清华大学制造系统第8章制造系统的调度控制(2)
《智能制造技术》课程教学大纲doc资料
《智能制造技术》课程教学大纲《智能制造技术》课程教学大纲一、课程基本信息（一）课程名称：智能制造技术Intelligent manufacturing technology（二）课程编码：100280029（三）课程类别及性质：专业选修课（四）学时及学分：1.课内学时：总学时数36，其中：理论学时18 ，实验（实践）学时18。
2.自主学习学时：03.学分：2（五）适用专业：车辆工程（本科）（六）先修课程：汽车单片机与网络通信技术、互换性与测量技术、机械设计基础、机械制图、电工与电子技术、汽车CAD制图、自动控制原理、机械制造基础（七）授课学期：第六学期（八）教材及参考资料1.推荐教材：《智能制造技术基础》，邓朝辉主编，华中科技大学出版社，2017年9月。
2.参考书目：《智能制造基础与应用》，王芳主编，机械工业出版社，2018年8月。
二、课程教学目标注：教学方法主要有讲授、讨论、实验、演示等。
四、课程教学内容第一章概论（共4学时）（一）教学目标通过本章学习，了解智能制造技术发展和意义，了解智能制造技术内涵、特征、目标及发展趋势，了解智能制造技术体系。
（二）支撑课程教学目标指标点1.智能制造技术发展和意义2.智能制造技术内涵、特征、目标及发展趋势3.智能制造技术体系（三）教学内容要点1.智能制造技术发展和意义2.智能制造技术内涵、特征、目标及发展趋势3.智能制造技术体系（四）重点与难点重点: 1.智能制造技术发展和意义2.智能制造技术内涵、特征、目标及发展趋势3.智能制造技术体系难点：1.智能制造技术体系（五）课堂互动选题1.什么是智能制造？（六）自主学习内容1.智能制造技术内涵、特征、目标及发展趋势（七）课外作业选题1.简述智能制造技术体系有哪些。
第二章人工智能（共4学时）通过本章学习，了解知识表示方法，了解确定性推理方法，了解机器学习，了解人工神经网络相关知识。
（二）支撑课程教学目标指标点1.知识表示方法2.确定性推理3.态空间搜索4.专家系统5.机器学习6.人工神经网络（三）教学内容要点1.知识表示方法2.确定性推理3.态空间搜索4.专家系统5.机器学习6.人工神经网络（四）重点与难点重点: 1.知识表示方法2.确定性推理3.态空间搜索4.专家系统5.机器学习6.人工神经网络难点：1.人工神经网络（五）课堂互动选题1.机器学习的方法？（六）自主学习内容1.专家系统（七）课外作业选题1.简述人工神经网络的组成。
生产与运作管理-第8章---制造业作业计划
明J
的
i
实
际完工
时间超过了完工期限，
Li 0,说明Ji提前完工，Li 0,说明按期完工。Lmax max{Li}为最长延迟时间。
4、排序问题分类和表示法
排序问题的分类
(1)按机器的种类和数量：单台/多台。
■多台机器排序问题：按工件加工路线特征（相同与否），分 为单件（JOB-SHOP）作业排序和流水作业（FLOW-SHOP）排序 问题。
2、约翰森算法：
（1）从加工时间矩阵中找出最短加工时间； （2）若最短加工时间出现在机器 M1上，则对应工件应该 尽可能往前排；若最短加工时间出现在机器M2 上，则对应 工件应该尽可能往后排。然后从加工时间矩阵中划去已排序 工件的加工时间。若最短加工时间有多个，则任挑一个。
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8.2.2 两台机器排序问题的最优算法（续）
T 零件平行移动的加工周期 平 为： m T平 ti (n1)tL i1 tL : 为最长的单件工序时间
例题：已知n=4, t1 10分钟 t2 5分钟
t3 15分钟t4 10分钟
“工件”代表“服务对象”。工件可以是单个零件， 也可以是一批相同的零件。
“加工路线”是工件加工的工艺过程决定的，它是 工件加工在技术上的约束。
“加工顺序”则表示每台机器加工n个零件的先后 顺序，是排序和编制作业计划要解决的问题。
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3、假设条件与符号说明
假设条件（6个）：
（1）一个工件不能同时在几台不同的的机器上加工； （2）工件在加工过程中采取平行移动方式，即当上一道
Work Center #2 Output
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8.2.1 最长流程时间Fmax的计算
制造业生产流程标准化管理手册
制造业生产流程标准化管理手册第1章引言 (4)1.1 背景与目的 (4)1.2 适用范围 (4)1.3 参考文献 (4)第2章生产流程设计 (5)2.1 流程概述 (5)2.1.1 流程设计原则 (5)2.1.2 流程设计方法 (5)2.1.3 流程设计步骤 (5)2.2 流程图绘制 (5)2.2.1 确定流程图类型 (5)2.2.2 收集资料 (5)2.2.3 绘制流程图 (5)2.2.4 审核与修订 (6)2.3 流程优化与调整 (6)2.3.1 收集反馈信息 (6)2.3.2 分析问题原因 (6)2.3.3 制定优化方案 (6)2.3.4 实施与跟踪 (6)2.3.5 持续改进 (6)第3章生产计划管理 (6)3.1 订单需求分析 (6)3.1.1 订单接收与审核 (6)3.1.2 需求分解 (6)3.1.3 风险评估 (6)3.2 生产计划制定 (7)3.2.1 生产资源分配 (7)3.2.2 生产进度安排 (7)3.2.3 生产工艺制定 (7)3.2.4 生产计划发布 (7)3.3 生产计划执行与监控 (7)3.3.1 生产进度监控 (7)3.3.2 生产资源调整 (7)3.3.3 质量控制 (7)3.3.4 交货期管理 (7)3.3.5 信息反馈与改进 (7)第4章物料采购与库存管理 (7)4.1 物料需求计划 (8)4.1.1 物料需求分析 (8)4.1.2 物料需求计划的编制 (8)4.1.3 物料需求计划的执行与监控 (8)4.2.1 供应商选择标准 (8)4.2.2 供应商评估与认证 (8)4.2.3 供应商关系管理 (8)4.3 库存控制策略 (8)4.3.1 库存分类与编码 (8)4.3.2 库存控制方法 (8)4.3.3 库存优化策略 (8)4.3.4 库存安全管理 (9)4.3.5 库存信息化管理 (9)第5章生产准备 (9)5.1 设备选型与布局 (9)5.1.1 设备选型原则 (9)5.1.2 设备布局要求 (9)5.2 工艺参数设定 (9)5.2.1 工艺参数分类 (9)5.2.2 工艺参数设定原则 (10)5.3 人员培训与资质认证 (10)5.3.1 培训内容 (10)5.3.2 资质认证 (10)第6章生产过程控制 (10)6.1 生产调度 (10)6.1.1 调度原则 (10)6.1.2 调度方法 (10)6.1.3 调度流程 (10)6.2 在线质量控制 (11)6.2.1 质量控制原则 (11)6.2.2 质量控制方法 (11)6.2.3 质量控制流程 (11)6.3 安全生产与环境保护 (11)6.3.1 安全生产原则 (11)6.3.2 安全生产措施 (11)6.3.3 环境保护原则 (11)6.3.4 环境保护措施 (12)第7章质量管理 (12)7.1 质量管理体系建立 (12)7.1.1 质量管理原则 (12)7.1.2 质量管理体系构建 (12)7.1.3 文件化管理体系 (12)7.1.4 内部审核与管理评审 (12)7.2 质量控制工具与方法 (12)7.2.1 质量策划 (12)7.2.2 统计过程控制（SPC） (12)7.2.3 持续改进 (12)7.3 检验与测试 (13)7.3.1 进料检验 (13)7.3.2 过程检验 (13)7.3.3 成品检验 (13)7.3.4 出货检验 (13)7.3.5 检验记录与追溯 (13)第8章供应链管理 (13)8.1 供应商关系管理 (13)8.1.1 供应商选择与评估 (13)8.1.2 供应商合作协议 (13)8.1.3 供应商绩效评价 (13)8.1.4 供应商发展与合作 (13)8.2 物流与配送 (13)8.2.1 物流规划 (13)8.2.2 仓储管理 (14)8.2.3 配送管理 (14)8.2.4 物流成本控制 (14)8.3 客户服务与满意度调查 (14)8.3.1 客户服务政策 (14)8.3.2 客户服务流程 (14)8.3.3 客户满意度调查 (14)8.3.4 客户关系管理 (14)第9章生产数据分析与改进 (14)9.1 数据收集与处理 (14)9.1.1 数据收集 (14)9.1.1.1 数据范围 (14)9.1.1.2 数据来源 (15)9.1.1.3 数据收集方法 (15)9.1.2 数据处理 (15)9.1.2.1 数据整理 (15)9.1.2.2 数据清洗 (15)9.1.2.3 数据存储 (15)9.1.2.4 数据分析 (16)9.2 生产绩效分析 (16)9.2.1 生产效率分析 (16)9.2.2 产品质量分析 (16)9.2.3 生产成本分析 (16)9.2.4 生产安全分析 (16)9.3 持续改进措施 (16)9.3.1 生产计划优化 (16)9.3.2 设备维护与升级 (16)9.3.3 人力资源管理优化 (16)9.3.4 质量改进措施 (16)9.3.6 生产安全改进 (16)第10章文件与记录管理 (16)10.1 文件分类与编码 (16)10.1.1 文件分类 (16)10.1.2 文件编码 (17)10.2 文件制定与修订 (17)10.2.1 文件制定 (17)10.2.2 文件修订 (17)10.3 记录填写与归档 (17)10.3.1 记录填写 (17)10.3.2 记录归档 (18)10.4 信息安全与保密措施 (18)10.4.1 信息安全 (18)10.4.2 保密措施 (18)第1章引言1.1 背景与目的经济的快速发展，制造业在国民经济中的地位日益凸显。
现代制造系统
2、发展现代制造系统技术的基础
先进制造模式(制造系统的体系结构和运行 原理) 先进制造技术与装备(数控技术) 系统科学理论与系统工程技术(非线性/混沌) 现代管理控制理论与技术 计算机与信息技术(仿真分析)
3、制造系统的发展历史 技术层面： ① 刚性制造系统
整体制造法：直接采用毛坯高速切削加工
汽车制造
多品种变批量，柔性生产线
模具制造
高转速、高进给、低切削深度可改善模具型 腔表面质量
超精密加工技术
加工精度高于0.1um 1、超精密切削对刀具的要求
极高的硬度、耐用度和弹性模量 刃口能磨得极其锋锐 刀刃无缺陷
与工件材料的抗黏结性好、化学亲和力小、 摩擦因数低，加工表面完整性好
超高速加工技术 1、背景：
数控机床、加工中心、柔性制造系统的应用， 使机床空行程动作的速度和零件生产过程的 连续性大大加快，缩短了机械加工的辅助工 时。 主要矛盾：切削工时 提高切削速度和进给速度
2、超高速加工理论
德国切削物理学家1931年萨洛蒙Salomon P76萨洛蒙曲线
常规的切削速度范围内：切削温度随切削速 度的增大而升高 达到某一数值，相反
3、超高速加工技术的特征
超高速的标志：被加工塑性金属材料在切除过程中的剪切滑移速 度达到或超过某一阈值，趋向最佳切除条件，使得切除被加工材 料所消耗的能量、切削力、工件表面温度、刀具磨损、加工表面 质量、加工效率等明显优于传统切削速度下的指标。
