第1章 绪论
1.1 模具制造业的发展概况
模具工业是制造业的重要组成部分，在现代化生产中，60%~90%的工业产品需要使用模具加工成型，模具工业已成为工业发展的基础。许多新产品的开发和生产，在很大程度上都依赖于模具制造技术，特别是在汽车、轻工、电子和航天等行业中尤显重要。在现代机械制造业中，模具工业已成为国民经济中一个非常重要的行业。美国工业界认为“模具工业是美国工业的基石”；日本称模具工业是“进入富裕社会的原动力”；德国给模具工业冠以“金属加工业中的帝王”的称号；欧盟则称“模具就是黄金”；新加坡视模具工业为“磁力工业”，可见模具工业在世界各国经济发展中所具有的重要地位。
模具作为一种高附加值和技术密集型产品，其技术水平的高低已成为衡量一个国家制造业水平的重要标志之一。许多发达国家都十分重视模具技术的开发，大力发展模具工业，积极采用先进技术和设备，提高模具制造水平，已取得了显著的经济效益。日本模具工业是从 1957 年发展起来的，当年模具总产值仅有 106 亿日元，到 1998 年总产值已超过 4.88 万亿日元，在短短的 40 余年内增加了 460 多倍，这是日本经济能飞速发展并在国际市场上占有一定优势的重要原因之一。美国、日本、法国、瑞士等国一年出口的模具约占本国模具总产量的 1/3，有些工业发达国家的模具工业产值已经超过机床工业。可见研究和发展模具技术，提高模具技术水平，对于促进国民经济的发展有着特别重要的意义。
近年来在我国工业化快速推进的同时，模具工业得到了迅速发展。根据中国模具工业协会的统计数据显示，1996 至 2001 年，我国模具制造业的产值年均增长 14%到 15%，近几年则达到了年平均增长 20%的快速发展。1999 年中国模具工业总产值已达 245 亿元人民币。2001 年我国模具总产值已突破 300 多亿元人民币排名跃居世界第四位。2004 年，中国的模具产值达 530 亿元人民币以上；2005 年达到将近 600 亿元人民币。随着我国模具产业工业的壮大，在我国目前的模具产品中，有些产品已接近或达到国际水平。根据中国模具工业协会起草的《模具行业“十一五”规划》，按照“十一五”期间年均增速 12%，2010 年至 2020 年期间年均增速 10%计算，我国模具工业产值总量到 2010 年将达到 1000 亿元人民币，2020 年将达到 2600 亿元人民币。
近年来，我国模具行业总体上取得了显著进步，模具产量与产值都有不同程度的增加。在以信息化促进工业化的思想指导下，信息化技术在模具企业得到了普遍应用。如 CAD/CAE/CAM 软件功能的集成化、智能化、网络化等先进设计技术，很多企业已经全面采用 UG、Pro/E 等三维设计软件，部分企业已经开始在模具设计中使用 CAE 技术。但与日本、美国和德国等国家相比，在这些技术的应用上仍存在较大差距。在模具生产管理方面，我国模具企业的管理技术水平普遍较低，尤其在车间生产管理及组织方面还存在许多问题。
1.1.2模具制造管理技术研究现状
在模具制造管理技术方面，国内外展开了大量的研究工作。在国外，许多发达国家的模具企业基本上实现了计算机管理，从生产计划、工艺制定到质量检验、库存管理、统计分析等都普遍使用了计算机，公司内各部门可通过计算机网络共享信息。例如意大利的 Galvanin 公司，在质量管理中采用了统计过程控制系统（Statistical Process Control，SPC）；在生产过程中，利用抽检的方法，根据统计规律获得制件公差分布和变化曲线，动态地控制产品质量；生产流程的每一个环节均采用条码采集数据，实现了全公司的集成化管。台湾成功大学的部分学者对模具企业生产管理系统的框架也进行了深入的探索。伯明翰大学工程学院的 Sim.W.M 等人研究了支持模具快速加工的集成系统，包括设计和加工的知识库系统、加工监控系统，为模具企业设计生产加工提供帮助。文献[11]以模具制造企业为例，详细介绍了 SIMTech所开发的一个企业范围的加工中心信息技术框架，基于此框架，可有效地对企业的各项作业进行有效的计划、管理和控制。针对于生产能力与负荷控制方面，许多国外学者对单件生产或单件定货型生产管理的有关问题进行了研究并获得很多成。
1.2 协同制造的背景及研究现状
1969 年哈肯首次提出协同学这一概念，并于 1971 年与格雷厄姆合作撰文系统地介绍了协同学。1972 年在联邦德国埃尔姆召开第一届国际协同学会议。1973 年这次国际会议的论文集《协同学》出版，协同学随之诞生。协同在管理学中最初出现于 1965 年 H.Igor Ansoff 所写的《公司战略》中。Ansoff认为战略管理中的协同效应是一种联合作用的效应，使企业获得大于由部分资源独立创造的总和的联合回报效果。协同这一基本理念在随后的岁月中表现出了惊人的生命力。战略管理借用协同一词的本意在于强调在战略中应体现出来的系统的整体特征，即系统的组分之间相互作用、相互激发而产生的整体效应、结构效应或结构增值，单个组分或组分的总和不能产生这种效应。他确立了协同的经济学含义，即为什么企业整体的价值有可能大于各部分价值之和。Hiroyuki Itami 对协同进行了比较严格的界定，把 Ansoff 的协同概念分解成了“互补效应”和“协同效应”两部分，他认为协同是一种发挥资源最大效能的方法。
第2章 基于 SOA 的模具 c-MES 系统设计
2.1 协同制造模式下的模具制造
