流程企業(yè)智能排產(chǎn)與優(yōu)化調(diào)度技術(shù)

1、第9卷第11期2003年11月計(jì)算機(jī)單成制造系統(tǒng)YIMSComputer Integrated Manitfacturing SystemsVol. 9 No. 11Nov. 2003:1006 - 5911(2003)11 - 0980 - 04流程企業(yè)智能排產(chǎn)與優(yōu)化調(diào)度技術(shù)羅煥佐' 宋國寧I ,王曉峰"高振林4 ,郭建設(shè)心秦緒偉,2 ,韓桂華°（1中國科學(xué)曉沈陽自動(dòng)化研究所.遼寧 沈陽110016:2.中國科學(xué)院研究生曉北京190086:3沈陽化工學(xué)院.遼寧 沈陽110021:4.中國石油錦西械滋化工總廠.遼寧 葫蘆島l?5，J01）:以石化企業(yè)為皆景深入分析了

2、流程企業(yè)的生產(chǎn)特點(diǎn)及當(dāng)前計(jì)劃排產(chǎn)與優(yōu)化調(diào)度研究的現(xiàn)狀.重點(diǎn)闡 述了智能排產(chǎn)與優(yōu)化調(diào)度甕統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型提出并解決了基于綜合物流和解耦策略的優(yōu)化排產(chǎn)技術(shù)以及基干主動(dòng) 式數(shù)據(jù)挖掘的漸進(jìn)調(diào)合等關(guān)鍵技術(shù)問題采用Multi - Agent技術(shù)實(shí)現(xiàn)了原型丟統(tǒng)的開發(fā)為流程企業(yè)生產(chǎn)的優(yōu)化 提供了新的方法與技術(shù)。:流程企業(yè):計(jì)劃調(diào)度:分布式人工智能:數(shù)據(jù)挖掘:TP271 + .6:TP273+. I:A1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第9卷第11期2003年11月計(jì)算機(jī)單成制造系統(tǒng)Y

3、IMSComputer Integrated Manitfacturing SystemsVol. 9 No. 11Nov. 20031994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第9卷第11期2003年11月計(jì)算機(jī)單成制造系統(tǒng)YIMSComputer Integrated Manitfacturing SystemsVol. 9 No. 11Nov. 2003:2OO2- 12 - 06;:2OO3 03 17.:國家863/CIMS主題資助項(xiàng)目（2OOIAA41341O）

4、:國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)課題資助項(xiàng)目（79931000） :羅煥佐（1963 -）.男江西贛州人.中國料學(xué)院沈陽自動(dòng)化硏究所剖研究員碩士 主要從事企業(yè)管理模式、組織與過程重構(gòu)、動(dòng)態(tài)諛 蚩從供應(yīng)槌管理.計(jì)算機(jī)簞成制進(jìn)系統(tǒng)（CIMS八企業(yè)信息化等硏究.Email :lhzms. .0流程企業(yè)生產(chǎn)批量大、生產(chǎn)周期短多數(shù)運(yùn)行在 高溫高壓、易燃易爆、有毒有害的環(huán)境下.以安全、穩(wěn) 定、低耗、柔性、質(zhì)量和效率等作為生產(chǎn)管理與控制 的重點(diǎn)優(yōu)化目標(biāo)，因而對(duì)過程自動(dòng)化和管理信息化 水平要求較高。流程企業(yè)的生產(chǎn)過程一般具有非線 性、隨機(jī)性等多種待征在數(shù)學(xué)上呈現(xiàn)出高度耦合. 求解非常困難。同時(shí)由干生產(chǎn)物流的連續(xù)性緩沖

5、余地小對(duì)生產(chǎn)調(diào)度的實(shí)時(shí)性、協(xié)調(diào)性和可靠性等提 出了更高的要求。當(dāng)前，我國流程企業(yè)存在著許多影響市場競爭 力的問題其中最主要、最關(guān)犍的是企業(yè)仍舊采 用傳統(tǒng)的經(jīng)營管理模式。從技術(shù)角度來看許多排 產(chǎn)系統(tǒng)的應(yīng)用效果不理想缺乏對(duì)實(shí)際生產(chǎn)過程變 化的應(yīng)變能力:從集成角度來看企業(yè)信息技術(shù)應(yīng)用 還處于單項(xiàng)開發(fā)階段.缺乏系統(tǒng)集成的思想和支持 手段，生產(chǎn)調(diào)度不能及時(shí)獲取所需的信息。因此必 須5開究更先進(jìn)的生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度技術(shù)開發(fā)綜合集 成的生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度系統(tǒng)模型使得管理信息能夠 及時(shí)傳遞到生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)生產(chǎn)信息亦能夠?qū)崟r(shí)反 饋到管理系統(tǒng)消除過程系統(tǒng)集成的狹縫，縮短產(chǎn)曲 生產(chǎn)周期提高企業(yè)競爭力。1生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度是對(duì)生產(chǎn)

