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随着工业领域的高速发展和科学技术水平的不断提高，为了在竞争激烈的市场中占据一席之地，许多企业必须能够适应客户不断变化的需求，提高产品质量。企业的生产加工需要具有很大的柔性，需要加工过程可以快速对需求的波动、生产订单的变化做出反应，这些都促使企业发展自动化和半自动化加工模式。而刻花单元的生产加工就是半自动加工过程。
在对刻花单元的生产现状进行深入调研和分析的基础上，发现在订单随机到达、操作需求随机发生的实际加工背景下，存在设备等待时间长、人员和设备利用率低的问题。要解决这些问题需要对生产单元设定合理的人机比，因此提出刻花单元人力资源优化配置的研究课题。
针对刻花单元人力资源优化配置问题，本文主要进行以下工作：
1）通过对问题特点分析，在订单随机到达、操作需求随即发生、人机交互频繁的刻花单元生产环境下，难以用理论分析和计算的方法获得人机比的变化规律，因此运用仿真优化的方法解决刻花单元人力资源优化配置问题，采用面向对象的建模思想，对刻花单元人力资源优化配置问题搭建仿真模型。
2）考虑传统仿真优化方法计算量大的缺点，采用基于元模型的仿真优化方法，运用基于实验设计的元模型建模方法建立仿真元模型。
3）结合问题条件约束和仿真元模型建立问题的决策模型，通过求解决策模型得到问题的最优方案。
4）针对轮胎模具刻花单元具体实例，考虑不同工种人员数量和设备数量的影响，实现一定时间内加工单元工件吞吐量最大和设备服务响应不及时率最小的目标函数。运用正交试验和多项式回归方法建立仿真元模型，运用基于元模型的仿真优化方法对轮胎模具刻花单元人力资源优化配置问题进行优化，并通过仿真验证该优化方法的有效性。
通过以上的研究与分析，可以为刻花单元人力资源优化配置问题提供一套通过建立仿真元模型进行优化求解的方法。同时通过以上研究，能够丰富相关理广东工业大学硕士学位论文
论研究工作，为企业合理进行资源配置提供借鉴。
关键词：刻花单元；资源优化；仿真；实验设计；元模型；多元回归
目录
目录
摘要I
ABSTRACTIII
目录V
CONTENTSVII
第一章绪论1
1.1选题背景与研究意义1
1.1.1模具制造刻花单元背景介绍1
1.1.2刻花单元刻花加工特点4
1.1.3课题研究的理论与实际意义6
1.2国内外制造单元资源配置问题的研究现状7
1.2.1仿真优化方法的国内外研究现状7
1.2.2制造单元人力资源配置国内外研究现状8
1.3论文研究内容与主要工作10
1.3.1研究目标10
1.3.2工作内容10
1.3.3论文结构11
1.4本章小结12
第二章模具刻花加工单元的人力资源优化配置问题描述13
引言13
2.1问题描述13
2.2模具加工刻花生产单元人力资源优化配置难点分析15
2.3求解策略分析15
2.3.1存在问题15
2.3.2求解思路16
2.4本章小结17
第三章面向对象的仿真方法18
引言18
3.1面向对象的方法18
3.2面向对象的仿真建立过程19
3.2.1仿真目的19
广东工业大学硕士学位论文
3.2.2类与对象的分析20
3.2.3抽象与简化22
3.2.4数据统计分析23
本章小结26
第四章基于元模型的仿真优化27
引言27
4.1建立元模型27
4.1.1仿真模型建立和因素分析28
4.1.2仿真实验设计29
4.1.3仿真实验结果分析和元模型构建30
4.1.4元模型验证34
4.2决策模型建立35
本章小结35
第五章刻花单元人力资源优化配置的仿真优化36
引言36
5.1仿真建模36
5.2实验设计42
5.3元模型建立45
5.3.1元模型建立45
5.3.2元模型验证50
5.3.3建立决策模型52
5.4元模型求解53
5.5仿真验证54
5.6灵敏度分析55
本章小结56
总结与展望58
研究结论58
研究展望58
参考文献60
VI
CONTENTS
CONTENTS
第一章绪论
1.1选题背景与研究意义
1.1.1模具制造刻花单元背景介绍
随着工业发展的不断变革和科学技术的高速发展，很多企业都早已走上探索和适应自动化生产的发展道路。并且伴随着人工劳动成本的逐渐提高，数控技术和计算机编程语言的丰富，对于制造加工企业来说，无论从提高企业利润角度还是考虑未来企业发展的角度来考虑，生产制造全自动化是他们不能忽视的先进制造模式。全自动化下的制造单元可以得到很多有利之处，如：减少人力资源成本、降低单元生产成本、提高产能、缩短生产周期、提高产品品质和加工精度等。但是，由于加工产品自身的加工特点和成本等多方面考虑的原因，很多制造企业无法实现完全自动化的生产模式，所以现在的很多企业在生产制造过程中更多的是采用半自动和手动相结合的生产模式，而本文提到的刻花单元的模具刻花加工过程则就是属于半自动化加工过程。
本文所要研究的模具刻花单元的刻花加工过程是一种半自动加工过程，但相较于传统半自动加工模式则具有一些自身的特点，如订单随即到达、需求随机发生、人机交互更复杂，人机比不确定等。图1-1为刻花加工生产单元的示
意图。
图1-1刻花加工单元示意图
