考虑设备运行状态的生产及维护耦合任务分配方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种考虑设备运行状态的生产及维护耦合任务分配方法及系统，系统包括：数字孪生平台，对任务分配决策模块所得到的分配方案进行仿真验证其可行性；设备模型管理模块，对设备的状态建立可靠度模型，对设备的生产过程进行数值化模型建立；订单接收模块，将订单分解为面向各个设备的生产任务；维护策略管理模块，对维护策略进行管理，并根据当前设备可靠度来选择设备对应的维护策略；任务分配决策模块，将生产任务与维护任务进行统一规划，并给出分配方案；分配结果交互模块，将最终分配方案输出并交互给物理产线以对物理产线进行生产指导。本发明专利技术解决了生产与维护在时间资源利用上相冲突的问题，实现了生产与维护的同时高效。同时高效。同时高效。

【技术实现步骤摘要】
考虑设备运行状态的生产及维护耦合任务分配方法及系统


[0001]本专利技术涉及离散制造业调度优化和应用领域，尤其涉及一种考虑设备运行状态的生产及维护耦合任务分配方法及系统。

技术介绍

[0002]在离散制造业中，一条复杂生产系统往往要承担多种不同产品工件的生产与组装。调度策略与方法在高效完成各项小规模、定制化的生产订单以及任务分配与决策等方面提供了很大的支持。
[0003]与此同时，设备在生产与组装过程中会随着运行时间的加长而产生磨损，从而影响设备的运行效率，更有甚者会导致设备的失效，从而造成不必要的损失。
[0004]在实际制造过程中，根据不同场景，生产部门会根据当前订单复杂程度以及订单规模来通过专家规则，启发式规则，不同的生产调度算法来对订单进行预调度。维护部门会采用定期维护，不定期保养，定期大修，根据设备状况进行维护期微调等方法来提升维护效率。然而根据生产场景与设备精密程度的不同，生产与维护的优先级也会有不同的变化，从而两部门在有限的工作时间内总会有着博弈。
[0005]目前，离散制造业生产部门与维护部门均在单独进行任务规划，忽略了调度任务之间的协调性，容易产生不合理的维护或生产方案，将时间资源分配给当前不需要进行的部门，影响了整体的工作效率。特别是在离散制造场景下，生产与维护节拍往往都不是很长，因此在合理安排两项相互会存在些许冲突的任务显得尤为重要。
[0006]公开号为CN114066312A的中国专利文献公开了一种基于离散制造的生产调度方法，包括：基于时间和成本的加权之和最小的目标，构建生产调度模型；采用改进的遗传算法求解所述调度模型的调度最优解，获取预调度计划；对所述预调度计划进行审核，审核通过后，获取调度计划，根据所述调度计划进行任务派工。
[0007]公开号为CN115204022A的中国专利公开了一种数据驱动的离散制造车间布局优化决策方法及系统，方法包括：对系统中用户基础信息及操作日志进行日常管理及维护和系统关联的生产数据库进行管理升级，分类存储后，定期更新、清理，保障和维护数据库的正常运行；在布局优化模块中，由于问题类型和优化目标维度的不同，调用不同的元启发式算法；在由前述算法优化后得到的理论设施位置、成本和非物流费关系计算需要得到进一步仿真验证；实现多属性定性和定量评价指标的选取、各个层级的评价矩阵获取，权重计算和偏好系数、决策方法的选取，对方案集中各个方案进行排序获取最合适的布局方案。
[0008]但是以上方法均未考虑设备运行状态。

