[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

说明书

本发明公开了一种基于数字孪生的多品种小批量的多资源调度系统及方法。订单优化模块将订单进行拆分并按工艺相似性进行相似批组合，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，并将获取信息传递至扰动事件处理模块进行扰动因素判断，并将扰动事件传递至调度优化模块实现生产的动态演化；调度优化模块，接受与处理其他模块传递的信息数据而计算得出目标调度方案。不仅解决了订单中产品品种多、批量小的问题，同时也解决了车间多目标多资源调度分配问题，提高了车间对于突发事故的灵活性、鲁棒性以及调度计划的有效性。

技术领域

本发明属于数字孪生技术领域，具体涉及一种基于数字孪生的多品种小批量的多资源调度方法。

背景技术

面对经济全球化的浪潮，制造业近年来发生了重大变化，面向客户的“定制化，按订单”服务模式成为制造企业的发展方向。为在这样的竞争环境中生存，企业必须通过增加操作灵活性，提高生存率，缩短产品周期并增强容错能力来迅速适应市场需求的快速变化。由于“定制化，按订单”导致车间生产产品品种多，生产批量小，频繁切换生产设备和生产路线，不仅增加了加工准备时间，还减少了车间的稳定性，增加了设备故障的频次，降低了成品率等，因此亟需有效解决“多品种小批量”生产现状。

调度是生产制造中关键且有效的手段，它是一种有效利用车间现有设备、人员、物料等资源对产品进行高效生产的优化方式。传统的调度计划仅考虑单资源(加工设备)，或者考虑双资源(加工设备和操作员)。但在目前车间中，加工设备、操作员工与搬运小车多资源并存。综合分配这些资源使得生产成本最低和生产效率最高是当前车前亟待解决的问题。

其次，“定制化，按订单”服务模式，使得车间生产过程的动态性变为更加的复杂多样，动态环境下，原制订的调度计划可能退化甚至不可实行，由于错过了适当的日期和截止日期、资源闲置、较高的在制品库存以及频繁的重新计划等问题，导致成本增加。如何实时获取动态环境中的扰动事件，并对生产过程进行有效的演化调度也是车间生产计划中的痛点。

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。同时还具有虚实交互功能，能够实时更新与动态演化，从而实现对物理世界的演化控制与优化。

目前针对相关技术中，将数字孪生技术应用在多品种小批量的多资源调度方面，尚未提出有效的解决方案。

如中国专利CN201911135963.1：一种订单排程与分配调度方法及系统考虑的订单问题为逆向排程下，如何实现同一订单、同一型号产品可以进行连续生产，且生产不中断。实现了以权重为核心的产线均衡算法，既保持按交期逆向生产排程的基本要求又达到生产所需的连续性需求。但是如何将“多品种小批量”转变成“少品种大批量”上则无法解决。无法实现不同订单，但工艺相似的产品统一批量生产问题。

中国专利CN202011337391.8：一种满足个性化定制生产的数字孪生智慧云调度方法，在订单执行前对订单的预排产处理制定规则计算订单权重，明确影响订单指标，基于“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。考虑的是订单优先级生产问题。是“个性化订单到达”和“紧急重要客户插单”下的重调度。是在扰动事件产生下被动调度，以及无紧急订单下周期性再调度。无法实现针对生成扰动因素的主动演化调度精准预测。

发明内容

为在一定程度上解决上述相关技术中存在的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于数字孪生的多品种小批量的多资源调度方法，解决订单中产品品种多、批量小的问题，解决了车间多目标多资源调度分配问题，结合数字孪生技术，实时感知车间状态，并对扰动事件进行演化调度，增强了对实际车间的管理与控制，提高了车间对于突发事故的灵活性、鲁棒性以及调度计划的有效性。

为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：