柔性制造系统及其调度
柔性制造系统中的调度优化
柔性制造系统中的调度优化一、引言柔性制造系统是当今制造业中的一项重要技术，它的出现使得生产线的灵活性和效率得到了显著提升。
为了实现柔性制造系统的高效运行，调度优化成为了其中一个不可或缺的环节。
本文将从柔性制造系统中的调度优化问题入手，对其进行详细探讨。
二、调度优化的意义1. 提高生产效率：柔性制造系统中的调度优化能够合理分配生产资源，避免资源闲置和过度调配，从而提高生产效率。
2. 缩短生产周期：通过精确的调度优化，可以减少生产过程中的等待时间和停机时间，从而缩短生产周期，提高生产效率。
3. 提高产品质量：调度优化可以确保生产过程中的关键环节得到充分的时间和资源，从而提高产品质量。
三、柔性制造系统中的调度优化问题1. 任务调度问题：柔性制造系统中存在大量的生产任务，如何合理安排任务的执行顺序以及资源的分配，是一个典型的调度优化问题。
2. 设备调度问题：柔性制造系统中的设备是生产任务的重要执行者，如何合理调度设备的运行状态，以达到最优的生产效果，也是一个关键问题。
3. 材料调度问题：材料在柔性制造系统中需要按照一定的顺序和时间点送达不同的设备，如何进行材料的调度以最大限度地提高生产效率，也是一个调度优化的重要问题。
四、调度优化的方法1. 数学规划方法：通过建立数学模型，运用优化算法进行调度优化。
常见的方法有整数规划、线性规划、动态规划等。
2. 启发式算法：启发式算法是一种基于经验和启发性思维的算法，通过不断迭代和搜索，逐步改善解决方案。
常见的方法有遗传算法、模拟退火算法等。
3. 智能算法：智能算法是一种模仿生物或人类智能思维的算法，通过学习和识别模式，不断优化解决方案。
常见的方法有神经网络、模糊逻辑等。
五、案例研究：汽车生产线的调度优化以汽车生产线为例，介绍柔性制造系统中调度优化的应用。
汽车生产线中包含多个工位和设备，而每个工位需要按照一定的顺序和时间要求完成任务。
通过建立数学模型和应用遗传算法，可以对汽车生产线的任务调度、设备调度和材料调度进行优化。
柔性制造系统中的工序调度与优化
柔性制造系统中的工序调度与优化柔性制造系统是一种以灵活、高效、便捷为核心的生产运作模式，它借助科技与智能技术构建了一个全新的制造模式，使得企业的生产能力更加灵活，更加适应市场的变化与需求，进而提升企业的核心竞争力。
而在柔性制造系统中，工序调度和优化是其最为核心的组成部分之一。
因此，本文将结合柔性制造系统的特点，分析工序调度与优化的重要性，并探讨其实现方法。
一、柔性制造系统的特点柔性制造系统的核心价值在于它具备了人力资源、物流流程和生产设施几个领域的智能化处理，这样的处理方式可以大幅提升生产效率和运作能力。
同时，它还有以下几个独特的特点：1.灵活适应：企业在市场快速变化的时候，可以通过柔性制造系统快速地适应这样的环境变化，进而满足不同时间段和不同地区的不同需求。
2.批量生产能力：柔性制造系统通常是可以根据生产需求进行批量生产的，而且它的生产能力比较灵活，可以随时调整，满足企业通过单次或者批量生产直接对订单进行支撑的需求。
3.高效率：柔性制造系统具备了更高的生产效率，其中一个主要原因在于生产过程中可以大幅减少物品的仓储与运作成本，进而在效率提升的同时提高了生产效能和管理质量。
二、工序调度与优化在柔性制造系统中的重要性工序调度是指在柔性制造系统中，根据订单的需求情况，对生产过程中各个工序的进行有序地排队安排，进而优化整个生产流程，达到更加高效率、节约成本、又快又好的生产要求。
而工序优化则是通过不断检验和验证工序安排的方式，了解到生产过程中的一些关键问题，从而可以及时做出相应的调整，使得生产效率提升到了一个更高层次。
综合以上所述，工序调度与优化在柔性制造系统中的重要性是：1.提升生产效率：合理的工序调度和优化可以避免产品的闲置或等待，使得物品的排队时间得到明显缩短，大幅度提升了生产效率。
2.降低生产成本：通过合理的调度和优化工序可以使得大部分物品得到最佳生产条件，从而减少废品和浪费，提高生产效能，避免不必要的成本浪费。
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。
柔性制造系统的排产与调度问题研究
柔性制造系统的排产与调度问题研究柔性制造系统（Flexible Manufacturing System，FMS）是一种集先进制造技术、智能控制和灵活组织管理于一体的制造模式。
它通过自动化设备、智能控制系统以及柔性组织结构的建立，实现了生产过程中的快速响应和高效率生产。
然而，尽管柔性制造系统的潜力巨大，但在实际应用中，排产与调度问题一直是制约其发展的难题。
柔性制造系统的排产与调度问题主要包括任务分配、工件调度和设备资源利用等方面。
任务分配是指如何将生产任务合理地分配给系统中的各个工作站，以最大程度地提高系统的生产效率。
工件调度则是指对生产任务进行排序，并决定每个任务在不同工作站上的加工顺序，以使得整个生产过程能够顺利进行。
而设备资源利用则是指如何合理调配系统中的各项资源（如机器设备、人力资源等），以提高生产能力和利润率。
为了解决柔性制造系统的排产与调度问题，研究者们付出了大量的努力。
他们通过引入数学建模和优化算法等方法，提出了一系列的模型和算法，以期优化柔性制造系统的运行效率。
例如，基于传统的作业车间模型，研究者们发展了一种基于遗传算法的任务分配与工件调度方法，通过模拟和实验验证，表明该方法能够有效地提高系统的生产效率和资源利用率。
此外，近年来，随着人工智能技术的不断发展，研究者们开始探索将其应用于柔性制造系统的排产与调度问题中。
例如，基于深度强化学习的方法被提出来解决柔性制造系统的工件调度问题。
