本发明专利技术提出一种智慧排程方法。在此方法中，从制造执行系统接收工单信息与排程相关信息；依据模拟环境信息以强化学习方法产生一排程代理人；排程代理人依据工单信息以及排程相关信息产生初始排程结果；对初始排程结果进行优化以产生最佳排程结果，并将最佳排程结果传送至制造执行系统，其中制造执行系统依据最佳排程结果进行工单指派。此外，一种智慧排程装置亦在此公开。置亦在此公开。置亦在此公开。
【技术实现步骤摘要】
智慧排程方法与智慧排程装置
[0001]本专利技术涉及一种智慧排程的技术。
技术介绍
[0002]现今工厂的生产排程趋于复杂且具高度不确定性的特性，造成排程决策须因应生产状态与客户需求实时地调整。此外，过去针对各种生产系统的大多数的排程问题已经被证实为非决定性多项式困难(non-deterministic polynomial hard，NP hard)问题。换言之，当排程问题规模变大时，常常无法在一合理的时间内取得全域最佳解。因此，标准的线性规划或整数规划法无法解决实务上的大型动态排程问题。
[0003]实务上，一般会选择各种针对排程的演算法以取得次优解。然而，排程的优劣会直接影响工厂交期与生产效益。因此，如何解决目前常用的排程方法所遇到的若干问题，为本领域技术人员所关心的议题之一。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种智慧排程方法，该方法包括下列步骤：从制造执行系统接收工单信息与排程相关信息；依据模拟环境信息以强化学习方法产生一排程代理人；排程代理人依据工单信息以及排程相关信息产生初始排程结果；对初始排程结果进行优化以产生最佳排程结果，并将最佳排程结果传送至制造执行系统，其中制造执行系统依据最佳排程结果进行工单指派。
[0005]本专利技术提供一种智慧排程装置，包括存储元件与处理器。存储元件用以存储多个指令；处理器连接接收元件与存储元件，用以载入并执行指令：从制造执行系统接收工单信息与排程相关信息；依据模拟环境信息以强化学习方法产生一排程代理人；排程代理人依据工单信息以及排程相关信息产生初始排程结果；对初始排程结果进行优化以产生最佳排程结果，并将最佳排程结果传送至制造执行系统，制造执行系统依据最佳排程结果进行工单指派。
[0006]基于上述，本专利技术提供的智慧排程方法以强化学习方法进行排程并进一步进行优化，以建立具有存储能力的神经结构并确保排程结果的品质。此外，本专利技术的智慧排程方法还可以近似最佳化演算法产生最佳优化的排程结果。借此，可直接因应高度动态的排程情境以产生最佳的排程结果。因此，此智慧排程方法在不同的生产情境与生产目标的表现均优于传统方法，故可以有效解决高度动态的生产排程问题。
[0007]为让本专利技术的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合附图作详细说明如下。
附图说明
[0008]图1根据本专利技术的实施例示出智慧排程装置的方框图。
[0009]图2根据本专利技术的实施例示出智慧排程方法的流程图。
[0010]图3根据本专利技术的另一实施例示出智慧排程装置的示意图。
[0011]其中，附图标记说明如下：
[0012]100：智慧排程装置
[0013]110：处理器
[0014]120：存储器
[0015]1201：排程模块
[0016]12011：信息提取模块
[0017]12012：排程代理模块
[0018]12013：工单排程模块
[0019]1202：训练模块
[0020]12021：超参数设定模块
[0021]12022：强化学习模块
[0022]1203：排程优化模块
[0023]12031：编码模块
[0024]12032：近似最佳化演算模块
[0025]1204：模拟控制模块
[0026]12041：参数模块
[0027]12042：情境模块
[0028]1205：环境模拟模块
[0029]12051：模拟模块
[0030]12052：效能评估模块
[0031]130：收发器
[0032]200：制造执行系统
具体实施方式
[0033]图1根据本专利技术的实施例示出智慧排程装置100的方框图，其中智慧排程装置100可包括处理器110以及存储器120。处理器110可连接至存储器120，并且存取和执行存储于存储器120中的多个指令。存储器120可用以存储由处理器110执行的多个指令。