技术指标：加工时间减少90％ 经济指标：加工费用减少50％
⑤ 全球制造系统
20世纪末
根据全球化的产品需求，通过网络协调和运 作，把分布在世界各地的制造工厂、供应 商和销售点连接成一个整体，由此构成具 有统一目标的在逻辑上为一整体而物理上 分布于全世界的跨企业和跨国制造系统， 从而完成具有竞争优势的产品制造和销售。
第八章 制造系统的智能调度PPT课件
8-2 生产调度的定义及研究方法
8-3-2 简单调度规则
基于加工时间的调度规则 基于交货期的调度规则 基于工序数的调度规则 基于费用的调度规则 基于到达时间和随机因素的调度规则 基于松弛时间和允许时间的调度规则 基于机器信息
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基于加工时间的调度规则
最短加工时间(SPT)优先规则 最短工序完成时间优先规则 最长加工时间(LPT)优先规则 最长工序完成时间优先规则 最短剩余加工时间和(LWKR)优先规则 最长剩余加工时间和(MWKR)优先规则
单机调度 并行机调度 流水车间调度 柔性流车间调度 开放车间调度 单件车间调度
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单机调度
单机生产环境是一种简单而特殊的生产方式，对 单机调度问题的研究，不仅能深化对单机生产系 统的认识，而且为更复杂的生产调度问题提供了 启发式规则
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8-2 生产调度的定义及研究方法
8-2-1 生产调度及其复杂性(2)
调度问题可以根据这三个要素进行分类 按制造系统包含的生产设备，可以将调度问题分为单机调度和多机调
度
按工件的加工路径，可以将调度问题分为并行机调度、流水线车间调 度、柔性流车间调度、单件车间调度、可重入生产调度和任意加工路 径调度。
(3) 利用仿真工具直接产生调度方案。这方面的研究尚处于起步阶段， 尤其是怎样利用仿真技术实现调度方案的优化，其控制机理有待深入 研究。
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8-3 规则调度
定义及分类 简单调度规则 典型规则调度模型与算法
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8-2 生产调度的定义及研究方法
8-3-1 定义及分类(1)
定义: 通过一定的排序规则，对工件/设备进行优先级排序，安排工件
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基于交货期的调度规则
EDD优先规则 OPNDD优先规则
机械制造过程中的智能调度系统
机械制造过程中的智能调度系统在当今高度竞争的制造业环境中，机械制造企业面临着日益复杂的生产任务和多样化的客户需求。
为了提高生产效率、降低成本、优化资源利用，智能调度系统应运而生。
智能调度系统作为机械制造过程中的关键技术之一，能够有效地协调生产流程中的各个环节，实现生产过程的高效、稳定和优化。
机械制造过程是一个涉及众多环节和资源的复杂系统，包括原材料采购、零部件加工、装配、质量检测、仓储物流等。
在传统的制造模式中，生产调度往往依赖于人工经验和简单的计划工具，难以应对多变的生产环境和复杂的生产任务。
这不仅容易导致生产延误、资源浪费，还可能影响产品质量和企业的市场竞争力。
智能调度系统则是通过集成先进的信息技术和优化算法，实现对生产过程的自动化、智能化调度。
它能够实时收集和分析生产线上的各种数据，如设备状态、订单信息、物料库存等，并根据预设的规则和目标，快速生成最优的生产调度方案。
智能调度系统的核心组成部分包括数据采集与监控系统、生产计划与排程模块、资源分配与优化模块以及决策支持系统等。
数据采集与监控系统负责实时采集生产现场的各类数据，为后续的调度决策提供数据支持。
生产计划与排程模块则根据订单需求和交货日期，制定合理的生产计划和详细的作业排程。
资源分配与优化模块根据生产任务和设备能力，合理分配人力、物力和设备资源，确保资源的充分利用和高效配置。
决策支持系统则通过对调度方案的评估和分析，为管理人员提供决策依据和建议。
在实际应用中，智能调度系统具有诸多优势。
首先，它能够显著提高生产效率。
通过优化生产流程和资源配置，减少生产中的等待时间和闲置资源，从而缩短产品的生产周期，提高设备的利用率。
其次，智能调度系统有助于降低生产成本。
通过合理安排生产任务和资源，避免了不必要的加班和设备过度使用，降低了能源消耗和原材料浪费。
此外，它还能够提高产品质量。
系统可以根据设备的性能和工艺要求，合理分配生产任务，确保产品在符合质量标准的前提下高效生产。
智能制造系统中的自动调度算法与方法
智能制造系统中的自动调度算法与方法智能制造系统是以人工智能和物联网技术为核心的先进制造模式，旨在提高生产效率、降低成本、提升产品质量和灵活性。
自动调度是智能制造系统中至关重要的环节，能够在生产过程中根据实时情况合理安排任务和资源，实现高效的生产调度和优化。
自动调度算法和方法是实现智能制造系统自动调度的重要工具。
它们通过智能的数据处理和分析，确定最佳的任务分配和资源调度策略，以提高生产效率和降低成本。
下面，将介绍几种常用的自动调度算法和方法。
1. 启发式调度算法启发式调度算法是根据以往的经验和启发规则来决策的。
它通过考虑任务的紧急程度、资源的利用率以及设备间的重要性等因素来进行决策。
