柔性作业车间智能调度-共享工业云
柔性制造系统的生产调度与优化
柔性制造系统的生产调度与优化柔性制造系统（Flexible Manufacturing System，FMS）是一种以高度集成、高度可变性和高度自动化为特点的先进制造技术。
它能够灵活应对市场需求的变化，提高生产效率和产品质量。
然而，实现柔性制造系统的最佳生产调度和优化仍然是一个具有挑战性的问题。
本文将探讨柔性制造系统的生产调度与优化问题，并提出相应的解决方案。
一、生产调度问题生产调度是柔性制造系统中的核心问题之一。
在实际生产过程中，如何合理安排各个工序之间的任务关系，以提高生产效率和降低生产成本，是一个关键的挑战。
为了解决这个问题，研究者们提出了多种生产调度策略。
首先，最早被应用于柔性制造系统的是传统的作业车间调度（Job Shop Scheduling）方法。
该方法主要采用基于先来先服务（First-Come-First-Served，FCFS）或者最短工序调度（Shortest Processing Time，SPT）的方式进行调度，以确保任务能够按照其加工时间的先后顺序进行。
然而，这种调度策略忽略了不同任务之间的紧急程度和重要性，容易导致制造系统资源的浪费。
随后，基于优先级的调度方法被提出并得以广泛应用。
该方法通过为每个任务分配一个优先级，然后按照优先级的先后顺序进行调度，以提高生产效率和降低系统拥堵。
优先级可根据任务的交货期、加工时间、制定成本等因素确定，也可以通过智能优化算法来自动计算。
二、生产优化问题除了生产调度问题，柔性制造系统中的生产优化也是一个重要的研究方向。
生产优化的目标是最大化生产效率、最小化成本和最优化资源利用率。
为了实现这些目标，研究者们提出了多种生产优化方法。
首先，基于遗传算法的优化方法在柔性制造系统中得到了广泛应用。
遗传算法通过模拟生物进化过程中的自然选择、交叉和变异等机制，来搜索最优解。
在生产优化中，遗传算法可用于优化生产调度、工序安排、机器选型等问题，从而提高生产效率和降低成本。
人机协同的柔性作业车间炼钢—连铸重调度方法
人机协同的柔性作业车间炼钢—连铸重调度方法柔性作业车间是一种以人机协同工作模式为特征的生产形式，它通过有效利用先进的信息技术和智能化设备，将人和机器进行有机结合，在生产过程中充分发挥各自的优点，提高生产效率和产品质量。
在钢铁行业，柔性作业车间的应用可以提高炼钢-连铸过程的生产效率和质量，重调度方法是实现这一目标的关键之一炼钢-连铸过程是钢铁行业的核心环节，是将炼钢炉中熔融的钢水经过连铸机连续冷却凝固成坯料的过程。
为了提高生产效率和产品质量，需要对炼钢-连铸过程进行合理的调度安排。
传统的调度方法通常是由计划员根据生产计划和设备状态进行安排，但由于生产现场的复杂性和不确定性，往往无法适应实际生产的变化和需求。
柔性作业车间炼钢-连铸重调度方法是一种基于实时数据和智能算法的调度方法，它可以根据实时的生产情况和设备状态，对炼钢-连铸过程进行优化调度。
具体而言，柔性作业车间炼钢-连铸重调度方法包括以下几个步骤：1.数据采集和监控：通过物联网和传感器等技术，对炼钢-连铸过程中的关键参数进行实时采集和监控，如钢水温度、浓度、流速等。
这些数据可以实时反映生产过程的状态和性能，为后续的调度决策提供依据。
2.问题识别和优化目标：基于采集到的数据，使用机器学习和数据分析算法对炼钢-连铸过程进行分析和建模，识别出可能存在的问题和改进空间。
同时，根据生产计划和企业目标，确定调度的优化目标，如最大化生产效率、最小化能耗等。
3.调度决策和优化算法：根据问题识别和优化目标，利用优化算法对炼钢-连铸过程进行重调度决策。
优化算法可以采用遗传算法、模拟退火算法等，通过迭代求解的方式，寻找最优的调度方案。
调度决策涉及到多个决策变量，如炉次的安排、连铸机的工作顺序、钢水的倒运路径等。
4.调度执行和实时控制：将优化的调度方案反馈给现场操作人员和设备控制系统，实时监控和控制生产过程。
通过与现场的人机交互，不断调整和优化调度方案，以应对实际生产中的变化和异常情况。