通过利用神经网络对系统的状态进行建模，并利用强化学习算法来优化工件的调度顺序，研究者们发现该方法能够显著提高系统的生产效率和适应性。
尽管已经取得了一些进展，但柔性制造系统的排产与调度问题仍然具有挑战性。
一方面，柔性制造系统的复杂性和不确定性使得问题的求解更加困难。
另一方面，不同的制造企业具有各自的特点和需求，因此，需要结合实际情况，设计出适合企业的定制化解决方案。
在未来的研究中，我们可以在以下几方面继续深入探索柔性制造系统的排产与调度问题。
柔性制造系统动态调度算法研究
柔性制造系统动态调度算法研究柔性制造系统是一种以提高生产效率和适应性为目标的生产模式。
在柔性制造系统中，工作任务可以根据产品需求进行调度和重新分配，以使生产线能够更好地适应产品变化和市场需求的变化。
因此，柔性制造系统的动态调度算法研究显得尤为重要。
本文旨在对柔性制造系统动态调度算法进行研究，通过对相关文献的综述和分析，探讨柔性制造系统动态调度算法的设计思路和优化方法，以提高生产效率和适应性。
首先，我们从柔性制造系统的基本定义和特点开始，了解该系统的基本原理和工作方式。
柔性制造系统主要包括工作站、工序、设备和产品等组成要素。
其中，工作站包括多个工人和设备，可以根据产品需求进行任务调度。
工序是产品制造过程中的一个环节，包括工作站的任务分配和设备的使用等。
设备是柔性制造系统中的核心组成部分，可以根据产品需求进行调度和利用。
产品是柔性制造系统的输出结果，可以根据市场需求进行调整和优化。
接下来，我们将重点关注柔性制造系统的动态调度算法。
动态调度算法是指根据实时生产情况和产品需求，对工作任务进行调度和重新分配的算法。
这种算法可以使柔性制造系统更加灵活和高效。
现有的柔性制造系统动态调度算法主要包括调度规则、启发式算法和优化算法等。
调度规则是一种基于经验或规则的算法，根据任务的特点和约束条件，进行任务调度和优化。
启发式算法是一种基于先验知识和启发信息的算法，在任务调度过程中充分利用这些信息进行优化。
优化算法是一种通过建立数学模型和求解优化问题的算法，以最小化生产成本或最大化生产效率。
在柔性制造系统动态调度算法研究中，我们可以采用实证研究和模拟仿真两种方法。
实证研究是指在实际柔性制造系统中进行试验和观察，收集数据和分析结果，评估不同算法的性能和适应性。
模拟仿真是指通过建立柔性制造系统的数学模型和仿真平台，在计算机上进行虚拟实验和优化分析。
这两种方法各有优劣，可以根据具体情况选择合适的方法。
在研究柔性制造系统动态调度算法时，我们可以从多个方面进行探索和改进。
柔性制造系统生产调度中的运筹学模型及方法
2、增强情绪调节能力：通过情绪调节训练、放松训练等方式增强个体的情 绪调节能力，使个体在面对负面情境时能够更加冷静、理性地应对。
3、培养积极心态：通过积极心理学、乐观训练等方式培养个体的积极心态， 使个体在面对挫折和困难时能够更加坚强和乐观，从而减少负性偏向的产生。
四、结论
自我同情对负性偏向具有复杂的影响，既有积极的一面也有消极的一面。为 了减少负性偏向的产生，我们需要采取一系列干预措施，包括提高自我意识、增 强情绪调节能力和培养积极心态等。通过这些干预措施，我们可以帮助个体更好 地应对负面情绪和情境，提高个体的心理健康和幸福感。
3、促进心理韧性：自我同情能够促进个体的心理韧性，使个体在面对挫折 和困难时更加坚强和乐观。然而，这种心理韧性也可能导致个体在面对负面情境 时，更容易产生积极的认知和行为反应，从而产生负性偏向。
三、干预措施
1、提高自我意识：通过心理咨询、自我反思等方式提高个体的自我意识， 使个体更加自己的情感和需求，从而减少负性偏向的产生。
在柔性制造系统生产调度中运用运筹学模型和方法，主要表现在以下几个方 面：
1、生产计划制定：通过运用运筹学模型及方法，可以合理安排生产计划， 确保生产任务的按时完成，同时优化生产资源和能源的利用，降低生产成本。
2、生产过程控制：通过建立相应的运筹学模型，可以对生产过程进行实时 监控和控制，及时调整生产参数和流程，确保生产过程的稳定和高效。
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对建立的柔性制造系统生产调度运筹学模型进行分析，主要包括可行性分析、 最优解搜索和参数设置。可行性分析主要是验证模型是否符合实际生产情况，以 及确定模型的适用范围。最优解搜索则是通过运用合适的优化算法，寻找模型的 最优解。参数设置则涉及到模型中各个参数的选取和调整，以实现对模型性能的 优化。
柔性制造系统下的车间调度优化研究
柔性制造系统下的车间调度优化研究柔性制造系统（Flexible Manufacturing System, FMS）是一种灵活高效的工业制造系统，它在生产过程中可以根据不同的需求进行智能调整，使得产品制造更加快捷和高效。
在柔性制造系统中，车间调度优化作为一个非常重要的管理策略，可以使得生产更加有序、高效，降低生产成本、提高生产能力。
一、柔性制造系统概述柔性制造系统是一种集多功能、高度自动化的灵活制造技术于一体的生产方式。
它通过使用先进的机器人、计算机技术等高科技设备，在实现多种产品制造的同时，还可以根据生产需求灵活地进行生产计划调整和任务分配，并保障生产线的稳定性和高效性。
要想实现柔性制造系统的高效运转，确保生产效率和质量，必须进行适当的车间调度优化，以便保持工作进度和时间的均衡，保证生产过程的高效和流畅。
因此，在柔性制造系统下，车间调度优化成了一项十分关键的推动技术和管理措施。
二、车间调度优化的重要性车间调度优化的实现，可以使车间生产任务分配变得更加合理、高效。
它能够根据不同的生产计划去安排任务执行的顺序和时间，实现不同工序任务之间的衔接和配合，保证整个生产过程的顺利运作。
