CIMS下生产批量计划理论及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:唐立新

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:15.0

装帧:

isbn号码:9787030067531

丛书系列:

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• 冷轧批量计划
• CIMS
• 生产计划
• 批量计划
• 理论研究
• 应用
• 制造系统
• 工业工程
• 优化
• 排程
• 供应链管理

《现代制造系统中的智能排产优化》 本书深入探讨了在复杂多变的现代制造环境中，如何通过先进的排产优化理论与技术，实现生产效率的最大化与成本的最小化。不同于传统的生产计划方法，《现代制造系统中的智能排产优化》将目光聚焦于那些依赖于精密调度、实时响应和数据驱动决策的先进生产模式，例如精益生产、敏捷制造以及高度自动化的智能工厂。 本书的研究对象涵盖了从离散制造业（如汽车、电子、航空航天）到流程制造业（如化工、制药）等多种典型应用场景。我们认识到，在一个高度集成、柔性化生产的环境中，一个僵化、静态的生产计划往往难以应对突发的设备故障、订单变更、原材料短缺等不确定性因素。因此，本书的核心在于构建一套能够动态适应、自主学习和智能决策的排产系统。 核心理论与模型 本书首先将带领读者回顾并深入理解排产问题的经典理论基础，包括但不限于： 作业车间调度 (Job Shop Scheduling, JSS)：分析其 NP-hard 性质，并介绍各种优化算法，如分支定界法 (Branch and Bound)、动态规划 (Dynamic Programming) 等，理解其在解决小规模、确定性问题时的作用。 流水车间调度 (Flow Shop Scheduling, FSS)：探讨在不同加工顺序约束下的优化策略，如 Johnson's Rule 的推广与应用。 开放车间调度 (Open Shop Scheduling, OSS)：研究不固定加工顺序的复杂调度问题。 在此基础上，本书将重点阐述现代排产理论的演进，特别是如何将人工智能（AI）和机器学习（ML）技术融入排产过程： 智能搜索算法：深入介绍启发式算法，如遗传算法 (Genetic Algorithms, GA)、粒子群优化 (Particle Swarm Optimization, PSO)、蚁群优化 (Ant Colony Optimization, ACO) 等，以及它们在解决大规模、复杂排产问题中的优势。我们将详细解析这些算法的原理、编码方式、适应度函数设计以及参数调优策略，并结合具体案例展示它们如何找到接近最优解。 强化学习 (Reinforcement Learning, RL)：将强化学习视为一种强大的决策框架，用于训练代理 (agent) 在排产环境中学习最优策略。读者将了解如何构建状态空间、动作空间和奖励函数，以及深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL) 如何通过神经网络处理高维状态信息，实现端到端的调度策略学习。我们将探讨 Q-learning, SARSA, PPO 等经典 RL 算法在排产领域的应用潜力。 机器学习预测模型：分析如何利用机器学习技术预测关键生产参数，例如设备故障率 (Mean Time Between Failures, MTBF) 和平均修复时间 (Mean Time To Repair, MTTR)，以及订单完成时间 (Order Completion Time)。通过对历史生产数据的分析，训练回归模型 (如线性回归、支持向量回归) 或分类模型，为排产计划的鲁棒性提供数据支持。 混合整数规划 (Mixed-Integer Programming, MIP) 与约束规划 (Constraint Programming, CP)：尽管 AI 方法在处理大规模和动态问题上表现出色，但对于特定场景，MIP 和 CP 仍然是强大的工具。本书将介绍如何将排产问题建模为 MIP 或 CP 问题，并利用成熟的求解器（如 Gurobi, CPLEX, OR-Tools）获得精确解，特别是在问题规模可控或需要严格满足某些硬约束的情况下。 仿真与排产集成：强调仿真技术在评估排产策略有效性中的作用。本书将介绍如何构建离散事件仿真模型，模拟生产流程，并与排产算法相结合，实现“仿真-优化-评估”的闭环。 关键应用技术与方法 本书不仅关注理论，更侧重于将理论转化为可行的技术和方法： 实时数据采集与处理：探讨物联网 (IoT) 技术在采集设备状态、在制品信息、环境参数等方面的应用。介绍数据预处理、清洗、转换等步骤，为智能排产提供高质量数据基础。 数字孪生 (Digital Twin) 与排产：分析数字孪生如何作为生产系统的虚拟映射，为排产优化提供一个动态、逼真的测试和模拟环境。讨论如何利用数字孪生实时更新生产状态，并驱动排产算法进行决策。 面向生产柔性的排产策略：研究如何设计能够快速响应产品变更、订单优先级变化以及生产线重构的排产计划。探讨并行生产、并行加工、流水线切换等策略的优化。 多目标优化：深入分析在实际生产中，排产往往需要同时考虑多个相互冲突的目标，如最小化总生产时间、最小化在制品库存、最大化设备利用率、最小化能耗等。本书将介绍多目标优化算法（如 NSGA-II）及其在排产领域的应用。 协同排产与供应链集成：探讨如何将生产排产与上游供应商的供货计划以及下游客户的需求预测进行协同，构建更优化的整体运营策略。 实施与案例分析 本书将通过一系列详细的案例分析，展示上述理论和技术在不同制造场景下的实际应用。例如： 案例一：高度定制化汽车零部件生产的智能调度 面临挑战：多品种、小批量、频繁的客户定制需求，对生产柔性和响应速度要求极高。 解决方案：采用基于强化学习的动态调度系统，结合实时订单优先级和设备状态，动态调整生产顺序，确保准时交付。 案例二：半导体制造中的复杂工艺流程优化 面临挑战：长周期、高价值的在制品，严格的工艺顺序约束，以及设备可用性的不确定性。 解决方案：利用混合整数规划模型结合启发式搜索算法，优化批次调度，并引入机器学习模型预测设备维护窗口，最大化生产效率。 案例三：智能家居产品流水线生产的实时调度与均衡 面临挑战：不同型号产品在流水线上的切换，以及平衡各工序负荷以避免瓶颈。 解决方案：构建数字孪生模型，通过仿真验证多种排产策略，并采用多目标优化算法实现生产线均衡与最大化吞吐量。 本书特色 理论与实践深度结合：既有对前沿算法的深入剖析，也提供可落地的技术实现路径。 跨学科视角：融合了运筹学、人工智能、计算机科学、制造工程等多个领域的知识。 丰富的案例研究：通过真实或模拟的工业场景，帮助读者理解理论的应用价值。 面向未来：展望工业4.0和智能制造背景下的排产发展趋势，如自主化排产、人机协同调度等。 适用读者 本书适合于制造企业中的生产管理人员、计划调度工程师、工艺工程师、系统集成商，以及相关专业的在校研究生和研究人员。无论您是希望提升现有生产计划的效率，还是希望构建下一代智能排产系统，本书都将为您提供宝贵的理论指导和实践参考。

