靈活檢修工藝下地鐵車輛架大修作業(yè)調(diào)度優(yōu)化方法的應(yīng)用

摘 要：針對地鐵車輛架大修作業(yè)調(diào)度效率低的問題，分析傳統(tǒng)檢修工藝在資源分配和工序協(xié)調(diào)中的局限性，通過引入靈活檢修工藝并結(jié)合遺傳算法優(yōu)化調(diào)度方案。研究以“項目-子項目-作業(yè)活動”三級結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，明確作業(yè)次序關(guān)系與資源柔性匹配機制，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型。結(jié)果表明，靈活檢修工藝顯著縮短庫內(nèi)作業(yè)時間，單列架修和大修分別降低15.9%和26.3%，雙列車同步作業(yè)優(yōu)化比例最高達(dá)29.5%，驗證混合作業(yè)模式在復(fù)雜任務(wù)場景中的高效性。

關(guān)鍵詞：靈活檢修工藝 地鐵車輛架大修作業(yè) 調(diào)度優(yōu)化方法 應(yīng)用

1 緒論

隨著地鐵運營網(wǎng)絡(luò)擴大，列車配屬增多，車輛檢修工作量指數(shù)級增長，對列車高可用度保障挑戰(zhàn)巨大。傳統(tǒng)檢修工藝和調(diào)度方法難以滿足高效、靈活生產(chǎn)需求，亟須智能化優(yōu)化手段提升檢修效率。文章基于柔性作業(yè)車間調(diào)度問題（FJSP）理論框架，構(gòu)建車輛架大修作業(yè)調(diào)度優(yōu)化模型，旨在科學(xué)建模與算法求解，生成庫內(nèi)檢修時間最短的調(diào)度方案，緩解檢修資源緊張，提升檢修作業(yè)計劃性，為地鐵車輛檢修管理提供實踐指導(dǎo)，助力城市軌道交通安全高效運行。

2 問題描述

FJSP模型主要解決設(shè)備選擇與作業(yè)排序問題。設(shè)備選擇是從備選設(shè)備中確定最優(yōu)執(zhí)行對象，以最大化資源利用效率；作業(yè)排序是合理安排設(shè)備上的活動，縮短作業(yè)等待時間，提高整體作業(yè)流暢性?；贔JSP模型構(gòu)建，明確架大修作業(yè)結(jié)構(gòu)是優(yōu)化前提，需梳理作業(yè)活動次序關(guān)系，建立任務(wù)依賴網(wǎng)絡(luò)，綜合考慮設(shè)備能力、作業(yè)優(yōu)先級、工藝約束，實現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化。模型應(yīng)用可應(yīng)對復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)境調(diào)度難題，提升檢修作業(yè)執(zhí)行效率，體現(xiàn)柔性作業(yè)車間調(diào)度理論的實際價值。

2.1 作業(yè)結(jié)構(gòu)

車輛架大修作業(yè)的結(jié)構(gòu)化分解是高效調(diào)度優(yōu)化的基礎(chǔ)，采用“項目-子項目-作業(yè)活動”三級結(jié)構(gòu)組織復(fù)雜維修任務(wù)?！绊椖俊贝砹熊嚰艽笮拚w作業(yè)范疇，涵蓋進(jìn)庫到交付全流程，體現(xiàn)全局性；“子項目”作為中間層級，細(xì)化為具體作業(yè)單元，包括整列作業(yè)和解編后各車型獨立檢修任務(wù)，有利于制定差異化檢修方案，協(xié)調(diào)多工種、多設(shè)備協(xié)同作業(yè)；“作業(yè)活動”是最小作業(yè)單元，對應(yīng)“子項目”中的具體維修任務(wù)，如部件拆卸、檢測、修復(fù)與安裝等，反映實際執(zhí)行內(nèi)容。三級結(jié)構(gòu)分解能將復(fù)雜架大修作業(yè)轉(zhuǎn)化為可管理、可量化的任務(wù)模塊，加強后續(xù)資源分配合理性。同時，該結(jié)構(gòu)化設(shè)計支持靈活調(diào)整與動態(tài)優(yōu)化，適應(yīng)不同車型檢修需求，提升整體作業(yè)效率，為地鐵車輛架大修作業(yè)精細(xì)化實施提供支撐。