6、過程的規(guī)劃與控制. 計(jì)劃排產(chǎn)是基于產(chǎn)品成本和需求預(yù)測對(duì)生產(chǎn)任務(wù) 進(jìn)行較長期的安排而生產(chǎn)調(diào)度則主要考慮較短時(shí) 間內(nèi)的生產(chǎn)執(zhí)行路線、任務(wù)執(zhí)行的起止時(shí)間和為完 成生產(chǎn)任務(wù)對(duì)各種資源的調(diào)配等。從方法論的觀點(diǎn) 來看除考慮的時(shí)間尺度不同以外生產(chǎn)計(jì)劃和調(diào)度 之間沒有本質(zhì)區(qū)別因此常常將它們歸結(jié)為一類問 題進(jìn)行研究。計(jì)劃調(diào)度問題的研究方法，最初集中在整數(shù)規(guī) 劃、系統(tǒng)仿真和簡單的規(guī)則上，2-3'o這些方法在某 些方面取得了很大成功但由于自身的缺點(diǎn).效果不 很理想難以解決復(fù)雜的計(jì)劃調(diào)度問題。近年來在 生產(chǎn)調(diào)度領(lǐng)域引入的人工智能技術(shù)成為解決調(diào)度 問題的有效遼徑?，F(xiàn)代計(jì)劃調(diào)度優(yōu)化方法主要包括 智能調(diào)度專家系統(tǒng)、

7、智能搜索算法及基于Multi1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第9卷第11期2003年11月計(jì)算機(jī)單成制造系統(tǒng)YIMSComputer Integrated Manitfacturing SystemsVol. 9 No. 11Nov. 20031994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第11期羅煥佐婷:流程企業(yè)鐺能排產(chǎn)與優(yōu)化調(diào)度技術(shù)981A

8、gent技術(shù)的合作求解方法等。智能調(diào)度專家系統(tǒng)z是人工智能應(yīng)用的體現(xiàn)。 系統(tǒng)通常將領(lǐng)域知識(shí)和現(xiàn)場的各種約束表示成知識(shí) 庫然后按照現(xiàn)場實(shí)際情況從知識(shí)庫中產(chǎn)生調(diào)度方 案以對(duì)意外情況采取相應(yīng)的對(duì)策。由于專家系統(tǒng) 中存在知識(shí)獲取和推理速度這兩個(gè)瓶頸導(dǎo)致訓(xùn)練 速度慢、探索能力弱等諸多缺點(diǎn)。智能搜索算法是先確定可廳性加工順序，然 后確定每個(gè)操作的開工時(shí)間.并對(duì)這個(gè)順序進(jìn)行優(yōu) 化它雖然厲于近似算法但有可能達(dá)到最優(yōu)的調(diào)度 方案。智能搜索算法的主要特征是鄰近搜索在生 產(chǎn)調(diào)度領(lǐng)域應(yīng)用相當(dāng)廣泛，在探索解宇間時(shí).僅對(duì)選 定的成本函數(shù)值的變化飮出叭應(yīng)，因而通問性強(qiáng)?；贛ult； - Agcrt技朮的倉作求解方法.是一