当然，在生产过程中可能会出现一些例外情况，如设备故障、物料缺货等，这些突发状况会对生产进度造成不良的影响。
而车间调度优化可以通过预先制定多种预案，以应对各种不同的情况，保障生产任务的按期交付和质量稳定。
此外，车间调度优化可以实现生产过程中的制度化管理，并强调各项任务的紧密配合，增强车间生产计划与执行过程的透明度，提高车间生产管理的科学性和规格化程度，从而促进生产效率的不断提高。
三、柔性制造系统下的车间调度优化实现方式在柔性制造系统下，车间调度优化可以采用多种方式来实现。
例如，可以运用智能算法、模型预测等技术手段去确定每一张订单的生产时间表，确保生产线上每个环节安排合理、协调，最大程度地提高人力、设备资源的利用率。
同时，柔性制造系统下的车间调度优化需要考虑数学统计、运筹学等多种科学方法，以及先进的计算机技术工具的支持。
柔性生产系统的优化调度与控制
柔性生产系统的优化调度与控制柔性生产系统是一种灵活的生产模式，它可以根据市场需求进行生产规划和生产调度，生产过程可以有效地应对不同的生产情况。
柔性生产系统可以大大提高生产效率，降低生产成本，因此受到了越来越多企业的青睐。
在实际生产中，如何优化调度和控制柔性生产系统，是一个值得研究的问题。
本文将介绍柔性生产系统的优化调度与控制方面的一些研究进展。
一、柔性生产系统的优化调度柔性生产系统的优化调度是指在保证质量和效率的前提下，最大限度地利用设备和人力资源。
目前针对柔性生产系统的优化调度，主要有以下几种方法：1、基于遗传算法的调度方法遗传算法是一种模拟自然选择过程的算法，在柔性生产系统的优化调度中，遗传算法主要用于求解最优的任务分配方案和生产顺序。
研究表明，基于遗传算法的柔性生产系统调度方法可以较快地得到较优解。
2、多目标决策方法针对柔性生产系统的多目标决策问题（如最小化生产成本和最大化生产效率），多目标决策方法可以同时优化多个目标，得到生产系统的 Pareto 最优解集，以供决策者参考。
3、基于智能优化算法的调度方法智能优化算法是指模仿人类的一些智能行为（如演化、蚁群等）的算法，能够快速计算出某个问题的最优解。
基于智能优化算法的柔性生产系统调度方法，将生产任务和资源分配问题转化为一个数学模型，通过智能算法求解，可以得到最优的生产调度方案。
二、柔性生产系统的优化控制柔性生产系统的优化控制是指通过精细的控制算法实现生产过程的最优化。
柔性生产系统的优化控制，主要有以下几种方法：1、基于模型预测控制的方法基于模型预测控制的方法是指通过对柔性生产系统进行建模，并预测生产过程中可能出现的问题，从而及时对生产过程进行调整，保证生产效率和生产质量。
2、基于反馈控制的方法基于反馈控制的方法是指通过对生产过程中收集的数据进行实时监控和反馈，对生产过程进行调整，以达到最优控制效果。
这种方法适用于生产过程比较稳定的情况下，可以快速实现生产过程的优化控制。
智能制造中的柔性生产控制与调度技术研究
智能制造中的柔性生产控制与调度技术研究随着技术的不断进步，智能制造正在成为现代制造业的重要发展方向。
在智能制造中，柔性生产控制与调度技术是关键的研究领域之一。
本文将从柔性生产控制和柔性生产调度两个方面，分析智能制造中的柔性生产控制与调度技术的研究现状和挑战，并探讨未来的发展趋势。
柔性生产控制技术在智能制造中的重要性不言而喻。
它旨在使制造系统具有快速响应和适应不同产品和需求的能力，从而提高生产效率和降低成本。
柔性生产控制技术的研究重点包括制造系统模型构建、模块化控制策略设计和柔性自适应控制方法等。
首先，制造系统模型的构建是柔性生产控制技术研究的基础。
制造系统通常是复杂的，由多个环节和子系统组成。
为了实现柔性生产控制，需要将制造系统进行建模和描述，以便进行控制和调度决策。
目前，常用的制造系统模型包括Petri网、状态图和有向图等。
这些模型可以帮助理解制造系统的结构和行为，并为柔性生产控制提供决策支持。
其次，模块化控制策略设计是柔性生产控制技术研究中的重要议题。
模块化控制是指将制造系统划分为多个功能模块，每个模块负责一个特定的任务。
这种控制策略可以提高制造系统的灵活性和可扩展性，从而实现柔性生产控制。
当前的研究主要集中在模块化控制策略的设计方法和模块间通信协议的优化上。
通过设计合理的控制策略和优化通信协议，可以实现制造系统的高效运行和优化控制。
第三，柔性自适应控制方法是柔性生产控制技术研究的关键内容之一。
柔性自适应控制是指制造系统能够根据环境变化和需求变化自主调整和优化控制策略的能力。
这种控制方法可以帮助制造系统实现快速响应、高效运行和资源优化。
当前的研究主要关注于柔性自适应控制的算法设计和性能优化。
通过引入先进的优化算法和智能控制方法，可以实现制造系统的自主决策和智能调节，提高生产效率和产品质量。
与柔性生产控制技术相比，柔性生产调度技术在智能制造中的研究相对较少，但同样具有重要意义。
柔性生产调度技术旨在实现制造资源的合理利用和生产任务的优化调度，以提高生产效率和满足多样化需求。
柔性制造系统下的车间调度优化研究
柔性制造系统下的车间调度优化研究
摘要：柔性制造系统（Flexible Manufacturing System，FMS）是一
种高度自动化的生产系统，可以灵活高效地适应不同产品的制造需求。
而
车间调度作为FMS的重要组成部分，直接影响生产效率和生产成本。
本文
将探讨柔性制造系统下车间调度的优化方法，以提高生产效率和降低成本。
1.引言
2.柔性制造系统的车间调度
3.车间调度问题的研究方法
车间调度问题是一个复杂的优化问题，可以使用不同的方法进行研究
和解决。
常见的方法包括启发式算法、遗传算法、模拟退火算法等。