2.2 次序關(guān)系

作業(yè)活動間次序關(guān)系表現(xiàn)為并行、順序、耦合三種形式。針對6節(jié)編組B型列車大修項目，文章分解部分作業(yè)結(jié)構(gòu)，選擇靈活檢修工藝，優(yōu)化作業(yè)流程，提升實施策略效率。靈活檢修策略允許各車輛完成當(dāng)前檢修線任務(wù)后直接進(jìn)入下一環(huán)節(jié)，不受編組順序限制，跳過傳統(tǒng)等待時間，減少資源閑置。主線設(shè)計采用多工序可并行串并混合工藝，結(jié)合實際情況動態(tài)調(diào)整并行作業(yè)工序，最大化資源利用率，縮短整體工期，增強生產(chǎn)調(diào)度靈活性。明確作業(yè)分解結(jié)構(gòu)中的邏輯關(guān)系，有助于工作人員合理規(guī)劃任務(wù)執(zhí)行優(yōu)先級，避免耦合作業(yè)依賴性導(dǎo)致的瓶頸效應(yīng)。靈活檢修工藝核心在于優(yōu)化策略和流程，實現(xiàn)人、設(shè)備與時間的最佳匹配，為架大修作業(yè)提供科學(xué)調(diào)度方案，體現(xiàn)現(xiàn)代維修管理中精益化與智能化理念的應(yīng)用價值。

2.3 檢修資源

檢修資源包括檢修設(shè)備和檢修人員，二者組合搭配形成檢修組，作為作業(yè)活動的最小直接執(zhí)行單元，承擔(dān)具體維修任務(wù)。根據(jù)實際需求，每類檢修組可設(shè)置若干組滿足不同作業(yè)活動執(zhí)行要求；作業(yè)活動和檢修資源呈柔性關(guān)系，即每個作業(yè)活動可從多個具備執(zhí)行能力的檢修組中選擇其一分配。這種柔性設(shè)計提高資源利用靈活性，為優(yōu)化調(diào)度方案提供調(diào)整空間。實際操作中，檢修組配置需綜合考慮設(shè)備性能、人員技能水平、作業(yè)復(fù)雜度，提升資源匹配科學(xué)性；引入柔性關(guān)系可應(yīng)對突發(fā)情況，動態(tài)調(diào)整檢修組分配策略，提升整體作業(yè)效率，體現(xiàn)現(xiàn)代生產(chǎn)管理中精益化理念[1]。

3 架大修作業(yè)調(diào)度優(yōu)化模型的建立

3.1 模型假設(shè)

文章在構(gòu)建地鐵車輛架大修作業(yè)調(diào)度優(yōu)化模型時，基于一系列假設(shè)條件以確保模型的科學(xué)性與可操作性。（1）作業(yè)活動被視為不可拆解的基本單元，必須由單一檢修組從開始執(zhí)行至結(jié)束，避免任務(wù)交接中的復(fù)雜性；（2）作業(yè)時間嚴(yán)格依據(jù)歷史數(shù)據(jù)中任務(wù)完成時間進(jìn)行設(shè)定，且準(zhǔn)備和交付時間均納入其中，全面加強時間估算的客觀性；（3）模型未考慮作業(yè)延后的情況，從而簡化時間變量的處理過程，聚焦于理想狀態(tài)下的調(diào)度優(yōu)化；（4）檢修組的資源配置假設(shè)為充足，即人員、設(shè)備均滿足作業(yè)需求，排除資源不足對調(diào)度方案的影響。同時，檢修組在同一時間段內(nèi)僅能執(zhí)行一項作業(yè)活動，約束明確資源分配的排他性，避免多任務(wù)并行帶來的沖突風(fēng)險；（5）所有作業(yè)活動在滿足工藝約束的條件下無額外沖突，進(jìn)一步簡化模型復(fù)雜度；（6）車輛在檢修線間的轉(zhuǎn)移活動被歸入首作業(yè)活動的時間范疇，科學(xué)減少跨檢修線調(diào)度的獨立性分析。