Fig1-1Engravingprocessingunitlayout
对于轮胎模具的刻花加工过程，由于一个完整的模具粗胚因形状复杂不易加工，为了便于加工会将一个轮胎模具粗胚根据订单种类分割成多个工件块，而分割后的工件块是存在多个曲面的不规则加工件，如图1-2。对于不规则工件块的刻花过程，会根据不同的订单需求而选择不同的半自动加工单元进行加工，常见的进行刻花加工的半自动加工单元多由五轴加工中心、三轴加工中心等数控设备组成。此类设备若用于常见的半自动加工，则整个的加工过程中工人的操作只有数控设备的程序编写、工件的装载和拆卸、以及设备的故障维修。
但受限于轮胎模具的刻花加工过程的订单随机到达、操作需求随机发生、人机比不确定等特点，导致此类数控设备只能在操作人员的配合下进行更繁杂的半自动加工生产。原因如下：首先，工件以完整的轮胎模具的形式进入加工单元，不同订单工件根据加工要求会被拆分成不同数量的工件块。同一工件分割成的不同工件块的刻花工艺是不同的，所以在设备上的自动加工时间也不同，并且由于工艺数量不同人员对加工效果定时检查的次数也不同，如图1-
3。其次，由于轮胎模具的材质原因，在刻花过程中对与刻花刀具的磨损很严重，所以不定时需要人员更换磨损刀具添加新的刀具，而且由于刀具磨损程度的不确定，所以可能存在工艺加工不合格的情况，引起工件块的返工问题。这些需求都需要操作人员参与完成，因此，操作工对加工设备的操作相当频繁，刻花单元的加工过程是更复杂的半自动加工过过程。
对于轮胎模具的刻花加工单元，由于其本身具有订单到达随机，操作需求随机发生，人员和设备的交互非常频繁的特点，所以无法通过定性的数学方法来确定人员和设备的最优配置比例。实际生产中，一个有多台半自动加工设备的加工单元无法设定一个人固定管理几台设备，只能通过多人同时管理多台设备，来尽量减少设备的操作等待。根据生产单元的实际生产安排来进行人力资源的合理配置，在满足投资成本、设备利用率和人员工作强度的同时，保证加工设备的设备服务响应不及时率最小以及一定时间内生产单元的工件吞吐量最大。是现在半自动加工生产单元需要深研的一个问题。
图1-2订单分块数量示意图
Fig1-2Orderblockquantitydiagram
1.1.2刻花单元刻花加工特点
现在许多制造企业的半自动化加工过程，操作人员对于加工设备的操作多集中在对工件的装载、拆卸和设备故障处理等方面，除此之外的加工过程则是通过设备程序设定的自动加工过程。相比较于常见的半自动加工单元的加工特点，下面对刻花加工单元的实际加工特点总结如下：
1）刻花工艺复杂程度高
对于轮胎模具工件块的刻花加工过程，同一工件分割出来的工件块有不同的加工工序，并且每道工序的加工持续时间都比较漫长，所以要完成一道工件块的刻花工序要持续工作很长的一段时间。而且由于订单到达的随机性，批量小，操作需求发生的随机性，致使刻花过程中操作人员需要频繁响应设备的操作需求。工件块流入刻花加工中心是以一个花纹圈为一批次，每个花纹圈切割成多个工件块放在同一单元的设备上进行刻花加工，不同工件块的刻花工艺不同，刻花程序和图纸不同。所以加工设备对操作人员的操作需求在时间上不同。
2）刀具更换需求大
轮胎模具的材质常见的分为铝模和钢模，不同材质的花纹圈的加工方式不同，通过五轴加工中心进行加工的多为钢模花纹圈。不同的工件块有着不同的成品要求，但是因为模具材质和刻花工艺的繁琐漫长，完成每道刻花工序都会对刀具产生很大的磨损，磨损到达一定程度后会影响这道工艺的加工效果。因此，为了达到满意的加工效果操作人员会在每一道工序加工完成后对设备加工件进行效果检查，根据检查效果一般两或三道工序后对磨损刀具进行更换，对磨损严重的刀具进行报废处理。
3）人员与设备交互频繁
刻花单元的半自动加工过程相较于常见的半自动加工过程有更多需要操作人员参与的需求。常见半自动加工只需要对工件进行装载、拆卸和在设备故障时进行维护与数控设定，而刻花加工过程由于本身加工工艺的繁琐复杂和模具材质对刀具的消耗，致使除了常见的对设备的操作以外，还需要不定时的对设备的刀库进行刀具更换、对加工效果进行检查以及不良品返工。
4）人机比例不确定
刻花加工工艺繁杂，每一个工件块都需要经历多个工序，每道工序的持续时间漫长，并且由于刀具的损耗，所以每隔几道工序就需要操作人员的操作。最重要的是轮胎模具的订单多是小批量、种类多的类型，订单到达具有随机性。所以不能准确计算到加工过程中设备的操作需求和持续时间，而如果固定一个人管理一台或者多台的设备就会引起设备等待和人员空闲两者同时存在的情况发生。因此，实际加工单元中的人力资源配置是多人同时负责多台设备，所有操作人员的工作范围都覆盖所有的设备。而如何根据生产单元的订单现状和加工特点合理设定刻花加工单元的资源配置，以尽可能的降低设备服务响应不及时率并提高加工单元的吞吐量，是本文研究重点。
5）需求出现的时间不确定
由于订单到达的随机性，不同工件块在加工过程中对于刀具的磨损情况不同，所以设备对操作人员的换刀需求是随机发生并且在工件的整个加工过程中发生次数无法确定。而且由于人员操作过程的不确定性，在对于设备需求的服务时间上是波动的，这样就会引起后续的操作需求发生时间的波动，如拆卸、装载和故障维修等固有的需求。因此，刻花加工单元的加工过程中无法预测设备发生等待的时间，同时产生服务需求的设备数量无法确定，操作需求发生的次数也无法确定，而且操作的持续时间也无法提前预测。
