Production Planning by Mixed Integer Programming pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Pochet, Yves; Wolsey, Laurence A.;

出品人:

页数:524

译者:

出版时间:2010-11

价格:$ 73.39

装帧:

isbn号码:9781441921321

丛书系列:

图书标签:

• Theory
• Optimization
• Math
• Academic
• Production Planning
• Mixed Integer Programming
• Optimization
• Supply Chain Management
• Operations Research
• Mathematical Programming
• Industrial Engineering
• Logistics
• Scheduling
• Inventory Control

生产规划的艺术与科学：精益求精的决策之道 在瞬息万变的商业环境中，企业能否有效管理其生产流程，直接关系到其生存与发展。从原材料的采购、生产线的排布、工人的调度，到最终产品的交付，每一个环节的优化都蕴藏着巨大的价值。然而，生产规划并非易事，它需要对复杂的约束条件、多变的市场需求以及有限的资源进行周全考量，并做出最优化的决策。本书将带领读者深入探索生产规划的迷人世界，揭示如何利用先进的数学建模技术，将生产运营推向精益求精的新高度。 本书并非简单地罗列生产流程中的零散知识点，而是着眼于提供一套系统性的、科学的决策框架。我们深知，在实际的生产环境中，充斥着各种各样的限制：设备的能力、工人的技能、原材料的可用性、交货期的压力，以及成本的考量。同时，市场需求也往往呈现出不确定性和波动性，使得生产计划的制定更具挑战性。传统的经验主义或直觉式的决策方式，在面对日益增长的复杂性和竞争时，已显得捉襟见肘。本书正是为了解决这一痛点而生，它将引导您掌握一种更为强大、更为精准的工具，帮助您在纷繁复杂的生产决策中，找到那条通往最优解的道路。 核心内容聚焦于如何将生产规划问题转化为一系列数学模型，并利用强大的求解器来获得最优的解决方案。我们将从最基础的线性规划概念入手，逐步深入到更为复杂的混合整数规划（MIP）领域。MIP因其强大的建模能力，能够准确地捕捉生产规划中常见的离散型决策（例如，是否开启某条生产线、是否雇佣某个工人、是否进行某项订单），以及连续型决策（例如，生产多少件产品、库存多少原材料）。本书将详细阐述如何构建不同类型的生产规划模型，涵盖了从宏观的产能规划，到微观的作业调度，再到诸如库存管理、物料需求规划（MRP）等关键领域。 第一部分：生产规划的基石——模型构建与理解 在深入MIP的奥秘之前，我们首先需要建立坚实的理论基础。本部分将为您详细解析生产规划的基本要素，以及它们如何转化为数学语言。 生产流程的分解与理解： 我们将系统地梳理不同行业（如离散制造、流程制造）的典型生产流程，识别其中的关键决策点和约束条件。理解生产流程的内在逻辑是构建准确模型的首要步骤。 线性规划（LP）基础： 尽管MIP是本书的重点，但理解LP是掌握MIP的关键。我们将介绍LP的基本概念，包括目标函数、决策变量和约束条件，并通过简单的生产案例，展示如何用LP解决一些基本的资源分配问题。 整数规划（IP）的引入： 随着生产决策中出现越来越多的“是”或“否”的二元选择，IP的概念应运而生。本书将解释IP如何处理这些整数变量，以及它在哪些生产场景下比LP更具优势。 混合整数规划（MIP）的威力： 这是本书的核心所在。我们将深入探讨MIP的建模技术，包括如何定义二元变量（Binary Variables）、整数变量（Integer Variables）以及它们与连续变量（Continuous Variables）的组合。通过一系列精心设计的实例，您将学会如何将现实世界中的生产问题，如： 生产线选择与配置： 如何在有限的设备资源下，最优地选择和配置生产线以满足不同产品的生产需求。 批量大小决策： 决定每次生产的批量，平衡生产效率与库存成本。 固定成本与可变成本的整合： 如何在模型中准确地纳入固定成本（如设备启动成本）和可变成本（如原材料成本）。 多产品、多工序的复杂生产： 解决具有多条生产线、多道工序，以及多种产品并行生产的复杂场景。 