| 2传统生产调度体统下的生产问题
实际的生产系统是一个动态生产环境，存在着大量不确定性因素，往往会导致计划、调度与控制脱节，不能有效协调和均衡的生产，造成企业成本增加和效益下降。传统生产调度系统作用下的车间实际生产加工现场，虽然每个待加工的工件都被分配到指定的加工设备，并按照开始时已经规划好的调度方案进行加工。但由于实际生产情况复杂多变，生产现场工件到达时间随机性和制造过程中随机发生的扰动使得实际生产出现了与原调度方案的偏离，加工现场作业流程混乱，导致生产系统不能再按照原有的生产计划正常运行。为了保证生产顺利进行，这就要调整某些零件的加工顺序，而改变任何一道工序的顺序都可能会影响后面所有工序的加工顺序，导致作业计划要重排。在这些问题还没得到解决的同时，还要求实现产品生产周期短、制造成本低和相应市场变化能力迅速等目标，这些都要求中小型制造企业的调度系统具有良好的动态性和实现能力。因此，现有的落后生产计划管理模式不仅难以满足生产要求，也严重影响着公司的成本管理，造成公司效益提高缓慢，竞争力不强。具体体现如下：
2.1 当前制造业企业生产调度体系弊端在生产中的体现。（1）主观与经验性。在组织生产时，经常出现工艺流程、工时定额不完善等情况。生产计划与调度严重依赖管理者的经验、技巧，基础数据精确度低，缺乏科学的理论基础和现代管理理论的支撑，没有一个全面细致到位的科学调度安排。计划的及时性、均衡性、应变性差，造成在实际生产过程中，调度频繁，生产效率低下等不良现象。（2）拖期严重。工序流程周转不畅、产品生产周期不能满足客户订单要求的交货期系统集成，零部件的制造周期不能满足装配要求的交付期，并且各零件的加工状态无法追踪，生产过程的进度不能动态反映，严重影响了公司的信誉和市场竞争力。（3）生产调度系统未能与库存管理系统进行有效集成、无法查看即时的生产现场信息或库存情况。生产发生变化时计划调整困难，响应速度慢，不能满足快速响应的要求。仓库摆放大量零部件和半成品，可装配现场仍频繁缺件，库存的零部件不是产品装配所需的零部件。（4）生产计划未能充分进行资源的平衡。一方面，部分设备能力不能满足生产需求，成为加工的瓶颈，而部分设备却有能力富余；另一方面，计划调度人员仅仅根据所主管的型号安排计划，没有考虑到生产能力的平衡，使整个生产过程时紧时松，人员和机器不能达到很好的利用。
2.2 现行调度在企业实际生产中的缺陷表现在：(1)延迟性。生产车间的实时动态变化，统计数据不能够及时地反馈到调度部门，在时间上存在很大的滞后性论文发表。调度人员对数据手工分析，进而产生调度指令，时间上又有了一段延迟，信息处理和反馈速度慢。由于信息滞后，生产调度人员难以及时、全面地掌握生产信息，增加了对生产异常情况的处理难度，严重制约了生产正常进行。对车间缺乏有效的生产监控机制（包括生产计划监控、零件进度监控与产品或订单进度监控等），很难对生产进度实现有效管控，超差品常常得不到及时补救与处理。目前，调度管理基本上是采用反馈控制，该法是根据实际执行结果的反馈信息来调节和控制生产系统行为，具有时滞性，缺乏灵活性和适应性。(2)不准确性。在调度管理工作中，从数据的汇总、传递、分析到指令的下达等工作，基本采用手工处理，且难以达到优化的目的。由于人工采集的信息数据具有不可靠性和不完整性，一方面容易造成决策者错误决策，另一方面不能向客户反映生产进度情况系统集成，降低了生产的透明度。(3)调度低效率。由于系统本身的复杂和非线性行为、随时间变化的行为、信息集成的因素等原因，造成了车间信息客观上的不确定和复杂性，轻重缓急得不到合理安排，优先级的零件得不到及时安排，关键、瓶颈设备得不到合理使用，造成资源浪费；难加工、周期长的零件不能按期完成，拖延产品齐套时间，影响交期。生产过程的脱期任务变为紧急任务，导致计划频频变更、生产系统运作效率低下。不能用数字说话，达不到科学管理的要求。没有考虑到人力资源的重要性，没有引入人工激励机制，没有将人工的心理因素引入到生产调度，从而在一定程度上导致了企业的效率不高。（4）缺乏全局性和科学性。由于调度人员的智力、经验和处理能力的限制导致调度缺乏全局性和科学有效性，造成生产计划和生产安排及生产工序之间不协调、物流不畅，生产缺料和车间在制品大的情况同时存在。