从以上总结的刻花单元的特点可知：在轮胎模具的刻花单元刻花加工过程中，首先，模具加工的订单的需求种类多，但是每次订单的需求量少，订单随机到达，常规的订单加工顺序则是遵循先进先出的规则；其次，由于模具本身材质原因和刻花工序的繁杂，致使在加工过程中设备产生更多的操作需求，人机交互更加频繁复杂；最后，由于设备加工过程中操作需求的频繁随机发生，引起设备在加工过程中存在人员操作需求响应不及时而出现停机等待的情况，因此需要考虑操作人员和设备在刻花加工过程中的配置情况，考虑的是生产过程中同时需要多少操作人员在线负责多少台设备，使得在保证设备利用率和生产成本的情况下，设备的操作需求得到及时响应。如何合理安排刻花生产单元的人力资源优化配置来减少设备加工过程中操作需求响应不及时率即工件加工周期中等待时间占比、提高加工单元的吞吐量是加工单元需要考虑的一个重要问题。
1.1.3课题研究的理论与实际意义
本课题的研究理论与实际意义论述如下：
首先，本课题的研究成果可以帮助半自动加工单元获取合理最佳的人力资源配置。本文通过对刻花加工单元的人力资源优化配置问题的研究，给出解决刻花单元人力资源优化配置问题的求解方法。这对于现在半自动加工单元生产企业来说，具有很大的使用价值和研究意义。
其次，本文研究成果可以为半自动加工单元的规划设计提供理论支持。制造企业针对需求产能，车间规划去设计生产单元，确定资源最优配置。特别对于加工过程中人机交互频繁，人机比不确定的半自动加工单元，本文研究成果对其生产现场改善和优化设计，设计最优人员配置方案，有非常重要的参考意义。本文对于刻花单元的人力资源配置研究方法，通过元模型仿真优化方法求解刻花单元人力资源优化配置问题的解决过程，丰富了半自动加工单元资源配置研究的理论知识和研究方法。
最后，本文利用基于元模型的仿真优化方法对刻花单元的人力资源优化配置问题进行分析求解，其求解过程清晰表达了针对资源优化配置问题的求解思路。本文研究成果对半自动加工单元设计规划和人员安排，提高生产效率，提高人员和设备利用率，降低生产成本，提高企业竞争力等有重要作用。也有助于对类似生产单元资源优化配置问题的解决提供技术和理论参考。
1.2国内外制造单元资源配置问题的研究现状
1.2.1仿真优化方法的国内外研究现状
国内外针对仿真优化方法在制造企业的应用研究已经取得了很多理论成果、解决了许多实际问题。在对现实问题背景不断地研究中，许多学者针对仿真优化方法提出了许多创新思想[1-2]。其中，郭宇在分析仿真优化原理的基础上提出一种集成变尺度遗传算法与禁忌搜索算法为一体的新的混合遗传算法，并基于此算法开发了一个仿真优化软件系统[3-4]。赵东方通过进行动态制造环境下组织柔性仿真研究，对复杂的制造过程做动态模拟并且提出考虑人员主动性的生产策略设计了一套科学和量化的引用方案[5]。也有考虑从设计人员协作策略角度提升生产单元的组织柔性,提出一种面向生产者协作行为的人机集成仿真模型[6]。余田以组织行为学理论为基础，考虑生产单元特点，并基于离散事件动态仿真原理，设计出一种面向组织的生产单元仿真与建模研究方法[7]。BirkanCan通过搭建离散事件仿真的元模型，在半导体制造中的自动化材料处理系统，存储模型和连续的生产线三种随机工业系统背景下，比较分析遗传编程（GP）和人工神经网络（ANNS）在离散事件模型开发上的准确性[8]。BernaDengiz将分析方法的数学能力和模型的仿真能力与称为混合仿真-分析建模的优化方法相结合，提出了混合仿真-分析优化的方法，并用此方法确定汽车涂装车间流水线的最佳操作位置[9]。JamesT.Lin针对半导体产品的混合流水车间调度问题提供了仿真优化方法，该优化方法包括用于性能评估的仿真模型、应用遗传算法的优化策略、以及通过最优预算分配的加速技术，通过此方法确定每个订单的每个阶段的生产线和机器类型的最佳分配方案来实现最小流量时间[10]。SharifH.Melouk通过仿真模型模拟系统的复杂性，同时优化器搜索解决方案空间并通过仿真评估的方法，采用模拟优化方法开发决策支持工具，帮助企业运营决策[11]。吴义忠研究了Modelica模型仿真优化的关键问
题，基于模型的编译信息实现多实例、多目标启发式仿真优化建模，并在仿真平台Mworks下实现了多领域仿真优化流程和若干优化算法[12]。张涛通过建立队长资源配置问题的数学模型，根据系统作业存在不确定性、随机性等特点，建立离散事件仿真模型，并运用仿真模型与组合优化相容经合的仿真优化方法对集装箱堆场资源配置问题进行优化求解[13]。王正元针对备件多级库存问题，建立了多级库存问题模型，针对备件库存问题特点，提出了一种求解该问题的仿真优化方法[14]。于越运用仿真优化方法对集装箱堆场大门系统规划问题进行了研究，建立了大门系统规划问题的数学模型，根据系统作业中存在的不确定性、随机性活动特点，建立大门作业系统的离散事件仿真模型[15]。这些关于仿真优化方法的研究和应用为解决制造企业生产问题提供了解决方法和参考价值。