此类算法追求快速、高效和合理的任务调度，并能够灵活应对不确定的生产情况。
其中，最常用的启发式调度算法有贪婪算法、遗传算法和模拟退火算法等。
贪婪算法是一种优先级调度算法，其通过对任务和资源进行加权，选择具有最高加权的任务进行调度。
该算法适用于快速解决简单任务调度问题，但可能无法找到全局最佳解。
遗传算法与自然界中的进化过程类似，通过模拟基因的选择、交叉和变异等操作，逐步优化调度结果。
遗传算法具有较好的全局搜索能力和优化性能，适用于复杂问题的解决，但计算复杂度较高。
模拟退火算法则通过模拟金属退火过程来寻找最优解。
它具有较好的局部搜索能力，能够在一定程度上克服贪婪算法的局限性，但在处理大规模问题时计算开销较大。
2. 智能优化算法智能优化算法是一类基于优化理论和人工智能技术的自动调度方法。
常见的智能优化算法包括蚁群算法、粒子群算法和人工神经网络等。
蚁群算法是通过模拟蚁群觅食行为寻求最优调度路径。
蚁群算法具有较强的适应性和鲁棒性，能够很好地解决复杂调度问题，但时间复杂度较高。
粒子群算法则通过模拟鸟群觅食觅食行为进行优化。
粒子群算法能够快速找到较好的解，但与蚁群算法相比，其全局搜索能力稍弱。
人工神经网络是模拟人类神经系统行为的一种优化方法。
控制工程基础清华大学版(课堂PPT)
[12] John Van De Vegte， Feedback Control System (3rd ed)， Prentice-Hall， Inc.， Englewood：Cliffs,New Jersey， 1994 「13」Ernest O. Doebelin， Control System Principles and Design，Prentice-Hall， Inc.， Englewood：Cliffs,New Jersey， 1985
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公元235年
，中国马钧研 制出用齿轮传 动的自动指示 方向的指南车( 司南车）
另有发明击 鼓记里
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公元1637 年，中国明 代宋应星所 著《天工开 物》记载有 程序控制思 想的提花织 机结构图。
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公元1788年，英国人J.Watt用离心
式调速器控制蒸汽机的速度，由此产 生了第一次工业革命。
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1.4 课程主要内容及学时安排
控制工程基础课程主要阐述的是有 关反馈自动控制技术的基础理论。
本课程是一门非常重要的技术基础 课，是机械学院平台课程。它是适应机电 一体化的技术需要，针对机械对象的控制 ，结合经典控制理论形成的一门课程。本 课程主要涉及经典控制理论的主要内容及 应用, 更加突出了机电控制的特点。
柔性制造系统的动态调度算法
柔性制造系统的动态调度算法柔性制造是现代工业生产中的一项重要技术，它具有高效、灵活、节能等优点。
而柔性制造系统的动态调度算法则是关键技术之一，它可以有效地提高生产效率，降低生产成本。
本文将对柔性制造系统的动态调度算法进行探讨和研究。
一、柔性制造系统的概念柔性制造系统（Flexible Manufacturing System，简称FMS）是指一种应用计算机、先进的传感器技术和信息处理技术，使大规模、高品质、高效率和高度灵活性的生产变得可能的一种先进的生产方式。
FMS 具有自动化程度高、生产高速、产品品质好、工人受伤风险低、生产成本低、生产周期短等特点。
二、柔性制造系统的动态调度算法动态调度算法是指在生产过程中，根据实际情况动态地调整生产计划，以确保生产效率和生产质量。
在柔性制造系统中，产品由机器人和计算机控制的自动化设备完成加工和装配。
为了提高生产效率，需要对生产过程进行合理规划和调度。
柔性制造系统的动态调度算法就是为了解决这个问题而提出的。
动态调度算法能够根据生产过程中的实时需求和变化，调整生产计划，使得生产过程更加灵活高效。
比如在柔性制造系统中，当出现生产线故障、订单变更、原材料短缺等情况时，系统就需要进行动态调度，以确保生产的持续和顺畅。
三、柔性制造系统的动态调度算法分类依据调度策略的不同，柔性制造系统的动态调度算法可以分为以下几种：1. 优先级调度算法优先级调度算法是一种比较常用的调度方式。
它通过设置任务的优先级，确保任务按照一定的优先级顺序进行调度。
这种算法的优点是实现简单，但是缺点也很明显，当出现紧急任务时，已经在执行的任务将会被中断，容易导致生产效率下降。
2. 贪心调度算法贪心调度算法是一种基于局部最优化原则的调度方法。
它通过贪心策略，根据当前情况作出最优决策，达到整体最优的目标。
这种算法的优点是高效快速，但是容易陷入局部最优解，难以保证全局最优。
3. 遗传算法遗传算法是一种基于进化原理的调度方法。
智能制造系统中的生产调度优化研究
智能制造系统中的生产调度优化研究随着科技的不断进步和人工智能的广泛应用，智能制造系统已经成为现代制造业的重要组成部分。
在这样的系统中，生产调度的优化是一个关键问题，直接影响着生产效率和产品质量。
本文将探讨智能制造系统中的生产调度优化研究，以及它在实际应用中的挑战和前景。
一、智能制造系统中的生产调度优化算法在智能制造系统中，生产调度优化的目标是通过合理地安排生产资源，使生产过程达到最佳效益。
为了实现这个目标，学术界和工业界已经提出了许多不同的算法和方法。
