面向订单的多品种、小批量生产模式,正在成为中小型线束企业的主导生产方式。但该模式所带来的企业生产产品种类多、时间紧、生产过程作业轮换频繁等情况,极大地加重了车间作业调度的负担。同时,对于繁杂的生产调度所引起的大量相关信息的感知和理解也变得愈加困难。本文针对以上问题,以合肥得润家电线束生产车间为研究对象,采用基于Q学习和模拟退火遗传算法相结合的分级调度策略进行作业排产,并通过多种可视化方式从不同角度展示生产调度信息,为公司管理者掌握生产状况,工作人员快速获取有益信息,进而加快信息处理能力提供了有效途径。本文研究工作主要包括以下三个方面:(1)根据得润车间作业排产实际情况,建立分级调度模型:对于粗粒度的前工序、后工序,采用Q学习算法计算最迟交期;对于前、后工序内部的工序调度只考虑由上层调度得出的当日须安排的作业,采用模拟退火遗传算法按交期优化排序。鉴于实际情况的复杂多变,允许人工干预,调整系统调度结果,直至满足生产需要,安排生产。(2)生产调度信息的可视化显示。基于生产调度信息独有的错综复杂关系、含类别型层次结构的特点,采用星状图来展现作业调度中各种信息及其关联关系;运用甘特图,来展现车间各作业任务调度结果;仿真车间生产现场,实时掌握更细粒度的生产信息;使用诸如条形、折线、扇形等统计图统计分析生产数据,为企业分析问题、发现问题提供基础。(3)设计实现生产调度信息可视化系统。针对得润车间的实际生产现状,采用三层B/S模式构架,实现了车间作业自动排产和人工辅助调整相结合的调度方式,并结合多种可视化方式反馈、展示生产调度信息,在提高企业生产效率、透明化管理方面取得了良好效果。