[发明专利]一种基于多时间尺度的智能生产线调度优化方法

说明书

本发明提供了一种基于多时间尺度的智能生产线调度优化方法，包括：根据柔性工艺规划中存在的工序柔性、加工柔性和加工次序柔性进行建模；以设备利用率最优为优化目标，建立秒级的设备产能配置优化策略；以能源消耗最小为优化目标，建立分钟级别的工序能效优化策略；以系统调度效率最优为优化目标，建立小时级别的产线联合优化策略；整合三种时间尺度下变量和目标的定量关系，并从实际物理系统出发，将三种层级按照一定的优化权重进行最终的优化求解。

技术领域

本发明涉及生产线调度优化领域，具体涉及一种面向个性化定制的智能生产线多时间尺度下的优化调度方法。

背景技术

随着“智能制造2025”的进一步推进，智能制造在研究和应用方面均取得了较大进展，大量文献表明智能工厂和智能生产线的调度优化问题得到了广泛的研究。生产线是企业进行生产活动的基本组织，智能生产线是发展智能制造的基础载体。

随着用户对产品的多样性和个性化需求的不断提高，个性化的生产模式逐渐成为主流。个性化定制生产模式下产品的类型批量多变、交付周期骤减、质量成本约束导致生产线设计和运行面临新挑战。智能制造是应对消费需求升级挑战，实现生产方式转变的必然途径。为了满足客户需求和适应市场环境，必须在原有的生产模式上采取更加灵活的生产方式来适应多样性的客户需求。

由于生产线的加工时间严格，用户通常要求制造商在特定时间节点前，按照约定的数量完成所需产品的加工；个性化定制涉及的零部件繁多、工艺流程复杂多变，工件通常面临多加工单元间转移、运输距离长等情况，导致进度控制难度较大；外界条件动态性高，市场需求、订货规格、交货时间等因素的不确定性，使得工艺流程和相关指标经常更改，导致任务紧急、完工时间不确定等意外事件发生；事件驱动与时间驱动并存，外界不确定因素的存在，我们需要针对当前时间点上出现的事件做出反应，调整调度策略，使不断出现的问题得以解决，防止订单堆积。为了解决上述问题，本发明提出的多时间尺度下的联合动态调度优化方法，可以使得产线的生产效率提高，动态适应性提高，在各种不确定因素下能够稳定、高效地运行。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向个性化定制的智能生产线多时间尺度下的优化调度方法，主要解决现有生产线面对的加工时间严格、进度控制难度大、外界条件动态性高、事件驱动与时间驱动并存等问题。该系统针对设备、工序、产线三个层面分别进行优化，增大设备生产效率，增大设备利用率，减小工件完工时间以及工序消耗，减小设备投资成本、减小物料搬运成本以及设备重新布局成本，使得生产线在面对以上问题时可以快速做出反应，调整调度策略，解决相应问题。

具体包括以下步骤：

步骤S101，根据柔性工艺规划中存在的工序柔性、生产能力柔性进行建模；其中工序柔性是指系统改变每种工件加工工序先后顺序的能力；生产能力柔性是指产品生产量发生变化时，能及时作出反应而经济地运行的能力；建模是指对设备层面、工序层面以及产线层面的变量分别进行编码，建立数学模型；

步骤S102，以设备利用率最优为优化目标，建立秒级的设备产能配置优化策略；所述步骤S102中的设备产能配置优化，是以最大化设备生产效率和最大化设备利用率为目标，提高设备生产效率和设备利用率，建立设备产能配置优化策略，使设备层面的调度优化精确到秒级，包括：建立设备生产效率以及设备利用率约束函数，并选择合适的优化算法对设备产能配置进行优化。

步骤S103，以能源消耗最小为优化目标，建立分钟级别的工序能效优化策略；所述步骤S103中的工序能效优化，是以工件的完工时间以及工序能耗最小为优化目标，在一定的时间内，对加工工件的排序和设备的指派进行合理分配，建立工序能效优化策略，使工序层面的调度优化精确到分钟级，包括：建立工件完工时间以及工序能耗约束函数，并选择合适的优化算法对工序能效进行优化。