1.2.2制造单元人力资源配置国内外研究现状
针对加工单元的资源配置问题的研究，近年来也获得了很多理论成果和实际应用。NELS0N研究分析了生产单元同时被设备、人员两种资源约束的生产情况[16]。针对这两种资源约束的系统研究主要集中于资源调度和生产系统规划上[17]。NELSON通过研究分析发现人员和设备的配备比率过高会减少工人的劳动积极性，并随之降低生产系统的性能，而比率过低则会制约工人的能力发挥，也会对系统性能造成不利影响，研究发现有效的人员与设备的配备比率在50%到75%之间[18]。Zamiska探讨了仅有一种任务类型的制造系统，在双重资源约束的条件下工人的能力和变化[19]，HUP等人采用仿真实验，探讨了when-rule、where-rule、pull/push等情况下人工转移规则在双重资源约束生产环境下对于制造系统整体性能的影响[20-21]。施国洪等设计了在生产过程中考虑人员自动性的合作过程模型，并将此模型应用于U型生产单元的生产仿真[22-24]。杨灿军等探讨了人主机辅、人机协同和机主人辅3种人机合作策略模式并基于此三种策略模式设计了系统总体结构模型[25]；傅卫平对人机合作的方法理论进行了研究分析，并建立了一般的人机合作概念模型[26-27]。侯文皓等人研究了多元柔性制造动态复杂系统的建模与仿真，建立了人机比的通用仿真模型，并基于此模型分析了影响人机比的关键因素以及其灵敏度等指标[28-30]。Matta提出了一种将原先的复杂问题递阶分解为多个简单子问题的研究方法，对每个问题采用不同的分析方法，并使用不同的系统性能评估工具[31]。
近年来国内外学者对企业人力资源优化配置问题的研究投入了更多的精力。Norman研究分析了一种用来描述人员任务安排问题的混合整数规划模
型。提出通过对操作工提供培训让其在各时段改变技能水平使得生产均衡的思想[32-33]。DengizB等人研究了如何通过仿真和集成元模型将复杂决策支持系统转换为简单决策支持系统的方法，并通过此方法研究钻石加工单元的资源约束对加工单元吞吐量的影响[34]。丁海利从方法的可操作性出发，采用系统分析和定量评价的方法，设计了人力资源优化配置模型，为制造单元的人力资源优化配置问题提供了一种量化管理的可操作方法，并设计了求解问题模型的改进算法[35]。范佳静分析了现今单元制造系统的现实需求和静态与动态构建研究中的诸多不足，提出了一种综合考虑原有制造系统的实际情况，采用阶段式构建思想来获得各阶段单元构建的最优方案的单元构建方法[36]。杨米莎利用对银行叫号系统的研究，考虑顾客到达不均衡性，对不同工作日和不同工作时段用修正系数计算参数值，建立了不同输入率下的概率分布函数及MMC模型，使计算得到的顾客等待时间和队列长度等排队指标值更接近现实情况[37]。王超在经典作业车间调度的基础上，考虑了人员和设备约束条件下的多目标柔性作业车间调度问题，采用仿真建模和优化算法求解[38-39]。许朝山针对柔性制造单元中因工序时间不同而产生的加工瓶颈问题，提出了基于实际生产约束建立数学模型的方法，实现制造单元的设备使用基本平衡[40]。
针对以上国内外文献的阅读分析，了解各方面研究成果和思想，针对加工单元的生产调度策略的研究和资源配置的研究文献的深入了解，结合轮胎模具刻花加工单元的自身生产特点，发现现有的针对生产单元人力资源优化配置的研究方法并不是很符合刻花单元的实际情况，无法采用现有研究方法解决刻花单元的订单随机、需求随机和人机交互频繁而造成的生产单元生产效率不高的问题，故本文选择选择刻花单元实际生产背景，结合实际特点研究其人力资源优化配置问题，具有很大的研究价值和意义。
1.3论文研究内容与主要工作
1.3.1研究目标
本文针对刻花单元人力资源优化配置问题的研究主要有以下两个目标：
1）本文对于轮胎模具刻花单元人力资源优化配置问题研究，针对轮胎模具的刻花加工背景，考虑订单的多种类小批量，随机到达，操作需求随机发生且人机比不确定的特点。研究在刻花单元加工环境确定的情况下，考虑车间规划和生产投资成本的约束，计算刻花单元内人力资源的最优配置，追求加工单元工件吞吐量最大，人员的响应设备需求的不及时率最小即工件加工周期中等待时间占比最小的目标。
2）针对刻花单元的人力资源优化配置问题，考虑加工中心实际生产配置条件，半自动加工方式和制造单元订单随机、需求随机等特点。研究半自动制造单元人力资源配置问题的普遍适用性解决方案，通过论文研究分析得到有效可靠的问题解决途径，为半自动加工单元的资源优化问题提供研究借鉴。
1.3.2工作内容
