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1.2 国内外研究现状1.2.1 生产线平衡的研究现状近年来，国内越来越多的企业开始应用起生产流水线进行作业，然而生产流水线的作业效率却很低，工作目的数量及工序编制都是用经验进行整合平衡，效率和准确性难以保证，并且能够对此进行整合的人员极其稀少。而随着近年来个性化的发展，多批次、小批量的订单方式逐渐流行，生产流水线不得不时常进行调整变化，凭借人工经验的方法来平衡生产流水线无法满足生产管理的需求。必须运用更加精确、方便且易于学习的方法来进行管理。20世纪50年代，生产线平衡问题在美国首次被提出，该问题立即就引起了外界的广泛关注。 随后便出现了各种解决的办法， 如Salveson M.E的线性规划模型，运用数学解析法对生产线平衡展开描述；Jackson J.R提出列举法来分析解决；Bwoman E.H提出列举法的线性规划模型应对大规模的问题；Heigeson W.H运用位置加权法来求解问题[2]。80年代开始，生产线有了新的变化步入了混合流水线生产阶段。 先后出现了运用加权法制作的联合优先图， 混合流水线的整数规划模型，遗传算法，以及现代人工智能的方法。目前的解决思路当中主要可以归纳为以下几种类型： 基于数字科学的精确算法、启发式算法、仿真法和工作研究法等[3]。精确算法一般都运用了数学建模的方法，可以分析出最优解，但由于计算量非常巨大，难以应用于一般企业[4]。启发式算法不同于精确算法，该方法只能够得到可行解而不是直接得到最优解。主流的启发式算法主要有RA、NEH、Plamer等算法[5]。仿真法就是使用数据模型来对生产现场的实际状况进行模拟并给予参考，从而对生产线平衡进行优化改善。目前常用的软件有：EM-power、Witness、Flexin 等[6]。
工作研究法是上个世纪在实际工作中通过总结整合而得出的一种研究方法， 该方法综合运用了多门学科的知识和技术，包括物理、数学、管理学等，针对整个生产作业系统进行分析，并进行预测，为生产现场提供参考。相对于工作研究法，另外3种针对生产流水线平衡问题的解决方法都需要经过复杂的计算或购买贵重的软件，通过这些方法能够提高精确性，然而这些计算方法复杂难懂，且较为费时，对于生产流水线需要经常变动来满足市场需要的企业来说，无法做到每次变动都经过复杂的计算来设计平衡性较好的作业流程，所以这些方法也很难运用到日常的生产管理工作当中。而工作研究法不仅精确度高，更是简单易行，可以很好的应用到企业的生产作业当中。