閆亦農(nóng), 劉立枝, 雒彬鈺, 崔慧榮
(內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 輕工與紡織學(xué)院, 內(nèi)蒙古 呼和浩特 010080)
隨著科技的發(fā)展及消費者對服裝要求的提高,計算機(jī)輔助服裝流水線生產(chǎn)越來越受到人們的關(guān)注,基于粒子群算法的智能化優(yōu)化編排在諸多行業(yè)都有研究。
粒子群算法可有效地解決離散型組合優(yōu)化問題[1]?;诹W尤簝?yōu)化算法的流水線優(yōu)化在工程、機(jī)械方面的函數(shù)優(yōu)化、計算機(jī)防護(hù)和決策支持等領(lǐng)域已有較多的研究,大都以粒子迭代為作用機(jī)制[2-4],實現(xiàn)有效縮短粒子路徑的目的。隨著對優(yōu)化算法研究的深入以及對智能優(yōu)化的要求,遺傳優(yōu)化算法、蟻群優(yōu)化算法、結(jié)構(gòu)方程模型等逐漸運用于服裝生產(chǎn)流水線的優(yōu)化中,用來提高生產(chǎn)流水線的平衡[5-7]。
但是關(guān)于粒子群算法應(yīng)用服裝生產(chǎn)流水線優(yōu)化方面的研究很少,研究尚不成熟。本文在前人研究基礎(chǔ)上,結(jié)合服裝吊掛系統(tǒng),參考其他行業(yè)粒子群算法優(yōu)化生產(chǎn)思想,以計算機(jī)編程軟件為依托,對服裝生產(chǎn)流水線優(yōu)化進(jìn)行了研究。
縫制流水線平衡評價指標(biāo)是評價服裝企業(yè)生產(chǎn)流水線生產(chǎn)工序是否達(dá)到優(yōu)化,人員是否得到最佳配置的重要指標(biāo)。平均流水節(jié)拍、工作地數(shù)、編制效率和均衡指數(shù)是生產(chǎn)流水線平衡的4項重要評價指標(biāo)[8]。通過評價指標(biāo)可發(fā)現(xiàn)流水線上存在的問題,并針對問題對縫制流水線進(jìn)行重組優(yōu)化[9]。通過對生產(chǎn)流水線的具體分析,列出了評價指標(biāo)的公式見表1。
表1 流水線平衡度評價指標(biāo)Tab.1 Evaluation index of line balance
注:SPT為理論平均節(jié)拍;N為作業(yè)工人數(shù);k為流水線的工序數(shù);ti為第i道工序作業(yè)時間;T為一天作業(yè)的總時間;Q為日產(chǎn)量;Wmin為最小工作地數(shù);T′為1件服裝的總加工時間;η為編制效率;maxT(Si)為瓶頸節(jié)拍;SSI為均衡指數(shù);T(Si)為第i個工作地的節(jié)拍。
服裝生產(chǎn)流水線編制問題屬于離散組合優(yōu)化問題,這與普通的組合優(yōu)化問題不同,它不能用公式進(jìn)行系統(tǒng)化的求解,具有多項式復(fù)雜程度的非確特性(NP)。通過借鑒遺傳算法中染色體交叉和變異等思想[10],結(jié)合粒子群算法快速搜索最優(yōu)值的能力,對服裝生產(chǎn)流水線進(jìn)行編排。因為遺傳算法中的交叉、變異思想能更好地實現(xiàn)工序重新組合和再分配,但在搜索最優(yōu)位置的能力方面,粒子群基于速度優(yōu)勢,能更準(zhǔn)確、快速地搜索到最優(yōu)位置,減少迭代次數(shù),避免發(fā)散。
基于遺傳算法,對粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行重新改進(jìn)設(shè)計,其改進(jìn)后的設(shè)計流程[11-12]如下。
步驟1:種群初始化,設(shè)定種群規(guī)模S,交叉概率J,變異概率B,迭代次數(shù)X,隨機(jī)產(chǎn)生粒子群的初始位置,即隨機(jī)賦予各工序初始位置;
步驟2:依據(jù)當(dāng)前初始位置,計算適應(yīng)度值(平均節(jié)拍界限),并將該值作為個體極值,然后確定全局極值及位置;
步驟3:通過運用遺傳算法中的思想,對粒子群進(jìn)行交叉和變異;
步驟4:利用遺傳算法進(jìn)行交叉和變異后,計算各個體的適應(yīng)度(各節(jié)拍界限),將各粒子的適應(yīng)度與先前適應(yīng)度進(jìn)行比較,判斷是否優(yōu)于先前的個體極值位置,若滿足,新的個體極值位置代替原個體極值位置;若不滿足,原有個體極值位置不變;
