[发明专利]一种满足个性化定制生产的数字孪生智慧云调度方法

权利要求书

1.一种满足个性化定制生产的数字孪生智慧云调度方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：用户提交个性化需求订单，订单包括工件数量、工艺参数、产品规格信息；

步骤2：生产规划部门对个性化需求订单进行工艺设计，并对每个工件工序生成云端代码以及该工序对应的工艺约束参数，将设备参数与个性化订单属性参数上传至云端系统；

步骤3：云端调度系统根据个性化订单的订单交货期、订单优先级、制造物料库存信息进行预排产计划，并将订单传送至车间，根据用户等级、订单交货期、开发难度等级评估计算每个定制化用户订单的权重，设用户等级s、订单交货期t、开发难度等级i，每个指标分别对应影响因子C1、C2、C3，其中C1+C2+C3＝1，将影响因子录入云端系统代码中；

步骤4：车间接收到云端调度系统预排产计划后，采用车间资源实时动态调度进行资源协同建立动态调度模型，在每个重调度点，采用基于分解的多目标优化算法的混合驱动再调度方式更新车间当前属性，包括最大完工时间、总拖期、加工状态能量消耗；在优化过程中在孪生车间为每种紧急事件预设解决方案，来提高调度方案的效率；若没有紧急订单事件的干扰，采用周期性再调度每隔一段时间对调度窗口进行更新；

步骤5：样本产品验收不合格转入返回步骤4，样本产品验收合格转入加工流程进入步骤6；

步骤6：机床在开始加工前，会从工件携带的无线射频识别(RFID)标签内读取工件编号及加工顺序约束，并向云端系统请求加工云代码，云端代码库中查找相应工序的代码及工艺装备参数后返回给机床，机床根据云端代码进行加工；

步骤7：加工过程中，车间将设备加工实时信息和物料信息可视化看板传送给云端系统，用户追踪订单加工进度，而设备信息和物料信息为预排产提供参考指标，作为历史数据存留在云端系统中。

2.根据权利要求1所述的一种满足个性化定制生产的数字孪生智慧云调度方法，其特征在于，步骤4中所述资源协同过程包括：具有完成该订单任务能力的智能个体设备信息，回馈自身状态信息、负载情况信息，云端方法对信息进行筛选处理，并将排产结果，产品建模进行可视化展示。

3.根据权利要求1所述的一种满足个性化定制生产的数字孪生智慧云调度方法，其特征在于，步骤4中所述动态调度模型为，物理车间的每台设备上信息收集卡通过扫描二维码方式上传数据信息给孪生车间，孪生车间通过对设备的能耗、负载、故障、新插入订单明细加工时间、物料信息等建立了“新个性化订单到达”和“紧急重要客户插单”两种动态事件的动态调度模型；在车间感知数据的基础上，建立虚拟车间与物理车间的虚实映射框架，由于工件加工信息包含工件工序、加工设备、操作工人以及加工时间，加工信息的本体形式化描述为

processinfo＝(jobinfo，Machineinfo，personinfo，operationinfo，Manufacuringinfo)

加工信息本体processinfo由5个子本体构成，分别是工件信息jobinfo，设备信息Machineinfo、工人信息personinfo、工序信息operationinfo、加工信息Manufacuringinfo。

4.根据权利要求1所述的一种满足个性化定制生产的数字孪生智慧云调度方法，其特征在于，步骤4中所述最大完工时间f₁(t_r)为：

其中n(t_r)表示截止到重调度点时刻车间中的工件总数；F_i(t_r)表示工件完成加工的时刻；B_i(t_r)表示重调度开始后工件开始加工的时刻；i表示第i个工件；

所述总拖期f₂(t_r)为：

其中DD_i(t_r)为工件的交货期；

所述加工状态能量消耗PE(t_r)为：

其中CU_k(t_r)表示机器k的加工功率；N_i(t_r)为工件在重调度后剩余的需加工的工件数；P_ijk(t_r)为加工时间；α为拟合曲线的系数，m表示机器、i表示工件，j表示工件的工序数，CU_ijk(t_r)表示第i个工件的j道工序的加工功率。