9、 種正在走向成孰和完善的新的智能調(diào)度方法.它提 供了一種動(dòng)態(tài)靈活、快速響應(yīng)市場的生產(chǎn)調(diào)度機(jī)制 以分布式人工智能中的MultiAgent機(jī)制作為新 的生產(chǎn)組織與運(yùn)行模式通過Agent之間的合作來 完成生產(chǎn)任務(wù)的調(diào)度，并達(dá)到預(yù)先規(guī)定的生產(chǎn)目標(biāo) 及生產(chǎn)狀態(tài)。Multi -Agent技術(shù)待別適用于解決復(fù) 雜問題尤其是那些經(jīng)典方法無法解決的單元間有 大量交互作用的問題，其優(yōu)點(diǎn)是速度快、可靠性高、 可擴(kuò)展性強(qiáng)能處理帶有空間分布的問題，對(duì)不確定 性數(shù)據(jù)和知識(shí)有較好的容錯(cuò)性。由于具有高度的模 塊化特性.因而能澄清概念和簡化設(shè)計(jì)。因此將 Multi - Agent技術(shù)應(yīng)用于流程企業(yè)的智能排產(chǎn)與調(diào) 度有著廣闊的前

10、景。2化問題即在知識(shí)庫的基礎(chǔ)上處理動(dòng)態(tài)情況:在產(chǎn)曲 層.主要解決產(chǎn)曲優(yōu)化問題（如煉油企業(yè)中的油丹調(diào) 合）使得按照排產(chǎn)方案生產(chǎn)的產(chǎn)品通過優(yōu)化組合而 轉(zhuǎn)化成可供銷售的最終產(chǎn)丹：在會(huì)話層主要解決人 機(jī)接口問題，排產(chǎn)系統(tǒng)與計(jì)劃人員之間通過可視化 智能接口實(shí)現(xiàn)“會(huì)話"這是操作人員介入智能排產(chǎn) 系統(tǒng)的窗口 也是系統(tǒng)透明性和可理解性的保證。2.1.2優(yōu)化空間分解模型對(duì)于煉油、氯堿等一類典型的流程企業(yè)原料曲 種單一，產(chǎn)品種類繁多。該類企業(yè)一般都存在一套 龍頭裝置如煉油企業(yè)的常減壓裝置、氯堿企業(yè)的電 解裝置。該裝置將原料分解成多種中間產(chǎn)fli這些 中間產(chǎn)品通過分配管線到達(dá)相關(guān)的加工裝置最后 形成最終產(chǎn)

11、曲。因此可將整個(gè)生產(chǎn)過程分解為三 大空間:切割空間X、分配空間丫和操作空間Z（如 圖2丿，將目標(biāo)函數(shù)分別表達(dá)成X空間、丫空間和Z 空間屮變量的線性函數(shù)然后通過解耦策略將X-Z空間中的變量轉(zhuǎn)化為一種樹狀關(guān)系，從而將 復(fù)雜的全過程優(yōu)化問題分解為部分空間中的優(yōu)化問 題.大大簡化優(yōu)化問題的解決方案。1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第11期羅煥佐婷:流程企業(yè)鐺能排產(chǎn)與優(yōu)化調(diào)度技術(shù)#1994-2012 China Academic Journal Electronic Pu

12、blishing House. All rights reserved, 第11期羅煥佐婷:流程企業(yè)鐺能排產(chǎn)與優(yōu)化調(diào)度技術(shù)#2. 12. 1. 1總體結(jié)構(gòu)流程企業(yè)的生產(chǎn)工藝特點(diǎn).決定了采取基于A- gent的分布式智能系統(tǒng)的求解策略是可行的。通過 對(duì)流程企業(yè)生產(chǎn)流程的合理分解，分成若干個(gè)分布 式的智能系統(tǒng)再通過對(duì)龍頭裝置切割方案的調(diào)整 對(duì)分布式系統(tǒng)進(jìn)行協(xié)調(diào)從而建立起基于知識(shí)的智 能排產(chǎn)與優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)模型（如圖l）o該模型總體 結(jié)構(gòu)的核心在于知識(shí)和智能因此將從計(jì)劃、執(zhí)行 和產(chǎn)品等不同層次來構(gòu)建智能優(yōu)化系統(tǒng)。在計(jì)劃 層.主要解決智能排產(chǎn)問題這是系統(tǒng)的核心部分。 智能排產(chǎn)的理論依據(jù)是解耦策略在解耦的

