汽車部件企業的生產配置最優規劃數學模型設計

侯方博 陶元紅

摘 要： 針對以往汽車部件企業在生產配置規劃過程中，一直存在建模不準確及配置規劃耗時長的問題，提出基于BP神經網絡法的汽車部件企業生產配置最優規劃數學模型。構建了基于BP神經網絡分配的汽車部件企業生產配置最優規劃數學模型。在對汽車部件企業生產配置進行批量分析的基礎上，對汽車部件企業生產配置進行分配，通過BP神經網絡法對汽車部件企業生產配置進行規劃，結合企業生產配置的整體生產量，構建汽車部件企業生產配置最優規劃數學模型。實驗結果表明：采用改進建模方法時，其相比非線性建模方法建模準確率提高約41.91%，相比動態建模方法提高9.31%；在建模耗時方面，改進建模方法相比非線性建模方法縮短約172.2 s，相比動態建模方法縮短約123.9 s，具有一定的優勢。

關鍵詞： 汽車部件企業； 生產配置； 數學模型； 最優規劃； BP神經網絡； 建模方法

中圖分類號： TN948.2?34； TP301.6 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）22?0174?04

Abstract： In allusion to the problems of inaccurate modeling and long time?consumption of configuration planning in the production configuration planning process of the past auto parts enterprises， an optimal planning mathematical model based on the BP neural network method is proposed for production configurations of auto parts enterprises. An optimal planning mathematical model based on BP neural network configuration is constructed for production configurations of auto parts enterprises. On the basis of the batch analysis for production configurations of auto parts enterprises， the production configurations of auto parts enterprises are distributed， and planned by using the BP neural network method. The optimal planning mathematical model for production configurations of auto parts enterprises is constructed combining with the whole production quantity for production configurations of enterprises. The experimental results show that， the modeling accuracy rate of the improved modeling method is about 41.91% higher than that of the nonlinear modeling method， and 9.31% higher than that of the dynamic modeling method； the time consumption of the improved modeling method is about 172.2 s shorter than that of the nonlinear modeling method， and about 123.9 s shorter than that of the dynamic modeling method， which has a certain advantage.

Keywords： auto parts enterprise； production configuration； mathematical model； optimal planning； BP neural network； modeling method

0 引 言

近年來，國內汽車制造業隨著市場開放程度的提高，汽車部件企業得到了快速發展。隨著各種高新技術在汽車部件企業的應用和發展，使汽車部件企業進入了一個新的發展階段。各汽車部件企業為了更好地滿足汽車制造業的需求，不斷推出高性能、高靈敏度的汽車部件，同時汽車部件企業的產品研發能力也在不斷提高，通過優化生產配置，縮短了生產周期，加快了產品生產速度。

傳統優化方法主要以合理人工配置和最佳作業排序為目標建立了數學模型，并設計了遞階啟發式搜索算法。其根據組合并聯作業結構特性，采用遺傳算法優化子層作業的人工配置和作業工，并采用動態規劃法決策企業生產配置的最優規劃模型，但是該方法存在建模耗時較長，無法準確體現企業生產配置優化結果。

針對上述問題的產生，提出并建立了基于BP神經網絡法的汽車企業生產配置最優規劃數據模型，并進行實驗驗證。

1 汽車部件企業生產配置批量分析

生產配置批量分析并不是針對像MRP這樣的系統，其主要在假設零件需求分析時使用離散分析，對一定數量生產設備的生產量進行計算，而不像傳統批量分析模型那樣隨平均生產量而變化。

2 汽車部件企業生產配置分配分析

在對汽車部件企業生產配置進行批量分析的基礎上，通過混合模型計劃確定某段時間里需要完成的生產數量及生產配置使用順序后，確定每個生產配置對應的生產開始時間和生產結束時間以及提前期，進而確定所需部件生產配置的工作量。

在汽車部件企業的生產流水線上，采用基于生產節拍時間和生產配置層次的安排數量來計算每條生產線的預計生產耗時，并根據預計時間對每個生產配置的預計量進行分析，求出整體生產配置的最優分布順序。