本课题主要工作内容包括如下：①结合轮胎模具刻花加工单元的行业背景，分析订单随机、人机交互频繁、操作需求随机发生的半自动加工单元的人力资源优化配置问题的解决难点；②通过统计分析方法分析历史生产数据，确定刻花单元求解问题的优化目标、实际约束和因素变量，给出求解加工单元资源配置问题的难点和解决思路，给出基于元模型的仿真优化求解方案；③根据问题求解思路给出仿真建模的过程，并根据轮胎模具的刻花加工单元的加工特点和车间布局描述仿真模型的建立思路；④针对传统仿真优化问题的计算代价大的缺点，采用元模型仿真优化的方法。利用基于实验设计的元模型仿真优化方法对人力资源优化配置问题进行优化。利用仿真元模型和数据分析工具求得目标函数回归方程，并结合实际约束条件建立决策模型，然后求解决策模型并验证最优解；⑤利用元模型仿真优化求解问题思路，运用正交实验和多项式回归方法建立轮胎模具刻花单元的人力资源优化配置仿真元模型。选择多目标优化方法求解模型，并验证结果的最优性。
1.3.3论文结构
依据论文研究内容描述，本文将章节划分安排如下图1-2所示。全文共分五章，其中第二章至第五章为本文研究的核心章节。
图1-4论文总体结构图
Fig1-4Overallstructureofthepaper
1.4本章小结
本章详细介绍了研究课题的研究背景和课题研究领域的国内外研究现状和发展，提出研究的实际意义与预期成果。在此基础上，详细介绍了论文的主要研究目标和主要工作内容，并描绘了本论文的总体的研究思路结构图。
第二章模具刻花加工单元的人力资源优化配置问题描述
引言
轮胎模具刻花加工单元特点明显，由于轮胎加工工件对刻花刀具损耗严重，加工周期长，工序繁杂，并且产品种类多，批次小，订单到达具有随机性。所以此类工件的刻花加工不适合采用全自动加工方式进行生产，只能通过加工设备进行半自动生产，例如五轴加工中心、三轴加工中心等数控加工设备。
常见的半自动加工过程，由于对人员手工操作设备的需求，加工单元的改善都会考虑对人员和设备的数量合理规划的问题，以此最大限度的提升操作工和设备的利用率，并考虑加工单元的生产能力、生产周期和投资成本等因素。但由于轮胎模具刻花单元的半自动加工过程，需要频繁的人机交互，刻花工序繁多，人机比不确定。并且每道刻花工序的自动加工时间一般较长，所以通常都是多个操作工人负责多台设备，根据设备的操作需求，多个操作人员在多台设备之间来回走动。所以需要考虑如何合理安排操作人员和设备数量，以减少设备等待服务时间。这些刻花单元加工特点的存在致使现存的问题研究方法在解决刻花单元的人力资源优化配置问题上存在不足，会浪费大量的时间进行问题分析和求解。
对于轮胎模具刻花单元的人力资源优化配置问题的研究，首先需要考虑订单多种类小批量，随机到达的因素，其次考虑人员交互频繁，多人同时负责多台设备，需求发生时间和数量随机的特点，最后在此基础上，考虑加工单元生产能力，单元成本和生产周期的约束，目标是减少设备等待时间在生产周期所占比例，提高加工单元的工件吞吐量，提高操作人员和设备的利用率。
2.1问题描述
刻花单元人力资源优化配置问题的详细描述如下：
对于轮胎模具加工的刻花加工单元，生产单元内存在m台设备n个操作人
员。存在i类订单类型P1，P2，P3，···Pi，每个订单类型都有D1，D2，D3，···Dj
种工件，每种工件加工前都会被拆分成d1，d2，d3，···dk个工件块。然后以工件块的形式进行刻花加工。同一工件的工件块加工完成后会组合成一个工件。每个工件块的刻花加工工艺g1，g2，g3，···gv不同，n个操作人员针对员工工作效率或者对设备的操作熟练程度在操作效率上不同，假设熟练工人R对设备的操作效率为E，则普通工人对设备的操作效率为0.8E，轮胎模具刻花加工过程由于自身加工特点会导致以下问题出现：
1）设备等待时间太长。刻花单元的加工订单随机到达，并且同一订单的工件工艺种类较多，需求量少。不同工件的加工时分割成的工件块数量不同，不同工件块的刻花工艺也不相同。当工件块进入加工单元时，会有工作人员搬运到空闲设备进行刻花加工，在加工过程中伴随着操作人员定时的工艺加工效果检查和刀具磨损换新的操作，若加工单元的人员配置数量不合理则会发生设备停机等待检查时没有空闲人员响应需求，无法及时提供服务的情况，而加工单元中的不同设备加工的工件块工艺不同就导致停机等待服务的时间不同，这样就无法得到准确的需求发生的规律，无法设定合适的人机比，现实加工过程中通过多人管理多台设备的方式减少服务等待时间。
2）加工单元等待队列过长。由于一个加工单元中根据订单需求会同时运行多台设备进行花纹块加工，但订单的到达是随机的，同一工件的不同花纹块会有不同的加工工艺，所以不同的加工设备的加工过程不同，停机检查和换刀的需求发生时间也不会相同，加上人员操作的时间波动性，致使整个加工过程的操作需求发生时间不能有确定的分布规律，因此当操作人员和设备的配置关系不合理时会出现多台设备同时产生操作需求而操作人员无法兼顾的情况，而且等待队列的长度根据操作人员效率而变动。
3）设备利用率低。基于以上存在的两个问题和操作需求的频繁发生，操作人员需要占据设备运行时间对加工件进行操作，这就使设备在整个工件的加工周期内浪费了大量的加工时间，导致设备的利用率很低。
考虑以上描述的刻花单元的问题特征和影响因素，可以清楚得到论文对刻花单元人力资源优化配置问题的目标函数，即是在刻花加工单元实际的运行背景下，以怎样的人员和设备配置可以让加工单元的工件吞吐量最大、设备服务响应不及时率最小。
2.2模具加工刻花生产单元人力资源优化配置难点分析