基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法
基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法
柔性作业车间调度问题是指在某一时间窗口内，将多个具有不同加工工序的作业分配给不同的机器，以尽量减少总的加工时间和能耗的问题。
基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法主要包括以下步骤：作业划分、机器分配、调度优化和能耗优化。
对于给定的作业集合，需要进行作业划分，将作业划分为不同的工序，每个工序对应一个加工时间和能耗。
这样可以将一个作业分成多个子作业，每个子作业对应一个工序，便于后续的调度和能耗优化。
接下来，需要进行机器分配，将每个子作业分配给合适的机器进行加工。
机器分配的目标是尽量减少总的加工时间和能耗。
可以利用启发式算法，如遗传算法或禁忌搜索算法等，在保证约束条件的前提下，找到合适的机器分配方案。
然后，需要进行调度优化，确定每个子作业在各自机器上的加工顺序和时间。
调度优化的目标是尽量减少总的加工时间和能耗。
可以利用调度规则、邻域搜索等方法，对机器分配方案进行进一步优化，找到最优的调度方案。
需要进行能耗优化，通过调整机器运行速度、关闭空闲机器等方法，减少总的能耗。
可以利用线性规划、粒子群优化等算法，对调度方案进行调整和优化，使得能耗最小化。
基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法包括作业划分、机器分配、调度优化和能耗优化等步骤。
通过合理的算法设计和优化策略，可以得到满足多目标优化要求的最优调度方案，减少总的加工时间和能耗。
这对于提高生产效率、降低成本具有重要的实际意义。
柔性作业车间调度问题简明分析
Equipment Manufacturing Technology No.05，20180引言调度是通过一定的手段对有限的人力、物力、财力和时间资源进行科学合理的配置，在保证能够获得某些最优性能的前提下使生产或作业过程高效有序地运行。
调度的概念涉及生产计划排程、企业管理、交通运输工具的运行时刻与运行路径规划，网络通讯等。
在调度问题中，柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem，FJSP）最具代表性，FJSP问题所研究的是各个加工任务“何时何地”进行加工才能使某些性能指标达到最优，在小批量多品种的生产模式和日趋激烈的市场竞争下，如何合理调度车间生产任务，使加工时间和加工成本最小化、生产效益和客户满意度最大化，是制造企业生产过程中不可忽略的重要因素。
目前，关于FJSP 问题，前人已做了大量研究，但没有进行详细的归类与分析，从而难以对FJSP问题有一个深刻的认识和理解，也就难以针对具体的问题快速地建立模型并找到合适的解决办法。
因此，本文在总结已有研究成果的基础上，对柔性作业车间调度问题的内容作了简要分析，并从优化目标的数量和是否考虑不确定性因素两个方面对FJSP问题进行了综合归类和对比分析，使实际的调度问题能够对应到具体的调度类型，从而为调度模型的建立和问题的求解指明方向。
1问题描述车间调度是指按照被加工件的工艺规程，在现有生产能力和生产资源情况下，基于一个或多个优化目标以及相关约束条件，规划出多个工件各工序间最优的加工顺序组合方案。
作业车间调度问题（Job ShopScheduling Problem，JSP）是车间调度问题的经典类型，也是典型的组合优化问题，其一般性描述为：n个工件在m台机器上加工，各工序的加工机床和加工时间已定，所要解决的问题是确定每台机床上待加工件的最优加工顺序。
而柔性作业车间调度问题是JSP 问题的扩展，此类问题中，工件每道工序的加工有一至多台机床可供选择，所要解决的问题一是为每道工序选择最合适的机床，二是为每台机床上的工件安排最优的加工顺序。
