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《生产计划与调度》

课程研究报告

研究内容

此次课程研究，我以《基于协商的Mult-iAgent生产计划与调度系统》[1]这篇论文为研究对象，探讨其所提出方法的核心思想并对其进行研讨。

1．1论文研究背景

这篇论文主要是解决生产计划与调度中ERP中当加工数量和工序的加工时间计算变动提前期时难以解决的提前期定义问题，提出了基于协商Multi-Agent的集成生产计划与调度的方法。

1．2论文研究方法的核心思想

生产计划与调度通常采用三层模型描述：1、战略层或高层计划；2、战术计划；3、生产调度（作业计划）。相应这些层分别与长期、中期和短期计划相对应。传统三层模型的缺点是每一层成为下一层的制约，结果导致计划的不可行。即使可行，这样的计划也不是优化的。不可行问题通常通过能力需求计划来解决，但不能保证计划的优化。这篇论文考虑通用的、离散、多场所的生成存货系统，这是知道企业中最典型的制造形式。生产计划与调度主要是对各个工作中心的负荷能力进行平衡，使企业资源得到合理利用。考虑到最终的生产定单是由工作中心完成,调度也是对各工作中心的任务(工序)进行,如果增加工作中心的智能,把人的智能集成到工作中心中,因此,把工作中心封装为Agent,通过各个工作中心Agent与其它功能Agent之间的交互和协商,依据各自能力和成本最终达成协议并形成承诺,生成生产计划(定单)以及详细的车间作业计划,生成的计划是可行的且是优化的,使得调度问题简单化。通过多Agent间的协商,实现分布式计算,解决由于硬件和软件技术的限制而采取的分层的计划与调度模型中层与层之间的约束以及计划的不可行问题。

这篇论文中的系统有如下类型的功能Agent，如表1所示：

表1Agent名称及其扮演的角色

AgentName

RolesPlayed

Task

根据BOM、库存信息计算出产品净需求和相关物料需求信息,并根据

工艺路线和需求数量计算出所有工序需要加工的时间,完成订单分解

Workcentre(1..n)

根据能力数据和加工成本计算出完成该任务所需要的资源价格和时间即上一道工序完成时间

Purchase

查询物料主文件,根据采购提前期与订货策略产生相应的采购计划

Co-ordination

如生产不能满足,根据调度策略调度关键工作中心或协作Agent

Monitor

监测工序的执行情况,及时反馈调度信息,使各Agent及时调整自己的计划以及能力;MonitorAgent还根据

工艺路线中工序的开工和完工时间和完工数量实时调整相应工艺路线中工序中时间参数

Agent体系结构分为个体Agent体系结构和Agent群体体系结构。目前个体Agent结构主要有慎思型结构、反应型结构和混合型结构。个体Agent的体系结构决定了推理过程和推理的熟练程度,我们采用如图1的结构。

将各工作中心Agent与其它功能Agent通过网络(Internet/Intranet)形成一个松散合的系统,如图2所示。

各Agent之间的交互如下:TaskAgent感知订单信息,依据销售利润率计算产品最高成本;根据BOM、库存信息计算出产品净需求和相关物料需求信息,并根据工艺路线和需求数量计算出所有工序需要加工的时间,完成任务分解。TaskAgent把加工的最后一道工序(含价格信息和需求时间)发消息给FacilitatorAgent,询问谁有能力完成该任务,根据应答信息获取该Agent的名字和地址,建立通讯联系。接受任务的Agent根据它的能力数据和加工成本计算出完成该任务所需要的资源价格和时间即上一道工序完成时间,根据其熟人集(从属关系)发送消息给下一个Agent。下一个Agent同样询问TaskAgent该工序的加工时间,直到初始工序计算出所需要的资源即原材料必须在何时以什么价格准备好,发消息给PurchaseAgent,PurchaseAgent询问TaskAgent,需要多少,并查询物料主文件,根据采购提前期判断是否满足,如果满足根据订货策略产生相应的采购计划,如不满足发消息给Co-ordinationAgent,根据协调策略选择适当Agent,被选中Agent根据其熟人集(合作关系),与合作Agent进行协商分担其加工任务(工艺路线替代、工序转包)或延长工作时间,直到最后各Agent达成协议,形成承诺并保持。按这种倒排生成的生产计划是给客户的最低承诺,当有新的订单、机器故障或紧急任务发生时,各Agent可通过协商和协调机制,动态调整生产