智能排程-多目标优化

一个好的生产计划，需要满足多个方面的目标，而这些目标和规则有常常是互相矛盾的。以下是几个互相矛盾的目标示例：

需求1：

• 任务要尽量排在高优先级的机器上
• 要均衡使用所有设备

需求2：

• 相同料号排在一起，相似机种排在一起
• 减少模具切换
• 减少颜色切换
• 工序间隔尽量减少
• 要按照交期顺序和订单优先级排程

所谓智能排程系统，就是系统可以平衡各项目标，不仅考虑考虑一个规则，而是综合考量各项规则，达到一个更为合理的方案

约束是APS算法必须遵守的规则，包括：

• 工序顺序，可用的资源，设备产能，模具治具约束，物料约束
• 系统优化的各项目标通过设定顺序、权重、成本的方式，综合考虑各项目标，计算得到一个可接受的次优解。

APS有很多算法，过于复杂的算法因结果不可控、运算时间过长等原因，目前离实际应用还相差甚远。大部分系统都采用规则算法，优点是运算速度快。

有些比较简单的APS系统，允许用户定义排序方式，但是单纯考虑排序方式并不能达到计划的优化。

PlanMateAPS将规则与成本结合起来，在不违反规则情况下选择成本更低的方案，通过自适应方式逐次逼近最优解。