4.车间调度的目标和约束
车间调度的目标是尽量缩短生产时间，降低生产成本，并满足各项约
束条件，如工期、产能、工艺等。
5.车间调度优化的方法
（1）调度规则：通过建立一套合理的调度规则，根据任务的优先级、时效性等因素进行调度，从而降低生产线的等待时间和空闲时间。
（2）智能算法：利用启发式算法、遗传算法、模拟退火算法等智能
算法，通过对车间调度问题进行建模和求解，寻找最优的调度方案。
（3）机器学习方法：通过对历史数据的分析和学习，建立预测模型，预测生产任务的完成时间和产量，从而优化车间调度。
6.车间调度优化案例分析
以柔性制造系统车间为例，对其车间调度问题进行优化。
通过建立调度规则、应用智能算法和机器学习方法，得到优化的调度方案。
7.结论
通过对柔性制造系统下的车间调度优化研究，可以提高生产效率，降低生产成本，提高生产线的利用率和灵活性。
未来可以进一步研究和改进车间调度的优化方法，以适应不断变化的制造需求。
柔性制造系统下的生产调度与优化
柔性制造系统下的生产调度与优化随着科技的不断发展，生产力和生产效率成为企业发展的关键之一。
柔性制造系统（FMS）应运而生，成为创新性生产力系统的代表，为企业提供了一个高度自动化和灵活的生产环境，增强了企业的竞争力。
然而，如何在FMS环境下进行生产调度与优化依然是一个挑战。
本文将探讨在FMS环境下，企业如何进行生产调度与优化。
1. 概述柔性制造系统(FMS)柔性制造系统(FMS)是一种将计算机技术以及灵活的自动化技术应用于生产中的制造系统。
它是一种灵活的生产系统，由自动化生产设备，计算机系统和控制软件组成。
FMS具有高度自动化、高度灵活、组织强度高、具有良好扩展性、生产周期短等优点。
FMS的实现可以大大提高企业的生产效率和质量，促进生产的智能化和信息化。
2. FMS的生产调度与优化FMS的生产调度与优化是指根据不同的生产要求和实际情况，调度和安排制造系统在生产过程中，提高生产效率和生产质量的方法。
生产调度和优化是FMS的重要组成部分，是提高FMS的生产力和竞争力的关键。
2.1 生产调度生产调度是指根据规定的生产计划和实际情况，对生产过程进行有序的调度和安排，使生产达到最佳状态，最大程度地提高生产效率和质量。
2.1.1生产调度的目标生产调度的主要目标是提高生产的效率和质量，通常包括以下几个方面：（1）降低生产成本：通过合理的生产调度，尽可能地利用生产场地和生产能力，减少生产成本；（2）缩短生产周期：通过合理的生产计划和调度，缩短生产周期，提高生产效率；（3）提高生产质量：通过对生产过程的严格控制和调度，提高生产质量，减少生产误差。
2.1.2生产调度的方法生产调度的方法一般有以下几种：（1）负荷平衡调度方法：通过协调生产能力和生产需求，合理分配生产任务，确保生产线平衡和生产效率最大化；（2）瓶颈调度方法：确定生产线上的瓶颈，针对性地调度生产任务，使生产线整体效率达到最大值；（3）计算机辅助调度方法：利用计算机技术，建立生产调度模型，实现生产流程自动调度。
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。
柔性制造系统中自动化调度与优化算法研究
柔性制造系统中自动化调度与优化算法研究柔性制造系统（Flexible Manufacturing System，FMS）是一种通过高度自动化和智能化的设备和控制系统来实现生产过程灵活性的先进制造模式。
在柔性制造系统中，自动化调度与优化算法是确保生产流程高效运行的关键。
本文将探讨柔性制造系统中的自动化调度与优化算法的研究及其在实际生产中的应用。
在柔性制造系统中，自动化调度的目标是通过合理分配资源、任务和时间来实现生产过程的最优化。
自动化调度的核心问题包括作业调度、设备调度和路径规划等。
作业调度指的是确定每个作业在哪个设备上进行加工的问题，设备调度是指确定每个设备的使用顺序和时间分配的问题，路径规划则是确定每个作业在设备之间的运输路径，以及每个设备的运输时间。
这三个问题之间相互关联，需要综合考虑，才能得到一个满足柔性制造系统生产效率和质量要求的最优调度策略。
针对自动化调度问题，研究者们提出了多种优化算法。
传统的优化算法包括贪心算法、遗传算法、模拟退火算法等。
贪心算法是一种基于局部最优解的启发式算法，其思想是根据某些准则选择当前最佳的解决方案，然后逐步迭代以找到最优解。
遗传算法模拟了自然界的进化过程，通过随机生成解决方案，并通过选择、交叉和变异等操作来不断演化最优解。
模拟退火算法则模拟了固体物体退火过程中的原子运动规律，通过随机搜索的方式来逐渐接近最优解。
这些传统算法在处理柔性制造系统中的自动化调度问题时，能够有效找到满足约束条件的较优解，但在求解高维、复杂约束问题时效果有限。
为了更好地解决柔性制造系统中的自动化调度与优化问题，研究者们还提出了一些新的算法。
其中，人工智能相关的算法包括神经网络、模糊逻辑系统、支持向量机等。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的算法，通过学习和训练，能够提供较为准确的预测和决策支持。
模糊逻辑系统基于模糊集理论，能够处理不确定和模糊信息，适用于柔性制造系统中存在的不确定性问题。
实验一 柔性制造系统生产线平衡及调度优化实验
实验一柔性制造系统生产线平衡及调度优化实验一、实验目的1．将生产计划与控制的知识运用到实际生产过程中，让学生进一步体会到生产计划与控制在解决车间调度问题中的重要性，以激发学生对本门课程的学习兴趣；2．学生通过对实验过程中现象的观察、实验结果的分析和处理，培养其观察问题、分析问题和解决问题的能力；3．学会如何利用生产计划与控制课程相关知识，对生产线进行优化。