1.遗传算法遗传算法是一种基于自然进化过程的优化算法，它通过模拟遗传操作来搜索最优解。
在生产调度优化中，遗传算法可以用来求解具有多个约束条件的问题，如机器的可用性、零件的加工时间等。
通过不断演化种群的基因型，遗传算法可以找到最优的生产调度方案。
2.模拟退火算法模拟退火算法是一种基于热力学原理的随机搜索算法，它通过模拟固体的退火过程来搜索最优解。
在生产调度优化中，模拟退火算法可以用来求解优化目标函数，如最小化生产时间、最大化资源利用率等。
通过控制退火过程中的温度变化和随机移动，模拟退火算法可以找到最优的生产调度方案。
3.人工智能算法人工智能算法是一种基于机器学习和深度学习的优化算法，它可以通过学习历史数据来提高算法的效率和准确性。
在智能制造系统中，人工智能算法可以用来建立生产调度模型，并通过学习和预测来优化生产调度方案。
二、智能制造系统中的生产调度优化挑战尽管在智能制造系统中存在许多优化算法和方法，但是生产调度优化仍然面临一些挑战。
1.多目标优化问题在实际生产中，往往存在多个优化目标，如最小化生产成本、最大化生产效率等。
这种多目标优化问题需要综合考虑各种约束条件和权重关系，增加了问题的复杂性。
2.不确定性和动态性在实际生产中，存在不确定因素和突发事件，如机器故障、材料短缺等。
这些不确定性因素会对生产调度产生影响，使得问题变得动态复杂。
因此，生产调度优化算法需要具备适应性和实时性。
制造执行系统课程教学大纲
《制造执行系统》课程教学大纲课程代码：010342006课程英文名称：Manufacturing Execution System课程总学时：24 讲课：24 实验：0 上机：0适用专业：工业工程大纲编写（修订）时间：2017年7月一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标制造执行系统可以消除在生产自动化与管理信息化之间存在的数字鸿沟，是打通管理与设备层之间瓶颈不可或缺的技术手段。
随着经营管理的扁平化，制造执行系统正在成为企业实现生产活动与经营活动的有效集成，优化运行、控制与管理的桥梁和纽带，是提高企业竞争力的重要技术之一。
本课为选修课，适用于工业工程专业。
通过本课程的学习使学生获得必要的生产车间制造执行系统的基本知识；掌握MES的各功能模块的内容和目标及实施方法与策略，培养学生对企业信息化建设的认识以及利用MES处理解决企业中的实际问题的能力。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求通过本课程的学习，学生应能掌握MES各功能模块的内容、目标和功能，了解MES的标准与应用开发，掌握MES的应用实施要求，综合运用所学的知识和技术，能够实现生产活动与经营活动的有效集成，优化运行、控制与管理的桥梁和纽带。
（三）实施说明在教学过程中应注意与实践的结合，在理论方法介绍的同时结合例题、案例讲解，帮助学生加深对课堂内容的理解。
课堂讲授中要重点对主要功能、案例分析和解决方案的讲解；采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过representation 方式获取知识，培养学生的自学能力，调动学生学习的主观能动性。
（四）对先修课的要求企业资源计划，生产计划与控制，管理信息系统，数据库管理与应用。
（五）对习题课、实践环节的要求本门课程在部分章节应配有习题，习题选择上应注意与实际问题相结合，以便学生进一步掌握课堂教学内容。
学生必须独立、按时完成习题和练习作业。
习题和作业完成情况应作为评定课程成绩的一部分。
智能制造系统的优化调度
智能制造系统的优化调度近年来，随着科技的不断进步，智能制造系统得到了广泛的应用和发展，成为了企业提高产能和生产效率的重要手段。
然而，智能制造系统中的制造调度问题也成为了制约企业实现高效生产的瓶颈之一。
因此，如何对智能制造系统进行优化调度，成为了制造企业需要面对的重要问题之一。
一、智能制造系统的构成智能制造系统实现了人机交互，接入了许多先进的科技，如机器人技术、计算机网络技术、人工智能技术等，具备了高效生产的能力。
其中，智能制造系统的构成包括以下几个方面：1. 传感器技术。
通过传感器技术实现对生产现场环境的实时监测和数据采集，为制造调度提供依据。
2. 生产执行系统。
生产执行系统是智能制造系统的核心，通过对生产过程的规划、调度、协调等工作，实现生产流程的自动化化。
3. 数据分析技术。
数据分析技术通过对生产数据的收集、预处理和分析，为制造调度优化提供依据和支持。
4. 人工智能技术。
通过人工智能技术实现对生产环节的自动控制和优化调度，提高生产效率和产品质量。
二、智能制造系统的制造调度问题虽然智能制造系统在生产过程中具备接受和实现多种调度模式的能力，但是由于生产现场和生产任务存在多种多样的变化因素，加之制造调度本身的复杂性，制造调度问题在智能制造系统中还存在很多的限制性问题。
这些问题主要包括以下几个方面：1. 生产资源受限。
智能制造系统的生产资源是有限的，当生产任务量增加时，会面临生产资源不足的问题，从而影响制造调度的效率。
2. 生产任务冲突。
由于生产任务的多样化和复杂性，容易出现生产任务之间的冲突和矛盾，从而使得制造调度变得困难。
3. 调度周期长。
由于传统的调度系统采用人工调度方式，调度周期长，制造企业难以满足时间敏感性的生产需求。
4. 生产效率低。
由于制造过程存在信息的不对称和不完备性，加之传统的制造调度方法不够精细和科学，导致生产效率低，从而影响生产批次的批量和产品质量。
三、智能制造系统的优化调度方法针对智能制造系统中存在的制造调度问题，因此必须寻求合理的优化调度方法，以提高生产效率和生产质量，满足企业的生产需求。