约束条件的建模： 生产规划的精髓在于对约束条件的精准描述。我们将详细讲解如何建模各种常见的约束，例如： 产能约束： 设备在单位时间内能生产的最大数量。 物料可用性约束： 原材料的库存与供应限制。 劳动力约束： 工人的数量、技能以及工作时间限制。 订单交付期约束： 确保产品在指定时间内交付。 库存策略约束： 定义安全库存、最大库存等策略。 机器兼容性约束： 某些产品只能在特定设备上生产。 产品依赖性约束： 某些产品的生产可能依赖于其他产品的生产完成。 第二部分：生产规划的实践——模型应用与求解 理解了模型构建的原理，接下来我们将重点关注如何将这些模型应用于实际生产场景，并借助强大的求解工具获得可行的、最优的生产计划。 求解器的选择与使用： 本部分将介绍市面上主流的MIP求解器，如Gurobi、CPLEX、SCIP等。我们将指导读者如何安装、配置这些求解器，并展示如何通过编程接口（API）或模型文件（如LP文件、MPS文件）将模型提交给求解器进行求解。 案例研究： 通过一系列贴近实际的案例，我们将演示如何应用MIP解决具体的生产规划问题。这些案例将覆盖： 短期生产计划的制定： 如何根据短期内的订单需求，优化生产任务分配和工序调度。 中长期产能规划： 如何评估未来的市场需求，预测产能缺口，并制定设备投资或产能扩张的决策。 库存策略优化： 如何在满足客户需求的前提下，最小化库存持有成本。 物料需求规划（MRP）的数学建模： 如何将传统的MRP逻辑转化为MIP模型，实现更精细化的物料管理。 供应链协同规划： 如何将生产规划与供应商的供应能力、客户的需求进行整合，实现更高效的供应链协同。 动态生产调度： 如何处理生产过程中突发事件（如设备故障、订单变更），并快速调整生产计划。 模型的灵敏度分析与参数调整： 现实世界的数据总是有不确定性的。我们将探讨如何对模型进行灵敏度分析，了解关键参数（如原材料价格、生产效率、市场需求）的变化对最优解的影响，从而更好地评估计划的鲁棒性。 结果解读与业务洞察： 求解器输出的往往是数值结果，如何将这些数值转化为有价值的业务洞察，并据此做出明智的决策，是本书实践部分的重要环节。我们将引导读者理解输出报告，识别关键的优化方向，以及潜在的改进机会。 第三部分：生产规划的进阶——挑战与未来 在掌握了MIP的基本应用后，我们将进一步探讨在实际生产规划中可能遇到的更高级的挑战，以及未来的发展趋势。 随机性与不确定性的处理： 现实生产中，需求、交货时间、设备可靠性等都存在不确定性。本书将介绍一些处理不确定性的方法，例如，如何构建考虑不确定性的模型，或者如何通过场景分析来评估不同不确定性下的鲁棒性。 多目标优化： 生产规划往往需要同时兼顾多个目标，例如，最小化成本、最大化利润、最小化交货期、最大化设备利用率等。我们将介绍多目标优化的概念，以及如何在MIP框架下处理这些多目标问题。 大规模模型的处理： 随着企业规模的扩大，生产规划模型可能会变得非常庞大，求解时间也可能显著增加。我们将探讨一些提高求解效率的技术，例如，问题的分解、问题的简化，以及高性能计算的应用。 与其他优化技术的结合： 除了MIP，其他优化技术（如模拟、启发式算法、机器学习）在生产规划中也有其独特的应用价值。我们将简要探讨如何将MIP与其他技术相结合，以解决更复杂的问题。 智能化生产规划的未来： 随着人工智能和大数据技术的飞速发展，生产规划正朝着更智能化、自动化、实时化的方向发展。本书将对未来的发展趋势进行展望，例如，如何利用机器学习来预测需求，如何通过强化学习来自动优化调度，以及如何构建数字孪生来模拟和优化生产过程。 本书旨在为读者提供一套坚实的理论基础和实践工具，帮助您掌握用数学语言描述和解决生产规划问题的能力。无论您是制造业的企业管理者、生产计划的专业人士、运营分析师，还是对生产优化感兴趣的研究者，本书都将是您不可或缺的参考。通过学习本书，您将能够： 构建精确的生产规划模型， 准确反映复杂的生产现实。 运用先进的求解工具， 获得最优的生产计划。 提升生产效率， 降低生产成本。 优化库存管理， 减少缺货或积压的风险。 提高客户满意度， 按时交付高质量的产品。 做出更明智的决策， 应对市场变化和竞争挑战。 生产规划是一门艺术，也是一门科学。本书将为您揭示其中的奥秘，帮助您成为一名卓越的生产规划大师，引领您的企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。让我们一同踏上这段探索精益求精的决策之旅吧！

