第一篇：调度作业流程

调度作业流程

1调度日作业流程

1.1早班（08:00－16:00点）调度作业流程

a.08:15总调交接班，交接班会由生产调度指挥中心副主任（或）主持，上、下班总调参加，会议由上一班值班总调汇报上一班次的主要生产情况、设备检维修情况、原料和产品的库存情况等；生产调度指挥中心副主任安排当日计划、装置运行中出现的问题和需要协调解决的问题、下一班工作重点及建议等，接班人员要尽快熟悉情况，做好记录。

b.08:00～09:00详细了解生产状况，落实当日生产调度指挥中心生产计划任务，分解工作重点，并将重点记录到《交接班记录》上；与各生产公司（装置）调度（值班长）沟通，进一步分析了解生产情况，对各公司（装置）需协调度的问题提出解决办法，并做好记录。

c.12:00～13:00白班总调度第二次了解各生产公司（装置）生产运行情况，重点掌握公司级生产控制指标，及时做好各装置的运行记录；监测日计划、班计划完成进度。

d.15:00～16:00汇总当日装置生产、设备检维修、安全重点及事故隐患处理等情况，对重要的、影响运行的情况向部门领导汇报；总调对班中生产出现的问题要跟踪分析、落实，对整体情况进行小结，完成当班的生产交接班日记，向下一班汇报本班生产运行情况和协调解决的问题及未尽事宜，做好交班。

1.2 中班（16：00－0：00点）调度作业流程

a.16：30根据早交班会和中交接班会提出和确定的重点，通过对当日关键环节的跟踪，填写调度“当日要情”，报生产调度指挥中心副主任审核后存档。

b.17：00落实“当日要情”的各项记录，准备次日协调解决计划，值班总调根据当日运行情况，在与部门、各生产公司（装置）充分沟通的情况下，下达次日生产协调计划。

c.18：00总调度第一次全面了解当班装置生产情况。

d.19：30搜集各单位完成情况数据信息。

e.20：00落实碰头会的各项内容，总调对领导交办的重点事项记录到《交接班记录》上。

f.21：00调度当前生产运行情况，对生产中出现的问题进一步了解，跟踪落实情况，并对整体运行情况进行小结。

g.22：00中班总调第二次全面了解当班装置生产情况，如果有领导批示、指示，分别上到信息网的相关栏目内；遇有事故或者故障情况，按照固定格式上到信息网相应栏目内。

h.23：30汇总当日装置生产情况，设备检、维修情况，其它安全重点情况，各主要生产装置存在的事故隐患和处理情况，记录当班发生的重要事件，针对事件所采取的措施、处理落实情况。

i.00：00完成当班的生产交接班日记，由值班总调度召开交接班会，当班总调向下一班汇报本班生产运行情况和协调解决的问题及未尽事宜，和下一班组做好交接。

1.3 夜班（0：00－08：00点）调度作业流程

a.00：30了解上一班次的主要生产情况，重点是调度协调解决问题和未尽事宜，对协调情况和各 环节运行情况、主要指标进度完成情况等，并对出现的问题及时进行协调解决。

b.02：00全面了解当班生产情况

c.03：30调度当前生产运行情况对生产中出现的问题进一步了解，跟踪落实情况，并对整体运行情况进行小结。

d.05：00在全面掌握生产情况的基础上，对夜班完成及白班计划情况进行协调、分析，将上述情况汇总后形成书面材料，记录到交接班记录本。

e.06：00第二次全面了解当班装置生产情况

f.07：30向生产调度指挥中心领导汇报夜班运行情况，重点汇报夜班运行情况及影响装置运行的重点问题，提出合理化建议。

g.08：15交班会，值班总调向下一班交接。

2调度月度工作流程

2.11-3日编制上月调度报表：搜集整理各专业部门、各生产公司（装置）上月完成数据，报公司领导审核存案。

2.24-6日准备生产月报，总结当月，部署下月计划:通报当月装置指标实际完成情况，强调当月工作重点，部署下月生产计划。

2.37-13日：日常工作:主要是日常调度协调工作。

2.414日调度室半月调度会议:总结上半个月各部门、各生产公司（装置）各项生产工作，确定下半月各部门、各生产公司（装置）重点工作，分解落实各项工作，定措施、责任人、定完成时间。确定本

