车间调度是利用有限资源,在满足约束条件下对工件进行时间上的安排,使一个或多个性能指标达到最优。汽车底盘零件生产车间是汽车制造企业的重要组成部分,在多品种小批量生产模式下,具有原材料和零件种类繁多、设备资源和在制品缓存区有限等特点。针对目前车间资源分配不合理,零件分拣效率低、占用空间大的问题,研究汽车底盘零件生产调度方法,能有效降低加工成本,提高生产效率。针对以上问题,主要研究内容如下:首先,研究原材料与机床的匹配问题。分析汽车底盘零件的生产现状,针对车间资源分配不合理的问题,建立以天车资源为约束,最小化机床等待时间为优化目标的物料调度模型。通过实际数据求解表明,模型能有效解决因天车布局、数量有限而导致的机床停工待料的问题,从而缩短机床等待时间。其次,研究零件在机床上的加工顺序问题。针对零件种类繁多、分拣效率低等问题,提出组件松弛时间的概念及基于组件成套率的多目标调度问题。以物料调度结果为输入,最小化组件松弛时间和组件延迟数量为目标函数建立工件调度模型。以改进的非支配排序遗传算法为框架设计模型求解算法。为表达零件的多种信息,设计多层染色体的编码方式;为解决染色体交叉不充分的问题,设计分段线性次序交叉方式。求解结果表明,该调度方法能缩短组件松弛时间,提高分拣效率。再次,研究动态事件扰动后的重调度问题。提出基于重调度需度的驱动机制,从而判别扰动发生后是否进行重调度。针对同一根原材料上的多个零件必须连续加工的特点,提出基于完全重调度的分级重调度策略。以机床故障和紧急插单两种动态事件扰动为例,对底盘零件生产安排进行重调度,结果表明所提出的重调度驱动机制和重调度策略的有效性和可行性。最后,研究汽车底盘零件生产调度系统。在研究结果基础上,利用Plant Simulation建立汽车底盘零件生产调度系统,输入订单生产数据,得到零件生产调度方案。通过建立的可视化仿真模型对该调度方案进行仿真,可输出机床利用率、天车的工作状态信息,为调度决策提供依据。