在橡胶制造中，针对含有回收废料和不确定性的流水线调度问题，采用了多目标优化与仿真方法进行研究

《Expert Systems with Applications》：Multi-objective and simulation approaches for flowshop scheduling in rubber manufacturing with recycle waste and uncertainties

环形制造中双流车间调度问题，基于蒙特卡洛模拟和遗传算法构建风险意识优化模型，有效降低生产周期时间并控制废料再利用风险。

　　
循环制造背景下的双流车间生产调度优化研究

橡胶工业作为典型的高污染制造领域，其生产过程中的资源循环利用问题长期存在。根据联合国环境规划署2025年的报告，全球每年产生的橡胶废弃物超过1.2亿吨，其中仅有不到10%经过专业回收处理。这种资源利用效率低下不仅造成严重的环境污染，更导致企业面临高昂的废弃物处理成本和严格的环保监管压力。Yin等学者针对台湾某橡胶制造企业的生产模式展开深入研究，该企业采用独特的双流车间生产体系，主生产线生产核心产品，而副生产线则利用主生产线产生的橡胶废料加工副产品。这种设计既符合循环经济的理念，又面临生产参数不确定性和双线协同调度两大技术挑战。

生产不确定性主要体现为两个关键参数的波动：一是机器加工时间的随机性，这源于设备维护周期、操作人员熟练度以及环境温湿度变化等因素的综合影响；二是废料供应量的波动，具体表现为每日收集的废料总量可能存在±15%的偏差，且废料类型与纯度比例也存在动态变化。传统调度方法如FCFS（先来先服务）和Campbell-Dudek启发式算法，在处理确定性生产参数时表现出较好的性能，但在面对上述不确定性因素时，其调度方案往往产生显著偏差。

针对上述问题，研究团队构建了双重优化框架。首先采用蒙特卡洛模拟（MCS）技术，通过10^6次场景模拟建立生产参数的概率分布模型。模拟过程中特别考虑了设备故障率（年均故障3.2次）、废料纯度波动（标准差0.18）以及交货周期变化（方差12.7%）等关键因素。基于模拟结果，研究创新性地引入风险量化指标，将传统调度问题的目标函数扩展为"期望收益-风险损失"的复合评价体系。

在优化方法设计方面，研究团队提出了双层次协同机制。初级优化层采用改进的NSGA-II算法处理多目标优化问题，通过非支配排序和灰关联分析，将设备利用率、废料回收率、生产周期等12项指标纳入统一评价体系。次级优化层则嵌入遗传算法（GA），专门解决双流车间特有的时间冲突问题。这种混合架构既保证了多目标优化解集的全局收敛性，又通过GA的局部搜索能力有效压缩调度周期。特别值得关注的是染色体编码结构的创新设计，采用"工序-设备-废料配比"的三元组编码方式，在单条染色体中同时编码主副车间的生产序列和废料再利用方案。

实验验证部分采用台湾某中型橡胶企业的实际数据进行测试。主生产线日均产出2.3吨废料，经预处理后可供应副生产线使用。研究团队通过200天生产日志分析，建立了包含37种设备故障模式、28种废料处理方案的概率数据库。在标准测试案例（50台设备、120个工序）中，传统方法平均调度周期为48.7小时，而新型优化框架将周期缩短至41.2小时，同时将废料处理失败率控制在0.3%以下。

敏感性分析揭示了三个关键影响因子：废料供应量的波动系数（β=0.45）、设备维护间隔（λ=15天）和交货期弹性系数（γ=0.32）。当废料供应波动超过±20%时，系统需要启动备用原料储备机制；设备维护周期每延长5天，系统需额外投入12%的调度资源；而交货期弹性系数每降低0.1，可使生产效率提升8.7%。这些发现为后续参数优化提供了明确方向。

在算法性能方面，NSGA-II-GRA（灰关联分析）组合算法在解决多目标优化问题时展现出显著优势。通过200次独立实验验证，该算法在保持帕累托最优解集完整性的同时，求解效率比传统NSGA-II提升37%。遗传算法的改进主要体现在适应度函数设计上，将传统目标函数扩展为包含风险损失系数的复合函数，有效解决了传统方法在处理风险约束时的局限性。

实践应用表明，该优化框架可使橡胶企业实现三个维度的提升：首先，通过废料循环利用率从18%提升至43%，每年可减少废弃橡胶处理成本约270万美元；其次，设备综合效率（OEE）从72%提升至89%，相当于每年增加15%的产能；最后，在2023年全球橡胶行业供应链波动指数（RJI）达到历史峰值时，该企业仍能保持98%的订单交付准时率。这些改进指标均通过ISO 14064环境管理体系认证。

研究团队特别针对风险量化建立了四层评估体系：基础层通过MCS模拟生成500种典型场景；特征层提取各场景的12项关键绩效指标；关联层构建指标间的非线性关系模型；决策层则建立风险损失函数。这种分层架构使得风险预测准确度达到92.7%，显著优于传统单层风险评估模型。

在算法扩展性方面，研究团队进行了大规模测试：当车间设备数量扩展至300台时，算法求解时间从45分钟延长至82分钟，但目标函数最优值偏差控制在0.8%以内。这种时间-精度可调节特性，使框架能够适应不同规模企业的实际需求。测试数据显示，算法在处理设备数量超过200台的生产系统时，仍能保持95%以上的解集质量。

研究对循环制造领域的理论贡献主要体现在三个方面：首先，建立了包含物理约束（设备能力限制）、经济约束（成本预算）、环境约束（碳排放指标）的三维约束模型；其次，开发了风险量化与调度优化联动的混合算法框架；最后，构建了可复用的循环制造评估指标体系（CRMAI），包含6个一级指标和23个二级指标。

实践应用层面，研究团队与台湾某上市橡胶企业建立了长期合作机制。通过部署优化系统，该企业在2024年实现了三个突破性进展：全年废料循环利用率达到41.7%，较传统模式提升126%；生产周期标准差从8.3小时压缩至2.1小时；设备综合效率提升至91.4%，达到行业领先水平。更值得关注的是，该系统成功将供应链中断风险降低至行业平均水平的1/3，在2024年全球橡胶原材料价格波动超过30%的背景下，仍保持了92%的产能利用率。

研究过程中发现传统循环制造存在三个关键缺陷：其一，忽视生产参数的动态变化特性，导致调度方案与实际工况存在较大偏差；其二，缺乏风险量化评估体系，难以准确衡量决策的不确定性；其三，双流车间特有的物料供需关系未得到充分重视。针对这些问题，研究团队提出了改进方案：建立基于机器学习的参数动态预测模型，开发风险敏感型调度算法，以及设计双流车间物料供需平衡机制。

未来研究方向包括：1）将数字孪生技术融入循环制造系统，构建虚实联动的动态优化平台；2）研究多源异构数据融合算法，提升废料质量预测精度；3）开发适用于中小型企业的轻量化版本框架。研究团队已与工业物联网供应商达成合作意向，计划在2025年完成系统升级，实现设备状态的实时监控与自适应调度。

该研究为循环制造领域的数字化转型提供了重要参考，其核心价值在于将传统确定性优化理论与现代风险管理方法有机结合。通过建立可量化的风险损失函数，不仅解决了调度方案的不确定性，更为企业提供了从成本控制到环境效益的全维度决策支持。特别是在全球供应链重构和碳中和政策推动的背景下，这种兼顾经济效益和环境责任的优化框架，对制造业的可持续发展具有重要实践意义。