技术实现思路

[0009]针对现有离散制造业中生产任务调度与维护任务调度之间协调性的不足，本专利技术提供了一种考虑设备运行状态的生产及维护耦合任务分配方法及系统，解决了生产与维护在时间资源利用上相冲突的问题，实现了生产与维护的同时高效。
[0010]本专利技术的技术方案如下：
[0011]一种考虑设备运行状态的生产及维护耦合任务分配系统，包括：
[0012]数字孪生平台，对物理产线进行虚拟化建模与仿真，对任务分配决策模块所得到的分配方案进行仿真验证其可行性；
[0013]设备模型管理模块，根据设备的机理以及历史运行数据对设备的状态建立可靠度模型，以及对设备的生产过程进行数值化模型建立；
[0014]订单接收模块，将物理产线中的订单进行虚拟化适配并分解为面向各个设备的生产任务；
[0015]维护策略管理模块，对维护策略进行管理，并根据当前设备可靠度来选择设备对应的维护策略；
[0016]任务分配决策模块，将生产任务与维护任务进行统一规划，并给出分配方案；
[0017]分配结果交互模块，将最终分配方案输出并交互给物理产线以对物理产线进行生产指导。
[0018]本专利技术还提供了一种基于所述的考虑设备运行状态的生产及维护耦合任务分配系统的生产及维护耦合任务分配方法，包括以下步骤：
[0019](1)在数字孪生平台中，根据物理产线实际生产所得的历史数据，通过设备模型管理模块对设备状态进行建模获得设备可靠度模型，以及对设备生产过程进行建模；
[0020](2)将待完成订单及其预期交货期录入至订单接收模块，通过订单接收模块将订单拆分成生产任务，并对各设备运行时长进行评估，根据评估所得的设备运行时长与设备可靠度模型来评估设备在当前生产场景下所需总维护任务频次；
[0021](3)将生产任务与维护任务一同视为调度任务，通过任务分配决策模块得出分配方案，并根据分配方案将任务分配给各个生产设备；
[0022](4)当任务分配决策模块为设备分配维护任务时，根据当前设备可靠度通过维护策略管理模块来进行维护策略的选定，并推送给当前维护任务；
[0023](5)通过数字孪生平台对分配方案进行仿真验证，并将仿真过程以及分配方案通过分配结果交互模块传递给物理产线以指导实际生产。
[0024]步骤(1)中，所述的设备可靠度模型为：
[0025][0026]其中，F(t)表示设备在时刻t时可靠度；λ为比例参数，μ为形状参数，此二参数需要根据设备的实际状况来进行设置。
[0027]步骤(2)中，总维护任务频次的评估公式为：
[0028][0029]其中，H
,
为设备r的维护任务总数，n为待生产工件总数，j为工件索引，P
j,r
为工件j在设备r上的生产时间，F
r
‑1(0.8)表示设备r的可靠度下降为0.8时所需的时长。
[0030]步骤(3)中，所述的任务分配决策模块通过针对多任务耦合的适应性遗传算法得出分配方案，包括：
[0031](3
‑
1)随机生成k条长度为n
·
m的生产任务个体，其中m为设备总数，n为待生产工
件总数；设定算法迭代最小轮数l
g
；
[0032](3
‑
2)将个特殊维护任务随机打乱并插入到生产任务个体中，形成调度任务个体集；
[0033](3
‑
3)分别对k条调度任务个体通过数字孪生平台进行模拟运算，分别计算出在模拟生产运行过程中总体生产时长、各个工件的完工时间、各个设备的维护成本，并记录设备的可靠度曲线；
[0034](3
‑
4)通过总体生产时长来推断模拟生产的交货时间，根据实际交货时间、预期交货期以及每个工件的完工时间来计算生产部分的成本；利用生产部分的成本以及维护部分的成本计算出总成本；
[0035](3
‑
5)按照总成本以及设备可靠度来对每个调度任务个体进行评估，选择出最优秀的两个不同个体直接进入子群体中等待下一轮迭代计算；对全部个体按照评估结果优劣来对应其权重并根据选择概率R
s
(l)随机选择k条个体存入至待交叉集中,其中l为当前遗传算法迭代运算次数；
[0036](3
‑
6)对待交叉集中的个体随机配对并随机根据交叉概率R
c<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑设备运行状态的生产及维护耦合任务分配系统，其特征在于，包括：数字孪生平台，对物理产线进行虚拟化建模与仿真，对任务分配决策模块所得到的分配方案进行仿真验证其可行性；设备模型管理模块，根据设备的机理以及历史运行数据对设备的状态建立可靠度模型，以及对设备的生产过程进行数值化模型建立；订单接收模块，将物理产线中的订单进行虚拟化适配并分解为面向各个设备的生产任务；维护策略管理模块，对维护策略进行管理，并根据当前设备可靠度来选择设备对应的维护策略；任务分配决策模块，将生产任务与维护任务进行统一规划，并给出分配方案；分配结果交互模块，将最终分配方案输出并交互给物理产线以对物理产线进行生产指导。2.一种基于如权利要求1所述的系统对生产及维护耦合任务进行分配的方法，包括以下步骤：(1)在数字孪生平台中，根据物理产线实际生产所得的历史数据，通过设备模型管理模块对设备状态进行建模获得设备可靠度模型，以及对设备生产过程进行建模；(2)将待完成订单及其预期交货期录入至订单接收模块，通过订单接收模块将订单拆分成生产任务，并对各设备运行时长进行评估，根据评估所得的设备运行时长与设备可靠度模型来评估设备在当前生产场景下所需总维护任务频次；(3)将生产任务与维护任务一同视为调度任务，通过任务分配决策模块得出分配方案，并根据分配方案将任务分配给各个生产设备；(4)当任务分配决策模块为设备分配维护任务时，根据当前设备可靠度通过维护策略管理模块来进行维护策略的选定，并推送给当前维护任务；(5)通过数字孪生平台对分配方案进行仿真验证，并将仿真过程以及分配方案通过分配结果交互模块传递给物理产线以指导实际生产。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(1)中，所述的设备可靠度模型为：其中，F(t)表示设备在时刻t时可靠度；λ为比例参数，μ为形状参数，此二参数需要根据设备的实际状况来进行设置。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(2)中，总维护任务频次的评估公式为：其中，H
,
为设备r的维护任务总数，n为待生产工件总数，j为工件索引，P
j,,
为工件j在设备r上的生产时间，F
r
‑1(0.8)表示设备r的可靠度下降为0.8时所需的时长。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(3)中，所述的任务分配决策模块通过针对多任务耦合的适应性遗传算法得出分配方案，包括：(3
‑
1)随机生成k条长度为n
·
m的生产任务个体，其中m为设备总数，n为待生产工件总
数；设定算法迭代最小轮数l
g

【专利技术属性】
技术研发人员：金炫智，张益，冯毅萍，汪勇，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：