所述步骤S4、按照权重分配比例，计算所有生产订单的加权优先级，生成订单排序是指：

融合多项启发式规则，基于插入排序算法框架进行订单排序；所述多项启发式规则包括：工件交货期越早越优先、加工时间越长越优先与松弛时间越小越优先中的任意一种或任意组合。

所述步骤S4中，所述加权优先级的计算公式如下：

Wpr＝w

其中：Wpr为加权优先级，其包括最大值与最小值；mw为主线零件标识；dt为订单交货期；cpr为自定义优先级；pt为加工时间；rt为松弛时间。

所述步骤S6中，所述自定义工序约束是指：

基于计划数据模型中设定的自定义工序约束关系与标识，在订单的工序排程时判断工序约束，通过工序的上一道工序的完工时间传递约束并进行制约；

所述自定义工序约束关系包括以下任意一种：

第一种：单边约束，即一个订单的工序制约另一个订单的工序；

第二种：相互约束，即两个订单的两个工序相互制约。

所述步骤S6中，所述机器选择是指：

优先根据加工所需工时与开始时间的约束条件查找机器的空闲时段进行订单插入填充，并在无法查找到满足条件的空闲时段时按照机器负荷越小越优先的启发式规则，在排程过程中动态累计设备负荷，并据此进行工序的机器选择。

所述步骤S6中，所述工序插入操作是指：

基于机器选择确认的机器，在满足工工序约束、设备日历的前提下，将工序插入机器任务队列中，确定工序的开始与完成时间；

所述工序插入操作包括一下任意一种：

第一种：若选择的机器有空闲时段可插入，则ts

第二种：若选择的机器无空闲时段可插入，则ts

其中：ts

所述步骤S1中，所述生产计划数据模型的数据包括：产品关键路径、工艺模型、自定义工序约束、订单级交货期、订单齐套状态。

所述步骤S2中，所述全部订单集是指：全量记录有订单、工序信息与排程结果的订单信息；

所述待排程订单集是指：全部订单集中，含有物料清单约束的订单信息；

所述可排程订单集是指：待排程订单集中，不含有物料清单约束的订单信息。

一种排程系统，所述系统用于实现所述排程方法，其包括生产计划数据模型构建单元、生产订单划分单元、生产订单集判断单元、订单排序生成单元、订单排序判断单元、自定义工序约束判断单元、机器选择与工序插入单元与排程结果交互单元。

所述生产计划数据模型构建单元用于获取生产订单，建立生产计划数据模型；

所述生产订单划分单元用于对生产订单进行划分；

所述生产订单集判断单元用于对可排程订单集进行判断；

所述订单排序生成单元用于计算所有生产订单的加权优先级，并生成订单排序；

所述订单排序判断单元用于基于订单排序依次选择当前最高优先级订单，并对该订单是否存在可排工序进行判断；

所述自定义工序约束判断单元用于对当前最高优先级订单是否存在自定义工序约束进行判断；

所述机器选择与工序插入单元用于进行机器选择与工序插入操作；

所述排程结果交互单元用于将排程结果进行可视化展示并与人工进行交互。

一种排程设备，所述设备包括处理器以及存储器；

所述存储器用于存储计算机程序代码，并将所述计算机程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述计算机程序代码中的指令执行所述的排程方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

1、本发明一种排程方法中，首先获取生产订单，建立生产计划数据模型，将生产订单划分为全部订单集、待排程订单集与可排程订单集，然后计算所有生产订单的加权优先级，基于订单排序依次选择当前最高优先级订单，进行机器选择和工序插入操作，并在工序任务排程过程中同时满足自定义工序约束；本设计在应用中，通过对生产订单的划分、加权并此过程中进行机器选择和工序插入，同时满足各种约束关系，符合高优先级订单优先排程的原则，有利于保证重要订单的按期履约，排程结果误差较小，并且即使多次对生产订单重排，均能获得相同的排程结果，重排稳定性较高。因此，本发明不仅可以进行排程，并且排程误差较小，稳定性较好。

2、本发明一种排程方法中，融合多项启发式规则，基于插入排序算法框架进行订单排序；本发明在设计中，通过科学融合多种启发式规则，有利于资源的优化以及配置的高效利用，可以均衡兼顾负载与设备利用率，提高排程效率。因此，本发明不仅可以进行排程，而且排程效率较高。