模具制造属机械制造行业，在技术层面和管理层面都具有鲜明的自身特点。在技术层面，模具制造具有如下特点：
（1）产品生产的一次性 模具是用于生产某种产品的工具，每开发一种新产品都需要新模具的开发，又由于产品更新速度加快和模具一般具有较长的使用寿命，所以相同模具通常只生产一套。不同的产品有不同的形状，导致每一套模具的结构形状都不相同，因此每一套模具都带有一定的试制性质，每开发一套模具的过程都是一次新的探索。
（2）模具结构复杂、精度要求高 产品更新换代必然伴随着各方面性能指标的不断提高，模具作为新产品开发过程中的重要工具，其结构和精度的要求也随之提高。产品的结构和形状复杂性导致模具工件也具有复杂的结构和形状，同时根据模具生产工艺性要求，模具工件的精度必须高于新产品精度一个等级以上，才能保证新产品的精度要求。
（3）制造工艺复杂，工艺路线具有柔性 模具工件结构的复杂性导致制造工艺的复杂性，同一个模具工件可以有多种不同的加工工艺路线，同一工序的加工机床也可以有不同选择。工艺路线的柔性使模具制造过程有更多的可选择方案，但同时也造成工序调度的复杂性。
（4）模具的不同工件间广泛存在组合约束 出于工艺的考虑，具有较高配合精度的工件经常采用配作或镶拼等方式组合在一起加工，造成不同的模具工件在工艺设计和制造过程中互相制约影响。
第3章 模具制造工序作业时间指派................. 59-84
3.1 模具制造中的工序约束问题................. 59-64
3.2 考虑工序约束的模具制造工序................. 64-70
3.3 模具 CM 中的运输时间问题................. 70-73
3.4 模具制造中的非连续作业问题................. 73-82
3.5 本章小结.................82-84
第4章 模具工序调度混合遗传算法研究................. 84-97
4.1 模具制造工序调度问题描述................. 84-86
4.2 基于 SOA 的模具制造工序.................86-88
4.3 模具制造工序调度 GA................. 88
4.4 GA 算法参数设定................. 88-89
4.5 遗传算子设计................. 89-92
4.6 模具工序调度 GA 算例................. 92-95
4.7 本章小结................. 95-97
第5章 模具制造动态调度策略研究................. 97-106
5.1 引言................. 97-99
5.1.1 动态调度的必要性................. 97-98
5.1.2 动态调度的相关研究................. 98-99
5.2 基于事件驱动机制的动态................. 99-103
5.3 基于周期驱动机制的动态................. 103-105
5.4 本章小结 .................105-106
结论
本文以注塑模具制造为研究对象，分析了模具制造的特点及存在的问题，指出在模具制造中贯彻 CM 战略的必要性，建立了基于 SOA 的模具 c-MES 模型，深入研究了 CM 模式下的模具制造工序调度问题，结合静态调度算法和动态调度策略，为模具制造中的工序调度问题提供了较为全面的解决方案。论文取得如下创造性成果：
1．建立了基于 SOA 的模具 c-MES 模型。模具 c-MES 是支持模具协同制造的核心系统，基于 SOA 的模具 c-MES 模型具有松散耦合、跨平台互操作、支持灵活重构等优点，能够满足模具扩展企业对分布式信息集成的需求；设计了其中主要服务模块的功能及各服务模块间的交互调用机制；设计了基于 Web 服务的 SOA 实现方案；基于本模型构建的模具 c-MES 能够从容地应对业务逻辑的动态变化。
2．分别针对基于工序和基于工件的 GA 编码提出了工序约束调整算法，针对任意给定的工序（或工件）序列，本算法可以将其调整为满足工序约束的可行调度序列，解决了在遗传操作中产生的编码因不符合工序约束要求而不能解码的问题；提出了针对非连续作业问题的模具工序作业时间指派算法，相对于传统的连续作业调度模型，本算法的计算结果更符合模具制造实际，具有相当的实用价值；针对调度中涉及的工序约束的表达、模具协同制造带来的厂际运输时间问题都给出了相应的解决方案。
3．提出了 GA 与启发式算法相结合的混合 GA 模具工序调度算法，该算法具备 GA 的全局并行搜索能力，又具备启发式算法快速有效的解码优势；算法中所有的逻辑计算部分均采用 Web 服务的封装形式，能够为模具扩展企业各方提供工序调度计算服务。算例的运行结果表明，该算法能够在模具扩展企业中合理地利用制造资源，并获得满意的可行调度结果。
4．在混合 GA 调度算法基础上，针对不同的扰动事件提出不同的动态调度策略，包括基于事件驱动的调度策略和基于周期驱动的调度策略，前者适用于随机扰动事件的局部动态调整，后者适用于周期性的全局调度优化。两种动态调度策略能够灵活地处理不同的扰动事件，调度结果符合模具生产实际。
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