二、实验设备本实验中用到的实验设备为工业工程实验室中柔性制造系统（FMS，Flexible Manufacture System），该试验系统的布局如图1所示。
图1 柔性制造系统布局图三、实验原理实验以多品种小批量流水加工车间为例，解决流水车间的生产作业的调度问题，主要的任务是把加工的零件进行排序，确定工件加工的先后顺序。
一般说来，工件的加工顺序有很多种，按什么样的准则来选择，对排序方案的优劣有很大影响，进而影响到整个柔性生产系统加工过程的工作效率、费用、能耗等。
生产线平衡即是对生产的全部工序进行平均化，调整作业负荷，以使各作业时间尽可能相近的技术手段与方法。
目的是消除作业间不平衡的效率损失以及生产过剩。
在对工艺进行平衡时首先应考虑对瓶颈工序进行作业改善，将瓶颈工序的作业内容分担给其它工序。
在平衡过程中，也需要合并相关工序，重新编排生产工序，分解作业时间较短的工序，并把分解后的工序安排到其它工序当中去。
本实验系统采用典型的流水加工车间（Flow-Shop）作业计划模型，该模型可以描述为：有m台不同的机器和n个不同的工件，并假设：（1）所有工件的加工工序相同；（2）同一时刻内，一个工件只能在一台机器上进行加工；同时，一台机器在同一时刻只能加工一个工件，且加工过程不能被中断；（3）任何一个工件的前一道工序加工完成后，方能进行后一道工序的加工；（4）在同一台机器上一个加工任务完成后，方能开始另一个加工任务；（5）不同工件的工序之间没有先后约束；（6）同一时刻内，一个工件只能在一台机器上进行加工；同时，一台机器在同一时刻只能加工一个工件，且加工过程不能被中断；四、实验内容本实验采用柔性生产系统，生产任务是要完成WPA、WPO两种减速器的装配。
永磁元件生产设备的柔性制造与可调度性研究
永磁元件生产设备的柔性制造与可调度性研究近年来，随着永磁元件在各个行业的广泛应用，其生产设备的柔性制造与可调度性研究日益受到关注。
随着生产技术的进步和市场需求的变化，传统的永磁元件生产设备面临着许多挑战，如生产效率低下、产品质量波动、生产排程难以调整等问题。
因此，柔性制造与可调度性成为了提升永磁元件生产设备效率与竞争力的关键。
一、柔性制造在永磁元件生产设备中的应用1. 柔性制造系统的概念与特点柔性制造系统(Flexible Manufacturing System, FMS)是一种通过全面应用现代信息技术、自动化装备和智能控制手段，实现对生产加工设备、工艺流程和生产组织的高度灵活性和智能化的制造模式。
在永磁元件生产设备中，柔性制造系统可以提供以下特点：- 生产设备的通用性：柔性制造系统能够适应多品种、小批量和定制化的生产需求。
- 设备的自动化程度高：通过自动化设备和智能控制系统，实现生产过程的高度自动化。
- 生产过程的柔性度高：能够根据生产需求，灵活调整工序顺序和生产流程，以适应不同的生产要求。
2. 柔性制造在永磁元件生产设备中的应用永磁元件生产设备的柔性制造应用主要包括以下几个方面：- 自动化生产线：引入自动化设备，如机械臂、自动装配机器人等，实现生产工艺的自动化，提高生产效率和生产质量。
- 灵活的工序控制：通过智能控制系统，实现生产工序的柔性调整，以适应不同产品的生产需求。
- 模块化生产设备：将生产设备模块化设计，可以根据产品的不同要求，自由组合生产线，实现多品种、小批量生产。
二、可调度性对永磁元件生产设备的重要性可调度性是指生产系统中的资源在满足各类约束条件下，能够按照不同的调度策略或方法进行有序调配和使用的能力。
永磁元件生产设备的可调度性对提高生产效率、降低生产成本、优化生产排程、提高产品质量等方面具有重要作用。
1. 提高生产效率可调度性使得生产资源能够根据实际情况进行灵活规划和调度，避免资源闲置和生产过程的瓶颈，从而提高生产效率。
柔性制造系统调度算法研究
柔性制造系统调度算法研究第一章前言柔性制造系统（FMS）已成为现代制造业中最重要的生产方式之一。
FMS在增加生产效率、降低成本、减少物料浪费和改善质量方面具有重要作用。
FMS通过增加生产灵活性来适应市场变化和客户需求，从而成为制造业生产的重要方式。
FMS的高度自主性和灵活性意味着需要一种有效的调度算法来确保其生产过程的效率和灵活性。
第二章柔性制造系统调度算法FMS调度算法优化FMS中的任务分配和时间分配以达到以下目标：1. 最大化作业机器的利用率2. 保证最早交付期限（EFT）3. 最小化生产紧急程度（Tardiness）4. 最小化工序平衡度（Workload Balance）5. 最小化加权工期（Weighted Tardiness）第三章 FMS调度算法的特点FMS调度算法具有以下特点：1. 多种目标：FMS调度算法具有多种目标，如最大化作业机器的利用率、保证最早交付期限、最小化生产紧急程度和最小化加权工期等。
2. 高度自主性：FMS具有高度自主性，每个机器都可以完成多个任务，任务之间可以相互替代。
3. 处理不确定性：FMS有很多不确定性，如任务到达时间、加工时间和机器故障等，使得FMS的调度算法需要充分考虑这些因素。
4. 处理复杂性：FMS的任务分配和时间分配非常复杂，因为任务之间存在网络结构和限制条件，需要调度算法来处理这些问题。
第四章 FMS调度算法研究现状FMS调度算法研究已经历多年，涉及到的研究范围非常广泛，包括遗传算法、蚁群算法、遗传模拟退火算法、人工神经网络算法等。
这些算法都有其优点和局限性，因此需要根据不同的FMS问题选择合适的算法。
第五章 FMS调度算法的优化方法为了解决FMS的调度算法优化问题，研究人员提出了一些改进算法，包括最大最小规则、SPT（Shortest Processing Time）、EDD（Earliest Due Date）和CR（Critical Ratio）等算法。
