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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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
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柔性作业车间调度方法研究
柔性作业车间调度方法研究一、本文概述随着制造业的快速发展和智能制造的深入推进，作业车间调度问题已成为制约生产效率提升的关键因素之一。
柔性作业车间调度问题，作为作业车间调度的一种拓展，其特点在于允许工序在多个机器上加工，这使得问题更加复杂，同时也为求解提供了更多的可能性。
本文旨在深入研究柔性作业车间调度方法，探讨其优化策略与应用实践，以期为制造业的智能化发展提供理论支持和实践指导。
本文将首先介绍柔性作业车间调度的基本概念和特点，明确研究的重要性和意义。
接着，将综述国内外在柔性作业车间调度方法方面的研究成果和进展，分析现有方法的优缺点和适用场景。
在此基础上，本文将重点研究基于智能优化算法的柔性作业车间调度方法，如遗传算法、粒子群优化算法等，并通过仿真实验验证所提方法的有效性和优越性。
本文还将关注柔性作业车间调度在实际应用中的挑战和问题，如不确定性、动态性等因素对调度方案的影响。
针对这些问题，本文将探讨相应的应对策略和解决方案，以期提高调度方案的鲁棒性和适应性。
本文将总结研究成果，展望未来的研究方向和应用前景，为柔性作业车间调度领域的深入研究提供有益参考。
通过本文的研究，期望能够为制造业的智能化发展提供新的思路和方法，推动作业车间调度问题的优化和解决。
二、柔性作业车间调度问题的特点与分类柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）是经典作业车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSP）的一种扩展，其主要特点在于机器设备的柔性，即一道工序可以在多台不同的机器上完成。
这一特性使得FJSP在实际生产环境中具有更高的适应性和灵活性，但同时也增加了问题的复杂性和求解难度。
机器柔性：工序可以在不同的机器上加工，这增加了调度的灵活性，但同时也需要考虑不同机器的加工效率和成本。
工序顺序：与JSP相同，FJSP中的每道工序都有严格的前后顺序要求，即一道工序必须在其前序工序完成后才能开始。
柔性制造如何实现智能工厂
柔性制造如何实现智能工厂在当今竞争激烈的制造业领域，企业面临着客户需求多样化、产品生命周期缩短、市场变化迅速等诸多挑战。
为了在这样的环境中保持竞争力，实现智能化生产成为了众多制造企业的共同目标。
而柔性制造作为一种先进的生产模式，为智能工厂的实现提供了重要的支撑。
那么，究竟什么是柔性制造呢？简单来说，柔性制造是指能够快速适应市场变化和客户需求，在生产过程中对产品的品种、数量和生产工艺进行灵活调整的制造方式。
它强调的是生产系统的灵活性、敏捷性和适应性，以应对不确定性和动态变化。
要实现智能工厂中的柔性制造，首先需要建立高度自动化的生产设备和生产线。
传统的生产设备往往功能单一、固定，难以适应不同产品的生产需求。
而现代的自动化设备则具备了更高的通用性和可重构性，可以通过编程和配置来实现不同的生产任务。
例如，采用工业机器人、数控机床、自动化输送系统等设备，能够实现生产过程的自动化操作，提高生产效率和精度，同时减少人工干预，降低人为误差。
数字化技术是实现柔性制造的关键。
通过数字化建模、仿真和虚拟调试等手段，可以在产品设计阶段就对生产过程进行优化和验证，提前发现潜在的问题，并制定相应的解决方案。
在生产过程中，利用传感器、物联网等技术对设备状态、生产数据进行实时采集和监控，实现生产过程的可视化和透明化。
