凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 说明: Lingo版本:                            某工厂明年根据合同,每个季度末向销售公司提供产品,有关信息如下表.若当季生产的产品过多,季末有积余,则一个季度每积压一吨产品需支付存贮费O.2万元.现该厂考虑明年的最佳生产方案,使该厂在完成合同的情况下,全年的生产费用最低.试建立模型. 季度j 生产能力aj(吨) 生产成本dj (万元/吨) 需求量bj(吨)     1    

一.行业现状如想了解一下目前现状,去考察一下上了ERP的企业,会发现一个有趣的现象该企业无论ERP软件搞得如何如火如荼,似乎都与生产调度人员无关. 车间里或者生产线上的生产作业计划.生产过程的调度和管理仍然是在用最初最原始的那种老方式多数时候是经验,有时候是感觉在起作用,加上少量的以EXCELL为工具的报表运算,虽老虽笨但是有效.ERP功能再强管得再宽似乎也管不到这里.结果,表面风风火火的ERP与企业最关键的运转过程发生了断层,从这个断层衍生出来的一大堆问题成为众家ERP难解之死结.最突出的一个

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传统的MPS主生产计划和MRP物料需求计划的方式,已很难适应按需生产环境,很多企业正在转向按需生产环境,按需生产的最大的挑战是模拟计算CTP可以承诺交期.准时交货和应对不确定的插单等变化.不仅需要订单需求直接进入优先约束优化的计划排程的物料和能力系统,还要和供应商互动供应信息. 基于无限约束的.提前期预定的MPS/MRP很难适应面向订单的多品种小批量的生产模式,在实践中,我们不能因为中国企业管理基础薄弱或国外.国内的权威专家的早期言论而对传统的MPS/MRP缺陷熟视无睹,MRP理论大致具有如下1

本人本身是一个码农,已经服务了共和国各项事业(好像是说得有点漂,没办法段子看多了)大约一半工作时候了(按60岁退休的话),从一线的小码农,到现在成了老农,出产了不少或优或劣的各种码,几乎啥都做过.近几年慢慢沉淀到制造业信息化方面,主要是APS在生产计划方面的应用,APS - Advance Planning and Scheduling. 高级计划与排程:其实也就是做计划,只不过使用了一些优化算法,另计划的质量更高一些.从最开始被调去做ERP数据适配APS项目实施,到现在自己在为公司开发排产引擎

一.线束行业生产现状 (1)产品种类以及标准繁多,生产计划难协调 线束行业的生产,虽然原材料不多,但线束产品却多达几万种.一般线束企业,虽然不是每个月都生产数万种产品,但每月生产的产品品种在300种以上,且每月在不停地变化.同时,由于企业要适应市场的变化,就需要根据市场的要求,来调整生产标准,从而导致同一种规格的产品,经常存在好几种标准.以上特点,给线束行业的生产计划管理带来了麻烦,客观上加重了企业计划管理的复杂性,也给企业的成本管理造成了相当大的困难. (2)客户需求多样化,生产订单变更频繁

什么是APS高级计划排程(生产计划排产)系统? APS高级计划排程(高级计划排产)系统主要解决“在有限产能条件下,交期产能精确预测.工序生产与物料供应最优详细计划”的问题.APS高级计划排程(高级计划排产)系统制定合理优 化的详细生产计划,并且还可以将实绩与计划结合,接收MES制造执行系统或者其他工序完工反馈信息,从而彻底解决工序生产计划与物料需求计划难做的问题.APS高级计划排程(高级计划排产)系统是企业实施JIT精益制造系统的最有效工具. 主流的APS高级计划排程(生产计划排产)系统主要功能

高级计划系统(APS)作为ERP和MES的补充,用于协调物流.开发瓶颈资源和保证交货日期. APS包括需求和供应计划.运输和生产计划排程等各种供应链计划模块,本文主要介绍APS中生产计划排程模块的基本原理. 01.决策状况描述 生产计划排程的目的是为车间生成一个详细的短期生产计划. 排产计划指明了计划范围内的每一个定单在所需资源上的加工开始时间和结束时间,也即指出了在给定资源上定单的加工工序.排产计划可以通过直观的甘特图形式给出. 排产计划的计划间隔可以从一天到几周,取决于具体的工业生产部门.合

树:连通且不含圈的无向图称为树.常用T表示.树中的边称为树枝,树中度为1的顶点称为树叶. 生成树:若T是包含图G的全部顶点的子图,它又是树,则称T是G的生成树. 最小生成树:设T=(V,E1)是赋权图G=(V,E)的一棵生成树,称T中全部边上的权数之和为生成树的权,记为w(T),即w(T)=Σw(e).如果生成树T*的权w(T*)是G的所有生成树的权最小者,则称T*是G的最优树,即w(T*)=Σmin{w(T)}. 在许多实际问题中,如在许多城市间建立公路网.输电网或通信网,都可以归结为赋权图的

凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 造纸厂接到定单,所需卷纸的宽度和长度如表 卷纸的宽度 长度 5 7 9 10000 30000 20000 工厂生产1号(宽度10)和2号(宽度20)两种标准卷纸,其长度未加规定.现按定单要求对标准卷纸进行切割,切割后有限长度的卷纸可连接起来达到所需卷纸的长度.问如何安排切割计划以满足定单需求而使切割损失最小? 解:为了满足定单要求和使切割损失最小,我们可以使用多种切割方法来进行组合.此时,我们不但要考虑对

凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/  某糖果厂用原料A.B和C按不向比率混合加工而成甲.乙.丙三种糖果(假设混合加工中不损耗原料).原料A.B.C在糖果甲.乙.丙中的含量.原料成本.加工成本.原料限量及糖果售价如表所示.   问该厂对这三种糖果各生产多少公斤,使得到的利润最大? 含量(%) j号糖果 原料供应量 ai(公斤)   成本(元/公斤)  甲(1号)  乙(2号)  丙(3号) i号原料     A(1号)   ≥60%    ≥1

 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 某公司现有资金30万元可用于投资,5年内有下列方案可供采纳:   1号方案:在年初投资1元,2年后可收回1.3元:   2号方案:在年初投资1元,3年后可收回1.45元:   3号方案:仅在第1年年初有一次投资机会.每投资1元,4年后可收回1.65元:  4号方案:仅在第2年年初有一次投资机会.每投资1元,4年后可收回1.7元:   5号方案.在年初存入银行1元,下一年初可得1.1元.   每年年初投资所

第一步:输入目标条件和约束条件.每行以分号隔开.然后点击工具栏上的Solve按钮,或Lingo菜单下的Solve子菜单. 第二步:检查report中的结果. 默认情况下,Lingo不进行灵敏度分析. 需要在Lingo中一下配置才可以生成灵敏度分析报告:Lingo菜单>Options. General Solver选项卡>Dual Computations:Prices and Ranges. 然后点击Apply按钮. 重新点击Solve菜单和Range菜单以生成如下灵敏度分析报告(Range

model: sets: cities../:level; link(cities, cities): distance, x; !距离矩阵; endsets data: distance ; enddata n = @size(cities); !目标函数; min=@sum(link:distance * x); @For(cities(k): !进入城市k; ; !离开城市k; ; ); !保证不出现子圈; : #and# i#ne#j: ); ); !限制u的范围以加速模型的求解,保证所

大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang !钢管下料问题2(剩余材料最少) 题目: 钢管原料   每根19m 客户需求   4m   50根 5m   10根 6m   20根 8m   15根 如何下料最节省?; model : sets : H/1..3/ : x , y ; L/1..4/ : m , g ; link(H,L): r ; endsets data : m = 4 5 6 8 ; g = 50 10 20 15 ;

大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang !钢管下料问题1(钢管用量最少) 题目: 钢管原料   每根19m 客户需求   4m   50根 5m   10根 6m   20根 8m   15根 如何下料最节省?; model : sets : H/1..3/ : x ; L/1..4/ : m , g ; link(H,L): r ; endsets data : m = 4 5 6 8 ; g = 5010 20 15 ; endd

大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang !背包问题 题目: 8件物品   重量分别为 1,3,4,3,3,1,5,10 价值分别为 2,9,3,8,10,6,4,10 限制所带的物品总重量不超过15kg. 求 带哪几种物品使得总价值最大 ; model : sets : a/1..8/: weight , wealth ,strage ; endsets data : weight = 1 3 4 3 3 1 5 10 ; wealt

大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang !职员时序安排模型 题目: 一项工作一周七天都需要有人,每天所需的最少职工数为20,16,13,16,19,14,12.并要求每个职员一周连续工作五天.怎样安排使得职员总人数最少? ; model : sets : a/1..7/: start , day ; endsets data : day = 20 16 13 16 19 14 12 ; enddata min = @sum( a :

大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang model : sets : H/h1..h2/:x , y , e ; L/l1..l6/: a , b , d ; links(H,L) : s ; endsets data : a = 1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25 ; b = 1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75 ; d = 3 5 4 7 6 11 ; x = 5 2 ; y = 1 7 ; e =

巡回旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP),也称为货郎担问题.该问题可简单描述为走遍n个城市的最短路.几十年来,出现了很多近似优化算法.如近邻法.贪心算法.最近插入法.最远插入法.模拟退火算法以及遗传算法. 问题1 设有一个售货员从10个城市中的某一个城市的出发,去其他9个城市推销产品.10个城市的距离已经给出.10个城市相互距离如下表.要求每个城市到达一次仅以此后,回到原出发城市.问:他如何选择旅行路线,使总路程最短. model: sets: city/1