具有无序工序生产特征的混合柔性流水车间在线调度
具有无序工序生产特征的混合柔性流水车间在线调度混合柔性流水车间是一种生产环境中常见的工厂布局。
与传统的流水车间相比，混合柔性流水车间更加灵活，能够适应不同工序的需求。
混合柔性流水车间具有无序工序生产特征，即不同工序之间没有固定的先后顺序，可以同时进行或根据实际情况动态调整。
这种生产方式可以有效提高生产效率和资源利用率。
在混合柔性流水车间中，如何在线调度成为一项重要的任务。
在线调度的目标是在满足工期要求的前提下，尽可能减少零件的等待时间和车间的空闲时间。
这需要通过合理的调度策略来实现。
首先，为了实现在线调度，需要对车间的生产情况进行实时监测和控制。
可以利用信息技术手段，通过传感器、计算机系统等设备实时采集和分析车间中的数据，并据此进行调度决策。
其次，为了减少零件的等待时间，可以采用许多调度算法。
其中，基于规则的算法是一种常见的方法，通过制定合理的规则来安排工序的执行顺序。
例如，可以根据工序之间的依赖关系和工序的完成时间估计，优先选择完成时间较短的工序进行加工。
另外，还可以采用基于优先级的调度算法。
这种算法根据零件的紧急程度和重要性来确定其加工的优先级。
例如，对于需要尽快完成的订单，可以将其和其他订单进行优先比较，从而确定加工的顺序。
此外，还可以采用遗传算法等启发式算法来进行调度。
这些算法通过优化问题的目标函数来确定最优的调度方案。
例如，可以将零件的等待时间和车间的空闲时间等因素结合起来，构建一个适合的目标函数，并通过遗传算法等方法进行求解。
总之，具有无序工序生产特征的混合柔性流水车间的在线调度是一项复杂而重要的任务。
通过合理的调度策略和算法，可以有效提高车间的生产效率和资源利用率，从而实现优化的生产调度。
制造系统柔性作业车间调度问题及算法优化
制造系统柔性作业车间调度问题及算法优化制造系统柔性作业车间调度问题及算法优化摘要：随着制造业的快速发展和市场需求的不断变化，柔性作业车间调度问题成为制造系统中的重要研究方向。
针对柔性作业车间调度问题，本文通过对问题的分析和总结，提出了一种基于算法优化的解决方案。
该方案结合了遗传算法和模拟退火算法，并将其应用于某柔性作业车间的实际调度问题中。
实验结果表明，该方案在提高车间资源利用率和降低任务完成时间等方面具有显著优势，为制造系统柔性作业车间调度问题的解决提供了一种有效的方法。
一、引言制造系统的柔性作业车间调度问题涉及到多个任务在不同机器之间的分配和调度，旨在优化资源利用率、降低生产成本、缩短任务完成时间等方面的目标。
由于车间内部工序复杂，任务时间不确定性大等因素的影响，使得柔性作业车间调度问题成为制造系统中的难点问题。
二、柔性作业车间调度问题的分析柔性作业车间调度问题的核心是任务的分配和调度。
任务分配涉及到将一组任务分配给车间内的多个机器，而任务调度则是确定每个任务在对应机器上的执行顺序。
柔性作业车间调度问题还需要考虑到车间资源利用率、任务完成时间、机器效率等多个指标。
在实际应用中，不同制造系统对这些指标的重要性可能有所区别。
三、算法优化的解决方案在解决柔性作业车间调度问题时，传统的优化方法往往存在局限性。
为此，本文提出了一种基于算法优化的解决方案。
该方案结合了遗传算法和模拟退火算法的优势，能够在较短时间内找到较优解。
具体实施步骤如下：1. 遗传算法：通过模拟遗传进化的过程，在种群中寻找最优解。
首先，初始化种群，然后根据染色体编码规则生成初始解，并利用适应度函数对每个个体进行评估。
接着，采用选择、交叉和变异等遗传操作对种群进行进化，直到达到停止条件。
2. 模拟退火算法：以一定的概率接受比当前解更差的解，以避免陷入局部最优解。
首先，初始化当前解和初始温度，并设置退火参数。
然后，通过随机扰动的方式生成新解，并计算新解的评价函数值。
柔性作业车间动态生产调度问题的研究的开题报告
柔性作业车间动态生产调度问题的研究的开题报告一、研究背景随着制造企业对柔性生产模式的应用越来越广泛，柔性作业车间的动态生产调度问题成为制约效率、降低成本的重要因素。
