关键词：
信息流
业务流
Q-learning算法
置换流水车间调度
生产运营系统
摘要：
在新一轮工业革命的驱动下,具备数字化、网络化、智能化特征的新一代智能制造范式广泛应用,牵引着我国制造行业的转型升级。与大型企业相比,众多中小型企业因其生产运营过程个性化、欠规范化和基础设施薄弱等劣势,其数智化进程在本轮转型中处于迟滞甚至停滞状态。究其原因,中小型企业信息化、智能化转型升级困难的症结在于混乱的信息流、数据流和软硬件协同水平。因此,构建面向中小型制造企业的数智化改造方案,探索以信息流带动业务流,具有重要的普适化应用价值。本文在大量梳理相关文献的基础上,以某断路器制造公司(S公司)生产运营过程为研究对象,开展如下研究工作:首先,通过实地调研与记录,分析了S公司内部信息流动情况,结合企业实际面临的管理混乱、沟通效率低等窘境,构建以“规范化、信息化、智能化”为目标的三阶段逐级改善方案,确定了以信息流带动业务流的企业内部管理逻辑;其次,通过作业过程、职责划分、信息传达的规范化为信息流、业务流的高效运行提供了基本保障;在此基础上,通过梳理S公司信息流,优化其业务流程,并对优化效果进行定量评价,结果表明,信息流驱动业务流的优化方案效果明显。进而,为了进一步释放企业信息价值,解决S公司决策过程中“经验主义”的错误引导,针对S公司生产运营过程中的核心决策环节即调度,定制化开发了一种智能化调度方法。以优先调度规则(Priority Scheduling Rules,PDR)为基础,构建PDR树,利用Q-learning算法,促使PDR树实现进化,获得更优的调度规则,实现了快速高效的调度策略求解;最后,依据S公司信息数据结构,完成数据库结构设计,以信息加工经济原则为交互页面设计指导思想,完成生产运营系统开发,同时以生产运营信统为信息流的主要载体,将S公司大部分管理过程在系统内完成,实现了企业运营的信息化。本研究所构建的数智化转型方法,可有效赋能企业信息化、智能化升级过程,提高中小型企业在新一轮产业升级中的适应性,研究成果对于中小型制造型企业信息化、智能化建设工作具有一定的参考价值。