月生产计划安排。协调解决各部门、各生产公司（装置）提出的问题。

2.515-17日总结分析上旬情况：总结分析上半月各项指标完成情况，及时查找运行中存在的问题，并将情况反映在调度日报的“当日要情”中。

2.618-22日：日常工作：主要是日常调度协调工作。

2.723日调度月计划平衡会部门会议：研究分析存在的问题，制订解决措施，加以落实。

2.824-25日组织专人到基层进行调研：针对日常反映上的问题进行专题研究，并与相关各部门、各生产公司（装置）以召开现场会的形式进行落实，调研过程中对存在的问题进行深入细致探讨，调研后形成专题报告上报公司领导。

2.926-

28、30或31日全面总结

1、全面总结当月以来全公司生产等各环节运转情况、各项指标完成情况、各单位之间协调配合情况、取得的成绩和存在的问题等，并形成书面材料。

2、制定计划：通过调查研讨，编制出下个月的生产计划，及重点工作，其中下个月计划是根据公司调度例会提出的要求、计划及各单位所上报的建议计划经汇总形成。

３、准备月底的生产准备调度会，确定的会议时间，并做好一切会务准备。

４、向主管领导汇报下月建议计划及计划制订的依据，并根据领导指示对计划进行调整。召开月调度计划平衡会，分析总结本月以来

生产等各方面的情况，查找问题，议定措施，并确定下个月作业计划及重点工作，通报下月生产计划。

５、根据调度会上各单位汇报的情况，对重要信息进行汇总、归纳，整理公司领导讲话，形成会议纪要，修订作业计划，报送主管领导审核后下发至各单位执行。

６、总结分析当月各项指标完成情况，及时查找运行中存在的问题，明确今后工作方向。

3调度年度作业流程

调度年度业务安排主要根据集团公司下发的年度生产计划，在确保装置安、稳、长、满、优高质量完成生产目标的情况下，根据宏观经济及内外部运行环境的实际变化，对月度、季度等局部时间段计划进行适当调整。

1、一季度：力争实现首季生产开门红，为完成全年任务打基础。根据一季度生产特点，在一季度工作时，调度室要坚持抓住提前量，加强协调力度，抓住生产运营关键环节，解决影响制约下一步发展的关键问题，坚持完成年进度计划，确保生产均衡，平稳运行，为下季度的工作打好基础。

2、二季度：狠抓节本降耗工作，确保实现“时间过半，任务过半”；二季度调度的主要工作就是根据全年生产计划做好装置优化操作，协调各生产生产公司（装置），从节水、节汽方面入手，全方位做好装置间的染动能耗的平衡、协调工作，开展各种节能改造和节本降耗竞赛等活动，全力确保上半年实现 “双过半”。

3、三季度：抓好装置的平稳运行，消除安全隐患，给全年任务完成提供保障。通过抓好雨季汛期日常的平稳运行，确保装置高效、均衡、稳定运行，给全年任务完成提供保障。一般来说，从三季度完成情况即可看出全年各项工作的趋势，完成的好，就能超进度或按时完成计划。因此，抓好三季度工作，能减轻年底的工作压力，还有利于四季度装置过冬的问题，保证装置生产稳定运行。

4、四季度：统筹安排，深谋远虑，做好全年生产和下年度的生产计划工作。在确保完成全年生产计划和任务的前提下，统筹安排四季度生产，可以为下一年生产减轻压力，并对下一年的各项工作打下好的铺垫，努力消除各环节瓶颈制约，提高整体运营水平，平稳、高效的与下一年度生产对接，实现平稳过渡。

第二篇：生产计划调度大作业

《作业车间调度的非合作博弈模型与混合自适应遗传算法》 作者：周光辉，王蕊，江平宇，张国海

摘要：采用博弈理论，建立了一种基于非合作博弈的作业车间任务调度模型，在该任务调度模型中，将源于不同客户的制造任务映射为非合作博弈模型中的局中人，并将与制造任务包括的工序集所对应的可选加工设备映射为可行方案集，将使各制造任务的加工完成时间和成本组合形成的多目标综合指标映射为收益函数，从而将对任务调度模型的求解转换为寻求非合作博弈模型的Nash均衡点，通过设计的爬山搜索混合自适应遗传算法、自适应交叉和变异算子，实现了对该任务调度非合作博弈模型的Nash均衡点的有效求解，同时算例仿真结果也验证了所提出的调度方法的正确性。