柔性作业车间相较于传统作业车间灵活性更高，能够满足个性化定制的生产需求，因此优化调度能够提高企业竞争力。
目前，关于柔性作业车间的生产调度研究主要集中在理论模型的构建与优化算法的设计方面，但是大多数研究都只考虑了静态环境下的调度问题，对于车间内任务的动态变化及其对调度问题的影响缺乏充分的研究。
二、研究目的本研究旨在探究柔性作业车间的动态生产调度问题，以提高车间效率、降低制造成本。
三、研究内容1.柔性作业车间的研究现状及发展趋势；2.柔性作业车间动态生产调度问题的分析；3.基于智能算法的柔性作业车间动态生产调度优化；4.仿真实验及结果分析；5.研究成果总结与展望。
四、研究方法本研究拟采用综合文献研究、案例分析、数学模型和智能算法等方法进行研究，具体包括：1.通过对国内外文献的搜集和研究，总结柔性作业车间调度的发展历程、成果和不足，为后续的研究提供理论基础；2.通过对某柔性作业车间实际调度情况的分析，确定动态生产环境下可能出现的问题，为后续的优化研究提供方法思路；3.将柔性作业车间的生产调度问题抽象成数学模型，并基于智能算法（例如遗传算法、模拟退火算法等）进行求解，获得最优解；4.基于仿真实验，验证所提出的优化方法的效果，分析结果。
五、研究意义本研究所提出的动态柔性作业车间生产调度优化方法能够提高车间生产效率，降低制造成本。
同时，研究结果还有助于推进柔性制造技术的发展，促进柔性作业车间的可持续发展。
六、研究进展目前，本研究已经完成了对柔性作业车间调度问题的文献研究以及对某柔性作业车间的实际调度情况的分析，正在进行数学模型的构建和智能算法的设计。
七、预期结果本研究预期将提出一种适用于动态环境下的柔性作业车间生产调度优化方法，并通过仿真实验验证其效果。
云计算环境下的模糊柔性作业车间调度方法
Ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｉ ｎ ｇ Ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ， Ｆ Ｊ Ｓ Ｓ）是一 类复杂 的组合 优化 问题 最后 通过 多 目标 模糊 Ｆ Ｊ Ｓ Ｓ仿 真 实验 和实 例验 证算 法 的
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２ ０ １ ５年 第 １ ９期
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信息 与电脑
云计算
云 计算环境下 的模糊 柔性作业 车 问调度方法
黄 辉 宁 涛
（ １ ． 大连 华 信计 算机技 术股份 有 限公 司 ，辽 宁 大连 １ １ ６ ０ ８ ５ ；２ ． 大连 交通 大学软 件 学 院 ，辽 宁 大连
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越用越聪明
越来越能干
越用越好用
02 智能科学与技术
02 智能科学与技术
什么是智能
01
言语/语言 智能
08
自然观察 智能
02
逻辑/数理 智能
03
视觉/空间 智能
04
身体/运动 智能
人的“多元智能”（multiple intelligence）
07
自我内省 智能
06
人际交往 智能
05
音乐/节奏 智能
01 前言
智能制造概念
智能制造是一个大概念，是新一代信息技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品设计、 制造、服务等全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成，旨在不断提升企业的产品质量、 效益、服务水平，减少资源消耗，推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展。
—— 中国工程院周济院长《新一代智能制造》
04 智能制造技术例四 智能决策：基于知识库的智能决策与优化
初论智能制造技术