智能制造系统中的柔性生产调度技术
智能制造系统中的柔性生产调度技术第一章：引言随着技术的不断发展和市场的日益竞争，制造企业面临着越来越复杂的生产环境和需求变化。
传统的生产调度方法已经无法满足企业灵活、高效的生产需求。
因此，智能制造系统中的柔性生产调度技术应运而生。
本文将介绍智能制造系统中的柔性生产调度技术的定义、特点以及在企业中的应用。
第二章：智能制造系统中的柔性生产调度技术概述2.1 定义柔性生产调度技术是指通过智能制造系统中的算法和模型，对生产资源进行合理分配和调度，实现生产任务的高效执行。
其核心目标是降低生产成本、提高生产效率和优化供应链。
2.2 特点智能制造系统中的柔性生产调度技术具有以下特点：（1）动态性：能够根据市场需求和生产环境的实时变化做出调整。
（2）自适应性：能够根据生产资源的状况和制造流程的特点进行智能决策，并实现自动控制。
（3）协同性：能够通过信息共享和协同，实现生产资源的优化配置和任务分配。
（4）可扩展性：能够根据生产规模和需求的变化，进行灵活的扩展和升级。
（5）高效性：能够在保证生产质量的前提下，实现生产任务的高效执行。
第三章：智能制造系统中的柔性生产调度技术应用案例以某汽车制造企业为例，介绍智能制造系统中的柔性生产调度技术的应用。
3.1 生产需求预测通过对市场需求的分析和数据挖掘，预测未来一定时期内生产的汽车数量。
在预测的基础上，通过柔性生产调度技术，根据各个生产环节的资源状况和制造能力，制定合理的生产计划。
3.2 生产任务分配根据生产计划，通过柔性生产调度技术，将生产任务分配给各个生产线或工作站。
在任务分配时，考虑生产线之间的负载均衡和任务优先级，以实现生产效率的最大化。
3.3 资源调度与优化通过柔性生产调度技术，对生产资源进行动态调度和优化。
根据实时的生产环境和任务需求，自动调整生产资源的配置，提高资源利用率和生产效率。
同时，通过智能决策算法，解决生产资源的冲突和瓶颈问题，确保生产过程的流畅进行。
制造业智能化工厂生产计划与调度方案
制造业智能化工厂生产计划与调度方案第1章智能化工厂概述 (3)1.1 智能化工厂的发展背景 (3)1.2 智能化工厂的构成与特点 (3)1.3 生产计划与调度的意义与挑战 (4)第2章生产计划管理体系 (4)2.1 生产计划的基本概念 (4)2.2 生产计划的层次与类型 (4)2.3 生产计划的编制方法 (5)第3章智能化生产调度策略 (5)3.1 生产调度的基本概念 (5)3.2 生产调度的目标与原则 (5)3.2.1 目标 (6)3.2.2 原则 (6)3.3 智能化生产调度算法 (6)3.3.1 遗传算法 (6)3.3.2 粒子群算法 (6)3.3.3 蚁群算法 (6)3.3.4 神经网络算法 (7)3.3.5 深度学习算法 (7)3.3.6 多目标优化算法 (7)第4章智能化工厂生产数据采集与分析 (7)4.1 生产数据采集技术 (7)4.1.1 自动化感知技术 (7)4.1.2 网络通信技术 (7)4.1.3 数据预处理技术 (7)4.2 生产数据分析方法 (8)4.2.1 描述性分析 (8)4.2.2 关联性分析 (8)4.2.3 预测性分析 (8)4.3 数据驱动的生产优化 (8)4.3.1 智能调度算法 (8)4.3.2 生产过程监控与预警 (8)4.3.3 生产决策支持系统 (8)第5章生产线自动化控制 (9)5.1 自动化控制技术概述 (9)5.2 生产线自动化控制系统设计 (9)5.2.1 系统架构 (9)5.2.2 控制策略 (9)5.2.3 网络通信 (9)5.3 生产线自动化控制设备选型 (9)5.3.1 传感器与执行器 (9)5.3.2 可编程逻辑控制器（PLC） (9)5.3.3 人机界面（HMI） (9)5.3.4 (10)5.3.5 通信设备 (10)第6章智能制造执行系统（MES） (10)6.1 MES的概述与作用 (10)6.2 MES的关键功能模块 (10)6.2.1 生产订单管理 (10)6.2.2 生产调度管理 (10)6.2.3 设备管理 (10)6.2.4 质量管理 (10)6.2.5 物料管理 (11)6.2.6 功能分析 (11)6.3 MES与其他系统之间的集成 (11)6.3.1 MES与ERP的集成 (11)6.3.2 MES与控制系统的集成 (11)6.3.3 MES与数据分析系统的集成 (11)第7章设备维护与管理 (11)7.1 设备维护策略 (11)7.1.1 设备维护的重要性 (11)7.1.2 设备维护类型及方法 (11)7.1.3 设备维护策略制定 (12)7.2 设备故障预测与健康管理系统 (12)7.2.1 设备故障预测技术 (12)7.2.2 设备健康管理系统构建 (12)7.2.3 设备健康评估方法 (12)7.3 设备维护与生产调度的协同优化 (12)7.3.1 设备维护与生产调度的关系 (12)7.3.2 设备维护与生产调度的协同优化策略 (12)7.3.3 协同优化算法与应用 (12)第8章供应链协同管理 (12)8.1 供应链管理概述 (12)8.1.1 供应链管理的内涵 (13)8.1.2 供应链管理的发展历程 (13)8.1.3 供应链管理的核心要素 (13)8.2 供应链协同策略 (13)8.2.1 供应商协同策略 (13)8.2.2 生产协同策略 (13)8.2.3 库存协同策略 (13)8.2.4 物流协同策略 (13)8.3 智能化供应链协同管理系统 (14)8.3.1 系统架构 (14)8.3.2 关键技术 (14)8.3.3 应用案例分析 (14)8.3.4 持续优化与改进 (14)第9章生产计划与调度的仿真与优化 (14)9.1 生产仿真技术的应用 (14)9.1.1 生产过程建模与仿真 (14)9.1.2 生产计划仿真 (14)9.1.3 生产调度仿真 (15)9.2 生产调度优化方法 (15)9.2.1 遗传算法在生产调度中的应用 (15)9.2.2 粒子群优化算法在生产调度中的应用 (15)9.2.3 蚁群算法在生产调度中的应用 (15)9.3 大数据与人工智能在生产计划与调度中的应用 (15)9.3.1 大数据在生产计划与调度中的应用 (15)9.3.2 人工智能在生产计划与调度中的应用 (15)9.3.3 云计算在生产计划与调度中的应用 (16)第10章案例分析与未来展望 (16)10.1 智能化工厂生产计划与调度成功案例 (16)10.2 智能化工厂面临的挑战与机遇 (16)10.3 未来发展趋势与展望 (17)第1章智能化工厂概述1.1 智能化工厂的发展背景全球经济一体化的推进，制造业面临着日益激烈的竞争压力。
智能制造的控制系统和调度
数据采集：全量数据采集，实时分析
实时响应：对生产过程进行实时响应和调整
降低成本：降低生产成本，提高生产效率
优化算法：采用先进优化算法，提高优化效果
基于云计算的高效调度
云计算技术：实现数据共享、分析、处理
实际应用：在汽车、航空航天等行业得到广泛应用
优化策略：通过云计算技术，实现生产流程优化
行业应用前景
电力行业领域：实现智能化、安全化、高效化
医疗行业领域：实现智能化、网络化、安全化
工业制造领域：实现自动化、智能化、高效化
物流运输领域：实现智能化、网络化、实时化
面临的机遇与挑战
添加标题
机遇：随着工业4.0的发展，智能制造控制系统与调度系统将迎来更多的应用场景和更广阔的发展空间。
添加标题
数字化、网络化、智能化是智能制造控制系统的发展趋势。
云计算、大数据、物联网等新技术不断应用在智能制造控制系统中。
未来，智能制造控制系统将与工业互联网深度融合，推动制造业转型升级。
智能制造调度系统
定义及构成
01
添加标题
02
添加标题
03
添加标题
04
添加标题
主要功能
任务分配与优化
实时监控与异常处理
数据统计与分析
高效调度系统：基于云计算技术构建，提高生产效率
优化实践案例分析
案例3：某机械制造商引入人工智能技术实现精细化生产，提升产品质量与生产效益
案例1：某制造企业通过引入先进算法优化生产流程，提高生产效率20%
案例2：某钢铁企业采用智能化的生产调度系统，降低能耗、提高质量
案例4：某电子产品制造商通过大数据分析进行生产预测，提高库存周转率与交货准时率
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规则动态切换调度控制方法 的实现框图
调度控制器 动 态 选 择 R1 R2
输入
Rr
计 算 决 策
制 造 过 程
输出
系统状态
8-5 基于仿真的调度方法
一、基本原理
计算机 仿 真
输入R
调 度 控制器
控制U
制 过
造 程
输出C
状态反馈X
二、关键问题
1. 仿真建模：准确描述实际系统
2. 实验设计：如何以最小的代价，从
一、基本原理
针对特定的制造系统设计或选用一定的 调度规则。系统运行时，调度控制器根据这 些规则和制造过程的某些易于计算的参数 （如加工时间、交付期、队列长度、机床负 荷等）确定下一步的操作（如选择一个新零 件投入系统、从工作站队列中选择下一个零 件进行加工等）。
制造过程的基本模型
ÊäÈë L QL V1 Qu W1 V2 QV Qw2 P QP Vm Wn Qwn Qw1 W2 Êä³ö U
J1的时间：21 J2的时间：23
8-3 非流水排序调度方法
二、n 个工件，m台机床的排序问题
问题：n X m 非流水最优排序问题未解决， 枚举法计算量爆炸，
n作业m机非流水排序有(n!) 个方案。
例，n=10，m=5 共有(10!) = 6.29X10
5 32
m
个排序方案
8-4 基于规则的调度方法
大量方案中选出有价值的方案
3. 仿真运行：算法与软件
4. 决策控制：仿真结果优劣比较、 调度控制命令生成
8-6 智能调度方法
一、规则动态组合控制法
1.基本原理
设用于某一决策点的调度规则为
R1 , R2 , , Rr
这 r条基本规则所对应的性能准则分别为
P 1 (t ), P 2 (t ),, P r (t )
J1的时间：21 J2的时间：23
J2 D C F E A B C A
D
C
F E
A B
E 图8-11
F D B J1
结论——方案2（红线）
J1的时间：21 J2的时间：23
J2 D C F E A B C A
D
C
F E
A B
E 图8-11
F D B J1
结论——方案3（绿线）
C 2 B 3
A 3 A 2
E 4 E 5
F 5 F 3
D 6 C 2
B 1 D 3
J2 D C F E A B C A
E 图8-11
FDBຫໍສະໝຸດ J1J2 D C F E A B C A
D
C
F E
A B
E 图8-11
F D B J1
J2 D C F E A B C A
D
C
F E
A
最优路线
B
E 图8-11
S2 S1
W1
W3 SPT P11=32 P21=68 WINQ P12=74 P22=26
t 时刻： S1 S2
综合性能准则
S1 : S2 : S1 : S2 : J 1 (t ) u1 (t ) P 11 (t ) u 2 (t ) P 12 (t ) J 2 (t ) u1 (t ) P 21 (t ) u 2 (t ) P 22 (t ) 若 u1 (t ) 0.3, u 2 (t ) 0.7 J 1 (t ) 0.3 3 2 0.7 7 4 6 1.4 J 2 (t ) 0.3 6 8 0.7 2 6 3 8.6 J 2最小，选S 2 若 u1 (t ) 0.7, S1 : S2 : u 2 (t ) 0.3 J 1 (t ) 0.7 3 2 0.3 7 4 4 4.6 J 2 (t ) 0.7 6 8 0.3 2 6 5 5.4 J 1最小，选S1
