摘要：提出利用不同的排産排程方法與技術有機地內建來解決煙草行業的排産問題。 以某卷煙制造企業作為研究和應用背景，對煙草排産中的工藝流程和限制規則進行分析，建構制絲工廠中的房間排産雙層架構模型，運用雙向排産排程技術與産品優化組合技術，将排産中的限制規則嵌入到算法設計過程中，給出算法設計方案，并通過執行個體說明此算法能夠很好地适應企業制絲線排産的需要。
關鍵詞：煙草加工；柔性；生産排程；智能排産
中圖分類号：TS452.3 文獻辨別碼 Ａ 文章編号 0517-6611(2017)07-0081-02
排産排程是制造系統的基礎，排産排程技術對提高企業生産管理水準、節省成本、改進服務品質、提高企業競争力以及獲得更高的經濟收益有着十分重要的意義。卷煙企業作為混合流程行業（卷包工廠中的房間為離散型，制絲工廠中的房間為流程型）的典型代表，其生産特點決定了其生産過程具有非線性、随機性、不确定性等多種特性，因而其排産排程問題在數學上呈現高度耦合性。 随着卷煙企業自動化水準的提升， 很多企業都應用了智能化排産技術軟體，為實際生産提供計劃安排與指導。目前的排産技術軟體算法主要分為2類：一是利用仿真的手段，對幾種排産政策進行仿真，由生産排程人工選擇 最優的排産政策[1-2]；二是基于現代圖論的思想，對卷煙生産線的工藝流程進行抽象模組化 ，進而進行優化排程[3-4]。但随着“分組加工”特色工藝的廣泛應用以及訂單化生産的要求，柔性的加工線路使得生産排程非常複雜。上述算法不能滿足靈活多變的排産目标以及工廠中的房間實時排産排程的需要，造成實際的生産排程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确性，進而影響了卷煙生産線的生産率，同時不利于企業生産成本的控制，是以迫切需要對煙草企業柔性制絲線排産排程問題進行深入研究。
筆者提出了煙草柔性制絲線排産算法的新思路，即通過雙向排産排程技術與産品優化組合技術的有機結合，将排産中的限制規則嵌入到算法設計過程中，通過混合算法的應用實作柔性制絲線的自動化排産，進而實作生産線的均衡加工與連續化生産，有效控制了生産成本。
1 制絲生産過程概述
1.1制絲加工過程簡介 以某煙草企業為例，其中制絲工廠中的房間主要由2條葉片處理線3條葉絲幹燥線和1條加香線組成。2條葉片處理線裝置采用同質化配置，煙葉原料經松散回潮、加料潤葉後進入貯葉櫃；3條葉絲幹燥線分别配置低、 中、高3種不同強度幹燥裝置，幹燥後葉絲經混配後進入混摻櫃，煙絲加香後進入箱式貯絲庫存貯待用。整個制絲工廠中的房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個葉組子產品的并行生産，通過順序加工可實作多子產品生産需求； 葉絲幹燥線可實作雙規格并行生産模式。 加工單元柔性連接配接，貯絲采用箱貯形式，提高了制絲和卷接包生産的柔性。其工藝流程如圖1所示。
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1.2 排産規則與限制條件 煙草的加工過程與一般的機械産品加工過程不同。在煙草的生産過程中，由于其特殊工藝的需求，生産過程存在着許多規則與限制條件，這些規則與 限制有的必須遵循，有的盡量滿足，在進行生産排程時，必須予以考慮。
煙絲存貯能力限制：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。牌名加工優先級限制：當生産線從生産一種規格的産品切換到生産另一種規格的産品時， 切換成本取決于切換的順序，從高規格的産品切換到低規格的産品時切換成本最低。裝置加工能力限制：在工藝段生産裝置的仿真模型中，每個生産裝置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。 并行生産線均衡生産限制：對于并行生産線，應使其加工時間保持同步，以減少能源消耗。 緩存能力限制：各工序各時段内在制品緩存能力不能超過庫存能力限制。 緩存時間限制：在制品緩存時間不能超過庫存時間限制。工藝加工路徑限制：對某些産品指定加工裝置與路徑。先進先出（FIFO）原則。
2 算法模型設計
2.1 排産模組化 煙草制絲線生産加工過程具有複雜性、柔性程度高等特點，屬于間隙化批處理加工過程範疇。 生産過程中離散決策變量和連續決策變量同時存在，系統内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， 如生産方案的切換、随機事件的引入等，是以生産加工過程本質上是一個混雜動态系統。其排産排程算法問題因存在衆多的限制，成為非常難解的非确定性問題。
柔性制絲線排産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排程優化模型，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拟模型，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排程周期内較宏觀的生産政策進行決策，如生産牌名的集合、批次數量、牌名加工順序等。 優化模型控制的目标是在滿足生産條件、原料供應及産品規格要求與數量需求限制條件下降低生産過程的成本，上層模型并不刻畫批次産品在生産線上的加工細節，如分組子產品在并行生産線的分布、物料進出貯櫃等。其算法中嵌入部分神經網絡算法，通過門檻值激活函數執行産品優化組合生産政策， 實作同牌名的連續化集約生産。下層的仿真模拟系統根據啟發式規則和各類限制條件通過遺傳算法尋優來進行詳細的産品加工方案規劃，如各子產品在生産線的分布及先後加工順序等。下層系統的産品加工方案規劃将會回報到上層系統中，優化模型将根據新的資訊重新計算并将結果傳遞到下層系統，最終疊代結束後系統得出了加工執行方案。