3、本发明一种排程方法中，基于计划数据模型中设定的自定义工序约束关系与标识，在订单的工序排程时判断工序约束，通过工序的上一道工序的完工时间传递约束并进行制约，保证排程结果满足自定义订单工序约束；本设计在应用中，通过自定义约束的制约，可以进一步保证生成的计划排程是符合生产实际的可行计划的，避免出现排程结果不可用的情况，提高了排程结果的可行性。因此，本发明不仅可以进行排程，而且排程结果可行性较高。

附图说明

图1是本发明的排程方法步骤示意图。

图2是本发明中的排程系统的结构示意图。

图3是本发明中的排程设备的结构示意图。

图中：生产计划数据模型构建单元1、生产订单划分单元2、生产订单集判断单元3、订单排序生成单元4、订单排序判断单元5、自定义工序约束判断单元6、机器选择与工序插入单元7、排程结果交互单元8、处理器9、存储器10、计算机程序代码101。

具体实施方式

以下结合附图说明和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

参见图1-图3，一种排程方法，所述方法包括：

S1、获取生产订单，建立生产计划数据模型；

S2、将生产订单划分为全部订单集、待排程订单集与可排程订单集；

S3、判断可排程订单集是否为空集；若为空集，则将排程结果进行可视化展示并等待人工微调确认，结束排程；若不为空集，则进行步骤S4；

S4、按照权重分配比例，计算所有生产订单的加权优先级，生成订单排序；

S5、基于订单排序依次选择当前最高优先级订单，并判断该订单是否存在可排工序；若不存在，则更新订单集，并进行步骤S2；若存在，则进行步骤S6；

S6、判断是否存在自定义工序约束；若存在，则进行自定义约束处理，然后进行步骤S5；若不存在，则进行机器选择与工序插入操作，更新订单工序任务与机器信息，然后进行步骤S5，直至可排程订单集为空集。

所述步骤S4、按照权重分配比例，计算所有生产订单的加权优先级，生成订单排序是指：

融合多项启发式规则，基于插入排序算法框架进行订单排序；所述多项启发式规则包括：工件交货期越早越优先、加工时间越长越优先与松弛时间越小越优先中的任意一种或任意组合。

所述步骤S4中，所述加权优先级的计算公式如下：

Wpr＝w

其中：Wpr为加权优先级，其包括最大值与最小值；mw为主线零件标识；dt为订单交货期；cpr为自定义优先级；pt为加工时间；rt为松弛时间。

所述步骤S6中，所述自定义工序约束是指：

基于计划数据模型中设定的自定义工序约束关系与标识，在订单的工序排程时判断工序约束，通过工序的上一道工序的完工时间传递约束并进行制约；

所述自定义工序约束关系包括以下任意一种：

第一种：单边约束，即一个订单的工序制约另一个订单的工序；

第二种：相互约束，即两个订单的两个工序相互制约。

所述步骤S6中，所述机器选择是指：

优先根据加工所需工时与开始时间的约束条件查找机器的空闲时段进行订单插入填充，并在无法查找到满足条件的空闲时段时按照机器负荷越小越优先的启发式规则，在排程过程中动态累计设备负荷，并据此进行工序的机器选择。

所述步骤S6中，所述工序插入操作是指：

基于机器选择确认的机器，在满足工工序约束、设备日历的前提下，将工序插入机器任务队列中，确定工序的开始与完成时间；

所述工序插入操作包括一下任意一种：

第一种：若选择的机器有空闲时段可插入，则ts

第二种：若选择的机器无空闲时段可插入，则ts

其中：ts

所述步骤S1中，所述生产计划数据模型的数据包括：产品关键路径、工艺模型、自定义工序约束、订单级交货期、订单齐套状态。

所述步骤S2中，所述全部订单集是指：全量记录有订单、工序信息与排程结果的订单信息；

所述待排程订单集是指：全部订单集中，含有物料清单约束的订单信息；

所述可排程订单集是指：待排程订单集中，不含有物料清单约束的订单信息。

一种排程系统，所述系统用于实现上述排程方法，其包括生产计划数据模型构建单元1、生产订单划分单元2、生产订单集判断单元3、订单排序生成单元4、订单排序判断单元5、自定义工序约束判断单元6、机器选择与工序插入单元7、排程结果交互单元8；

