이종 공장이 있는 분산 흐름 생산의 에너지 효율적 일정 계획: 중국 자동차 산업의 실제 사례

캠샤프트 가공의 분산 흐름 생산 일정 계획은 자동차 산업에서 중요한 최적화 문제입니다. 이전의 분산 흐름 생산 일정 계획에 대한 연구는 주로 동질적인 공장(공장마다 동일한 생산 유형)과 경제적 기준(예: 생산 시간 및 지연)에 중점을 두었습니다. 그러나 이종 공장(공장마다 다양한 생산 유형)과 환경 기준(예: 에너지 소비 및 탄소 배출)은 실제 생산 및 생활의 요구로 인해 피할 수 없습니다. 본 논문에서는 이종 공장이 있는 분산 흐름 생산의 에너지 효율적인 일정 계획을 처음으로 다루며, 여기에 순열 및 하이브리드 흐름 생산이 포함됩니다. 먼저, 생산 시간 및 총 에너지 소비 최소화를 목표로 하는 이 문제의 새로운 수학적 모델이 수립됩니다. 그런 다음, 반복적 탐욕 알고리즘(IG)과 효율적인 지역 탐색을 통합한 하이브리드 다목적 최적화 알고리즘이 설계되어 이 문제에 대한 일련의 절충 솔루션을 제공합니다. 또한, 제안된 알고리즘의 파라미터 설정은 실험 설계의 타구치 접근법을 사용하여 보정됩니다. 마지막으로, 제안된 알고리즘의 효과를 확인하기 위해, 중국의 자동차 공장에서 MOEA/D, NSGA-II, MMOIG, SPEA2, AdaW, MO-LR 등 잘 알려진 다른 다목적 최적화 알고리즘과 비교됩니다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 이 실제 사례에서 이러한 여섯 가지 최첨단 다목적 최적화 알고리즘보다 우수한 성능을 보임을 보여줍니다.