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这部关于生产计划的著作，坦率地说，给我带来的思考远超我最初的预期。我原以为这会是一本扎实但略显枯燥的技术手册，专注于介绍如何将复杂的生产调度问题转化为精确的数学模型。然而，作者的叙述方式却极为巧妙地平衡了理论的深度与实际操作的可能性。书中对混合整数规划（MIP）作为核心工具的阐释，清晰地揭示了为何在处理离散决策（比如“是否生产某产品”或“何时进行设备转换”）时，这种方法论的优越性。特别是关于如何有效处理产能约束和物料流转的章节，作者没有停留在抽象的公式堆砌，而是通过一系列富有洞察力的案例，展示了模型构建过程中常见的陷阱，以及如何通过巧妙的变量定义和约束条件的设置来规避这些问题。例如，对于一个具有多阶段生产过程的系统，仅仅定义最终产出的决策变量是远远不够的，书中详细剖析了如何细化到每个工序的在制品库存和时间窗口的相互依赖性。这种对细节的执着，使得这本书不仅适合精通运筹学的高手，也为那些渴望将理论知识落地到复杂车间管理中的工程师提供了一张详尽的路线图。它不仅仅是关于“如何建模”，更是关于“如何系统性地思考生产瓶颈”。

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这本书的叙事节奏和内容组织，给我一种在跟随一位经验丰富的工厂规划师进行深度访谈的感觉。不同于教科书那样平铺直叙的逻辑推进，作者在讲解每一个模型组件时，都会穿插一些关于“为什么我们这么做”的哲学思考。比如，在引入时间窗（Time Window）变量时，作者不仅解释了它的数学意义，更强调了在实际操作中，时间窗的松紧程度如何直接反映了供应链的风险容忍度。更令我印象深刻的是它对“不确定性”的处理。虽然MIP本身是确定性的，但书中清晰地展示了如何通过情景分析（Scenario-based Planning）或使用鲁棒优化思想的简化形式，将模型应用到需求波动或机器故障的场景中。这种从“理想世界”的精确解法，逐步过渡到“真实世界”的弹性规划的思维导炼，是这本书最宝贵的财富。它教会了我，模型不是魔法，而是对现实复杂性的一个精炼提炼，而提炼得越好，决策的质量就越高。

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对于一个初次接触生产优化领域的读者来说，这本书的入门门槛似乎有点高，但请不要被一开始的公式吓退。一旦跨过那道数学的门槛，你就会发现作者设计了一条极为精妙的学习曲线。他似乎深谙读者的心理，总是在关键的理论点之后，立刻辅以一个贴合实际的、可操作的例子。这些例子绝非虚构的玩具场景，而是能让人联想到自己工厂里那些难以解决的排程难题。尤其是在讨论成本结构和目标函数设计的部分，作者展示了如何平衡硬约束（如资源限制）和软约束（如延迟惩罚、高昂的换模成本）。这不仅仅是数学问题，更是经济学问题。我特别喜欢书中对“帕累托最优”在调度决策中的实际应用讨论，这帮助我跳出了“追求单一指标最大化”的思维定势，转而寻求多目标之间的最优权衡点。这本书的价值在于，它提供了一种全新的视角，让你重新审视那些看似“拍脑袋”做出的生产安排，背后其实蕴含着可以被量化和优化的深层逻辑。

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拿到这本书时，我最大的疑问是：在当前工业4.0和实时数据驱动的大背景下，一个基于MIP的离线优化模型是否还具有足够的竞争力？这本书用极具说服力的篇幅打消了我的疑虑。作者并未将MIP描绘成一个孤立的求解器，而是将其置于一个更宏大的决策支持体系中。关键在于，它提供的“最优基准解”的价值。很多时候，实时调度系统由于数据延迟或黑箱算法的限制，只能给出“可行解”，但我们永远不知道这个解距离理论最优有多远。这本书深入探讨了如何利用MIP模型来定期（例如每天凌晨）生成一个高质量的“宏观计划”，这个计划为后续的实时调整提供了坚实的理论基础和性能衡量标准。书中关于模型求解效率的讨论也相当务实，它没有回避MIP求解器在处理大规模问题时的计算瓶颈，而是提供了诸如分解法、启发式策略以及模型降阶等多种实用技巧，这些都是在真实工业环境中不可或缺的知识。它成功地将一个高度理论化的数学工具，包装成了一个面向工业决策者的强大诊断和规划利器。

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这本书的装帧和排版虽然朴实无华，但其内容密度却是惊人的。我感觉自己像是在啃一块高营养的牛排，需要细嚼慢咽，才能完全消化其中的精华。其中关于“多层级生产规划”（Hierarchical Planning）的章节，彻底改变了我对企业资源规划（ERP）与具体生产执行系统（MES）之间信息鸿沟的理解。作者用MIP的语言，清晰地描绘了如何将战略层的年度需求预测，逐步分解细化到每日的设备负荷平衡，每一步的分解都伴随着信息丢失的风险和模型复杂度的指数级增长。书中详细论述了如何设计接口模型，确保上层计划的约束能有效传递到下层模型中，从而保证了宏观战略与微观执行的一致性。这使得该书超越了一般的运筹学专著范畴，触及到了企业运营管理和信息系统集成的交叉前沿。对于希望构建一个统一、连贯的、从战略到执行的生产决策框架的管理者而言，这本书提供的数学蓝图无疑是极具启发性和实践指导意义的。

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