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近年来，随着信息技术的发展和生产敏捷性及快速性要求的提出，制造执行系统（Manufacturing
Execution System，MES）作为面向车间生产的管理信息系统，在企业计划管理层（ERP）和车间控制底层（FCS）之间架起了一座桥梁，MES直接关系着企业的生产、经营和管理效率，而车间调度又是MES中的重要模块，有效的调度方案能最大限度的降低生产成本、提高企业的信誉，从而增强企业的竞争力。因此，研究MES中的车间调度系统有着重要的意义，而目前的在国内外对于车间调度算法的研究也是热点，智能优化算法就是其中之一，将智能优化算法融入车间调度系统是目前作业调度方面的一个重要趋势，即车间调度智能化。所以，在车间调度方法的基础上研究智能车间调度系统是必要的，也是必然的。
生产调度问题是非常复杂的问题。通常是多约束多目标随机不确定优化问题。求解过程的计算量随问题的规模呈指数增长，已被证明是NP完全问题（non-Polynomial Complete Problems）。本文主要是针对作业车间调度问题（Job-Shop Scheduling Problems，JSP）的生产车间设计实用的JOB-SHOP智能生产调度系统。该问题可描述为：给定一个工件的集合和一个机器的集合，每个工件包括多道工序，每道工序需要在一台给定的机器上非间断地加工一段时间；每台机器一次最多只能加工一道工序；调度就是把工序分配给机器上某个时间。问题的目标是找到最小时间长度的调度。
1 系统总体结构
MES是针对ERP和FCS之间的断层而出现的车间级生产管理系统，而生产调度模块是MES中极其重要的模块。在生产调度系统执行排产时，根据在不同的内外部环境下，需要运用到各种排序规则。到目前为止，人们已经提出100多种调度规则，不同的目标对应着不同的调度规则。最常用的调度规则有最长工艺加工时间调度规则、最短工艺加工时间调度规则、最早交货期优先原则等，但目前没有一种算法能使得各种调度规则的指标达到最好。该系统采用启发式算法嵌入遗传算法的混合算法来对车间作业的过程进行排产，实现车间生产调度的智能化，提高生产车间设备利用率，从而提高其生产效率。整个生产调度工作流程如图1所示。
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图1 系统生产调度工作流程图 从图1中可以看出：首先是通过ERP或者手工输入生产计划，然后将计划输入调度模块，调度模块再根据选择的优化目标（即调度规则）利用智能调度算法在基础数据库基础上，自动生成调度方案，当调度方案与生产时间符合时则执行该方案，如果不符合，则利用人工调整，以便得出更优的方案。在执行的同时，实时收集生产过程中的数据，将这些数据反馈给调度方案，以便调整正在进行的调度方案，再一就是将这些数据经过加工修改将其存储到基础数据库，以便以后利用。
2 系统模块组成及主要功能
该系统主要由四大功能模块组成，分别是基础数据库、作业调度、结果输出、系统维护。基于MES的智能车间生产调度系统功能如图2所示。
各个模块具体功能如下：
（1）基础数据模块
主要是车间生产中的静态数据，如设备信息、产品信息、产品工艺信息、员工信息以及车间工作日历等基础数据。
（图片）
图2 基于MES的智能生产调度系统功能图 （2）作业调度模块
这是整个系统的核心功能，主要包括智能优化调度和人工调整作业调度两个部分。智能优化调度是采取智能优化算法，在设备、产品等基础数据上，系统自动输出调度方案，如果输出的调度方案与实际的生产调度有差别时，可以通过人工调整调度模块进行调整，从而确定新的优化调度方案。
（3）结果输出模块
包括调度方案输出和各种报表输出两个部分。对于报表输出部分，主要是提供各种统计报表，如调度报表、完工情况表、设备利用率等情况的核算，通过比较分析与实际的生产现状对比，为下次调度提供更详细、更可靠的数据。
（4）系统维护模块