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。
柔性制造系统中的任务调度技术
柔性制造系统中的任务调度技术柔性制造系统（FMS）是当今工业制造领域的一个重要趋势，其特点是生产灵活、效率高、生产线多样化、自适应性强、自动化程度高等，已经在各个领域内得到了广泛的应用。
在柔性制造系统中，任务调度技术是非常关键的一项技术，它能够提高生产效率，降低生产成本，提高产品质量以及减少生产时间，因此受到了广泛的关注。
任务调度技术是指根据工艺流程和设备状态，对生产任务进行调度和优化，从而达到生产效率和生产质量的最优化，同时满足其他生产要求的技术。
柔性制造系统中的任务调度技术研究主要涉及到生产任务的调度、实时监控、动态响应等内容，通过调度算法、优化算法等来实现任务调度的自动化和智能化。
任务调度技术的应用对于柔性制造系统的发展和优化起到了至关重要的作用。
具体来说，它能够帮助管理者实时监控生产状态和进度，进行生产调度和统计分析，从而实现生产计划的快速调整和优化。
同时，任务调度技术还能够实现设备的优化匹配和资源的最优化分配，有效地提高生产效率，同时保证产品的质量和安全性。
在任务调度技术的研究中，基于人工智能的任务调度技术也在近年来得到了广泛的关注和研究。
它采用了专家系统、神经网络、遗传算法等多种智能算法，能够实现快速、准确的决策和智能化的任务分配，从而提高了柔性制造系统的运行效率和灵活性。
除了人工智能技术之外，近年来还出现了一些新的任务调度技术，例如虚拟制造、云制造、大数据分析等。
这些新技术的出现，为柔性制造系统的发展和优化提供了更加广阔的空间和机遇。
虚拟制造技术是一种基于数值模拟的虚拟生产环境技术。
通过建立数字化的生产环境模型，在模拟生产过程中进行任务调度分析和优化，从而实现智能化、高效化的生产调度。
虚拟制造技术的优点在于能够预先评估生产调度方案的可行性和优化效果，大大降低生产调度的风险和错误率。
云制造技术则是以云计算为基础，利用互联网技术来实现智能制造和生产调度的一种新技术。
云制造技术能够将不同产线上的生产任务进行统一分配和调度，从而实现全面、高效的生产管理。
柔性制造系统中的调度算法及性能分析
柔性制造系统中的调度算法及性能分析随着信息技术和自动化技术的发展，柔性制造系统越来越普及。
柔性制造系统是一种能够生产多种不同产品的生产线。
与传统的生产线不同，柔性制造系统需要根据需求动态地调度生产任务，以便在多种产品之间实现快速切换。
因此，调度算法是柔性制造系统中的一个关键问题。
本文将介绍柔性制造系统中的调度算法及其性能分析。
一、调度算法的分类调度算法根据任务分配的方式和优化目标的不同，可以分为以下几种类型。
1. 静态调度算法静态调度算法是指在任务产生前就将任务分配给机器，并且不进行调整的算法。
静态调度算法通常适用于任务量较小、任务类型较少的生产线。
静态调度算法的主要优点是简单易实现，不需要大量的计算资源。
2. 动态调度算法动态调度算法根据实时产生的任务信息，动态地进行任务分配和调整。
动态调度算法可以分手动和自动两种。
手动调度算法是指根据用户指定的规则进行任务分配和调整的算法；自动调度算法是指系统自动进行任务分配和调整的算法。
动态调度算法适合于任务量较大、任务类型较多的生产线。
3. 启发式调度算法启发式调度算法是指根据经验和规则进行任务分配和调整的算法。
启发式调度算法通常结合优先级调度算法使用，用于解决多个任务同步进行的问题。
二、优先级调度算法优先级调度算法是一种常用的调度算法，它根据任务的紧急程度和优先级对任务进行排序和分配。
优先级调度算法包括静态优先级调度和动态优先级调度两种类型。
1. 静态优先级调度静态优先级调度是指在任务产生前就根据任务的属性和优先级确定任务的调度顺序。
静态优先级调度算法的主要缺点是如果任务属性或优先级发生变化，需要重新进行优先级调度。
2. 动态优先级调度动态优先级调度是指随着任务产生和机器使用情况的变化，动态地调整任务的调度顺序。
动态优先级调度算法通常结合手动调度算法或自动调度算法使用，以便更好地进行任务调度。
三、性能分析调度算法的性能通常可用以下几个指标来衡量。
1. 完成度完成度是指已完成任务的数量占总任务数量的比例。
柔性制造系统中的任务调度问题
柔性制造系统中的任务调度问题随着科技的发展和制造业的转型升级，柔性制造系统越来越受到关注。
柔性制造系统是指能够根据生产任务和产品需求，自主、灵活地适应不同加工过程和生产要求的一种生产方式。
在柔性制造系统中，任务调度这一环节显得尤为重要，它直接影响着生产效率和生产成本。
一、柔性制造系统的优势在传统的制造系统中，生产线一般固定不变，只能生产特定型号和规格的产品，而且生产出来的产品基本相同，难以满足客户不断变化的需求。
柔性制造系统的最大优势就在于，它能够适应不同的订单和生产要求。
同时，柔性制造系统采用了先进的技术和设备，通过不断地优化和升级，提高了生产效率，减少了生产成本。
二、在柔性制造系统中，任务调度是一个关键性的环节，它涉及到了每个设备、每个工站和每个加工任务的协调和统一，需要一个高效的管理系统来保证生产的顺利进行。
具体来说，任务调度涉及到以下三个方面的问题：1. 设备利用率问题在柔性制造系统中，不同的加工任务需要不同的设备来完成，因此需要对设备进行有效的分配和利用。
任务调度应当根据加工任务的类型、优先级、最后期限等因素，对设备进行合理的分配和优化，以提高设备的利用率。
2. 生产调度问题生产调度是指根据生产计划，对生产任务进行分配、安排和跟踪，保证生产计划的顺利实施。