模具制造刻花单元的人力资源优化配置问题求解的主要难点归纳如下：首先，由于生产单元加工订单到达的随机性，以及生产过程中操作人员频
繁参与引起时间波动等特点，致使生产单元的工件块的生产周程波动幅度大。所以生产单元的平均产能和生产周期等约束条件无法用封闭的形式去准确表达，生产过程中的加工时间、操作时间以及设备故障率的随机波动致使加工单元内的人力资源优化配置问题无法用简单的函数关系去表达和简单求解。
其次，刻花加工单元的很多数据指标具有高度相关性。由于刻花过程中的操作人员的高度参与，使得过程中的时间参数存在范围波动性，而且订单加工件的种类变动和随机到达、设备加工时间以及因加工件不同而必需的数控设定时间等都影响着需求发生时间和人员响应需求的时间，最终影响加工单元本身的加工性能。这些参数之间的相互关系，致使加工单元的模拟研究无法通过简单的观察和记录就可以分析出彼此的变化规律。
综上所论，刻花单元的人力资源优化配置的主要难点在于生产单元订单和加工件到达的随机性，需求发生的不确定性，以及实验数据的收集和处理。一方面，由于加工件到达的随机性和操作人员在加工过程中的频繁参与导致加工过程中的时间参数和生产周程呈现波动性，无法用封闭的数学形式去准确表达，无法设计常规的线性整数规划模型去求解；另一方面，在加工过程中的数据参数高度相关的情况下，造成整体生产数据呈现范围波动，无法通过简单的观察和记录整合去得到彼此的数据规律和变化特征。这些是本文研究人力资源优化配置问题需要解决的难点。
2.3求解策略分析
2.3.1存在问题
考虑刻花单元生产过程特点，以及历史生产数据的收集总结，操作人员数量和用于刻花加工的并行机数量的配置情况对单元内多项系统指标具有显著的影
响，考虑人员数量和设备数量关系是实现刻花加工单元的设备服务响应不及时率最小和加工单元的吞吐量尽可能多的优化目标的主要影响因素。本文要解决的实际问题是如何安排刻花单元内熟练工、普通工和数控设备的数量，在满足人员和设备利用率、生产周期和资金成本等实际生产约束的情况下，同时实现生产单元在实际生产过程中设备服务响应不及时率最小、生产单元的工件加工吞吐量尽量多的目标。
而在实际的生产系统中，由于生产过程中的随机性，包括设备的故障情况、人员的操作时间以及工艺效果的满意度等问题，导致无法对生产过程中的情况进行比较详细准确的预测分析。对于刻花加工单元设备和人员数量的增加可以提高加工单元的工件吞吐量，但设备的平均等待时间也会增加，在工件加工周期内的时间占比增加；若保持设备数量不变或减少设备数量而增加操作人员数量，则可以减少设备服务响应不及时率，不过加工单元的吞吐量则不会有太大变动。并且设备和人员数量的变化还涉及生产现场的现场规划和资金预算的约束，对于生产过程中的许多参数也无法用简单的函数形式去表示相互之间的关系，所以无法使用传统的线性规划方法进行求解研究。
2.3.2求解思路
由于刻花单元的生产周期、设备等待服务时间、加工单元工件吞吐量以及人员利用率等性能指标受到人员数量、设备数量以及生产过程随机性的复杂作用的影响，并且设备服务响应不及时率和加工单元工件吞吐量等无法用简单的线性规划方法去描述求解，因此针对以上存在问题需要寻求其他求解方法，建立非线性表达式并进行求解。
首先，为了发现刻花单元实际生产的设备运行规律、人员操作时间分布、订单投产策略以及工件各类加工工艺等这些加工单元自身属性。本课题对刻花加工单元的历史生产加工数据进行收集分类汇总，并使用数学统计分析工具和方法对这些数据进行分析处理，可以得到操作人员和设备相关的时间近似分布、加工件工艺汇总和加工单元的订单投产常规策略。并对研究目标影响微弱的不确定单元属性进行忽略假设。
其次，运用面向对象的思想建立仿真模型。通过面向对象的建模思想建立仿真模型模拟刻花单元实际生产情况，观察刻花单元在此拟定条件下的性能，并进行分析评价，在仿真中通过改变因素变量的值来观察加工单元性能指标的变化规律，分析目标变量和考虑因素之间的关系。
然后，考虑建立的仿真模型运行耗时，数据处理繁杂的问题，通过建立元模型对刻花单元人力资源优化配置问题进行仿真优化。按照元模型搭建思路，考虑对刻花单元性能影响的因素进行实验设计和因子分析，分析判断影响单元性能的相关变量以及这些变量之间的相关水平，观察相关因素变量对输出结果的影响，简化仿真实验。统计分析实验数据，运用元模型建模方法获取目标函数回归方程，并通过仿真实验数据验证回归元模型的准确性。
最后，结合实际生产约束条件，建立刻花单元人力资源优化配置问题决策模型。结合刻花单元订单的投资成本约束和车间整体布局限制下的设备和人员数量变动范围建立多目标优化决策模型。通过多目标优化方法并对模型进行求解。并验证解的最优性。
以上描述即使对刻花单元人力资源优化配置问题求解过程中存在的难点和问题的解决思路。
2.4本章小结
本章首先描述了刻花单元刻花加工过程的显著特点。其次指出刻花单元实际生产过程中存在的问题的外在表现和原因，分析目标函数与影响因素之间的变化特点，强调结合实际生产情况建立数学模型的局限性。然后提出求解问题所面对的难点，分析考虑到的因素变量对系统性能的影响走势，以及描述因素变量对目标性能指标的复杂作用，针对问题的难点提出后续的解决问题的建模思路和求解策略。