所述生产计划数据模型构建单元1用于获取生产订单，建立生产计划数据模型；

所述生产订单划分单元2用于对生产订单进行划分；

所述生产订单集判断单元3用于对可排程订单集进行判断；

所述订单排序生成单元4用于计算所有生产订单的加权优先级，并生成订单排序；

所述订单排序判断单元5用于基于订单排序依次选择当前最高优先级订单，并对该订单是否存在可排工序进行判断；

所述自定义工序约束判断单元6用于对当前最高优先级订单是否存在自定义工序约束进行判断；

所述机器选择与工序插入单元7用于进行机器选择与工序插入操作；

所述排程结果交互单元8用于将排程结果进行可视化展示并与人工进行交互。

一种排程设备，所述设备包括处理器9以及存储器10；

所述存储器10用于存储计算机程序代码101，并将所述计算机程序代码101传输给所述处理器9；

所述处理器9用于根据所述计算机程序代码101中的指令执行所述的排程方法。

实施例1：

参见图1—图3，一种排程方法，所述方法包括：

S1、获取生产订单，建立生产计划数据模型；

所述生产计划数据模型中包括：产品关键路径、工艺模型、自定义工序约束、订单级交货期、订单齐套状态；

进一步的，产品关键路径是指：基于企业产品型谱与物料清单(BOM)结构树，识别主线零件并建立产品关键路径，主线零件的生产进度是决定产品订单交付的关键，在生产计划数据模型中体现关键路径标识，并据此进行计划排程与调度；若为主线零件订单，则在排程中会有较高的加权优先级；

工艺模型是指：根据产品BOM结构、工艺流程，对产品进行工艺建模，获得工艺模型以表达产品BOM约束、工序约束与工序工作中心约束信息；

自定义工序约束是指：根据人工维护的订单工序间的约束关系与类型，建立工序自定义约束模型，以表达不同订单之间工序约束关系信息；

订单级交货期是指：基于企业产品标准周期模型与合同交期，按制造阶段，分段计算产品各订单级交货期；

订单齐套状态是指：通过获取上游信息系统中资源库存数据，根据订单物料、工具资源等需求，自动计算并确定订单资源齐套状态；

S2、将生产订单划分为全部订单集、待排程订单集与可排程订单集；

进一步的，所述全部订单集是指：全量记录有订单、工序信息与排程结果的订单信息；所述待排程订单集是指：全部订单集中，含有物料清单约束的订单信息；所述可排程订单集是指：待排程订单集中，不含有物料清单约束的订单信息；通过订单集的更新驱动排程进程，并且在排程过程中待排程订单集与可排程订单集动态更新；

S3、判断可排程订单集是否为空集；若为空集，则将排程结果进行可视化展示并等待人工微调确认，结束排程；若不为空集，则进行步骤S4；

进一步的，排程结果以甘特图或表格形式可视化展现，人工可通过拖拽或表格编辑微调排程结果，调整确认后，即可派发生产计划。

S4、按照权重分配比例，计算所有生产订单的加权优先级，生成订单排序；

进一步的，融合多项启发式规则，基于插入排序算法框架进行订单排序；

所述多项启发式规则包括：工件交货期越早越优先(EDD)、加工时间越长越优先(LPT)与松弛时间越小越优先(MS)中的任意一种或任意组合，多项启发式规则共同作用于排程过程，促使排程减少订单延迟。

所述排序算法框架为插入排序算法，是时间复杂度为O(N)(最好情况)/O(N

所述排序过程中，对加权优先级设置有最大值Wpr_max与最小值Wpr_min，用于在排程过程中通过将最大或最小值，赋值给订单的加权优先级来动态调整订单优先级，控制订单被选择的顺序；

所述加权优先级Wpr的计算，考虑的因素包括：主线零件标识mw、订单交货期dt、自定义优先级cpr、加工时间pt、松弛时间rt；

主线零件标识值mw为0或1，订单交货期dt为具体年月日日期格式，自定义优先级cpr为0-100范围内的数值，加工时间pt与松弛时间rt为时间跨度值；为避免量纲不一致对加权优先级值的影响，在进行加权计算之前，需先对各因素值进行归一化处理，使各因素值在0-1范围内，并按以下公式进行计算；

Wpr＝w

所述订单加权优先级计算时的各因素权重，允许人工预先设定分配，方便实现人工干预订单优先顺序，控制排程结果。

所述订单排序中引入加权优先级一方面是综合考虑主线零件、交期等，另一方面便于通过权重分配控制订单顺序；所述几个排序要素的优先顺序为：加权优先级＞主线零件标识＞交货期＞自定义优先级＞松弛时间＞加工时间＞随机。

S5、基于订单排序依次选择当前最高优先级订单，并判断该订单是否存在可排工序；若不存在，则更新订单集，并进行步骤S2；若存在，则进行步骤S6；

进一步的，所述订单的选择是基于排序结果，选择优先级最高的订单，对所选订单的所有工序完成排程后，再进行下一轮排序并选择下一订单进行排程，这样能够保证重要订单优先占用生产资源进行生产，符合生产管理的实际需要。