2.3 生产计划和调度系统信息不完备。（1）信息的缺乏。信息的不统一、不完整、不及时等诸多问题已经影响到企业生产经营，造成整个生产系统处于应急的状态，原材料不能按时到位，延长了交货期，有时货物不能按时送达；生产现场的管理混乱，原材料和半成品堆放随意，影响生产车间的对外形象。(2)信息的复杂性。这主要取决于人们处理大量信息的能力，如分类、简约等来获取有用的信息。（3）生产调度软件的问题。由于目前的智能调度系统并不能真实反映实际生产中经常出现的不确定性，而现实生产中的不可预测扰动经常导致智能算法的最优解决方案并不能很好执行。如果按照这些算法进行生产计划的安排，会造成正反馈的累积效应，使得计划越来越脱离实际。
2.4 生产调度系统中的失控。实际生产过程中，会遇到各种各样的情况，有局部的，也有整体的；有内部的，也有外部的；有工艺方面的，也有设备方面的；有主观因素，也有客观因素。这些问题一旦出现，小则造成生产被动，大则造成生产过程中断，计划难于完成。我国工业虽已形成较为完整的生产体系,但技术装备和管理水平仍然比较落后,尤为突出的是由于缺乏生产计划造成宏观生产失控,以及调度系统不完善导致实时监控紊乱等方面的问题。
2.5 综合管理能力弱。管理基础薄弱系统集成，生产管理基础数据相对较少，缺乏科学的管理方法和工具是大多数制造企业亟待解决的问题。目前大多数制造企业仍然采用制度化管理，这种层次过多、划分过细的组织结构造成信息的上传下达缓慢。部门间分割管理，造成调度计划协调困难甚至相互矛盾，难以实现企业的全局最优。不符合现在灵活、快速、多变的生产制造特点，难以快速响应市场变化。同时各管理层各自编制的计划之间经常存在矛盾冲突，当产品到达现场时才进行解决，经常产生连锁不良反应。
2.6 部门间缺乏有效沟通。多个生产计划之间缺乏协商，在实施过程中经常互相冲突论文发表。各型号产品在定计划时，相关资源处于空闲状态，表面上看，产品交货节点可以保证，但是，由于各型号产品是同一时间内引用了相同的生产资源，在实际生产中，各产品会相互冲突，互相占用资源，生产节点无法保证。传统生产过程中，在工艺设计阶段人们关心的是加工方法的选择，加工顺序的确定，以及以手册和经验为依据的工艺参数的确定等纯技术设计，而不关心生产计划调度的内容和生产车间的实际状态。同理，在生产计划和调度过程中，人们把注意力放在生产进度和资源分配，而不考虑工艺过程和工序设计的细节问题。以卡莱橡胶制品有限公司为例，由于生产车间环境的变化，大约有30%的工艺加工计划在实施时需更改，这些更改往往只由调度人员进行，没有专业工艺人员参加，势必造成加工质量与加工效率的下降。在实际的生产过程中，过长的计划冻结期也会带来较大的负面影响：设备故障、人为操作失误、物料供应短缺、工艺流程过长等因素使得部分半成品被迫离线，而过长的计划冻结期会造成生产线旁半成品的大量累积，导致整个计划不能按时完成，延误了其它产品的生产。半成品的大量离线积压系统集成，会造成转运过程中不必要的质量损失和成本损失，也会造成部分产能的空闲累积。另外，在生产作业计划和实际作业之间存在偏差，还有需求变化、预测不准、库存控制指标不合理、外协计划未落实、生产作业计划衔接失误、设备维修计划失误等。
