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混流装配线排序问题是现代智能制造中的经典挑战,尤其在订单驱动的生产模式下更为突出。该问题需要根据不同订单的产品配置、交货期、优先级等动态因素,安排装配线上不同型号产品的加工顺序。
核心矛盾在于:既要保证生产效率(如最小化闲置时间),又要满足订单交付要求(如准时交货)。常见优化目标包括:工位负荷均衡、切换成本最小化、生产周期缩短等。
典型解决思路可分为三类: 规则导向法:应用优先级规则(如最短加工时间优先),适合实时调度但优化效果有限 数学建模法:建立整数规划模型,精确但计算复杂度高 智能算法:采用遗传算法、蚁群算法等启发式方法,在求解速度和质量间取得平衡
当前研究前沿集中在结合数字孪生技术的动态调度,以及融合深度学习预测的智能排序策略。该问题的优化可直接降低企业15%-30%的产线切换成本。