2.2 算法描述 制絲線排産設計以滿足卷包工廠中的房間連續生産為首要目标，根據卷包工廠中的房間機台工單、成品煙絲庫存情況，确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，隻有順序合理，才能保證卷接包生産的連續性，保證裝置有效作業率的提高。在柔性制絲線排産算法設計過程中，"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，經動态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"的方式進行自動排産，遵循制造資源動态重構、裝置能力均衡等原則，按照生産工藝順序進行統籌優化組合。自動排産算法的流程步驟如下：
2.2.1環境資料資訊準備。 讀取并存儲有關的環境資料資訊，包括裝置、物料、時間、政策等相關場景資料， 制絲和卷包排程周期對應的工作日等排産參數設定資訊。 讀入當日制絲線初始狀态空間，包括制絲線儲葉櫃、混摻櫃、煙絲庫目前容量、工藝段-櫃對應關系、牌号-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，進而得出煙絲日需求計劃（Pi），定義 P＝（V，K，N），其中 V 為卷接機日産能，K 為萬支耗絲率，N 為開台數。從排産時刻開始，經過T時刻到庫存煙絲消耗完畢，則有：
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式中，Q０為煙絲庫存量，進而對庫存維持時間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産。
其次，對産品牌名組合進行優化。 定義産品優化組合函數C（t）=ψ[θ（t）]，判斷t 時刻各牌名的目前實際煙絲庫存量Qk，當有牌名的目前實際煙絲庫存量Qi達到門檻值θi 後，對生産牌名進行合并優化組合。
最後，确定作業需求計劃集合。設定各牌名的煙絲庫正常存量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）以及目前實際煙絲庫存量Qk，得出制絲線作業需求計劃的集合R，R＝（p，n），其中p為生産牌名，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-葉絲幹燥段-加香段的順序進行自動排産。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、均衡生産、工時限制等規則進行排産，進而得出片煙處理段排産計劃集 ∑Y１（p，n）；其次，讀取片煙處理段排産計劃集∑Y１ （p，n），調用工藝路徑限制、并行生産線效率限制、工時限制、FIFO等原則進行排産，進而得出葉絲幹燥段排産 計劃集 ∑Y２（ p， n）； 三是讀取葉絲幹燥線排産計劃集∑Y２（p，n），按照工時限制、FIFO等原則進行排産，進而得出加香段排産計劃集∑Y３（p，n）。 最後根據生産成本極小化原則進行尋優，若不滿足目标則進行疊代重排，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産計劃為例，柔性制絲線為2條并行煙片處理線、3條并行葉絲幹燥線（２條薄闆幹燥線、１條氣流幹燥線）和1條煙絲加香線，其中牌名B、C、D均為分組産品。 其排産運作過程如下：牌名A計劃生産360箱；牌名B計劃生産720箱；牌名C計劃生産540箱；牌名D計劃生産450箱。
系統首先計算出各牌名的日煙絲需求量；其次對各牌名的目前實際煙絲庫存量進行判斷，發現D牌名的目前實際煙絲庫存量達到門檻值θd，本日生産牌名為A、B、C；最後結合動态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）］。 需求計劃确定後程式自動運作分别得出各段的排産計劃集，按照生産成本極小化原則調用目标函數F進行尋優，進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＃ 薄闆幹燥線為A2Ba1Ca1，２＃薄闆幹燥線為Ba5Ca2，３＃氣流幹燥線為Bb6Cb3，煙絲加香線為A1B2A1B4C3。
實際運作結果表明，所有批次均在需求時間内完成，既滿足了卷包生産需求，同時又減少了換牌次數，生産線運作高效低耗，排産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産是一個難點。 該研究采用混合算法進行排程排産研究與實踐，解決了一些單一技術方式的缺陷，實作了排産的智能化、排産結果的高效化與生産成本的節約化，為今後深入研究制絲線排産系統提供了新的思路。
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