[0034]在一些实施例中，处理器110例如是中央处理单元(central processing unit，CPU)，或是其他可程序化的一般用途或特殊用途的微控制单元(micro control unit，MCU)、微处理器(microprocessor)、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、可程序化控制器、特殊应用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、图形处理器(graphics processing unit，GPU)、算数逻辑单元(arithmetic logic unit，ALU)、复杂可程序化逻辑装置(complex programmable logic device，CPLD)、现场可程序化逻辑门阵列(field programmable gate array，FPGA)或其他类似元件或上述元件的组合。
[0035]在一些实施例中，存储器120例如是任何型态的固定式或可移动式的随机存取存储器(random access memory，RAM)、只读存储器(read-only memory，ROM)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，HDD)、固态硬盘(solid state drive，SSD)或类
environment)模型，并利用模拟环境模型以强化学习方法产生一排程代理人，其中排程代理人的输入信息可包括状态(state)信息与奖励(reward)信息等。
[0043]举例而言，生产管理人员可预先通过终端装置将至少一参数种类设定为工单种类、工单的加工时间、工单种类的数量，并对应参数种类设定参数值范围(例如，将工单种类设定为多种手机零件、将工单的加工时间对应的参数值范围设定为10～20小时、将工单种类的数量设定为10种)，且终端装置可将参数种类与参数值范围经由收发器130传送至存储器120。借此，处理器110可读取存储器120中的参数种类与参数值范围，并依据参数种类与参数值范围以利用参数产生器产生至少一环境参数与至少一情境参数。基于此，处理器110可依据至少一环境参数与至少一情境参数产生模拟环境信息，以依据模拟环境信息产生模拟环境模型，并产生状态信息(工单信息或制造现场信息)与奖励信息，进而依据模拟环境模型的模拟环境与强化学习方法产生排程代理人。
[0044]接着，于步骤S205中，处理器110中的排程代理人可依据工单信息以及排程相关信息产生初始排程结果。详细而言，响应于处理器110依据模拟环境信息产生模拟环境，处理器110可进一步利用模拟环境训练排程代理人(即，步骤S203)，且排程代理人可依据工单信息与排程相关信息产生初始排程结果，其中初始排程结果为对多个工单进行初始排程的结果。
[0045]在一些实施例中，处理器110可利用预先存储于存储器120中的强化学习模块(未示出)以线本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智慧排程方法，包括：从一制造执行系统接收一工单信息与一排程相关信息；依据一模拟环境信息以一强化学习方法产生一排程代理人；该排程代理人依据该工单信息以及该排程相关信息产生一初始排程结果；以及对该初始排程结果进行优化以产生一最佳排程结果，并将该最佳排程结果传送至该制造执行系统，其中该制造执行系统依据该最佳排程结果进行工单指派。2.如权利要求1所述的智慧排程方法，还包括：依据至少一参数种类与至少一参数值范围以利用一参数产生器产生该模拟环境信息，其中该模拟环境信息包括至少一环境参数与至少一情境参数。3.如权利要求1所述的智慧排程方法，其中该排程代理人依据该工单信息以及该排程相关信息产生该初始排程结果的步骤包括：以一线下学习方法训练一排程代理模块，并依据该工单信息与该排程相关信息以利用该排程代理模块产生该初始排程结果。4.如权利要求3所述的智慧排程方法，还包括：依据该模拟环境信息与该初始排程结果以一线上学习方法训练该排程代理模块以产生一另一排程代理模块。5.如权利要求1所述的智慧排程方法，其中对该初始排程结果进行优化以产生该最佳排程结果的步骤包括：利用一近似最佳化演算法对该初始排程结果进行优化以产生该最佳排程结果，其中该近似最佳化演算法为万用启发式演算法或局部搜索法。6.一种智慧排...
【专利技术属性】
技术研发人员：蓝裕斌，谢子钧，方思涵，龚如心，
申请(专利权)人：台达电子工业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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