基于这些数据，企业可以进行数据分析和挖掘，以优化生产流程、预测设备故障、进行质量控制等，从而提高生产的灵活性和响应速度。
智能控制系统也是柔性制造不可或缺的一部分。
它能够根据市场需求、生产能力、物料供应等因素，对生产计划进行动态调整和优化。
例如，当客户订单发生变化时，智能控制系统可以迅速重新安排生产任务，调整生产节拍，确保按时交付产品。
同时，智能控制系统还可以实现对生产资源的合理分配和调度，提高设备利用率，降低生产成本。
另外，标准化和模块化的设计理念对于实现柔性制造也非常重要。
通过将产品和生产过程进行标准化和模块化分解，可以快速组合和配置不同的模块，以满足不同客户的个性化需求。
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随着工业自动化的发展，柔性作业车间（Flexible Job Shop）在制造业中扮演着越来越重要的角色。
柔性作业车间通过实现设备的灵活性和自动化，能够在不同类型的产品生产中灵活切换和生产，以满足客户需求的多样化和个性化。
随着柔性作业车间规模和复杂度的增加，其调度问题也变得越来越困难。
柔性作业车间调度问题是一个多目标优化问题，需要考虑多个目标的权衡和优化。
典型的目标包括最小化生产时间、最小化能耗、最大化设备利用率和最大化系统吞吐量等。
减少能耗是当前社会所面临的一个重要问题，也是制造业发展中需要重点解决的问题之一。
基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法成为了研究的热点之一。
本文将介绍一种基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法，重点讨论该算法在能耗优化方面的应用及其优势。
我们将介绍柔性作业车间调度问题及其多目标优化特点。
我们将介绍能耗优化在柔性作业车间调度中的重要性和难点。
然后，我们将详细介绍基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法的原理和方法。
我们将讨论该算法的优势和未来发展方向。
柔性作业车间调度问题及其多目标优化特点柔性作业车间调度问题是指根据产品的加工工艺和设备的工作能力，在给定的时间内安排各项作业的先后顺序，以达到最佳利润或其他指标。
柔性作业车间调度问题的特点在于，作业之间存在一定的顺序约束和工艺约束，设备之间也存在一定的相互制约关系。
柔性作业车间调度问题属于NP难题，即使是对于简单的问题规模，也是一种求解困难的问题。
除了传统的作业车间调度问题的特点外，柔性作业车间调度问题还有几个特殊之处。
首先是柔性作业车间具有设备灵活性，可以根据产品要求动态调整设备布局和作业流程，这对调度算法的设计和实现提出了更高的要求。
其次是柔性作业车间通常具有较高的复杂度和规模，需要考虑更多的调度因素和约束条件。
能耗优化在柔性作业车间调度中的重要性和难点能耗优化在柔性作业车间调度中具有重要的意义。
A公司柔性作业车间调度优化方案设计
A公司柔性作业车间调度优化方案设计一、背景介绍随着制造业的快速发展和市场竞争的加剧，企业对生产效率和产品质量的要求越来越高。
柔性作业车间作为一种有效的生产模式，具有生产适应性强、生产周期短、产能灵活可调的优势，受到越来越多企业的重视和采用。
然而，柔性作业车间的调度存在一定的挑战，如如何平衡生产订单、工人和设备的利用率，提高生产效率和产品质量等问题。
本文将提出一种柔性作业车间调度优化方案，旨在提升企业的生产效率和产品质量。
二、方案设计（一）制定生产计划柔性作业车间最重要的一项任务就是制定合理的生产计划。
在制定生产计划时，需要考虑车间的工人数量、设备状况、订单要求等因素，尽量将生产计划合理安排，减少生产中的冲突和瓶颈。
可以借助信息化系统进行生产计划的编制，通过对历史生产数据的分析和对订单要求的评估，制定出最优的生产计划。
（二）优化工人调度在柔性作业车间中，工人是最重要的生产要素之一、优化工人调度可以提高工人的利用率和生产效率。