北京机械工业自动化研究所总工程师 国家智能制造标准化专家咨询组专家 中国机器人产业联盟专家委员会委员 工业互联网产业联盟产业发展组副主席
2018年7月9日 宁夏银川
谢兵兵
CONTENTS
01 前言 02 智能科学与技术 03 智能制造技术 04 智能制造技术举例 05 小结
01 前言
——美国心理学家加德纳1983年《智力的结构》（Frames of Mind）
02 智能科学与技术
智能闭环和要素
③ 计算 ② 通信
感知
信息处理
信息
信息传递
信息
信息获取
可用的信息
知识生成
智能闭环
信息
环境/约束
策略创建
知识
智能策略
策略传递
智能策略
智能行为
策略执行
智能 ④ 通信 ② 控制 ⑤
智能要素： 智能感知、智能决策（认知、决策、学习 ）、智能控制（社会协作）。
02 智能科学与技术
智能科学
智能科学研究智能的基本理论和实现技术，是由脑科学、认知科学、人工智能等学科构成的
交叉学科。
—— 中科院史忠植
脑科学 认知科学 人工智能
从分子水平、细胞水平、行为水平研究人脑智能机理，建立脑模型， 揭示人脑的本质。
研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程。
研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智 能。
固定式 视觉
移动式 视觉
移动式+固定式 视觉
04 智能制造技术例一 智能加工：带视觉的智能机器人系统
带机器视觉的机器人系统，目前应用较多的环节是装配和焊接，其中视觉主要起定位和引导作用。
机器视觉技术及其应用系统综述 基于机器视觉的发动机辊子摇臂识别检测系统 基于机器视觉的真空断路器尺寸检测系统 基于机器视觉和机器人的精密装配定位系统 基于机器视觉的字符及二维码识别系统 ——2016年北自所“机器视觉应用技术交流会”
4
博弈与伦理
获取、共享人类的价值观。 多代理人agents的交互、 对抗与合作、机器人与社会 融合等。
6
机器学习
学习的终极极限与“停机问 题”。各种统计的建模、分 析工具和计算方法。
02 智能科学与技术
人工智能的“几起几落”
起
1956-1974
逻辑表达 启发式搜索
落 1974-1980
起
落
1980-1987
层 • 等等
中级阶段
• 数字化网络化制造 • 系统集成 • 信息 • 网络化、集成化 • 监控层、车间层、工厂
层 • 等等
高级阶段
• 新一代智能制造 • 自我优化 • 知识 • 知识化、智能化 • 车间层、工厂层、产业
链层 • 等等
01 前言
智能制造三阶段
由于采用了人工智能技术，高级阶段的智能制造系统（智能机器），是真正的智能系统，与 初级、中级阶段的系统相比，它最显著的特征是：
清华大学人工智能研究院院长张钹院士，最近发表演讲《走向真正的人工智能》，呼吁社会去除浮躁、静下心来， 多研究开发传统意义上的AI技术，为未来AI造福人类夯实基础！
02 智能科学与技术
机器学习与深度学习
机器学习算法，输入的是数据和想要的结果，输出的为算法模型，即把数据转换成结果的算法模型。通过机器学习， 计算机能够自己生成模型，进而提供相应的判断，达到某种人工智能的结果的实现。深度学习属于机器学习的一个 子集，思想和理论上并没有超越上世纪80年代中后期神经网络的范畴，但是海量数据的出现和计算能力的提升，使 得原来复杂度很高的算法得以落地使用，在几个“点”的应用上取得了巨大的成功，一时成为AI领域的“大明星”！
03 智能制造技术
制造环节智能化
从自动化、数字化制造，走向智能制造，随著AI技术的开发和应用，是一个较长的过程，存 在许多条不同的方法和路径。从制造环节智能化来看，有如下可能的融合升级之路：
设计智能化
设计知识表达 与知识库构建
产品几何建模 与工程图档生成
加工智能化
加工过程监控 与误差补偿
数控加工编程
传统方法
分类模型 分类模型
03 智能制造技术
03 智能制造技术
制造技术
