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排产调度(APS)协同内涵的本质思考

最为典型的柔性作业排产调度,其核心任务就是实现作业(工序)与资源的配置,最终将形成面向订单(任务或工件)的资源链条。而这种资源配置最核心的内涵之一就是协同。

(1)流程与关联驱动的关系协同

不管是串行(隐形的机械加工工艺流程)还是柔性(这个目前也是越来越多了)的关联。其实都涉及到一种顺序间的关联关系,而只要有顺序上的约束关系,就必然涉及到前后的一种协同。简单的两道工序(设备)之间、两个工段之间、两条产线之间、两个车间之间、两个工厂之间、两个制造基地之间,并逐步的体现为点线面体类的逐步迈向复杂的递阶进化。

(2)关系协同的本质其实是能力分配上的一种协同

APS强调的是全局优化,我只是按照当前的手工模式,针对某个具体的作业进行分配,很大程度上会出现骨头不固定的现象,这也是为什么各种各样的组合优化算法出现的一个根本原因。不管是哪个层级,其实本质上来说都是这个问题,制造资源的能力是有限的,资源配置的视野如果不能够放长,那就局限性很大了。

(3)协同的几种典型策略(举例)

如同人类社会的组织形态一样,可借鉴的甚多。在APS中,可以考虑某种粗精结合、推拉结合的协调控制方式,甚至是分层次、分阶段的协调控制方式(包括对排产调度问题的分解),可以更柔性的适应这种问题。粗精结合保证粗犷方向性的正确和精细化调整性的可行,推拉结合应该有助于将前瞻问题和正推问题以某种方式融合起来,分层次是说中央和地方的交互协同,分阶段是说多点开花的协同。在APS问题范畴内,可称之为社会性协同。

就像人体四肢一般需要大脑协调一样,大脑对四肢的协调,其实是一种联动,四肢彼此配合执行指令形成期望的动作形态与协调关系。对于调度中的本质协同问题,可以类比大脑对四肢的协调。同时,人这种生物是高端灵长类,大脑比较发达,但对于猎豹甚至大象,在协调控制方面也是有不同的侧重点的,比如猎豹反应更迅速、大象则反应缓慢,但稳定性有可取之处。在APS中可以体现为规则的扩展或者规则的收缩。在APS问题范畴内,可称之为生物性协同。

另外一种,我们说的动车,就是每个车厢都有自己的动力,当然需要中央协调,但更多的可能是自适应的彼此协同。上面的方式对多阶段协同的APS其实都是适用的,可称之为动力学协同(嗯,其实是第4代APS的本质)。

本文引自作者:王爱民