根据数学模型和假设条件，竞争驱动的作业车间任务调度目标就是寻求使得每个制造任务均能达到综合目标值最小、利益均衡的调度结果。

《基于自适应遗传算法的Job Shop 调度问题研究》 作者：沈斌，周莹君，王家海

Job Shop 求解过程的计算量随问题的规模呈指数增长，已被证明是NP完全问题。因此近年来倾向于利用人工智能的原理和技术进行搜索，寻找复杂问题的较优解，特别是以效仿生物处理模式以获得智能信息处理功能的遗传算法研究最为深入。但是也有不足之处，早熟收敛问题，局部搜索能力，算子的无方向性，正因为这些不足限制了以遗传算法的进一步推广和应用，因此对遗传算法进行改进显得尤为重要。本文提出一种新的自适应遗传算法用以求解Job Shop调度问题。

Job Shop问题描述

一个加工系统有m台设备，要求加工n个工件，第i个工件ji包含m个操作（工序），需要考虑如下假设：

1）每道工序必须按照工艺顺寻依次在指定的设备上加工，且必须在前一道工序（如果存在））加工完成后才一开始加工；

2）工件在一台设备上一旦开始加工，便不能中断，必须等到加工完成后，才能加工另外工件，即某一时刻一台设备只能加工一个工件； 3）同一个工件不能同时在两个设备上加工；

4）同一台设备不能同时加工两个工件；

5）每个工件在每台设备上必须加工一次，也只能加工一次；

6）各工件的工艺路线jsn和每到工序的加工时间jt已知，且不随加工排序的改变而改变，转移时间和辅助时间忽略不计或计入加工时间。

《A Hybrid Genetic Algorithm for Job Shop Scheduling Problem to Minimize Makespan》 作者：Lin Liu, Yugeng Xi

In this paper, we present a hybrid genetic algorithm for the job shop scheduling problem to mimize makespan.How to improve GA performance is a critical issue when using a GA to solve optimization problems.The general way focuses on tuning its parameters such as population size, crossover rate and mutation rate.However, if all parameters have attained the useful bounds, the expected improvement is often not worth the efforts of finding even better parameters.More potential improvements can be only explored by modifying the size of search space.The set of active schedules is usually large and includes a lot of schedules with relatively large idle times on machines, and thus with relatively large idle times on machines, and thus with poor performance in terms of makespan.The proposed algorithm used the idea of hybrid scheduler to reduce the search space as well as the computational efforts.The search space can be reduced or increased by controlling the upper bound of idle times allowed on machines.Since the parameters of the hyubrid scheduler are unlikely to be determined appropriately in advance, we search better values of them in the hybrid GA evolution.Dissimilar to Gas in literatures, a chromosome includes not only genes representing the relative priorities of all operations but also genes representing the parameters to determine the upper bound of idle times permitted on a given machine before scheduling an operation.The random keys representation is used to encode a chromosome.Each element of the chromosome is a real number of [0,1].During the schedule generation phase, the SPV rule is used to convert a real number vector into a job repetition representation.Based on the hybrid scheduler, a chromosome is decoded into a feasible schedule.Finally, a local search is executed in the neighborhood determined by the critical active chain to improve the performance of the schedule generated in the schedule generation phase.nd In the 2section, we present the formulation of job shop scheduling problem to minimize makespan.In the 3 section, we describe the proposed hybrid genetic algorithm in detail.In the 4 section, the proposed algorithm is evaluated on benchmark instances.Finally, we conclude the paper with a summary in 5th section.《Hybrid Genetic Algorithm for Solving Job-Shop Scheduling Problem》 作者：S.M.Kamrul Hasan

The Job-Shop Scheduling Problem(JSSP)is a well-known difficult combinatorial optimization problem.Many algorithms have been proposed for solving JSSP in the last few decades, including algorithms based on evolutionary techniques.However, there is room for improvement in solving medium to large scale problems effectively.In this paper, we present a Hybrid Genetic Algorithm(HGA)that includes a heuristic job ordering with a Genetic Algorithm.We apply HGA to a number of benchmark problems.It is found that the algorithm is able to improve the solution the solution obtained by traditional genetic algorithm.《Scheduling jobs and maintenances in flexible job shop with a hybrid genetic algorithm》

Most flexible job shop scheduling models assume that the machines are available all of the time.However, in most realistic situations, machines may be unavailable due to maintenances, pre-schedules and so on.In this paper, we study the flexible job shop scheduling problem with availability constraints.The availability constraints are non-fixed in that the completion time of the maintenance tasks is not fixed and has to be determined during the scheduling procedure.We then propose a hybrid genetic alogorithm to solve the flexible job shop scheduling problem with non-fixed availability constraints.The genetic algorithm uses an innovative representation method thrdand applies genetic operations in phenotype space in order to enhance the inheritability.We also define two kinds of neighbourhood for the problem based on the concept of critical path.A local search procedure is then integrated under the framework of the genetic algorithm.Representative flexible job shop scheduling benchmark problems and fJSP-nfa problems are solved in order to test the the effectiveness and efficiency of the suggested methodology.《A Hybrid genetic algorithm for no-wait job shop scheduling problems》 作者：Jason Chao-Hsien Pan, Han-Chiang Huang