13、基礎(chǔ)上 優(yōu)化問題得到相對(duì)簡化;在執(zhí)行層主要解決調(diào)度優(yōu)（1）切割空間的優(yōu)化問題 原料經(jīng)過龍頭裝置 加工以后從不同側(cè)線切割出各種中間產(chǎn)曲。由干 不同側(cè)線所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益不同因此對(duì)各條側(cè)線 的收率等指標(biāo)應(yīng)當(dāng)進(jìn)行優(yōu)化在保證側(cè)線質(zhì)量的前 提下獲取最大效益O（2）分配空間的優(yōu)化問題 分配空間的優(yōu)化是 整個(gè)排產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化的核心，也是體現(xiàn)優(yōu)化策略的關(guān) 鍵。各側(cè)線有多種加工路線每條路線可以生產(chǎn)多 種主產(chǎn)品和副產(chǎn)品.產(chǎn)生不同的效益。通過對(duì)加工1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第II期羅

14、煥佐婷:流程企業(yè)智能排產(chǎn)與優(yōu)化調(diào)度技術(shù)#流程的內(nèi)部進(jìn)廳分析并考慮產(chǎn)品市場價(jià)格、裝置成 本等因素計(jì)算每條加工路線的毛利系數(shù).該系數(shù)反 映了加工路線入口處的單位物料產(chǎn)生的效益。故分 配空間的目標(biāo)函數(shù)為：max© 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第II期羅煥佐婷:流程企業(yè)智能排產(chǎn)與優(yōu)化調(diào)度技術(shù)#© 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights res

15、erved, 第II期羅煥佐婷:流程企業(yè)智能排產(chǎn)與優(yōu)化調(diào)度技術(shù)#并滿足物料平衡約束:X,及生產(chǎn)能力約束:© 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第II期羅煥佐婷:流程企業(yè)智能排產(chǎn)與優(yōu)化調(diào)度技術(shù)983各條側(cè)線的毛利;H尤切割A(yù)gent按照各側(cè)線的合數(shù)據(jù)庫等五個(gè)主要的數(shù)據(jù)庫。Mj > 2-/( i.j) Y(i,j)(j = 1, m) (3) 式(1)(3)中，Y( i,j) , e( i.j)和 L( i,j)分 別為側(cè)線i到第丿條加工路線的入口處分

16、配量、毛 利系數(shù)和關(guān)聯(lián)系數(shù)，X,為側(cè)線,的流出量，為第/ 條加工路線的最大處理量。當(dāng)側(cè)線i與入口丿無聯(lián) 結(jié)關(guān)系時(shí),L( i ,j) =0,有聯(lián)結(jié)關(guān)系時(shí)= 1 o 通過L (可以充分反映工藝路線的約束關(guān)系。由T i.j) e( i ,j)均為稀疏矩陣.且約束方 程中的系數(shù)均為1，因此，可以采用MAXMIN策 略求解即橫向按毛利最大原則進(jìn)行分配，縱向按損 失最小原則解耦。整個(gè)求解過程可在矩陣表上進(jìn)廳 操作。(3) 操作空間的優(yōu)化問題在操作空間大部分 后續(xù)裝置中操作條件和輸入、輸出關(guān)系基本固定但 是有的裝置(如催化裂化)需要根據(jù)市場價(jià)格的變化 改變其操作條件，以改變不同產(chǎn)品之間的比例關(guān)系. 從而實(shí)現(xiàn)

17、較高的經(jīng)濟(jì)效益。在優(yōu)化方法上，它與切 割空間優(yōu)化有相似之處但在生產(chǎn)流程的位置上，二 者是不同的切割空間在上游操作空間在下游，由 于地位不同，它所產(chǎn)生的影響也不相同。2.22.2.1智能排產(chǎn)系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)從圖1可以看到智能排產(chǎn)是整個(gè)系統(tǒng)模型的 核心。智能排產(chǎn)系統(tǒng)由多個(gè)Agent組成依據(jù)性質(zhì) 的不同可以把這些Agent分為接口控制、裝置模 型、算法優(yōu)化和數(shù)據(jù)管理等四大類型(如圖3)o(1) 接口控制 人機(jī)接口控制Agent ,負(fù)責(zé)系統(tǒng) 的總體控制與協(xié)調(diào)完成任務(wù)規(guī)劃與分解，管理并監(jiān) 控其他Agent的廳為實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的功能按收來 自用戶的指令并將排產(chǎn)方案顯示給用戶。(2) 裝置模型生產(chǎn)工藝和生產(chǎn)裝置的