圖2為通過生產配置運行耗時來確定汽車部件企業生產配置分布情況。與傳統的分配方法不同，改進方法主要通過運行耗時可以確定汽車部件企業生產配置的確切生產量，根據生產配置的均衡要求，確定對于不同型號部件用哪種生產配置進行生產，在哪個工位上裝配何種部件以及每一個時間點的部件需求，得到部件生產配置運行流程如圖3所示。

3 汽車部件企業生產配置最優規劃數學模型構建

3.1 汽車部件企業生產配置規劃分析

汽車部件企業生產配置最優規劃主要受到三個因子影響，即產能的限制、生產資源的限制和生產效率的限制。生產配置規劃時需對三者同時進行規劃，獲取三者的交集就是可行的。汽車部件企業生產配置規劃因子分析圖如圖4所示。

汽車部件企業生產配置規劃方案的選擇與評價是一個多目標問題，分析多目標規劃問題的方法有很多，包括：層次分析法、模糊綜合評判法、人工神經網絡算法和灰色關聯度分析法等。在本文中，主要運用BP神經網法對預設的生產配置規劃方案進行綜合評價。

BP神經網絡通過模擬大腦高度的容錯性和自我學習進行信息選擇，是一個并行分布式存儲和運算的方式。它主要由網絡拓撲結構和神經元組成，主要的工作原理是：最外面的神經元接受刺激，對其做出反應并把信息傳遞下去，因此模型通過網絡連接，并對不同的刺激根據其權重的不同而做出不同反應，然后計算出偏移量，并進行更正，最后根據輸入的激活函數產生最終結果并輸出。在整個過程中，神經元是基本處理單元，起著至關重要的作用。

根據上述已建立的評價指標體系和BP網絡運行的基本原理，構建汽車部件企業生產配置規劃方案評價模型，其建立步驟如圖5所示。

3.2 生產配置最優規劃數學模型構建

綜上所述，在對汽車部件企業生產配置進行批量分析的基礎上，對汽車部件企業生產配置進行分配，通過BP神經網絡法對汽車部件企業生產配置進行規劃，結合企業生產配置的整體生產量，構建汽車部件企業生產配置最優規劃數學模型。

4 實驗結果分析

為了驗證改進模型在對汽車部件企業生產配置規劃方面的有效性及可行性，以建模準確率、建模耗時為指標，采用傳統非線性法、動態規劃法與改進模型為對比進行實驗分析，結果如圖6、表1所示。

由圖6可知，在生產配置量不定的情況下，采用非線性建模方法進行建模時，其建模準確率隨著生產配置量的變化逐漸上升，最高達到61.4%，但是在生產配置量為30～50之間，出現準確率上升緩慢卡頓的現象，導致其整體準確率約為46.7%。采用動態建模方法時，其最好建模準確率達到79.3%，雖然其準確率隨著生產配置量的增加而逐漸增高，但在生產配置量為70時出現了下降的現象，整體準確率約為68.6%。采用改進建模方法時，其建模準確率隨著生產配置量的增加而提高，最高達到95.9%，整體準確率約為88.61%，比非線性建模方法整體建模準確率提高41.91%，比動態建模方法提高9.31%，且未出現下降的趨勢，具有一定的優勢。

由表1可知，隨著生產配置量的增加，采用非線性建模法進行建模分析時，其建模耗時隨生產配置量的增加而增加，且在生產配置量為80～90之間尤為顯著，耗時約201 s。采用動態建模方法時，其建模耗時隨著生產量的增加而增加，約為152.7 s。相比非線性建模方法縮短了48.3 s。采用改進建模方法時，其建模耗時隨著生產配置量的增加而增加，約為28.8 s，比非線性建模方法其建模耗時縮短了172.2 s，比動態建模方法其建模耗時縮短約123.9 s，具有一定的優勢。

5 結 論

針對汽車部件企業在生產配置規劃過程中，使用傳統方法建模存在的不準確及配置規劃耗時長的問題，提出基于BP神經網絡法的汽車部件企業生產配置最優規劃數學模型。實驗結果表明，采用本文改進建模方法建模準確率較高，建模耗時縮短，具有一定的優勢。

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