可以通过以下方式优化工人调度：1.根据订单的要求和工人的技能水平，合理分配工人的工作任务，确保每个工人都能发挥自己的最大潜力。
2.采用工人交接班制度，避免误工和工序漏项，提高工人之间的沟通和协作效率。
3.利用培训和学习机会，提升工人的专业知识和技能水平，增加工人的适应性和灵活性。
（三）优化设备调度柔性作业车间的设备调度是关键问题之一、优化设备调度可以提高设备的利用率和生产效率。
可以通过以下方式优化设备调度：1.根据生产计划，合理安排设备的运行时间，避免设备闲置和过载。
2.通过设备维护和保养，延长设备的使用寿命，减少设备故障和停机时间。
3.采用设备巡检和日常检修机制，及时发现设备问题，并进行维修和调整，保障设备的正常运行。
（四）优化物料调度柔性作业车间的原材料和成品的调度是一个复杂的问题。
优化物料调度可以减少生产中的浪费和延误。
可以通过以下方式优化物料调度：1.建立物料管理系统，对物料进行分类、标识和存储，确保物料的可追溯性和及时供应。
(完整版)智能算法在柔性车间调度中的应用
智能算法在柔性作业车间调度中的应用摘要：为提高企业生产效率，合理的流水车间生产调度显得尤为重要。
本文介绍了三种智能算法（蚁群算法、遗传算法、改进粒子群算法）在车间生产调度中的应用，主要介绍了算法的基本思想、模型结构、算法实现以及运用前景。
对智能算法在生产调度中的应用做出总结。
关键字：智能算法；蚁群算法；遗传算法；改进粒子群算法；生产调度0.前言柔性作业车间调度问题(Flexible job-shopsche- duling problem, FJSP)是传统作业车间调度问题的扩展，是实际生产中迫切需要解决的一类问题。
在传统的作业车间调度问题中，工件的每道工序只能在一台确定的机床上加工。
而在柔性作业车间调度问题中，每道工序可以在多台机床上加工，并且在不同的机床上加工所需时间不同。
柔性作业车间调度问题减少了机器约束，扩大了可行解的搜索范围，增加了问题的难度。
作业车间的主要特点是：n个工件需要在m台机器上进行加工，每个工件都有其独特的加工步骤，但无明显的顺序约束，并且加工时间是已知的，调度的目标是在不允许两个工件同时在同一台机器上加工的前提下，如何安排工件在每台机器上的加工顺序使这些工件能够尽快加工完毕[1]。
1.蚁群算法在作业车间的应用[2]以3个工件2台机器的问题作为例子，如图1。
图1 三个工件两台机器的JSP问题为确定先对哪个工件进行加工，需要设置一个初始节点O0，所有的蚂蚁最初都放置在O0。
图1中除与O0相连的有向弧表示同一个工件的加工顺序，工件必须按照该顺序进行加工。
其它则为无向弧。
每个弧与表示节点间信息素的量和启发式距离的一对值{αij, d ij}有关。
d ij 通常为对节点 j 的第 i 步操作的加工时间，τij使用蚁周方式进行更新：其中，ρ是个系数，1−ρ表示在时间t和t+1之间信息素的蒸发，Q为常数，Tk为完成所有加工步骤后最短的总加工时间。
初始时刻τij(0)= c（c为常数）。
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。
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。
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。
柔性作业车间动态调度问题研究
柔性作业车间动态调度问题研究作者：余琦玮蒋海青来源：《科技与企业》2013年第19期【摘要】针对车间调度问题柔性化、动态化的特点，对柔性作业车间动态调度问题进行了研究。
构建了柔性作业车间动态调度数学模型，给出了基于周期与事件驱动的滚动窗口再调度策略，通过更新窗口工件集信息，运用调度模型及遗传算法实时给出再调度优化方案。
同时，对求解的遗传算法进行了设计。
最后，通过一个应用算例验证了动态调度模型、调度策略及算法的有效性和可行性。