A no-wait job shop describes a situation where every job has its own processing sequence with the constraint that no waiting time is allowed between operations within any job.A NWJS problem with the objective of minimizing total completion time is a NP-hard problem and this paper proposes a hybrid genetic algorithm(HGA)to solve this complex problem.A genetic operation is defined by cutting out a section of genes from a chromosome and treated as a subproblem.This subproblem is then transformed into an asymeetric traveling salesman problem(ATSP)and solved with a heuristic algorithm.Subsequently, this section with new sequence is put back to replace the original section of chromosome.The incorporation of this problem-specific genetic operator is responsible for the hybrid adjective.By doing so, the course of the search of the proposed genetic algorithm is set to more profitable regions in the solution space.The experiemental results show that this hybrid genetic algorithm can accelerate the convergence and improve solution quality as well.

第三篇：作业调度

操作系统实验报告

学

院______________________ 专

业______________________ 班

级______________________ 学

号______________________ 姓

名______________________ 指导教师

胡欣如

（2011年11 月）

实验报告内容要求

一、实验目的

通过对进程调度算法的模拟加深对进程概念和进程调度算法的理解。

二、实验内容和要求

设计一个有 N个进程共行的进程调度程序。

进程调度算法：采用最高优先数优先的调度算法（即把处理机分配给优先数最高的进程）和先来先服务算法,多级反馈队列算法。

每个进程有一个进程控制块（PCB）表示。进程控制块可以包含如下信息：进程名、优先数、到达时间、需要运行时间、已用CPU时间、进程状态等等。

进程的优先数及需要的运行时间可以事先人为地指定（也可以由随机数产生）。进程的到达时间为进程输入的时间。

进程的运行时间以时间片为单位进行计算。

每个进程的状态可以是就绪 W（Wait）、运行R（Run）、或完成F（Finish）三种状态之一。

就绪进程获得 CPU后都只能运行一个时间片。用已占用CPU时间加1来表示。如果运行一个时间片后，进程的已占用 CPU时间已达到所需要的运行时间，则撤消该进程，如果运行一个时间片后进程的已占用CPU时间还未达所需要的运行时间，也就是进程还需要继续运行，此时应将进程的优先数减1（即降低一级），然后把它插入就绪队列等待CPU。每进行一次调度程序都打印一次运行进程、就绪队列、以及各个进程的 PCB，以便进行检查。

重复以上过程，直到所要进程都完成为止。

三、实验主要仪器设备和材料

实验环境

硬件环境:IBM-PC或兼容机 软件环境:VC++6编程环境

四、实验原理及设计方案（下面6项必写）

1、实验原理

多级反馈队列基本思想为，当一个新的进程进入内存之后，首先将它放入第一队列的末尾，按FCFS原则排队等候调度，但轮到该进程执行的时候，如能在该时间片内完成，便可以撤离系统；如果它在一个时间片结束时尚未完成，调度程序便将该进程转入第二队列的末尾，再同样地按照FCFS原则等待调度执行，以此类推。

2、设计方案

（1）设计一个有N个进程共行的进程调度程序。每个进程由一个进程控制块 PCB表示。进程控制块包括以下信息：进程名，进程优先数，进程需要运行的时间，占用CPU的时间以及进程的状态等。

（2）本调度程序用多级反馈队列。（3）编写程序并调试运行。

3、相关数据结构的说明

typedef struct pcb{ string name;//进程名字

char state;//进程当前状态

int ntime;//进程需要的运行时间

int rtime;//进程已运行的时候

struct pcb* link;//链指针 }pub;

class d_queue{ //队列类 private:

};struct pcb* head,*end;d_queue *next_queue;//指向下个队列的指针 int time_p;//轮转时间 void set_next_queue(d_queue*);//设置下个队列 void push(pcb*);//新作业调入队列 void display(pcb*);//显示一个进程 pcb* pop();//一个进程出队列 void display_all();//显示该队列的全部进程 void run();//队列的第一个进程运行 pcb* top();//返回队列的第一个元素 void change_state(char);//改变队头元素的状态 void set_time_piece(int);//设置时间轮转片 public: d_queue::d_queue();//队列初始化