18、建模主 要采用面向?qū)ο蟮姆椒?，將裝置作為裝置類并對(duì)裝 置類進(jìn)廳派生具體的一個(gè)裝置就對(duì)應(yīng)一個(gè)實(shí)例化 的派生對(duì)象裝置的屬性數(shù)據(jù)保存在物性數(shù)據(jù)庫中0(3)算法優(yōu)化 算法優(yōu)化Agent是整個(gè)系統(tǒng)的 關(guān)鍵主要包括流程分解Agent、最優(yōu)切割A(yù)gent、最 優(yōu)分配Agent和毛利網(wǎng)絡(luò)Agent。其中：流程分 解Agent是在規(guī)則知識(shí)庫的支持下.主要解決生產(chǎn) 過程中產(chǎn)曲的強(qiáng)耦合性對(duì)整個(gè)工藝流程進(jìn)行分解:巨利網(wǎng)絡(luò)Agent生成毛利網(wǎng)絡(luò)按遞歸方式算出 毛利系數(shù)進(jìn)行最佳切割，并將結(jié)果計(jì)算、匯總；最 優(yōu)分配Agent按照各入口裝置的毛利系數(shù)、物料平 衡和能力約束進(jìn)行最佳分配。(4)數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理Agent是其他

19、Agcnl 運(yùn)行的基礎(chǔ)主要包括裝置物性數(shù)據(jù)庫、物料平衡數(shù) 據(jù)庫、工藝規(guī)則數(shù)據(jù)庫和調(diào)度規(guī)則數(shù)據(jù)庫。由干調(diào) 度是動(dòng)態(tài)的所以調(diào)度規(guī)則數(shù)據(jù)庫具有自學(xué)習(xí)能力0 2.2.2產(chǎn)品優(yōu)化系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)產(chǎn)昂優(yōu)化是指排產(chǎn)調(diào)度方案實(shí)現(xiàn)后對(duì)產(chǎn)品的進(jìn) 一步優(yōu)化處理過程其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)取決于企業(yè)的具體 類型如煉油企業(yè)的油品調(diào)合即是一類產(chǎn)品優(yōu)化過 程。本文以此為例設(shè)計(jì)開發(fā)了流程企業(yè)的產(chǎn)和優(yōu) 化系統(tǒng)其結(jié)構(gòu)模型如圖4所示。該模型系統(tǒng)在知 識(shí)挖掘的引導(dǎo)下，進(jìn)一步細(xì)化了經(jīng)驗(yàn)公式，形成市場 信息指導(dǎo)下的調(diào)合計(jì)算規(guī)則，使調(diào)合過程更趨精確.達(dá)到最佳的經(jīng)濟(jì)效果。智能調(diào)合系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)編 號(hào)選擇、辛烷值預(yù)測、經(jīng)濟(jì)效益優(yōu)化計(jì)算、調(diào)合方案 可視化輸出和參

20、數(shù)學(xué)習(xí)等主要功能與這些模塊相 對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫有:組分待性數(shù)據(jù)庫、成品特性數(shù)據(jù) 庫、模型參數(shù)數(shù)據(jù)庫、理論調(diào)合方案數(shù)據(jù)庫和實(shí)際調(diào)2.3上述系統(tǒng)模型的實(shí)現(xiàn)，需要解決工藝流程分解 及解耦技術(shù)、分布式智能系統(tǒng)的代理i殳計(jì)技術(shù)、看能 知識(shí)庫與智能調(diào)度技弋以及主君式數(shù)扌2療掘技術(shù)尊 許多關(guān)健技術(shù)問題、本文星點(diǎn)詁究并解決了下述兩 個(gè)主要問題。2. 3. 1基于綜合物流和解耦策略的優(yōu)化排產(chǎn)技術(shù)傳統(tǒng)的優(yōu)化方案是基于線性規(guī)劃的優(yōu)化方案. 要求系統(tǒng)提供的參數(shù)較多。但就目前的現(xiàn)場生產(chǎn)和 管理水平而言不可能詳盡地提供全部參數(shù)。即使 勉強(qiáng)收集到這些參數(shù)但由于市場情況和工藝情況 都在不斷變化之中這些參數(shù)需要經(jīng)常更新給實(shí)際 應(yīng)用

