煙草柔性制絲線排產算法的研究與應用

徐永虎

摘要 提出利用不同的排產調度方法與技術有機地集成來解決煙草行業的排產問題。以某卷煙制造企業作為研究和應用背景，對煙草排產中的工藝流程和約束規則進行分析，構建制絲車間排產雙層架構模型，運用雙向排產調度技術與產品優化組合技術，將排產中的約束規則嵌入到算法設計過程中，給出算法設計方案，并通過實例說明此算法能夠很好地適應企業制絲線排產的需要。

關鍵詞 煙草加工；柔性；生產調度；智能排產

中圖分類號 TS452+.3 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2017）07-0081-02

Research and Application of Scheduling Algorithm on Tobacco Flexible Processing Line

XU Yong-hu

（Quality Technology Section， Hefei Cigarette Factory of Anhui Tobacco Industry Co.， Ltd.， Hefei， Anhui 230601）

Abstract Rational integration of different scheduling methods and techniques for solving the scheduling problems of the tobacco industry was put forward.Taking a cigarette manufacturing company as the research and application background， the manufacturing and constraint rules during the scheduling process were analyzed to construct the double scheduling architecture in the silk shop.The scheduling of the constraint rules were embedded in the algorithm design process using the two-way scheduling dispatch technology as well as the product optimization and combination technology， giving the final algorithm design scheme.In addition， the practical application cases were used to show the proposed algorithm is suitable enough for adapting the entrepreneurship thread scheduling.

Key words Tobacco processing；Flexibility；Production scheduling；Smart scheduling

排產調度是制造系統的基礎，排產調度技術對提高企業生產管理水平、節省成本、改進服務質量、提高企業競爭力以及獲得更高的經濟收益有著十分重要的意義。卷煙企業作為混合流程行業（卷包車間為離散型，制絲車間為流程型）的典型代表，其生產特點決定了其生產過程具有非線性、隨機性、不確定性等多種特性，因而其排產調度問題在數學上呈現高度耦合性。隨著卷煙企業自動化水平的提升，很多企業都應用了智能化排產技術軟件，為實際生產提供計劃安排與指導。目前的排產技術軟件算法主要分為2類：一是利用仿真的手段，對幾種排產策略進行仿真，由生產調度人工選擇最優的排產策略[1-2]；二是基于現代圖論的思想，對卷煙生產線的工藝流程進行抽象建模，從而進行優化調度[3-4]。但隨著“分組加工”特色工藝的廣泛應用以及訂單化生產的要求，柔性的加工線路使得生產調度非常復雜。上述算法不能滿足靈活多變的排產目標以及車間實時排產調度的需要，造成實際的生產調度計劃仍是靠人工憑經驗完成。有限的人力難以保證協調和平衡的準確性，從而影響了卷煙生產線的生產率，同時不利于企業生產成本的控制，因此迫切需要對煙草企業柔性制絲線排產調度問題進行深入研究。

筆者提出了煙草柔性制絲線排產算法的新思路，即通過雙向排產調度技術與產品優化組合技術的有機結合，將排產中的約束規則嵌入到算法設計過程中，通過混合算法的應用實現柔性制絲線的自動化排產，從而實現生產線的均衡加工與連續化生產，有效控制了生產成本。

1 制絲生產過程概述

1.1 制絲加工過程簡介

以某煙草企業為例，其中制絲車間主要由2條葉片處理線、3條葉絲干燥線和1條加香線組成。2條葉片處理線設備采用同質化配置，煙葉原料經松散回潮、加料潤葉后進入貯葉柜；3條葉絲干燥線分別配置低、中、高3種不同強度干燥設備，干燥后葉絲經混配后進入混摻柜，煙絲加香后進入箱式貯絲庫存貯待用。整個制絲車間的加工過程具備很高的柔性，2條葉片處理線可同時滿足2個葉組模塊的并行生產，通過順序加工可實現多模塊生產需求；葉絲干燥線可實現雙規格并行生產模式。加工單元柔性連接，貯絲采用箱貯形式，提高了制絲和卷接包生產的柔性。其工藝流程如圖1所示。