制造过程一般可以分离散型、流程型和批量型，与之对应，制造业可以分为离散制造业、流 程工业和批量型制造业。典型的离散制造业有汽车、电子、航空、机械工业等等。就离散制 造而言，其制造工艺流程及其所包含的主要环节为：
设计
生产
加工
装配
智能加工：智能机床
把数控机床升级为智能机床，把数控机床行业从数字制造升级到智能制造，需要攻克4大技术：
3 大数据驱动的 数控机床制造
知识推理
目标：构建数控机床制造知识节点关系网络
数控机床海量异构分布信息的知识发现技术 数控机床制造知识关系网络构建与评价技术 数控机床制造知识库及其管理系统构建技术
目标：实现数控机床制造知识推理
2015年
2020年
2025年
04 智能制造技术例三
智能物流：基于AGV的柔性物流
作为生产计划的执行系统，通过AGV、RGV搬运机器 人实现自动化、柔性化的物流配送过程，实现工厂、 加工单元、机台间工艺路线的动态、柔性联接；通过 生产进程动态数据跟踪，最大化的确保生产效率，实 现快速交付。
美克家居大规模个性化定制+智能制造（MC+FA）项目 天津生产基地现场
+ 人工智能技术 =
智能制造技术
智能制造技术
智能设计技术 智能加工技术 智能装配技术 智能检测技术 智能物流技术 智能监控技术 智能服务技术 智能系统技术
03 智能制造技术
智能制造技术可能的表述形式
基于（主要的人工智能技术）的智能（涉及的制造环节）技术
举例：
基于机器视觉的智能机器人焊接技术 基于自然语言理解的人机交互技术 基于路径自学习自规划的车间柔性物流技术 基于深度学习的预测性维护技术
视觉智能焊接效果图
手工焊接效果图
视觉跟踪焊接效果（放大）
双激光+相机视觉器
可预计在不久的将来，机器视觉将成为制造系统的标配，广泛应用在多个点、多个环节、多个子系统。
04 智能制造技术例二
智能加工：智能机床
把数控机床升级为智能机床，把数控机床行业从数字制造升级到智能制造，需要攻克4大技术，可考虑的技术路线：
人工智能技术
人工智能技术(AI技术)是人类在利用和改造机器的过程中所掌握的物质方法、手段和知识等 各种活动方式的总和。
计算机视觉、自然语言处理、知识表示与处理、机器学习等。知识驱 传统意义上的AI技术
动。
机器智能技术
具有数据量大、超复杂性、要求实时性、人类智能暂时无法处理的智 能信息处理技术等。大数据驱动，机器智能。
深度学习 < 机器学习 < 人工智能
人 工
机 器
深 度
智 能
学
学
习
习
样本数据 样本数据
深度学习与传统方法的区别
深度学习
机器学习 特征
端对端学习ຫໍສະໝຸດ 深度学习则通过机器学习自 身来产生特征，即“特征学 习”或“表示学习”
传统机器学习描述样本的特 征通常由专家来设计，这称 为“特征工程”
人工设计 特征
分类器学习
速发展，已成为制造业重要发展趋势，对产业发展和分工格局带来深刻影响，推动形成新的生产方式、产业形态、
商业模式。
—— 《智能制造发展规划（2016-2020年）》
01 前言
智能制造驱动力
推动力：技术
智能制造 IM
牵引力：需求
支撑力：环境
01 前言
智能制造三阶段
初级阶段
• 数字化制造 • 单元应用 • 数据 • 自动化、数字化 • 设备层、监控层、车间
数控机床制造知识综合推理技术 数控机床几何物理约束推理技术 数控机床异构分布知识协同推理系统
4 基于云平台的 数控机床制造资源
自主决策
目标：实现数控机床制造资源共享
数控机床制造资源网络部署技术 数控机床异构制造资源分装技术 数控机床制造资源云平台构建
目标：实现数控机床制造资源的自主决策
数控机床制造资源与用户需求的耦合匹配技术 数控机床制造资源云模式敏捷响应与动态重组技术 基于智能计算的数控机床制造资源自主决策与调配技术
检测
物流
监控
服务 系统
据此，可以把离散制造所涵盖的主要制造技术归纳为下列8项技术：
设计技术 加工技术 装配技术 检测技术 物流技术 监控技术 服务技术 系统技术
03 智能制造技术
自动化数字化制造技术
自动化制造技术 = 自动化技术 + 制造技术 + 数字化技术 = 数字化制造技术