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这本书在理论与实践的结合度上，可以说是做到了一个教科书级别的典范。我注意到作者在阐述完某个高级算法后，紧接着就会给出一个详细的、可操作的实施步骤指南。这些指南并非空泛的建议，而是基于真实生产环境的考量，充分考虑了系统约束、数据实时性以及人员操作的复杂性。特别是关于数据接口和系统集成的部分，作者的描述细致到几乎可以作为一份项目实施文档来参考，这对于我们这些需要在实际生产线上落地新方案的技术人员来说，简直是如获至宝。它成功地架起了一座从“纸上谈兵”到“实战落地”的坚固桥梁，极大地提升了理论成果转化为生产力的效率。

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初读这本书的章节结构，我立刻意识到作者在内容编排上的匠心独运。它并没有采取那种流水账式的知识堆砌，而是采取了一种由宏观到微观的递进逻辑。开篇部分，作者首先构建了一个清晰的理论框架，就像是给整座知识大厦打下了坚实的地基。紧接着，在对基础理论进行深入剖析时，作者没有陷入无休止的数学推导，而是巧妙地穿插了大量的实际案例分析，这使得原本可能枯燥的抽象概念立刻变得生动立体起来。尤其是中间关于动态调整策略的那几章，简直是拨云见日，它不仅仅解释了“是什么”，更重要的是揭示了“为什么会这样”以及“我们应该怎么做”。这种层层深入、环环相扣的叙述方式，极大地降低了学习的认知负荷，让读者能够稳扎稳打地掌握核心要义。

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这本书的装帧设计着实吸引人，封面那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的字体排版，立刻就给人一种专业而严谨的感觉。我当初就是被这种沉稳的气质吸引的，毕竟涉及到生产计划这类硬核内容，自然需要有能撑得住场面的外在包装。拿到手里，纸张的质感也相当不错，厚实而又不失细腻，阅读体验非常舒适，长时间翻阅眼睛也不会感到疲劳。内页的印刷清晰度极高，图表和公式的呈现精确无误，这一点对于理工科背景的读者来说简直是福音。每次翻阅，都能感受到出版方在细节处理上的用心，这绝不是那种粗制滥造的教材可以比拟的。它不仅仅是一本工具书，更像是一件工艺品，让人愿意把它摆在书架上，时不时拿出来把玩一番，光是看着就觉得知识的厚重感扑面而来。

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这本书的语言风格非常鲜明，它融合了学术的严谨性与工程师的务实精神。作者的文字表达精准有力，几乎没有冗余的辞藻，每一个句子都像是在传递一个清晰的指令或者一个确凿的结论。我特别欣赏作者在关键概念定义时的那种“一锤定音”式的表达，让人过目不忘。阅读过程中，我感觉自己不是在被动接受知识，而是在和一位经验丰富的行业前辈进行深度对话。他既能用最精炼的语言概括复杂的现象，也能在需要时抛出深刻的哲学思考，比如关于“最优解”与“满意解”之间的权衡艺术。这种行文上的张弛有度，让我在理解那些高深莫测的优化算法时，也始终保持着一种阅读的乐趣和期待感，很少有技术书籍能做到这一点。

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从整体阅读体验来说，这本书给我的感觉是“厚重而不晦涩”。它要求读者有一定的专业基础，但绝不是高高在上的理论说教。我发现自己不仅学习到了新的方法论，更重要的是，它重塑了我对整个生产控制逻辑的认知体系。许多过去我只能靠经验模糊处理的问题，现在都有了清晰的理论模型来支撑和指导。每读完一章，我都会有一种豁然开朗的感觉，仿佛视野被极大地拓宽了。这本书的价值不在于它包含了多少已知信息，而在于它引导我们如何用一种更系统、更科学的方式去思考和解决那些尚未被完美解决的行业难题，它是一本真正能“启发思维”的佳作。

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