1.2 排產規則與約束條件

煙草的加工過程與一般的機械產品加工過程不同。在煙草的生產過程中，由于其特殊工藝的需求，生產過程存在著許多規則與約束條件，這些規則與約束有的必須遵循，有的盡量滿足，在進行生產調度時，必須予以考慮。

煙絲存貯能力約束：所有牌名的煙絲庫存總量不能超過整個箱式貯絲庫的存儲能力。牌名加工優先級約束：當生產線從生產一種規格的產品切換到生產另一種規格的產品時，切換成本取決于切換的順序，從高規格的產品切換到低規格的產品時切換成本最低。設備加工能力約束：在工藝段生產設備的仿真模型中，每個生產設備都有一個額定加工能力，其日加工能力應當滿足工藝段的工作時間。并行生產線均衡生產約束：對于并行生產線，應使其加工時間保持同步，以減少能源消耗。緩存能力約束：各工序各時段內在制品緩存能力不能超過庫存能力限制。緩存時間約束：在制品緩存時間不能超過庫存時間限制。工藝加工路徑約束：對某些產品指定加工設備與路徑。先進先出（FIFO）原則。

2 算法模型設計

2.1 排產建模

煙草制絲線生產加工過程具有復雜性、柔性程度高等特點，屬于間隙化批處理加工過程范疇。生產過程中離散決策變量和連續決策變量同時存在，系統內既包括連續過程變量，如物料流的連續變化；也包括離散過程變量，如生產方案的切換、隨機事件的引入等，所以生產加工過程本質上是一個混雜動態系統。其排產調度算法問題因存在眾多的約束，成為非常難解的非確定性問題。

柔性制絲線排產算法選用包含數學規劃、遺傳算法、神經網絡算法及啟發式規則算法的混合式優化算法[5-8]。算法模型設計為雙層架構，上層是由數學規劃算法為主體的調度優化模型，嵌套入部分神經網絡算法；下層是遺傳算法為主體的仿真模擬模型，嵌套入部分啟發式規則。其模型架構如圖2所示。

上層優化模型主要對調度周期內較宏觀的生產策略進行決策，如生產牌名的集合、批次數量、牌名加工順序等。優化模型控制的目標是在滿足生產條件、原料供應及產品規格要求與數量需求約束條件下降低生產過程的成本，上層模型并不刻畫批次產品在生產線上的加工細節，如分組模塊在并行生產線的分布、物料進出貯柜等。其算法中嵌入部分神經網絡算法，通過閾值激活函數執行產品優化組合生產策略，實現同牌名的連續化集約生產。下層的仿真模擬系統根據啟發式規則和各類約束條件通過遺傳算法尋優來進行詳細的產品加工方案規劃，如各模塊在生產線的分布及先后加工順序等。下層系統的產品加工方案規劃將會反饋到上層系統中，優化模型將根據新的信息重新計算并將結果傳遞到下層系統，最終迭代結束后系統得出了加工執行方案。

2.2 算法描述

制絲線排產設計以滿足卷包車間連續生產為首要目標，根據卷包車間機臺工單、成品煙絲庫存情況，確定制絲批次作業需求計劃。同時需要重點關注批次的執行順序，只有順序合理，才能保證卷接包生產的連續性，保證設備有效作業率的提高。在柔性制絲線排產算法設計過程中，“拉動”與“推動”2種方式并行：根據市場訂單需求拉動卷包作業計劃，卷包作業計劃拉動形成煙絲庫需求計劃，經動態的庫存量算法設計拉動得出具體的制絲作業需求計劃集；制絲線作業計劃采用“推動”的方式進行自動排產，遵循制造資源動態重構、設備能力均衡等原則，按照生產工藝順序進行統籌優化組合。自動排產算法的流程步驟如下：

2.2.1 環境數據信息準備。

讀取并存儲有關的環境數據信息，包括設備、物料、時間、策略等相關場景數據，制絲和卷包排程周期對應的工作日等排產參數設置信息。讀入當日制絲線初始狀態空間，包括制絲線儲葉柜、混摻柜、煙絲庫當前容量、工藝段-柜對應關系、牌號-制絲線對應關系等。

