崔节坤，刘 勇

(河南科技大学电子信息工程学院，河南洛阳471003)

0 前言

随着制造执行系统(MES)的发展，MES在企业生产管理和控制中的重要性日益突出。MES中的设备管理是基于设备状态检测的管理，这种方式对设备的自动化和数字化要求比较高［1－2］，因此经济成本比较高。现有的对MES建模方法和体系结构主要是通过提供标准的数据接口与其他系统集成，通过应用面向对象技术和组件技术，构造可重构、可扩展的可集成MES系统［3－4］。中国对MES的研究相对较晚，常用的理论方法有:通过对状态模型的辨识，利用在线辨识技术建立一个数学模型，但这种方法对非线性系统应用时限制较大;随机模型参数估计这种方法对信号变化反应敏捷，但对缓变过程的异常不能很好的反映［4］。总体上看，中国对MES应用系统的开发局限于MES单一功能，随着MES理论研究深度和广度的发展，在具体实践应用方面仍然存在一些关键问题:传统管理方式对设备调度一般基于稳定或者理想状态下的建模和控制，忽视了设备调度与MES系统其他部分的联系和交互，MES的动态复杂环境削弱了传统模式的适用性和有效性。因此，传统的管理模式很难适应现代MES的发展要求。如何将MES中的这种维护方式和生产计划维护相结合，以适用于企业复杂生产环境现状是当前企业的一个难题。本文在研究了企业加工现状的基础上，结合现有的智能算法，提出了基于蚂蚁算法的设备调度模型。本模型利用蚂蚁算法的自反馈机制，层次化设备分类，能有效的提高设备的调度效率，降低企业生产成本，提高经济效益。……