2.7 企业中存在信息化孤岛。企业在调度管理时，自动化设备的加工信息不能与电脑建立关联。由于缺乏准确、及时的企业数据和状况分析，导致调度管理失职。在传统生产中，降低产品成本主要通过批量优势来实现，但随着用户对产品需求的快速变化，不是按照产能生产、而是按照客户需求生产，用户要求制造企业提供质量高、成本低、交货准时和多样化的产品。因而自动化孤岛模式已经不再适应现代工业企业的生产要求。目前制造业，特别是机械工业中生产调度和过程优化控制相互脱节，在过程控制和管理信息系统之间存在着“信息鸿沟”，割裂了流程企业经营管理与生产控制。显而易见，关键是如何选择实时关系数据库，使企业中大大小小的“自动化孤岛”、“信息化孤岛”的信息能够流畅地进入数据库系统。生产调度方式已经不满足现代生产的需求，现行生产调度的优劣评估目前没有一个明确的评价系统。
3系统集成视角下的生产调度方法及其改进
生产调度问题同时也受到工厂管理方法的影响，在不同的管理方法下，调度问题的优化目标、优化策略及其优化数学模型均不同，几乎每一个生产环境都是唯一的，很难用一个生产环境的调度方案，去解决另一个生产环境的生产调度。一旦求解的问题改变，相应的问题建模方法和调度软件就要改变，而原先的算法也不再适用，必须重新换用新的方法建立数学模型和求解优化，即缺乏较为通用的建模方法和优化算法。由此可以看出，系统的“适应性”和“实用性”是目前企业计划调度系统的瓶颈所在。与此同时，由于各种随机因素，如机器故障、操作工人的熟练程度、环境参数等影响，只能得到加工时间的一个大概数据以及数据的可能变化范围，很少能获得精确的加工时间。因此，将加工时间按模糊数处理更加符合生产实际，更能保证调度的可行性。
国内外企业界己把注意力转移到节能降耗、少投入多产出的高效生产模式上。即集直接数字控制、监控优化、生产调度、经营决策等功能于一体的综合自动化模式(CIPS)。其核心问题是充分发挥信息在生产指挥调度中的辅助决策作用，有利于从更大范围更高层次上优化资源的配置，从而提高企业的社会经济效益。由于生产环境的动态性系统集成，生产领域知识的多样性，调度问题的复杂性，必须将人、数学方法和信息技术结合起来进行生产领域管理调度问题的研究。近20年来，国际生产工程学会(CIRP)曾总结了40种先进的制造模式，无论哪一种制造模式都是以优化的生产调度为基础的[8]。尽管调度方法逐渐走向复杂化和多元化，但是它们基本上可以归结为4种类型：基于运筹学的方法、启发式调度方法、基于仿真的方法和基于人工智能的方法。规则调度法是根据人们在生产实践中所总结、提炼出的很多行之有效的经验和规则(通常称其为调度规则)来决定下一步操作的调度方法。Panwalker等人总结了113个启发式调度规则，将其分为简单规则、复合规则、启发式规则，并对各规则的适应情况做了总结[9]。随着分布式人工智能的发展，特别是多Agent技术在生产调度领域的应用，促使基于多Agent技术的生产调度系统研究成为了生产调度领域中的一个重要的研究方向。目前有关车间调度问题的较高效算法的研究与设计仍是整个生产调度领域的重要研究内容。迄今虽然有些新算法产生，但其性能还有待进一步研究和验证。现有的研究生产调度的方法主要有OPT(优化生产技术)；PFS(过程流调度)；SCM(供应链管理)等。由于调度问题涉及面广、因素复杂，单纯的运筹学方法、随机优化方法，离散事件仿真和人工智能方法等，尚不能对调度问题进行全面而有效的求解。实际生产当中，企业生产调度问题不只是针对某几台设备，而是生产全过程，需要构建起覆盖整个企业生产过程的、简单有效的全流程级动态调度模型论文发表。在过去几十年中，通常和其他的方法结合使用，人们将许多算法应用于调度领域，但是人们使用各种调度算法需要特定的应用环境，判断何种算法适合何种环境是一个很有现实意义的问题。
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