3.2 模型構(gòu)建

式中，q，p為列車架大修項目編號；n1為項目數(shù)；i和h為子項目編號；n2，q為項目q中子項目的數(shù)量；j和l為作業(yè)活動編號；n3，qi為項目q子項目i中涉及的作業(yè)活動數(shù)量；Fq、Pqi、Oqij分別為第q個項目、項目q第i個子項目及項目q子項目i中第j個作業(yè)活動；m為檢修組編號；N為檢修組數(shù)量；Mqij為全部可執(zhí)行作業(yè)活動Oqij的檢修組編號集合；M為檢修組編號集合；R為鄰接作業(yè)活動對集合；和分別為鄰接順序關(guān)系作業(yè)活動對集合和鄰接耦合關(guān)系作業(yè)活動對集合；為整車作業(yè)活動和車輛作業(yè)活動組成的鄰接耦合關(guān)系作業(yè)活動對集合；為涉及檢修線間轉(zhuǎn)移活動的作業(yè)活動形成鄰接耦合關(guān)系作業(yè)活動對集合；Eq和Zq分別為項目q的入庫和庫內(nèi)作業(yè)完成時間；和分別為作業(yè)活動的開始和完成時間；為由檢修組m執(zhí)行檢修作業(yè)活動所需作業(yè)時間；B為極大的正數(shù)。

4 靈活檢修工藝下地鐵車輛架大修作業(yè)調(diào)度優(yōu)化方法的應(yīng)用

4.1 案例基本情況

文章以國內(nèi)某城市地鐵線路列車架大修計劃為研究對象，探討靈活檢修工藝下的作業(yè)調(diào)度優(yōu)化方法，研究對象為6節(jié)編組B型列車，明確劃分“項目-子項目-作業(yè)活動”三級作業(yè)分解結(jié)構(gòu)，給后期優(yōu)化提供基礎(chǔ)框架。檢修組配置數(shù)量與編號與作業(yè)分解結(jié)構(gòu)中的“檢修組”進(jìn)行對應(yīng)，生成每項作業(yè)活動的備選檢修組集合，體現(xiàn)資源分配的靈活性，輸入?yún)?shù)涵蓋列車架大修在不同檢修工藝下的工作分解結(jié)構(gòu)、車輛段檢修組配置、遺傳算法設(shè)計參數(shù)等關(guān)鍵要素。遺傳算法作為核心優(yōu)化工具，種群規(guī)模設(shè)定為200個個體，收斂判斷代數(shù)為100代，交叉和變異概率均為0.5，保證算法在搜索效率與解空間探索之間取得平衡。HS部分采用兩種變異方式，選擇概率均為0.5，進(jìn)一步提升算法的多樣性和全局優(yōu)化能力，構(gòu)建科學(xué)的優(yōu)化模型，能夠有效應(yīng)對復(fù)雜多樣的檢修任務(wù)需求。研究結(jié)合實際作業(yè)特征，利用遺傳算法求解最優(yōu)調(diào)度方案，體現(xiàn)現(xiàn)代運籌學(xué)理論在地鐵車輛架大修領(lǐng)域的實踐價值[2]。

4.2 單列架大修作業(yè)調(diào)度優(yōu)化

在單列架大修作業(yè)調(diào)度操作時，工作人員分別計算不同工藝下的架修和大修調(diào)度方案，其中靈活檢修下的架修和大修調(diào)度方案見圖1和圖2。在進(jìn)行43個檢修組的作業(yè)過程中，單列架修的庫內(nèi)作業(yè)時間為217h，單列大修為297h。