2.2.2 制絲作業需求計劃排程。首先，對卷包分組進度計劃進行計算，從而得出煙絲日需求計劃（Pi），定義P=（V，K，N），其中V為卷接機日產能，K為萬支耗絲率，N為開臺數。 從排產時刻開始，經過T時刻到庫存煙絲消耗完畢，則有：∫T0+TT0K（t）dt=Q0式中，Q0為煙絲庫存量，從而對庫存維持時間T進行排序，按照庫存維持時間越短，優先級越高進行優先排產。

其次，對產品牌名組合進行優化。定義產品優化組合函數C（t）=ψ[θ（t）]，判斷t時刻各牌名的當前實際煙絲庫存量Qk，當有牌名的當前實際煙絲庫存量Qi達到閾值θi后，對生產牌名進行合并優化組合。

最后，確定作業需求計劃集合。設定各牌名的煙絲庫常規存量Qi，通過松弛變量（Qiu、Qid）來軟化牌名存量的剛性限制。定義Hi（t）=[Qiu（t） Qid（t）]，系統根據Hi（t）以及當前實際煙絲庫存量Qk，得出制絲線作業需求計劃的集合R，R=（p，n），其中p為生產牌名，n為批次數量。

2.2.3 制絲作業計劃排程。

系統采用推動的方式按照片煙處理段-葉絲干燥段-加香段的順序進行自動排產。首先讀取制絲線作業需求計劃的集合R，運用牌名切換成本、資源成組、均衡生產、工時約束等規則進行排產，從而得出片煙處理段排產計劃集∑Y1（p，n）；其次，讀取片煙處理段排產計劃集∑Y1（p，n），調用工藝路徑約束、并行生產線效率約束、工時約束、FIFO等原則進行排產，從而得出葉絲干燥段排產計劃集∑Y2（p，n）；三是讀取葉絲干燥線排產計劃集∑Y2（p，n），按照工時約束、FIFO等原則進行排產，從而得出加香段排產計劃集∑Y3（p，n）。最后根據生產成本極小化原則進行尋優，若不滿足目標則進行迭代重排，最終得出制絲線日作業計劃Y1（p，n）、 Y2（p，n）、 Y3（p，n）。

3 應用舉例

以卷煙廠某天的卷包生產計劃為例，柔性制絲線為2條并行煙片處理線、3條并行葉絲干燥線（2條薄板干燥線、1條氣流干燥線）和1條煙絲加香線，其中牌名B、C、D均為分組產品。其排產運行過程如下：牌名A計劃生產360箱；牌名B計劃生產720箱；牌名C計劃生產540箱；牌名D計劃生產450箱。

系統首先計算出各牌名的日煙絲需求量；其次對各牌名的當前實際煙絲庫存量進行判斷，發現D牌名的當前實際煙絲庫存量達到閾值θd，本日生產牌名為A、B、C；最后結合動態的煙絲庫存量算法得出制絲線作業需求計劃的集合R，R=[（A，2-3） （B，5-6） （C，3-4）]。需求計劃確定后程序自動運行分別得出各段的排產計劃集，按照生產成本極小化原則調用目標函數F進行尋優，從而得出具體的制絲線日作業計劃：1#片煙處理線為A1Ba6Cb3，2#片煙處理線為A1Bb6Ca3，1#薄板干燥線為A2Ba1Ca1，2#薄板干燥線為Ba5Ca2，3#氣流干燥線為Bb6Cb3，煙絲加香線為A1B2A1B4C3。

實際運行結果表明，所有批次均在需求時間內完成，既滿足了卷包生產需求，同時又減少了換牌次數，生產線運行高效低耗，排產算法具有良好的可行性。

4 結語

煙草企業柔性制絲線的自動排產是一個難點。該研究采用混合算法進行調度排產研究與實踐，解決了一些單一技術方式的缺陷，實現了排產的智能化、排產結果的高效化與生產成本的節約化，為今后深入研究制絲線排產系統提供了新的思路。

參考文獻

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