S6、判断是否存在自定义工序约束；若存在，则进行自定义约束处理，然后进行步骤S5；若不存在，则进行机器选择与工序插入操作，更新订单工序任务与机器信息，然后进行步骤S5，直至可排程订单集为空集。

进一步的，自定义工序约束是指：基于计划数据模型中设定的自定义工序约束关系与标识，在订单的工序排程时判断工序约束，通过工序的上一道工序的完工时间传递约束并进行制约，保证排程结果满足自定义订单工序约束；

所述约束关系包括以下任意一种：

第一种：单边约束，即一个订单的工序制约另一个订单的工序；

第二种：相互约束，即两个订单的两个工序相互制约。

进一步的，所述工序插入操作是指：基于机器选择确认的机器，在满足工工序约束、设备日历的前提下，将工序插入机器任务队列中，确定工序的开始与完成时间；

所述工序插入操作包括一下任意一种：

第一种：若选择的机器有空闲时段可插入，则ts

第二种：若选择的机器无空闲时段可插入，则ts

其中：ts

进一步的，所述机器选择是指：优先根据加工所需工时与开始时间的约束条件查找机器的空闲时段进行订单插入填充，并在无法查找到满足条件的空闲时段时按照机器负荷越小越优先的启发式规则(WinQ)，在排程过程中动态累计设备负荷，并据此进行工序的机器选择。

实施例2：

基本内容同实施例1，不同之处在于：

所述生产计划数据模型中还包括：订单数据、工序任务数据、机器参数数据、自定义约束关系数据。

所述订单数据包含：订单号、计划开始时间、计划完成时间(交货期)、排程开始时间、排程完成时间、主线零件标识、订单优先级、当前工序、上道工序完成时间、排程状态、父级订单、子级订单、首序、末序、齐套状态等；其中，对于识别为主线零件的订单，自动将主线零件标识置为1，默认为0；并将订单优先级设为提前预设值(范围0-100)，默认为20。

父级订单与子级订单反映了产品BOM结构的约束关系，其计划完成时间，根据产品标准周期模型与订单对应的制造阶段，可以基于合同交货期反算获得。

所述工序任务数据包含：订单号、工序号、工序工时、计划开始时间、计划完成时间、排程开始时间、排程结束时间、自定义约束标识、工作中心、机器、前序、后序、排程状态等；其中前序、后序反映了订单工艺流程先后约束关系，对维护有自定义约束关系的工序，自动将自定义约束标识置为1，默认为0。

所述机器参数数据包含：机器可用时间集、当前负荷、最后工序完工时间、空闲时段集、工序任务集；其中机器可用时间集，是基于工作日历数据，根据排程起止时间进行转换处理得到。

所述自定义约束关系数据包含：受约束订单号、约束订单号、受约束工序、约束工序、相互约束标识；其中，对于设定为相互约束的关系，自动将相互约束标识置为1，默认为0。

实施例3：

基本内容同实施例2，不同之处在于：

所述机器选择的操作过程如下：

判断工序的工作中心集中每台设备，是否满足以下要求：

spare_Tw≥p

其中：spare_Tw为机器上的某个空闲时段的时间跨度；p

若找到满足该条件的机器，则确定该机器的空闲时段作为工序插入的位置；若未找到满足条件的机器，则获取当前负荷值最小的机器，确定该机器的任务列表末尾作为工序插入的位置。

