[发明专利]一种生产单元不确定性条件下的重调度触发判断方法

权利要求书

1.一种生产单元不确定性条件下的重调度触发判断方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)搭建实际生产过程的仿真平台，进行含不确定性扰动的真实仿真和不含不确定性扰动的理论仿真，获得真实仿真和理论仿真之间的偏差数据样本；构建深度学习模型并使用偏差数据样本进行训练，获得数据模型；

(2)在实际生产过程中，同步执行步骤(2-a)和步骤(2-b)，对是否需要进行重调度进行判断：

(2-a)实时监测生产现场的不确定性扰动，若检测到不确定性扰动，则使用专家系统判断是否需要重调度；

(2-b)对生产现场进行定周期观测和理论仿真，分别获得观测周期起点至当前观测点的真实生产数据和理论生产数据，根据真实生产数据和理论生产数据获得实际生产过程的偏差数据；

将偏差数据输入至所述的数据模型，对是否需要重调度进行判断；

(3)在步骤(2)中，若判断结果为不需要进行重调度，则继续将当前的排产方案作为标准排产方案；

若判断结果为需要进行重调度，则计算后续时间的排产方案作为标准排产方案，并将当前时刻置为下一观测周期的起点；

(4)重复步骤(2)和步骤(3)，直至生产结束。

2.根据权利要求1所述的生产单元不确定性条件下的重调度触发判断方法，其特征在于，所述的不确定性扰动为描述不确定性扰动和隐性不确定性扰动。

3.根据权利要求1所述的生产单元不确定性条件下的重调度触发判断方法，其特征在于，所述的步骤(1)中，通过仿真获得偏差数据样本包括以下步骤：

(i)在真实仿真和理论仿真过程中，随机选取生产过程中任一时刻作为采样时刻；

(ii)在采样时刻分别获取真实仿真场景和理论仿真场景中的相关物料的储量数据、自生产开始至采样时刻各个生产单元的单位时间内相关物料的输入数据；

(iii)根据当前真实仿真场景的储量数据和剩余订单进行重调度，得到新的排产方案，由新的排产方案计算得到剩余产品重调度生产成本和重调度成本；根据原排产方案计算剩余产品的生产成本作为剩余产品的原排产方案生产成本；

根据核算公式获得样本标签；所述的核算公式为：

其中，z为重调度指示参数，为1代表触发重调度，为0代表不触发；cost_rescehdule为重调度成本；cost_new为剩余产品重调度生产成本，cost_orgin为剩余产品原方案生产成本；

(iv)由如下公式计算采样时刻真实仿真场景与理论仿真场景之间的储量数据的偏差比率、输入数据的偏差比率：

其中，m_real为真实场景仿真数据，m_ideal为理论场景仿真数据，r为二者偏差比率。

储量数据的偏差比率、输入数据的偏差比率以及对应的样本标签构成带标签的时序数据，即为偏差数据样本。

4.根据权利要求3所述的生产单元不确定性条件下的重调度触发判断方法，其特征在于，步骤(iii)中，重调度成本的计算公式为：

式中，t为生产时间；j为生产设备；v_j，t为原始调度方案生产设备j在时间t的负荷；为新调度方案生产设备j在时间t的负荷；λ_j为生产设备j的权重，且权重λ_j满足且λ_j具体数值由德尔菲法确定。

5.根据权利要求1所述的生产单元不确定性条件下的重调度触发判断方法，其特征在于，所述的深度学习模型包括若干个门控循环单元(GRU)模型、含有激励函数的线性层以及SoftMax层；

将储量数据的偏差比率、输入数据的偏差比率分别输入对应的门控循环单元模型，所有门控循环单元模型的输出依次输入线性层，线性层的输出经过SoftMax层后得到触发重调度的概率值。