任务调度应当对生产调度进行有效的管理和控制，确保生产任务按照计划和要求得到执行。
3. 任务优先级问题在柔性制造系统中，不同的生产任务有不同的优先级，需要按照优先级的高低，对任务进行适当的安排。
任务调度应当对任务优先级进行合理的分配和控制，以保证生产任务能够按照优先级得到处理和完成。
三、柔性制造系统中的任务调度方法针对柔性制造系统中的任务调度问题，有一些有效的方法和策略可以应用到实际生产中，以提高任务调度的效率和质量：1. 基于规则的调度算法基于规则的调度算法是一种基于任务优先级、完成时间、工期等因素的优化算法，可以根据不同的生产任务和生产计划，对任务进行合理的调度和安排，以提高任务效率和生产效率。
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《CIMS与CIPS技术及应用》课程读书报告题目柔性制造系统及其调度学院信息科学与工程学院专业控制科学与工程姓名陈绍武学号 *********教师侍洪波2012年1月1日柔性制造系统及其调度陈绍武（华东理工大学信息科学与工程学院，上海 200237）摘要：基于计算机的集成制造(CIMS)时代的到来，柔性制造系统(FMS)是当前制造业的一个重要发展方向，是正在迅速发展和应用的高新技术之一。
FMS是一个投资很高的项目，调度和控制策略的好坏对FMS的运行效率和应用效益影响很大。
因此，FMS的调度和控制策略的研究是十分必要的。
关键词：柔性制造系统；生产调度；CIMSFlexible Manufacturing Systemand SchedulingCHEN Shao-wu（School of Information Science and Engineering，East China University of Science and TechnologyShanghai，200237，China）Abstract：Based the times of Computer Integrated Manufacturing System (CIMS),FMS (Flexible Manufacturing System) is now a very important developmental direction in current manufacturing industry. FMS is a new and advanced technique which is rapidly developing and applied. FMS needs vast investment. The tactic of scheduling and control of FMS deeply influence on running efficiency and applied benefit of FMS. So, the research on the tactic of the scheduling and control of FMS is quite necessary.Keywords：FMS; Flexible Manufacturing System; Production Schedule; CIMS1 柔性制造系统的发展背景随着日益激烈的市场竞争，人们对产品的功能和质量的要求不断提高，传统的制造技术已不能满足市场对多品种小批量，更具特色符合顾客个人要求样式和功能的产品的需求。
随着微计算机、集成电路、传感器、通信技术、机械与控制设备等技术的迅速发展，适应这些需求的柔性制造系统（FMS-Flexible Manufacturing System)就应运而生了。
作为计算机集成制造系统(CIMS)的主要组成部分，它标志着传统的机械制造行业进入了一个发展变革的新时代，柔性制造技术已成为各工业化国家机械制造自动化的研制发展重点【1】。
关于柔性制造系统的定义很多，权威性的定义：有美国国家标准局把FMS定义为：“由一个传输系统联系起来的一些设备，传输装置把工件放在其他联结装置上送到各加工设备，使工件加工准确、迅速和自动化。
中央计算机控制机床和传输系统，柔性制造系统有时可同时加工几种不同的零件。
”而我国国家军用标准则定义为：“柔性制造系统是由数控加工设备、物料运储装置和计算机控制系统组成的自动化制造系统。
它包括多个柔性制造单元，能根据制造任务或生产环境的变化迅速进行调整，适用于多品种，中小批量生产。
”【2】简单地说，FMS是由统一的信息控制系统、物料储运系统和一组数字控制加工设备组成，能适应加工对象变换的自动化机械制造系统。
故能自动调整并实现一定范围内多种工件的成批高效生产（即具有“柔性”），并能及时地改变产品以满足市场需求。
因此在欧美等工业化国家得到了广泛的应用。
目前，我国正成为世界制造大国，要求制造系统和装备能快速适应不同产品生产的需要，从而使制造企业快速响应市场变化。
但我国机械制造业仍存在经济效益差、自动化程度低、劳动生产率低的弊端。
目前，中小批量的生产已成为制造的主流，但仍以普通机床单机生产为主，尽管我国机床拥有量和从业人数是世界上最多，的但与发达国家相比，相同数量的产出需要付出20倍的生产时间及2倍的能源及原材料。
面对日趋激烈的世界竞争环境，我们的企业应变能力差。
因而要改变我国制造业的落后局面，必须对传统的制造方式进行技术革新，发展适合于多品种中小批量的柔性制造设备。
目前我国汽车、柴油机、拖拉机、工程机械、冷冻机、兵器、航空、航天等部门都已提出对FMS的需求，这也标志着我国有了发展FMS技术的市场基础。
随着计算机集成制造系统（Computer Integrated Manufacturing System，简称CIMS)向纵深发展，柔性制造系统的概念也有了新的发展。