所述工序插入的操作过程如下：

基于机器选择确定的机器与插入位置进行工序插入操作；

若有空闲时段可插入，则ts

若无空闲时段插入，则ts

若执行工序插入的工序为当前订单的最后一序，则将所插入工序的完工时间按照公式c

其中：ts

所述自定义工序约束的处理过程如下：

通过工序任务数据中的自定义工序约束标识co_flag的值，判断排程的工序是否存在自定义工序约束；

若co_flag＝1，代表存在自定义工序约束，则遍历自定义约束关系的对象集，确定当前订单的当前工序为约束工序或受约束工序；

1)、若当前工序为约束工序，则判断受约束订单是否阻塞在受约束工序；

若阻塞，且是相互约束，则需阻塞当前订单当前工序，将当前订单的加权优先级置为加权优先级全局最小值，并置C{Ji}订单集排序触发标识为1；

若阻塞，且非相互约束，则完成当前工序排程，将受约束订单的加权优先级置置为加权优先级全局最大值，并置C{Ji}订单集排序触发标识为1。

2)、若当前工序为受约束工序，则判断是否为相互约束关系；

若是相互约束关系，则完成当前工序排程，并将当前工序的约束订单的加权优先级置为加权优先级全局最大值，并置C{Ji}订单集排序触发标识为1；

若非相互约束，则判断当前工序的约束工序是否阻塞在约束工序之前；

若阻塞，则需阻塞当前订单当前工序，将当前订单的加权优先级置为加权优先级全局最小值，并置C{Ji}订单集排序触发标识为1；

若未阻塞，则完成当前工序排程。

实施例4：

基本内容同实施例1，不同之处在于：

所述步骤S2、将生产订单划分为全部订单集、待排程订单集与可排程订单集，具体是指：

为便于排程计算与结果更新存储，将订单集划分为全部生产订单集A{Ji}、待排程生产订单集B{Ji}与可排程生产订单集C{Ji}。

其中，全部订单集A{Ji}包含：所有排程订单及其工序任务；每完成一个订单的排程后，及时更新订单、工序、机器的排程信息至订单集A{Ji}，故全部订单集A{Ji}也是排程结果集。

待排程生产订单集B{Ji}包含：信息订单的订单号、产品BOM约束、排程状态等信息；初始化时订单数为A{Ji}订单数减去C{Ji}订单数，随着排程进程，B{Ji}订单集不断更新集合中订单的子级订单数据信息，当出现子级订单为空的订单时，则将该订单移至C{Ji}订单集，同时清除B{Ji}中该订单信息。

可排程生产订单集C{Ji}中存放没有产品BOM约束的订单，即立刻可以进行排程的订单，其订单来源于B{Ji}，当C{Ji}为空时表明所有订单已完成排程。

进一步的，在排序过程中，根据订单排序，每次选择最高优先级订单，对订单的所有工序任务进行排程，直至C{Ji}订单集为空，则将排程结果进行可视化展示并等待人工微调确认，结束排程。

实施例5：

基本内容同实施例1，不同之处在于：

所述步骤S4中订单加权优先级计算过程中，其中主线零件标识值为{0,1}，不用归一化处理；

所述订单交货期按照以下方式进行归一化处理；

[工号交货区间(排程起始时间至工号交货期的时间跨度值)-单交货区间(排程起始时间至订单交货期的时间跨度值)]/工号交货区间；

所述订单优先级按照以下方式进行归一化处理：订单优先级值/100；

所述加工时间按照以下方式进行归一化处理：订单加工时间值/所有订单中加工时间最大值；

所述松弛时间按照以下方式进行归一化处理：订单松弛时间/排程设定的时间跨度。

将上述各个因素归一化后，根据预设的权重向量[w

基于订单加权优先级Wpr、主线零件标识mw、订单交货期dt、自定义优先级cpr、加工时间pt与松弛时间rt，利用插入排序算法对C{Ji}订单集中的订单进行排序，订单按优先级降序排序；通过设置一个排序触发全局标识sort_flag，在C{Ji}订单集中订单发生变化时，设置sort_flag＝1，则可以触发订单排序，以便动态控制订单集是否排序，优化排程算法性能。

实施例6：

基本内容同实施例1，不同之处在于：

一种排程系统，所述系统用于实现实施例1中所述的排程方法，其包括生产计划数据模型构建单元1、生产订单划分单元2、生产订单集判断单元3、订单排序生成单元4、订单排序判断单元5、自定义工序约束判断单元6、机器选择与工序插入单元7、排程结果交互单元8；

所述生产计划数据模型构建单元1用于执行步骤S1、获取生产订单，建立生产计划数据模型；

生产订单划分单元2用于执行步骤S2、对生产订单进行划分；

生产订单集判断单元3用于执行步骤S3、对可排程订单集进行判断；

订单排序生成单元4用于执行步骤S4、计算所有生产订单的加权优先级，并生成订单排序；

订单排序判断单元5用于执行步骤S5、基于订单排序依次选择当前最高优先级订单，并对该订单是否存在可排工序进行判断；

自定义工序约束判断单元6用于执行步骤S6中的对当前最高优先级订单是否存在自定义工序约束进行判断；

机器选择与工序插入单元7用于执行步骤S6中的机器选择与工序插入操作，并更新订单工序任务与机器信息；

排程结果交互单元8用于将步骤S3的排程结果进行可视化展示并与人工进行交互。

实施例7：

基本内容同实施例1，不同之处在于：

一种排程设备，所述设备包括处理器9以及存储器10；

所述存储器10用于存储计算机程序代码101，并将所述计算机程序代码101传输给所述处理器9；

所述处理器9用于根据所述计算机程序代码101中的指令执行所述的排程方法。

以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。