而在單列車架修、大修調(diào)度方案優(yōu)化中，其優(yōu)化結(jié)果見下表1，發(fā)現(xiàn)編號1至4優(yōu)化結(jié)果呈現(xiàn)出明顯的效率提升趨勢。在單列架修中，庫內(nèi)作業(yè)時間從整體同步工藝的258小時逐步縮短至靈活作業(yè)靈活流程的217小時，差值分別為－5.0%、－6.2%和－15.9%，這種遞減趨勢表明，隨著檢修策略與作業(yè)流程靈活性的增強，資源利用效率顯著提高。類似趨勢也體現(xiàn)在單列大修中，庫內(nèi)作業(yè)時間從403小時降至297小時，差值達(dá)到－10.4%、－12.4%和－26.3%；靈活作業(yè)模式通過動態(tài)調(diào)整工序順序與資源配置，科學(xué)縮短設(shè)備等待時間，從而實現(xiàn)高效的作業(yè)調(diào)度，該結(jié)果驗證靈活檢修工藝在應(yīng)對復(fù)雜維修任務(wù)時的優(yōu)越性，尤其在資源受限或工期緊張的情況下更具應(yīng)用價值。同時，數(shù)據(jù)分析揭示優(yōu)化潛力的主要來源，包括工序并行化設(shè)計與檢修組動態(tài)分配策略的有效結(jié)合，為后續(xù)改進(jìn)提供了明確方向[3]。

4.3 雙列同步架大修作業(yè)調(diào)度優(yōu)化

在地鐵車輛架大修作業(yè)中，當(dāng)架大修車輛段任務(wù)量較高時，同步組織多列車進(jìn)行架大修作業(yè)成為提升效率的重要手段。文章針對雙列車同步架大修場景，采用混合作業(yè)模式結(jié)合優(yōu)化模型與算法進(jìn)行調(diào)度方案設(shè)計（見表2）。從優(yōu)化結(jié)果來看，雙列車同步作業(yè)顯著縮短庫內(nèi)作業(yè)時間，相較于獨立作業(yè)模式，優(yōu)化比例分別達(dá)到17.5%、17.0%、28.2%和29.5%，該改進(jìn)體現(xiàn)混合作業(yè)模式在資源分配和工序協(xié)調(diào)方面的優(yōu)勢，通過合理安排兩列車的修程順序與資源共享，減少了設(shè)備閑置，從而提升整體作業(yè)效率。特別是在大修與架修交替進(jìn)行的情況下，優(yōu)化效果更為顯著，表明模型在復(fù)雜任務(wù)場景下的適應(yīng)性。但值得注意的是，列車1和列車2作業(yè)時間分布存在一定差異，這種非均衡性反映檢修任務(wù)特性、資源配置之間的動態(tài)匹配關(guān)系。研究結(jié)果表明，基于混合作業(yè)模式的調(diào)度優(yōu)化方法能夠有效應(yīng)對高任務(wù)量場景下的資源調(diào)度難題，為地鐵車輛架大修作業(yè)的高效實施提供可靠的技術(shù)支持。

5 結(jié)語

文章圍繞靈活檢修工藝下地鐵車輛架大修作業(yè)調(diào)度優(yōu)化展開研究。研究表明，靈活檢修工藝通過動態(tài)調(diào)整工序順序和資源配置，有效提升資源利用效率和作業(yè)流暢性，在高任務(wù)量場景中優(yōu)勢顯著。雙列車同步作業(yè)優(yōu)化結(jié)果驗證了混合作業(yè)模式在資源分配與工序協(xié)調(diào)中的價值。未來研究可聚焦突發(fā)情況動態(tài)調(diào)度策略優(yōu)化，結(jié)合實時數(shù)據(jù)與人工智能提升模型自適應(yīng)能力，探索多車型混線檢修通用性優(yōu)化方法，為地鐵車輛架大修智能化與精益化管理提供全面技術(shù)支持。

參考文獻(xiàn)：

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