21、帶來諸多不便。為此，本文提出并解決了基于 綜合物流和解耦策略的優(yōu)化排產(chǎn)技術(shù)其核心思想 是把常規(guī)物流、資金流和信息流等過程流融合為一 體形成“綜合物流”。研究表明僅僅考慮物料的單一物流模式難于 準(zhǔn)確地刻酉流程企業(yè)生產(chǎn)過程優(yōu)化的本質(zhì),許多物 流優(yōu)化系統(tǒng)在具體應(yīng)用中缺乏系統(tǒng)集成的思想和支 持手段因而無法最大限度地挖掘企業(yè)的潛力。綜 合物流的優(yōu)化是企業(yè)整體優(yōu)化的核心也是流程企 業(yè)最根本的需求。通過突出其中主要的優(yōu)化目標(biāo)變 量.形成綜合集成的優(yōu)化模型將生產(chǎn)和經(jīng)營有效地 連接起來使企業(yè)能優(yōu)化地運(yùn)行。沿著綜合物流的 路線把優(yōu)化問題分解為最優(yōu)切割、最優(yōu)分配和最優(yōu) 操作等優(yōu)化空間通過計(jì)算各側(cè)線在不同加工路線 上

22、的毛利，以構(gòu)成毛利系數(shù)矩陣，然后應(yīng)用max MIN解耦策略進(jìn)行優(yōu)化。這種方案解決了成本分 攤的難題既符合工藝人員排產(chǎn)時(shí)的思維習(xí)慣也符 合數(shù)學(xué)原理容易為工藝人員所理解和學(xué)握対系統(tǒng) 參數(shù)的要求降至最低限度，大大提髙了排產(chǎn)優(yōu)化系 統(tǒng)的實(shí)用性和魯棒性。2.3.2基于主動(dòng)式教據(jù)挖掘的新近調(diào)合技術(shù)本文放棄建立精確調(diào)合模型以求完全解決的想 法而采取一種能在線學(xué)習(xí)的系列化模型策略。首 先根據(jù)目前所知的效果相對(duì)較好的模型，建立起參 數(shù)化的調(diào)合模型。然后根據(jù)參數(shù)化模型的實(shí)際應(yīng) 用情況進(jìn)行適當(dāng)修改動(dòng)態(tài)改變模型參數(shù)形成系列 模型。最后，在此基礎(chǔ)上導(dǎo)入相關(guān)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)及其 他客觀制約因素，形成最終的調(diào)合生產(chǎn)調(diào)度方案供 調(diào)

23、度人員參考。當(dāng)調(diào)度人員要修改方案時(shí)，根據(jù)已 有模型提供相應(yīng)的變化數(shù)據(jù)以及工藝指標(biāo)和經(jīng)濟(jì) 指標(biāo)的變化趨勢(shì)使系統(tǒng)成為一個(gè)科學(xué)的輔助決策 支持系統(tǒng)。這里所說的能動(dòng)態(tài)改變的模型參數(shù)系 統(tǒng)是指系統(tǒng)具有機(jī)器自主學(xué)習(xí)的能力能根據(jù)外部 條件的變化來自主調(diào)整內(nèi)部參數(shù)達(dá)到適應(yīng)環(huán)境變 化的目的其中.參數(shù)的調(diào)整主要依靠相應(yīng)的主動(dòng)式 數(shù)據(jù)挖掘算法。隨著系統(tǒng)數(shù)據(jù)的不斷累積,模型會(huì) 更加精確可靠。3縱觀國內(nèi)外的傳統(tǒng)排產(chǎn)系統(tǒng)雖然有各自的優(yōu) 勢(shì)但應(yīng)用效果都不是很理想，缺乏對(duì)實(shí)際生產(chǎn)過程 變化的動(dòng)態(tài)應(yīng)變能力。本文以實(shí)現(xiàn)流程企業(yè)生產(chǎn)系 統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行、優(yōu)化控制和優(yōu)化管理為目標(biāo)以石油 煉化企業(yè)為背景，面向整個(gè)流程行業(yè)以系統(tǒng)的觀點(diǎn) 深入

24、分析和全面研究流程企業(yè)生產(chǎn)過程的組織及其 他相關(guān)因素形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的流程企業(yè)智 能排產(chǎn)與優(yōu)化調(diào)度的創(chuàng)新技術(shù)。目前關(guān)犍技術(shù)的 研究及原型系統(tǒng)的開發(fā)已完成并將在排產(chǎn)與調(diào)度 的實(shí)踐中得到進(jìn)一步改進(jìn)和完善。本文的研究將在 改變傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)管理模式、充分挖掘生產(chǎn)裝置的潛 力方面發(fā)揮重要作用。| 1 | XIONG Gang Research on integrated optimization proNems in process industry CIMS| J . Computer Engineering & Applica- lion. 2000.(11):12 14 (in Chin