步驟5:通過個體極值(工作地節(jié)拍),重新更新了粒子的位置,然后找出全局最優(yōu)位置;
步驟6:判斷程序運行是否滿足終止條件,如果滿足,則執(zhí)行步驟7,如果不滿足,則步驟3將被繼續(xù)運行,直至滿足終止條件;
步驟7:輸出全局極值(工作地節(jié)拍)及全局極值位置(最佳工序排序)。
改進(jìn)后的粒子群優(yōu)化算法的流程,如圖1所示。
圖1 改進(jìn)的粒子群算法流程圖Fig.1 Improved particle swarm algorithm flow chart
數(shù)學(xué)模型是高效處理服裝生產(chǎn)線編制問題的重要組成部分,是決定流水線編制能否正常進(jìn)行的基礎(chǔ)。而在評價流水線平衡的指標(biāo)中,均衡指數(shù)SI是評價服裝流水線作業(yè)平衡的重要指標(biāo)。本文將其最小化,并作為目標(biāo)函數(shù)。流水線作業(yè)是一個宏觀的過程,要想實現(xiàn)流水線的最佳優(yōu)化,必須要對流水線作業(yè)的相關(guān)設(shè)備、數(shù)據(jù)、專業(yè)術(shù)語等進(jìn)行細(xì)致、詳細(xì)的了解,然后通過數(shù)學(xué)的思想,將流水線作業(yè)的相關(guān)參數(shù)建立數(shù)學(xué)的模型。基于此,建立了符合流水線編制的數(shù)學(xué)模型如下:
式中:確定作業(yè)工序集A={1,2,…,M}的一個劃分{Si|i=1,2,…,W},其中,M為工序總數(shù)。Min(SSI)為最優(yōu)均衡指數(shù)值。
在運用均衡指數(shù)建立數(shù)學(xué)模型時,有如下約束條件:
1)單件服裝作業(yè)的總時間與實際作業(yè)的總時間在數(shù)值上相等;
2)工序分配時,各工序節(jié)拍應(yīng)控制在[SPT(1-5%),SPT(1+5%)]范圍內(nèi);
3)作業(yè)員對所負(fù)責(zé)工序熟練程度基本一致;
4)在作業(yè)過程中,同一個工作地或不同的工作地之間,作業(yè)工序要遵循生產(chǎn)的前后關(guān)系,保證流水線作業(yè)流暢;
5)在工序組合過程中不同工作性質(zhì)的工序盡量不要組合在一起,當(dāng)且僅當(dāng)同種作業(yè)性質(zhì)的工序組合排列后編制效率低于85%不符合企業(yè)生產(chǎn)時,方可將部分2種不同作業(yè)性質(zhì)的工序進(jìn)行組合。當(dāng)將2種不同作業(yè)性質(zhì)的工序組合后編制效率仍低于85%,可在個別工作地將3種不同作業(yè)性質(zhì)的工序進(jìn)行組合,同時增加該工作地總作業(yè)時間的5%,以此降低流水線因不同性質(zhì)工序組合帶來的誤差。
采用Windows 7作為服務(wù)器操作系統(tǒng),My Eclipse 9.0 作為開發(fā)工具,Tomcat 5.0 作為系統(tǒng)Web應(yīng)用服務(wù)器,Java語言開發(fā)工具包(JDK)作為系統(tǒng)的運行平臺,Java作為編程的基礎(chǔ)語言,數(shù)據(jù)庫采用My SQL數(shù)據(jù)庫。
服裝縫制流水線編制系統(tǒng)為體現(xiàn)系統(tǒng)化、一體化原則,建立用戶登錄的權(quán)限。登錄系統(tǒng)后,用戶進(jìn)入主界面,對服裝吊掛生產(chǎn)流水線優(yōu)化系統(tǒng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理。主界面的左側(cè)是系統(tǒng)主要的4大信息模塊,每個模塊都有下拉菜單,也是模塊展現(xiàn)功能的指令。本文系統(tǒng)中的用戶一般為企業(yè)車間的管理人員以及車間的技術(shù)員。
服裝生產(chǎn)流水線優(yōu)化系統(tǒng)的功能模塊設(shè)計,其出發(fā)點是實用、簡單、操作性強。在工序信息管理功能中,主要包括3方面的內(nèi)容:工藝流程、工序信息和流水線優(yōu)化。單擊生產(chǎn)工序信息管理,會出現(xiàn)下拉菜單,通過流水線優(yōu)化可直接實現(xiàn)服裝縫制流水線智能化編制。
此外,在對服裝縫制流水線進(jìn)行計算機(jī)編制時,需要對車間的設(shè)備狀況和人員配備狀況進(jìn)行了解和分析,設(shè)備及人員數(shù)量是否符合計算機(jī)優(yōu)化的結(jié)果,資源是否得到合理、充分的利用等。