在后续章节中，本文将首先考虑如何建立仿真模型并进行数据处理整合，其次根据刻花单元条件限制采用元模型仿真优化方法，并得到多目标优化决策模型。最后对决策模型进行求解。
第三章面向对象的仿真方法
引言
迄今为止，已经有很多学者对各类生产环境的资源优化配置问题进行大量的研究，也通过各种研究方法得出了很多有价值的成果，但针对半自动生产的刻花单元的人力资源优化配置的问题的相似背景的研究课题并不多。本章节将通过数据分析方法整合刻花单元历史数据，总结数据分布规律，然后通过面向对象的仿真方法对刻花生产单元建立仿真模型，模拟生产单元实际生产过程，分析影响生产单元性能的因素和变化规律。
3.1面向对象的方法
面向对象的思想是一种描述和解决问题的思维方式。面向对象思想主张在思考问题的过程中运用人类的自然思维方式并从客观存在的事物即对象出发。面向对象的思考方式产生于编程语言，但因为它符合人们认识事物的一般规律，在逐渐的应用推广中扩散到许多研究领域中去，基于面向对象思想分析与解决问题的方法是面向对象方法。它强调运用人类在日常逻辑思维中经常采用的思维方式与习惯,以对象为源头,以类和继承为基本构造模式来抽象描述现实情况。这些思想在仿真软件的设计和仿真模型的构建中也得到广泛使用。
1）类和对象
具有共同特征属性的实际存在的所有个体是为一类，也是在对一些研究个体的特性进行抽象简化后形成的一个共有的分类。而所谓对象则是对类的实例化，即使在类的共有特性上的特殊化。在面向对象的方法中，通常通过一些属性、方法和名称将对象从共有类中区分开来。
类和对象的应用可以很好的将研究问题的实际背景中的相关实体区分开来，更方便的研究不同类之间的影响关系，不同对象之间对研究问题的影响因素。可以很简单快捷的区分出所研究问题的主要影响因素。在仿真中可以方便分析研究问题的实际背景，舍弃不必要的属性因素，清晰建立各分类之间的关系，减少仿真工作，简化仿真模型。
2）封装和继承
在面向对象的方法中，和对象相关的属性和方法被封装在对象中。所谓封装是相对于外部的其他对象而定义，外部对内部封装属性不可见。如本研究中的设备刻花加工过程，仿真只需要研究加工过程中的人员操作和设备自动加工，设备的其他能力和特点不需要考虑，这样的封装思想可以扩大仿真的适用范围。继承是指给一个或者多个对象增加一些新的属性特点，从而构成具有特有属性的新对象。如本例给订单A的工件增加分块编号属性，如此不同编号的工件块就是区别于不同工件的工件块对象。使用继承的好处能够极大的提高模型的开发效率。
下面以面向对象方法的特点考虑建立本课题研究问题的仿真模型。
3.2面向对象的仿真建立过程
3.2.1仿真目的
本论文课题研究内容为刻花单元人力资源优化配置问题，针对轮胎刻花单元实际研究背景，其加工单元人机交互频繁、订单的多品种小批量的特点，以及生产过程中时间波动大、多个因素之间关系复杂等难点。采用建立仿真模型的方法对刻花单元的生产过程进行详尽研究[41-43]。刻花单元实际生产过程操作如仿真模型建立的主要作用是为了研究刻花单元内考虑的几个主要因素对系统几个数据指标的影响。通过仿真模型模拟刻花单元实际生产过程，通过仿真实验得到不同因素水平组合下的数据指标的变化情况。
仿真研究考虑的输入变量为：操作人员的普通工数量、操作人员的熟练工数量、刻花单元机床数量。
仿真实验主要观察的输出变量为：工件平均生产周长、设备等待服务总时长，订单生产周期，人员与设备利用率，等待队列长度，加工单元工件吞吐量、设备服务响应不及时率。
3.2.2类与对象的分析
按照刻花加工单元内的实体对象的作用和角色功能划分，刻花单元内有三种实体类别，分别为订单、人员和设备。
订单类别即使刻花加工单元的订单投产批次。根据实际生产现状分析，订单到达具有随机性。订单类别根据订单种类和工件名称区分不同工件对象，工件对象根据自身加工工艺属性又区分成不同的工件块。如订单有A、B、C三种，A订单内自身工件特点可以切割为A1、A2·A8等8块工件块，A类8块工件块根据自身加工工艺属性分别需要经历25至30到工艺。B和C类订单也会在切割工件块时有不同的区别。
人员类别即是参与到刻花单元生产的操作人员。根据刻花单元的实际生产安排习惯，根据员工工作效率在人员类别下区分出两类操作工人，分别是工作效率高的熟练工和工作效率低的普通工，而这两个类别工人的数量关系是本文解决刻花单元人力资源问题需要观察的重点。除了效率的考虑外，人员本身会有工作班次、作息时间、移动速度等特有属性。
设备类别包含的是刻花单元进行刻花加工的数控设备，对于功能上各台设备之间没有区别，是并行机。对于设备的抽象仿真比较简单，因为对于刻花单元的刻花加工过程来说，所有数控设备的作用只是一个操作平台，而其自动加工的过程涵盖其中，加工时间追随订单模块而变动。
以上简单介绍仿真模型中考虑的类别与对象的特点，下图3-2为仿真模型类别和对象属性关系。
3.2.3抽象与简化
运用面向对象的思想，通过仿真软件模拟刻花单元一般运行状态。根据封装和继承的特点来达到对生产系统的简化，达到仿真设计的简便合理与数据收集的目的，根据仿真模型要达到的目的和需要收集的数据对这些模块对象进行简化设计并继承新的属性特征。
