使用自然启发的算法和数字人类建模工具对装配布局的多目标优化
Andreas Lind1,2, V Elango1,2, L Hanson2
1Scania CV AB, Södertälje, Sweden.
概括
本研究介绍了工业5.0的自动化工厂布局规划方法,集成多目标优化和数字人体建模,以提高工人福利和系统效率.
科学领域:
- 制造业 工程 制造工程
- 运营研究 运营研究
- 人类因素工程 人类因素工程
背景情况:
- 传统的工厂布局规划是缓慢的,容易出现人为错误.
- 现有的方法往往严重依赖于主观工程师的专业知识.
- 工业5.0需要更加综合和高效的规划方法.
研究的目的:
- 开发制造工厂布局规划的先进方法.
- 将多目标优化与以自然为灵感的算法和数字人类建模相结合.
- 解决工业5.0背景下传统规划方法的局限性.
主要方法:
- 利用多目标优化,重点关注员工福利和系统性能.
- 整合了以自然为灵感的算法,以实现高效的搜索和优化.
- 采用数字人体建模工具进行现实的模拟和分析.
主要成果:
- 展示了一个透明的,跨学科的,自动化的布局规划过程.
- 成功地将该方法应用于踏板汽车装配站布局案例.
- 实现了目标和高效的布局规划,考虑到双重目标.
结论:
- 拟议的方法代表了制造工厂布局设计的重大进步.
- 它为工厂规划提供了强大的多目标决策支持.
- 促进向更自动化和数据驱动的布局设计实践过渡.


