Production Planning In Production Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Argoneto, Pierluigi/ Perrone, Giovanni/ Renna, Paolo/ Lo Nigro, Giovanna/ Bruccoleri, Manfredi

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:

价格:89.95

装帧:

isbn号码:9781848000575

丛书系列:

图书标签:

• 生产计划
• 生产网络
• 供应链管理
• 库存管理
• 优化
• 建模
• 物流
• 工业工程
• 运筹学
• 排程

现代制造业中的系统优化与供应链集成 本书聚焦于复杂制造环境下的全局优化策略与系统集成方法，深入探讨如何通过先进的生产规划与控制手段，实现资源配置效率的最大化与供应链的柔性响应。 本著作旨在为工业工程师、生产管理者、运营研究人员以及相关领域的决策者提供一套全面而深入的理论框架与实践工具，用以应对当代制造业所面临的日益增长的定制化需求、波动性的市场环境以及对可持续性的严格要求。我们深知，在高度互联的全球生产网络中，孤立地看待某一环节的效率已不足以支撑企业的长期竞争力。因此，本书的核心理念在于系统思维和跨域集成。 第一部分：复杂生产系统的建模与分析基础 本部分首先奠定了理解和分析现代生产网络所需的基础知识。我们从离散事件仿真（DES）和系统动力学（SD）两大核心建模范式入手，阐述其在刻画制造流程动态特性和反馈机制方面的优势与局限。 1.1 现代制造环境的特性解构： 我们详细分析了工业4.0、大规模定制（Mass Customization）以及“敏捷制造”（Agile Manufacturing）对传统生产规划模式带来的挑战。重点讨论了数据的异构性、时间尺度的不确定性以及物理约束与信息流约束的耦合问题。 1.2 随机性与不确定性下的鲁棒性分析： 鉴于原材料供应、设备故障、劳动力波动等内在不确定性，本书引入了随机规划（Stochastic Programming）和机会约束规划（Chance-Constrained Programming）的方法论。我们不仅教授如何构建反映真实世界随机变量的概率模型，更侧重于评估和量化规划方案的鲁棒性（Robustness）与恢复力（Resilience）。具体案例分析将涵盖在主要设备发生不可预见停机的情况下，如何快速调整生产顺序和物料配送策略。 1.3 资源约束下的优化理论基础： 深入探讨了混合整数线性规划（MILP）在线性规划模型中的应用极限，并引入约束规划（Constraint Programming, CP）作为处理复杂时序依赖和逻辑约束的有效工具。特别是针对多工序、多机器的作业车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSSP）的建模，我们展示了如何利用先进的松弛技术和分支定界算法来求解NP-hard问题。 第二部分：面向全生命周期的集成规划方法 本部分超越了车间层面的调度，将规划视野扩展至从需求预测到最终交付的整个产品生命周期，强调供应链上下游信息流与物流的同步优化。 2.1 需求驱动的预测与主生产计划（MPS）： 我们分析了先进的时间序列分析方法（如ARIMA、Prophet模型）与机器学习算法在提高需求预测准确性上的协同作用。重点阐述了如何将预测误差转化为风险参数，嵌入到更高级别的总体生产计划中，以避免“牛鞭效应”（Bullwhip Effect）在供应链中放大。 2.2 供应链协同与横向集成： 本章深入研究了跨企业的协同规划、预测与补货（CPFR）模型。讨论了在不完全信息共享的前提下，如何通过博弈论原理设计激励机制，促使供应商和分销商共同优化库存策略。此外，还讨论了VMI（Vendor Managed Inventory）模式下的库存优化算法，确保零部件在供应商端和用户端之间的动态平衡。 2.3 产能规划的长期视角： 考察了设施选址（Facility Location）、产能扩张（Capacity Expansion）与长期生产战略的关联。利用投资组合优化思想，分析了在不同宏观经济情景下，建立冗余产能的成本效益权衡，并引入实物期权（Real Options）分析方法来评估未来技术投资的灵活性价值。 第三部分：先进制造模式下的动态控制与实时决策 随着生产速度的加快和柔性的提升，静态规划方案的生命周期急剧缩短。本部分专注于如何实现规划与控制的实时闭环，特别关注面向智能工厂环境的自适应系统。 3.1 实时调度与反馈控制： 探讨了基于事件驱动架构的实时调度系统设计。我们比较了经典的局部搜索算法（如禁忌搜索、模拟退火）与现代的启发式算法（如蚁群优化ACO、粒子群优化PSO）在应对突发事件时的收敛速度和解的质量。重点在于实时数据采集、模型更新与调度重规划的频率控制。 3.2 生产网络中的物流与物料流优化： 针对复杂的厂内物流（如AGV/AMR网络、自动化立体仓库），引入了网络流模型和最短路径算法的扩展应用。分析了如何将内部物料流的路径优化与车间操作的顺序优化进行耦合，以最小化在制品（WIP）的在途时间。 3.3 数字化孪生在规划中的应用： 本章介绍了如何构建高保真度的生产系统数字孪生模型（Digital Twin）。该模型不仅用于实时监控，更重要的是作为“沙盒”环境，用于预演和验证各种应急预案和规划调整方案的潜在影响，从而在不干扰实际生产的情况下，提升决策质量。 第四部分：可持续性与绩效评估 现代生产规划必须将环境和社会责任纳入考量。本部分讨论了如何将可持续性指标量化并集成到优化目标函数中。 4.1 绿色制造与能耗优化： 研究了在满足交货期要求的前提下，如何最小化能源消耗。这包括设备在不同负载下的能耗曲线建模、批次大小对能耗的影响分析，以及利用可再生能源波动性进行生产时间窗口调整的策略。 4.2 多目标优化与帕累托前沿分析： 面对利润最大化、交货准时率最大化和碳排放最小化等多重冲突目标，本书详细介绍了加权法、ε-约束法等求解多目标优化问题的技术。通过分析帕累托前沿，决策者可以清晰地权衡不同目标之间的取舍。 4.3 绩效度量与持续改进循环： 最后，本书提出了一个集成化的绩效评估框架，它超越了传统的OEE（整体设备效率），包含了供应链的响应时间、库存持有成本的风险溢价以及可持续性合规性指标。强调了如何利用这些指标驱动下一轮的规划迭代，形成基于数据的持续改进闭环。 本书力求在理论深度与工程实用性之间找到最佳平衡点，旨在为构建适应性强、响应迅速且高效运作的未来生产系统提供坚实的理论基石和可操作的实施指南。

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