為進(jìn)一步體現(xiàn)服裝縫制流水線編制系統(tǒng)的實際可操作性和普遍性,對男士制服褲裝的縫制流水線進(jìn)行編制,并計算各平衡指標(biāo),使其達(dá)到精益化生產(chǎn)的要求。
男式制服褲裝的生產(chǎn)工序流程如圖2所示。其詳細(xì)描述了各工序之間的先后關(guān)系、各工序的作業(yè)時間及作業(yè)性質(zhì)。
圖2 男式制服褲裝生產(chǎn)工序流程圖Fig.2 Production process flow chart of uniform male trousers
3.2.1生產(chǎn)流水線編制參數(shù)的設(shè)定
運用基于粒子群算法的流水線智能編制系統(tǒng)對服裝生產(chǎn)流水線進(jìn)行編制,首先計算出男士制服褲裝流水線的理論最小工作地數(shù),并確定流水線上的理論平均節(jié)拍。在確定最小工作地數(shù)和理論平均節(jié)拍的基礎(chǔ)上,運用基于粒子群算法的服裝生產(chǎn)線智能編制系統(tǒng)對男士制服褲裝的流水線進(jìn)行編制。已知該款褲裝的目標(biāo)日產(chǎn)量Q=220件/d,有效作業(yè)時間t為9 h/d,單件服裝縫制總時間t′為1 580 s,通過表1中公式(1)計算,得出理論平均節(jié)拍為147 s。
在求出理論平均節(jié)拍的基礎(chǔ)上,根據(jù)表1中公式(2)計算,得出最小工作地數(shù)Wmin為11。在編制系統(tǒng)內(nèi)輸入以上2項參數(shù),為后續(xù)智能化生產(chǎn)流水線編制做好準(zhǔn)備。
3.2.2優(yōu)先區(qū)域的劃分
根據(jù)表1,制定制服男褲褲裝作業(yè)任務(wù)圖。通過優(yōu)先區(qū)域劃分確定作業(yè)高度,同時確定每道工序的前驅(qū)工序和緊后工序。將優(yōu)先區(qū)信息錄入數(shù)據(jù)庫,為編制系統(tǒng)編制男士制服襯衫流水線做準(zhǔn)備,優(yōu)先區(qū)域劃分如圖3所示。
圖3 男式制服褲裝優(yōu)先區(qū)域劃分圖Fig.3 Priority area division graph of uniform male trousers
在系統(tǒng)軟件相應(yīng)界面輸入男式制服褲裝的種群規(guī)模、最小工作地數(shù)、迭代次數(shù)等相關(guān)參數(shù),輸入?yún)?shù)后單擊流水線優(yōu)化,經(jīng)過系統(tǒng)運算就會呈現(xiàn)其流水線的編制結(jié)果,每個工作地的工序組合及作業(yè)時間分配如表2所示。
作業(yè)時間曲線能夠直觀形象地反映生產(chǎn)的同步化程度,智能編制男褲褲裝的作業(yè)時間曲線如圖4所示。可見:流水線平均節(jié)拍為147 s;各工作地工序節(jié)拍均在節(jié)拍界限范圍內(nèi),縫制流水線平衡性較好,總體可實現(xiàn)生產(chǎn)的同步化。
表2 智能編制制服男褲流水線工序分配表Tab.2 Intelligent design uniform male trousers pipeline process distributionTable
注:P表示平縫作業(yè);S表示手工作業(yè);T表示特殊作業(yè)。
圖4 生產(chǎn)線SPT與編制效率關(guān)系圖Fig.4 Relationship between of SPT and establishment efficiency of assembly line
依托服裝吊掛系統(tǒng),運用粒子群優(yōu)化算法對制服褲裝縫制流水線進(jìn)行編制,計算出表征服裝縫制流水線平衡的平衡性指標(biāo)。均衡指數(shù)為16.5,編制效率η為96.1%,最小工作地數(shù)Wmin為11,編制效率η遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于85%,可運用于實際生產(chǎn),且滿足服裝企業(yè)精益化生產(chǎn)要求。
通過實例驗證,可實現(xiàn)基于粒子群算法服裝生產(chǎn)流水線的智能化編制。通過智能化編制的制服男褲生產(chǎn)流水線各工位節(jié)拍相對平穩(wěn),均衡指數(shù)為16.5,編制效率為96.1%(≥85%),最小工作地數(shù)為11,符合企業(yè)精益化生產(chǎn)需要。