对于订单模块来说，仿真模型考虑的是订单到达的规律、数量、种类，以及订单的投产规则，忽略其他订单属性如订货商、特殊需求以及原料要求等。对于订单工件方面要考虑的是工件本身的种类、数量、分块数量和加工工艺，忽略的则是工件的尺寸、重量等。并且为了数据收集，在所有工件块上添加加工时间的属性，方便仿真模型后面的数据整合。
对于人员模块类别，仿真模型考虑的基本属性为人员的工作效率、劳动成本、移动速度、数量等，而忽略其人员的年龄、身高等无关生产过程的属性。并且根据刻花的单元实际生产过程中的人员操作行为，为操作人员添加服务属性即是拆卸、装载和换刀、搬运等工作种类，另外还有班次、作息时间等属性。
对于设备模块类别，设备设定在仿真模型中的作用是模拟工件的自动加工过程以及提供工人的操作服务平台，所以在仿真中考虑的是设备的故障率、以及自动加工过程的工艺满意度属性。下图3-3为刻花单元仿真概念图解。
3.2.4数据统计分析
为了通过仿真模型准确模拟刻花单元实际生产状态，需要通过数据统计分析生产数据，由于刻花加工中人员频繁参与引起的服务时间的波动、订单到达的随机性和设备运行的偶然情况的发生，导致实际的生产数据存在很大范围的波动性，数据统计分析的目的就是去除历史数据中发生概率小的情况，对一般的数据进行分析整合发现其符合的一般规律，并将得到的规律运用到仿真模型中，模拟实际生产的随机性情况。
进行实验数据收集分析。
本章小结
本章首先介绍面向对象的仿真思想，介绍面向对象的优点和基于面向对象思想的仿真建模过程，介绍其中类、对象、继承和封装的仿真基本构造模式。运用面向对象思想建立仿真模型，可以利用其抽象描述的特点极大的提高模型的开发效率而不降低仿真模拟的准确性，减少仿真工作量，简化仿真模型。
然后根据面向对象的思想针对刻花加工单元人力资源优化配置问题建立仿真模型，根据面向对象方法特点对刻花单元模型构建流程进行详细介绍，并记录通过对实际生产数据进行数据统计分析后得到的数据分布规律。将这些数据分布应用到仿真中可以得到准确模拟刻花单元现实生产过程的仿真模型。
第四章基于元模型的仿真优化
引言
仿真模型是对真实系统的抽象模拟。考虑到刻花单元在订单到达、操作需求发生和人机比上存在不确定性，理论分析和计算无法满足对刻花单元人力资源配置进行优化，所以选择通过建立仿真模型模拟实际生产过程的途径来对刻花单元人力资源优化配置问题进行优化。
但仿真是对现实问题的抽象表达，现实问题因为太多的不确定因素，致使运用仿真解答需要做大量的仿真实验去观察所有因素组合的影响效果，从中比较选择最优组合，这样会花费大量的时间在仿真实验和仿真模型的搭建上面，增加解决问题的工作量和难度。因此，本文通过搭建应用实验设计的元模型对仿真解决方法进行优化。
元模型是针对现实问题建立的精确模型，并对试验数据进行拟合分析而得到的模型。通过元模型的搭建可以进一步对现实问题进行抽象解答[44]，简化仿真实验，可以在满足较高精度的前提下，大幅降低计算量和仿真时间，提高仿真求解效率。本章将介绍元模型的一般构建过程。
4.1建立元模型
根据本文第三章仿真模型建立思路建立仿真模型，考虑实际问题的不确定因素的影响和决定因素的水平范围，选择实验设计方法去设计仿真实验减少工作量并获取实验数据，然后根据问题特征选择合适的元模型建立方法，通过运用元模型处理实验数据求得目标函数，并与仿真运行结果比较验证元模型的准确性和可用性并进行优化，在确定元模型的可用性后对考虑问题求解得出最优解。
4.1.1仿真模型建立和因素分析
基于第三章介绍仿真模型建立方法建立仿真模型，通过对现实生产数据的收集分析，进行分布拟合得到加工单元相关因素的分布规律并带入仿真中，确定考虑因素和目标函数，以及能够表现单元性能的数据指标。如针对刻花加工
单元人力资源优化配置问题，考虑的变量因素为人员数量、设备数量，优化目标是刻花单元的设备服务响应不及时率最小，单元工件吞吐量最大，其他能够表现单元性能的数据指标为生产周期，资金预算，人员和设备利用率等。针对这些考虑因素建立仿真模型。
4.1.2仿真实验设计
实验设计方法是数理统计学的应用方法之一，是研究如何合理而有效的获得数据资料的应用技术，实验设计的主要内容是合理的设计安排实验、收集试验数据并进行科学的数据分析，从而达到快速准确的获得最优试验结果的目的。
针对生产单元的仿真试验设计是为了分析因素变量对生产单元的影响和相互作用，减少仿真的工作量，最常用的实验设计方法为因子设计和正交实验设计。
1）因子设计是针对问题考虑的每一个影响因素的所有状态水平进行组
合，形成多组试验，研究各个组合对目标函数产生的效果的方法。例如，若因素A有a各水平，因素B有b个水平，则完成全部试验应包含所有的ab个组合的试验。因子设计有以下优点：首先、各个因子的各个水平的所有可能组合都会考虑，实验全面详细，收集的数据量大；其次、因子设计方法因考虑的因素水平组合全面所以不会遗漏因子之间的相互作用对实验结果的影响。
2）正交实验设计是一个在效率上优于因子设计的方法，它可以在不影响试验效果的前提下，尽可能的减少试验次数，减少试验工作量。其一般表示方法为