25、ese)熊 測流穆工業(yè) CIMS中綜合優(yōu)化問題的研究J 1計(jì)算機(jī)工程與慮用.2000. (11) :12- 14.)12 | LIU Dud , YANG Jiaben. Improving the approaches of nuking refinery production planningJ Petroleum Processing and Pclnr chemicals t 1996 .27(6) :47 50(in Chinese) 劉 多楊家本. 改進(jìn)煉油廠生產(chǎn)計(jì)劃編制方法的硏究J】石油煉制與化工. 1996 .27(6) :47 50. J(994)© 1994-20

26、12 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 994計(jì)算機(jī)隼成制造系統(tǒng) CIMS第9卷Risk Control Strategy Analysis of Implementing ERPZHAO Lian jig AN Lin. PENG wu(Coll, of Mechatronic Eng. , Northwestern Pblytechnic Univ. , Xi'an 710072 , China)Abstract :While implementing ERP, ente

27、rprises take ERP's implementation as the developer's work .and over look the great influence of the cooperation between the enterprise and developer, which restricts implementing ERP successfully. The risk of self developing modes and some relevant risk control st rat egies from the cooperat

28、ion position of enterprise and developer are proposed. And it would be helpful for enterprises to implement ERP system faster with lower risk.Key Mords :ERP; implementing risk ; control strategy : self - developingReceived 15 May 2003 : accepted 06 Aug. 2003.© 1994-2012 China Academic Journal E

29、lectronic Publishing House. All rights reserved, #計(jì)算機(jī)隼成制造系統(tǒng) CIMS第9卷© 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, #計(jì)算機(jī)隼成制造系統(tǒng) CIMS第9卷(983)3 LI Hao SHEN Zuzhi. Research on optimization model of production scheduling in a refining and chemical companyJ OR Tran

30、s- actions. 2000.4(2) :54 60(in Chinese). |李 浩沈祖志.煉 油生產(chǎn)調(diào)度模型研究U1.運(yùn)籌半學(xué)報(bào).2000.4(2) :54- 60. |41 YAO Jianchu. LIU Belong. The production scheduling expert sys- tem in oontnous processing industr)rJ | Computer and Communr cations, 1996. 14(1) :20- 24(in Chinese). |姚建初劉伯龍.連 續(xù)過程工業(yè)生產(chǎn)調(diào)度專家系統(tǒng)【J I.交通與計(jì)算機(jī).1996.1

31、4 (1) :20- 24. 151 QIAN Xiiiolong .TANGLixin XIU Wenxin. Dynamic scheduling: a survey of research methods)J | Control and Decision. 2001 .(3):140 - 145(in Chinese).【錢曉龍?zhí)屏⑿聦澪年?動(dòng)態(tài)謂 度的硏究方法綜述卩控制與2001,(3):141 - 145.(6 ZHOU Zhangyu . CHENG Siwei Sustainable production planning of continuous process indust

32、ries | J Petrochemical Technology.2000. (29) :858 863(in Chinese). |周車玉成思危.可持續(xù)發(fā) 展的流程工業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃【J 1.石油化工.2000.(29) :858863.|71 CREMA Y.POCHET Y. A discussion of production planning approaches in the process industr)r Z Science Policy Programming、2001. 8 ARTIBA A RIANE F. An application of a planning and

33、scheduling multi model approach in the chemical industry| J Cbmpuf ers in Industry, 1998 .36:209 - 229.© 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 995計(jì)算機(jī)隼成制造系統(tǒng) CIMS第9卷Teciuiology of Intelligent Planning and Optimal Sclieduliiig for Process EhterprisesL UO Huan - zuo 9 SONG Guo ning19 WANG Xi(u)'GA O Zhen .GUO Ji an she1 QIN Xu - weilJ, HAN Gui hua(1 Shenyang Inst of Automation , Chinese Academy of Sciences , Shenyang 110016, China;2. Graduate Sch of the Chinese Academy of Sciences , Beijing 100086 , China;3 Shenyang Insl of Chemical Tech,S