在CIMS环境下，FMS已跳出了传统MFS 的概念的局限【3】。
在CMIS概念下，FMS被定义为在广义上的可编程的控制系统，它具有处理高层次分布数据的能力，具有自动的物流；它是CMIS的概念得以在车间实施，从而实现小批量高效率的制造，以适应不同产品生命周期的动态变化。
因此可以认为FMS 是CIMS 的初步实现，也是实现C1MS的必经阶段。
但是，在设计FMS 时必须基于CIMS的总体框架统筹考虑。
至今，FMS的构想和思路得到了充分的承认。
特别是对一些原来采用大批量自动化生产线进行生产的离散型金属制品企业来说，随着科技、经济的发展和人民生活水平的提高，多品种、中小批量生产已成为机械制造业一个主要的发展趋势，FMS作为一种高效率、高精度的制造系统，已成为当今乃至今后机械自动化发展的重要方向之一。
2 柔性制造系统研究柔性制造技术是集数控技术、计算机技术、机器人技术以及现代生产管理技术于一体的先进制造技术。
随着科技、经济的发展和人民生活水平的提高，多品种、中小批量生产已成为机械制造业一个主要的发展趋势。
FMS作为一种高效率、高精度的制造系统，作为当今世界制造自动化技术发展的前沿科技，将成为21世纪制造业的主要生产模式。
2.1 柔性制造系统及其组成一般认为柔性制造系统是由数控加工设备、物流贮运装置和计算机控制系统组成的自动化控制系统。
它包含2台以上具有自动刀具交换和自动工件托盘交换装置的数控机床，以加工中心为核心设备，配有自动物料传递和管理系统，如有轨运输小车或自动导引运输小车，并在中央计算机统一控制和管理下，动态地平衡资源的有效利用，具有生产调度和对加工过程的实时监控能力，可动态地实现多种零件族的自动加工，适用于多品种、中小批量生产。
由于FMS是一项工程应用技术，它的内部组成根据使用目的而异，客观上很难有一个统一的模式。
典型的柔性制造系统一般由5个功能系统组成【4】。
①自动加工系统：一般由2台以上的数控机床、加工中心或柔性制造单元(FMC)以及其他的加工设备构成。
它能按照主控计算机的指令自动加工各种零件，并能自动实现工件、刀具的交换。
②自动物流系统：是在机床、装卸站、清洗站和检验站之间运送零件和刀具的传送系统。
刀具传送主要是从系统外将预调好的刀具送入系统内的中央刀库，或从中央刀库将刀具送到机床的局部刀库；或者从局部刀库将刀具换入中央刀库，从中央刀库或局部刀库中将磨损或破损的刀具送出系统。
③自动仓库系统：由设置在搬运线始端或末端的自动仓库和设在搬运线内的缓冲站构成，用以存放毛坯、半成品和成品。
自动化仓库系统的主要功能是根据主计算机系统的指令及时准确地发送和存储物料，随时提供各种物料的库存情况，与物料需求计划系统相互交换信息。
④自动监视系统：由各种传感器检测和识别整个FMS及各分系统的运行状态，对系统进行故障诊断和处理，保证系统的正常运行。
自动监视系统通过对生产线生产信息和设备状况信息的数据采集，并利用仿真技术实时反映生产线运行状况，实现对生产状况的实时监控，使在远离生产线的控制中心也能够得到生产现场的实时数据，便于自动化生产线实现对生产实际情况的及时掌握、对生产线工作进展情况的动态调度、对生产设备运行情况的实时监测。
⑤计算机控制系统：实现对FMS的运行控制、刀具管理、质量控制及数据管理和网络通信。
主要进行加工过程控制，根据生产计划来控制和执行制造系统的任务，监控系统的运行，也就是在总控级、单元级和设备级上的控制，而控制系统把整个控制任务尽可能分为相互独立的功能单元。
FMS控制系统有一些基本的功能单元，其中最重要的有：任务(作业)的管理、作业计划、运行控制、工装资源管理、NC数据管理、物流控制、人机交互控制、工况数据采集等。
2.2 柔性制造系统分类从机械加工的角度考虑，一般将各种名称的柔性自动化制造设备或设备群(或称广义的FMS)，按其加工设备的规模、投资强度和用途划分为五个级别。
(1) 柔性制造模块FMM(Flexible Manufacturing Module)FMM是一台扩展了许多自动化功能(如托盘交换器、托盘库或料库、刀库、上下料机械手等)的数控加工设备，它是最小规模的柔性制造设备，相当于功能齐全的加工中心、车削中心或磨削中心等。
(2)柔性制造单元FMC(Flexible Manufacturing Cel1)FMC一般由1～2台加工中心、工业机器人、数控(NC)机床及物料运输存贮设备构成。
数控加工设备或FMM之间由小规模的工件自动输送装置进行连接，并由计算机对它们进行生产控制和管理，具有适应加工多品种产品的灵活性。
可将其视为一个规模最小的FMS，是FMS向廉价化及小型化方向发展的一种产物。
其特点是实现单机柔性化及自动化，迄今已进入普及应用程度。
(3)柔性制造系统FMS(Flexible Manufacturing System)FMS通常包括4台或更多的数控加工设备（加工中心与切削中心等）、FMM或FMC，是规模更大的FMC或由FMC为子系统构成的系统。
FMS的控制、管理功能也比FMC强，对数据管理与通信网络的要求更高。
由集中的控制系统及物料系统连接起来，可在不停机情况下实现多品种、中小批量的加工管理。
FMS是使用柔性制造技术最具代表性的制造自动化系统。
(4)柔性制造生产线FML(Flexible Manufacturing Line)它是处于单一或少品种大批量非柔性自动线与中小批量多品种FMS之间的生产线。
它是以离散型生产中的FMS和连续性生产过程中的分散型控制系统(DCS)为代表，其特点是实现生产线柔性化及自动化。
其特点是柔性较低、专用性较强、生产率较高、生产量较大，相当于数控化的自动生产线，一般用于少品种、中大批量生产。