4、程序流程图（详细）

5、给出程序中源程序名和可执行程序名。

6、程序清单（源程序中要附有详细的注释）（代码部分：分成两栏（字号小五））

（注：

6、此部分程序清单附在电子版的实验报告文档中，打印版不需要打印程序清单）

五、实验结果及分析

1、运行结果（要求截图）（能动态说明执行结果）（要求截图尺寸大小适中）

2、实验结果的分析及说明

六、调试总结及心得体会

（调试过程中小结、所遇问题及解决方法、心得体会）

七、思考题

第四篇：资金调度流程

资金调度管理流程

12.资金调度的工作流程 12.1 现金的调度

12.1.1资金管理总部结算中心根据各子公司当月编制的资金计划表中的现金盈余情况，适时的可用现金状况，可控资金情况，先与各子公司财务负责人进行沟通达成一致，再填写资金调拨单，然后送部门负责人审核，报财务副总进行审批。

12.1.2资金调拨单审批通过后，结算中心在集团网银上将子公司帐户上的资金划拨到集团帐户，将资金调拨单扫描发送给子公司资金管理员,同时留存一份作为财务帐务处理的附件。

12.12各子公司根据资金使用计划，结合现有资金情况，可向集团资金管理总部提交现金需求的申请表。

12.1.3资金管理总部收到申请表后报部门负责人审核，审核后再报财务副总审批。

12.1.4现金需求的申请表审批通过后,资金结算中心在集团网银上进行下拨, 将资金调拨单扫描件发送给子公司资金管理员, 原件传给财务进行帐务处理。12.2银行承兑汇票的调度

12.2.1资金管理总部票据管理员根据各子公司适时可用的银行承兑汇票金额，先与各子公司票据管理员进行确认调拨票据金额，再编制资金调拨单，然后送部门负责人审核，财务副总进行审批。

12.2.2资金调拨单审批通过后，资金管理总部票据管理员先将资金调拨单扫描发送给子公司票据管理员, 子公司资金管理员根据调拨单准备银行承兑汇票,再将票据邮寄给资金管理总部.12.3.4各子公司根据票据的使用计划，结合现有票据情况，由票据管理员向资金管理总部票据管理员提交票据需求申请表。

12.3.5票据管理员收到子公司的票据申请表后，填写资金调拨单报部门负责人审核和财务副总审批。

12.3.6资金调拨单审批通过后，票据管理员先按调拨单上金额准备票据，再将票据寄往子公司票据管理员，然后将调拨单扫描发送给子公司资金管理员, 原件传给财务进行帐务处理。

第五篇：生产调度流程

流程说明：

一、步骤说明

1、生产管理部下达月度生产作业计划。

2、生产调度员了解原料储备情况、设备情况、技术情况、质量情况、生产情况等，进行生产准备。

3、根据生产作业计划安排生产。

4、生产调度员根据在生产过程中发现的问题以及分厂和工艺设计/质检部提供的生产现场的问题报告协调有关部门处理生产过程中出现的问题。

5、生产过程中出现的设备问题报告设备管理部，由设备部安排维修部门进行设备维修，备件更换；生产过程中出现的质量问题报告工艺设计/质检部，由工艺设计/质检部进行质量问题处理；生产过程中出现的原料问题，通知物流公司，物流公司进行原料供给；能源问题通知保障分厂，保障分厂进行协调；中间件转序问题与各分厂进行协调；生产调度员及时将生产进度情况随时报告部门领导。对于以上不能解决的问题由生产管理部部长协调相关部门人员进行解决。

6、生产调度员根据分厂的生产状况和生产过程中发生的各种情况形成调度日志。

二、流程要素说明 步骤 2 3 4 生产准备

按生产计划安排生产 协调生产

责任人

生产管理部生产调度员 生产管理部生产调度员 生产管理部生产调度员 输入 生产作业计划、生产现场问题报告 生产管理部生产计划员、各厂

协调相关部门处理生产过程中出现生产管理部部长、生产调度员、相的设备、技术、质量、原料、能源关部门 等问题 掌握生产进度状况 生产管理部生产调度员、工厂、相关部门

生产管理部生产调度员 输出 形成调度日志

三、流程其它说明

1、流程输出表单：《调度日志》。

2、流程依据的管理制度、办法、依据：《调度工作制度》。

3、流程中的时间要求：在保证生产计划完成的前提下，可对生产作业计划做出临时性调整，事后通知计划员。

4、流程频次：1次/月