主要是对基础数据和权限的维护。
3 系统实现关键技术
3.1 智能生产调度算法模块实现
算法模块是本系统的核心模块，是该系统的决策支持中心，在本系统中采取基于规则的启发式和遗传算法相结合的混合式方法来解决生产排产问题，该模块包含几个子模块，以对应不同的优化目标。该算法模块体系结构如图3所示。
（图片）
图3 算法模块体系结构图 下面给出这种混合算法的具体调度步骤：
对n个工件m台机器的调度问题，染色体是一个n×m项的串（p1, p2,…, pnm），每个基因pi代表预先设定的优先分配规则集合的一个规则。用规则pi从冲突集合中选取工序，采用随机选择来断开链。
令 pst表示包含t步已调度工序的部分调度；st表示对应的pst在迭代t时可调度工序集合；бi表示工序i∈st能够开始的最早时间；Φi表示工序i∈st能够完成的最早时间；ct表示迭代t时冲突工序的集合，则给予优先规则编码时调度过程从给定染色体（p1, p2,…, pnm）得到一个调度的步骤为：
步骤1：令t＝1，pst为空，st包含所有无紧前工序的工序；
步骤2：确定Φt*＝mini∈st{Φi}和能够实现Φt*的机器m*；如果存在多个这样的机器，则通过随机选择来断开链；
步骤3：形成以个包含需求机器m*，且满足бi＜Φt*的工序i∈st的冲突集合ct；从ct中根据优先规则pi选择一道尽可能早地添加到pst中，产生一个新的部分调度pst+1。如果根据优先规则，pi中存在多道可选工序，则通过随机选择来断开链；
步骤4：从st中移除被选择的工序，将直接后续工序添加到st，更新pst+1，t＝t＋1;
步骤5：继续步骤2直到产生一个完成调度。不同的优化目标对应着不同的调度结果，决策者根据不同的调度结果可根据实际情况做适当的人工调整，得出最终的最贴合实际情况的调度方案。最常用的调度优化规则如表1所示。
（图片） 3.2 标准工时数据库建立
数据库系统是实现生产调度的基石，一切信息均来源于数据库系统，因此一个性能良好的数据库系统是必需的。
这些数据的组织方式并非传统的树形的组织方式，而是线性平常结构方式组织，这是由作业车间生产排产的特点所决定的，作业车间生产排产是机器可以选择产品，产品同样可以选择机器。同时，必需认识到典型的JSP包括几种内在约束：
（1）工艺顺序约束。对于所有的作业，各工序之间可能存在先后约束顺序，如某工件的下一道工序必须在其前道工序结束后才能开始。
（2）加工资源约束。同一时刻每一台机器只能加工一道工序，每一项作业在某一时刻至多只能在一台机器上进行加工，即提供加工作业的资源采用的是串行工作方式。
（3）工作时间约束。每一项作业都包含1个工序（操作），对应的加工时间已知，且通常资源设备有就绪、维护、停工等状态，另外还有车间工作时间的限定。
于是，问题变为寻找一个可行的调度，也就是决定每一个工序的开始时间，使其满足工艺约束并使目标函数达到最小化。
另外，一个性能优良的数据库系统还需要有一个良好的数据库管理与维护，包括对订单、设备和工艺的增加、修改、删除保存等操作，及时更新数据库系统。
3.3 系统实现技术支持
基于上述系统的设计思想和关键技术，本系统采用C/S结构，以VB.NET和SQL数据库为开发工具，利用ODBC接口访问数据库管理系统，开发出简单实用的智能生产调度系统。
4 结论
在我国，大部分制造业属于单件小批量的生产模式，在这种模式下车间级的组织与控制方式对其生产调度有着更高的要求，这是由于单件小批量这种生产模式的特点所至，特点为产品品种多、数量少、生产重复性小、工艺过程经常变更等。由于这种模式的这些特点，因此需要一个先进适用的调度系统，通过计算机进行准确的数据处理，对于下达的生产任务进行一定程度上的智能优化调度，最大程度地减少生产过程中的非增值时间，实现加工生产的高效率、高柔性和高可靠性，由此可见智能的车间调度对于优化车间生产性能，提高企业生产质量有着重要意义。
11/21/2011
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