以下是一些优化自动生产排程模型建立过程的方法：

一、明确问题和目标

深入理解生产流程

与生产部门、工程师和操作人员进行沟通，了解生产过程的各个环节、设备特点、工艺要求等。绘制详细的生产流程图，明确各个工序之间的关系和依赖。

观察实际生产过程，记录生产时间、设备利用率、人员安排等数据，为模型建立提供实际依据。

确定优化目标

根据企业的战略和需求，确定生产排程的优化目标。常见的目标包括最小化生产周期、最大化设备利用率、最小化库存成本、最大化准时交货率等。

考虑多个目标之间的权衡和优先级，确定目标函数的具体形式。例如，可以采用加权求和的方式将多个目标合并为一个综合目标函数。

二、收集和整理数据

数据来源

收集生产过程中的各种数据，包括订单信息、设备参数、工艺数据、人员安排、原材料供应等。可以从企业的 ERP 系统、MES 系统、生产报表等渠道获取数据。

对于一些难以直接获取的数据，可以通过现场测量、实验设计等方法进行收集。例如，可以测量设备的加工时间、换模时间等参数。

数据预处理

对收集到的数据进行清洗和整理，去除异常值和错误数据。可以采用数据可视化、统计分析等方法对数据进行初步检查，发现问题并及时进行处理。

对数据进行标准化和归一化处理，使不同类型的数据具有可比性。例如，可以将生产时间、设备利用率等数据转化为无量纲的指标。

数据分析

对预处理后的数据进行深入分析，了解数据的分布特征、相关性等。可以采用统计分析、数据挖掘等方法进行数据分析，为模型建立提供数据支持。

通过数据分析，发现生产过程中的瓶颈和问题，为优化提供方向。例如，可以分析设备利用率低的原因，提出相应的改进措施。

三、选择合适的模型和算法

模型类型

根据生产排程的特点和需求，选择合适的模型类型。常见的模型类型包括数学规划模型、启发式算法模型、仿真模型等。

数学规划模型适用于精确求解小规模问题，但对于大规模问题可能计算时间过长。启发式算法模型可以在较短的时间内得到较好的解，但解的质量可能不如数学规划模型。仿真模型可以模拟实际生产过程，为决策提供直观的参考，但计算时间较长。

算法选择

根据选择的模型类型，选择合适的算法进行求解。常见的算法包括线性规划算法、整数规划算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。

不同的算法具有不同的特点和适用范围，需要根据问题的规模、复杂度、约束条件等因素进行选择。可以通过实验对比不同算法的性能，选择最优的算法。

四、模型验证和优化

模型验证

使用历史数据对建立的模型进行验证，评估模型的准确性和可靠性。可以将模型的预测结果与实际生产数据进行对比，计算误差指标，如平均绝对误差、均方根误差等。

如果模型的误差较大，需要对模型进行调整和优化。可以检查数据的准确性、模型的假设是否合理、算法的参数设置是否合适等方面，找出问题并进行改进。

模型优化

通过不断调整模型的参数、算法的设置等，优化模型的性能。可以采用灵敏度分析、参数优化等方法进行模型优化。

引入新的数据和信息，不断更新和完善模型。例如，可以根据市场需求的变化、设备的更新等情况，及时调整模型的参数和结构。

五、实施和监控

模型实施

将优化后的模型应用于实际生产排程中，制定生产计划和调度方案。可以通过与企业的生产管理系统集成，实现自动排程。

对生产人员进行培训，使他们了解模型的原理和使用方法，确保模型的顺利实施。

监控和反馈

建立监控机制，实时跟踪生产过程中的数据变化，评估模型的实际效果。可以通过生产报表、数据分析等方式进行监控。

根据监控结果，及时调整模型的参数和算法，以适应生产过程中的变化。同时，收集生产人员的反馈意见，不断改进模型的性能和易用性。