n
J 2 (t ), ,
J n (t )
则最佳方案为 Si
2.调度控制器结构
调度控制器 调度规则集
u1
规则 输入 动态 u2 组合 控制 ur P2 (t)计算 Pr (t)计算
P1(t)计算
决
策 控 制
调度 命令 制 造 过 程 输出
系统状态
3. 应用举例
例：将基本规则 R1：SPT，R2：WINQ 进行组合 对工作站 W1的输入进行控制 W2
知识创成 性能 控制U
制 过 造 程
智能调度 控 制 器
输出C
状态反馈X
2. 知识校正原理
知识控制器根据使用已有知识产生的 实际性能与期望性能之差对知识进行校正或 创成新的知识。
期望性能 知识
知 识 控 制 器
知 识 使用过程
实际性能
性能反馈
四、仿真自学习控制
状态反馈X2 调 度 控 制 器2 输入R2 控制U2 虚 拟 制造过程 输出C2
为实现规则动态组合，引入动态综合性能准则
J (t ) u1 (t ) P 1 (t ) u2 (t ) P 2 (t ) ur (t ) P r (t )
式中
u1 (t ), u2 (t ),, ur (t ) 为动态加权系数
若 t时刻在该决策点上对事件序列的控制有 n个后 选方案
调度表
C A E F D B 作业 工序 J1 时间 t -t t -t t -t t -t t -t t -t 1 2 2 4 4 6 6 7 7 10 10 11
B A E F C D 作业 工序 J2 时间 t1-t3 t4-t5 t6-t7 t7-t8 t8-t9 t10-t12
结论——方案1（蓝线）
动 态 知 识 库
自学习 机 构2
自学习 机 构1
输入R
输入处理 协调控制
输入R1
调 度 控 制 器1
控制U1
实 际 制造过程
输出C1
状态反馈X1
L: 装卸站（输入） Wi:工作站 Qx:工件队列
U: 装卸站（输出） Vi: 运输装置 Qv: 运输任务队列
二、调度规则简介
目前已有一百多种调度规则 例： 1. FIFO (First in First Out)——先进先出 2. SPT (Shortest Processing Time)——优先选择具 有最短加工时间的零件 3. WINQ (Work in Next Queue)——优先选择下一 队列工作量最少的零件 4. EDD (Earliest Due Date)——优先选择具有最早 交付期的零件 5. SLACK (Slack)——优先选择松弛时间最短的零 件 J 松弛时间 Sik Di pij t
j k
三、优缺点分析
1. 优点：计算量小，实时性好，易于实施。 2. 问题：该方法不是一种全局最优化方法。 一种规则只适应特定的局部环境，找不到一种规则， 对于任何系统环境在各种性能上都优于其它规则。 例如，SLACK 规则虽然能使调度控制获得较 好的交付期性能（如延期时间最小），但却不能保 证设备负荷平衡度、队列长度等其它性能指标最优。 这样，当设备负荷不平衡造成设备忙闲不均而影响 到生产进度时，便会反过来影响交付时间。同样， 由于制造系统中缓冲容量是有限的，如果队列长度 指标恶化，很容易造成系统堵塞，反过来也会影响 交付时间。 因此，基于规则的调度方法难以适用于更广泛 的系统环境，更难适用于动态变化的系统环境。
F D B J1
J2
t12
D D
C
F E A B
C
F
E A
B C A E t5 t6 F t7 D B t8 t9t10t11 t J1
t1 t2 t3 t4
图8-12
时间表 t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 t9 t10 t11 t12
0 2 3 5 7 9 14 17 19 20 21 23
P 1r (t ) u1 (t ) u (t ) P2 r (t ) 2 Pnr (t ) u r (t )
最佳方案应是取最小值的J 所对应的方案，即 若 J i (t ) minJ1 (t ),
i 1,
2,
,
调度 命令 过 程 控 制
制 造 过 程
输出
运输装置控制
系统状态
二、基于知识的智能控制（续）
2. 存在的问题
知识来源、有效性
静 态 知 识 库
输入R
调 度 控 制 器
控制U
制 过
造 程
输出C
状态反馈X
三、自学习控制
1. 控制系统组成
动 态 知 识 库 知识 输入R 知识校正 自 学 习 机 构
第八章 制造系统的调度控制
8-1 8-2 8-3 8-4 8-5 8-6 概述 流水排序调度方法 非流水排序调度方法 基于规则的调度方法 基于仿真的调度方法 智能调度方法
8-3 非流水排序调度方法
一、2个工件、m台机床非流水排序 （图解法） 问题描述：给定两个工件A和B，每个
工件在m台机床上具有不同的加工顺
S1 , S 2 ,, S n
则这 n个候选方案所对应的综合性能准则可表示为
J1 (t ) P 11 (t ) J (t ) P (t ) 2 21 J n (t ) Pn1 (t )
P 12 (t ) P22 (t ) Pn 2 (t )
结论：
(1) 加权系数 u1、u2 对决策起着控制作用； (2) 有限调度规则 无限调度策略； (3) 将u 与系统状态相联系，可实现闭环动 态控制； (4) 关键问题： u1、u2 的确定。
二、基于知识的智能控制