【关键词】柔性作业车间调度；动态调度；优化；遗传算法1.引言作业车间调度问题（Job shop Scheduling Problem，JSP）是目前研究最广泛的一类典型调度问题。
柔性作业车间调度问题（Flexible Job shop Scheduling Problem，FJSP）是JSP的扩展，它突破了传统JSP关于各工序仅在唯一确定的机床上加工的限制，各工序可在多台可选的机床上加工。
路径柔性更符合生产的实际需求，并能应对突发事件的干扰，大大提高了加工系统的整体性能。
因此，近年来，在作业车间调度研究领域，诸多学者开展了FJSP的研究。
同时，事先确定的优化调度方案在执行过程中会遇到突发事件的干扰，如机器故障、新订单到达、交货期变更、紧急插单等，需要进行再调度，以适应动态多变的生产环境。
Holloway和Nelson于1974年首先提出了动态调度问题[1]。
目前，动态调度问题已成为车间调度领域的主要研究热点。
针对车间调度问题柔性化、动态化的发展趋势，本文对柔性作业车间动态调度问题（Dynamic Flexible Job shop Scheduling Problem，DFJSP）进行了研究，首先研究建立柔性作业车间动态调度模型，采用基于周期与事件驱动的再调度方法进行实时动态调度，并给出求解调度优化结果的遗传算法的设计，最后通过一个算例仿真对算法及调度策略进行验证与分析。
2.柔性作业车间动态调度问题模型2.1 DFJSP描述假定一个加工系统有m台机器和n个工件，每个工件包含若干道工序，工件的加工顺序预先确定，每道工序可在多台可选的机床上加工，工序的加工时间随机床的性能不同而不同。
基于工业大数据的柔性作业车间动态调度研究
基于工业大数据的柔性作业车间动态调度研究作者：康龙来源：《科学与财富》2020年第15期摘要：随着工业进入信息化时代，工业大数据已成为新一轮产业革命的重要动力。
工业大数据以工业系统的数据收集、特征分析为基础，对设备、装备的质量、生产效率、用户体验以及产业链进行更有效的优化，并为未来的制造系统搭建无忧的环境。
为使多目标柔性作业车间计划与调度的制定更适合实际生产的动态变化，提出增加动态反馈的闭环柔性作业车间计划模型及二阶式蚁群粒子群混合优化算法 TSAPO。
通过增加动态监视功能，及时更新和反馈实际生产数据。
利用对优化目标的二阶段分解，设计带有反馈机制的调度算法。
实验结果证明，该算法在求解多目标柔性作业车间调度问题中具有较好的优化效果。
关键词：工业大数据;柔性作业车间;调度当前，以大数据、云计算、移动物联网等为代表的新一轮科技革命席卷全球，正在构筑信息互通、资源共享、能力协同、开放合作的制造业新体系，极大扩展了制造业创新与发展空间。
柔性作业车间动态调度问题已经得到广泛的研究。
随着产品需求不断向个性化转变，制造工艺更加多样，实际调度问题也变得更加复杂，制造企业对车间调度问题的解决方法在实际可操作性、计算效率以及对车间扰动的实时响应能力等方面都提出了更高的要求。
企业信息化数据是工业领域传统数据资产，也是工业大数据的第一个来源。
为满足灵活多变的市场需求，柔性制造应运而生。
柔性作业车间FJS计划与调度因适应新制造模式而成为为当前研究的热点。
作业计划编制、生产调度、生产的监控是柔性作业车间中的最重要环节。
一、工业大数据的特征工业大数据作为对工业相关要素的数字化描述和在赛博空间的映像，相对于其他类型大数据，工业大数据还具有反映工业逻辑的多模态、强关联新特征。
多模态是指工业大数据必须反映工业系统的系统化特征及其各方面要素，包括工业领域中“光、机、电、液、气”等多学科、多专业信息化软件产生的不同种类的非结构化数据。
强关联反映的是工业的系统性及其复杂动态关系，不是数据字段的关联，本质是指物理对象之间和过程的语义关联。
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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