[发明专利]基于数字孪生的多品种小批量的多资源调度系统及方法

权利要求书

1.一种基于数字孪生的多品种小批量多资源调度系统，其特征在于至少包含订单优化模块、车间数据感知与扰动事件检测模块、以及调度优化模块；订单优化模块将客户订单按照行业标准分类进行拆分，按照产品的工艺相似性进行相似批组合，并将组合作为生产的基础任务传递给调度优化模块；车间数据感知与扰动事件检测模块，基于感知数据融合的车间扰动检测方法，实现对车间“人-机-物-法-环”状态信息的实时获取，并将获取的信息传递至其中的扰动事件处理模块进行扰动因素判断，实时处理车间状态数据，并将确定的扰动事件传递至调度优化模块实现生产的动态演化调度；调度优化模块，通过接受与处理其他模块传递的信息数据，并进行迭代优化，得出优秀的调度方案。

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的多品种小批量多资源调度系统，其特征在于：

(1)订单优化处理模块，基于模糊聚类分析的订单工艺相似性分类方法，对客户订单按照行业标准分类进行拆分，得到具有最小单元不同产品的总集合，对总集合中的产品按照工艺相似性进行模糊聚类分类计算，将同一相似度的产品归并到相似批，并将所有的相似批产品作为批量调度的基础生产目标；

(2)车间数据感知与扰动事件检测模块，基于感知数据融合的车间扰动事件检测方法，实现对车间“人-机-物-法-环”状态信息的实时获取，并将获取的信息传递至其中的扰动事件处理模块进行扰动因素判断，实时处理车间状态数据，包括车间设备异常、人员离岗、物料缺损、加工方法错误和安全事故的判断与分类，并将扰动事件传递至调度优化处理实现生产动态演化调度；

(3)调度优化处理模块，包括初始化预调度模块和动态演化模块，初始化预调度模块用于实现多目标多资源调度分配问题，最小化最大完工时间、最小化生产成本为加工目标，综合考虑加工设备、人员以及搬运小车依赖情况，确定N类相似批工件在M台设备的加工顺序，S个工人在M台设备上的加工分配情况，以及W个搬运车在M台设备上的分配情况，其中W，S＜M，并使用灰狼优化算法对调度问题进行求解；动态演化模块实现对不同扰动事件进行有效演化调度优化。

3.一种基于数字孪生的多品种小批量的多资源调度方法，其特征在于包括订单优化处理、车间数据感知与扰动事件检测、以及调度优化处理步骤：

S1：订单优化处理，基于模糊聚类分析的订单工艺相似性分类方法，对客户订单按照行业标准分类进行拆分，得到具有最小单元不同产品的总集合，对总集合中的产品按照工艺相似性进行模糊聚类分类计算，将同一相似度的产品归并到相似批，并将所有的相似批产品作为批量调度的基础生产目标；

S2：车间数据感知与扰动事件检测，基于感知数据融合的车间扰动事件检测方法，实现对车间“人-机-物-法-环”状态信息的实时获取，并将获取的信息传递至扰动事件处理模块进行扰动因素判断，实时处理车间状态数据，包括车间设备异常、人员离岗、物料缺损、加工方法错误和安全事故的判断与分类，并将扰动事件传递至调度优化处理实现生产动态演化调度；

S3：调度优化处理，包括初始化预调度阶段和动态演化阶段；初始化预调度模阶段用于实现多目标多资源调度分配问题，最小化最大完工时间、最小化生产成本为加工目标，综合考虑加工设备、人员以及搬运小车依赖情况，确定N类相似批工件在M台设备的加工顺序，S个工人在M台设备上的加工分配情况，以及W个搬运车在M台设备上的分配情况，其中W，S＜M，并使用灰狼优化算法对调度问题进行求解；动态演化阶段实现对不同扰动事件进行有效演化调度优化。

4.根据权利要求3所述的订单优化处理，其特征在于：订单拆分为将B个客户订单按照产品的行业标准类别进行拆分，得到含有n种产品总集合P，其中P_i为第i类产品。