本申请涉及智能制造技术领域，尤其涉及一种派工方法、装置、系统及存储介质。所述派工方法包括：在接收到派工请求后获取产线动态数据，所述产线动态数据指示当前的产线状态；根据所述产线动态数据进行超启发式算法训练得到目标派工策略；根据所述目标派工策略进行决策得到派工结果。本申请实施例通过产线动态数据进行超启发式算法训练得到目标派工策略，鲁棒性强，保证后续派工结果的优度，并且根据目标派工策略进行决策得到派工结果，即目标派工策略用于在线派工响应，计算复杂度低，实时性高，可以满足实时派工的性能要求。可以满足实时派工的性能要求。可以满足实时派工的性能要求。
【技术实现步骤摘要】
派工方法、装置、系统及存储介质
[0001]本申请涉及智能制造
，尤其涉及一种派工方法、装置、系统及存储介质。
技术介绍
[0002]生产调度方式包括在某一时间期限内分配一组机器来执行生产任务的方式，即针对一组可分解的生产任务，在尽可能满足约束条件(如交货期、工艺路线和资源情况等)的前提下，通过下达生产指令，确定生产任务的具体操作、使用的资源、加工时间及加工顺序，以获得生产任务执行时间或成本的最优化。
[0003]随着实际生产规模的不断扩张，大规模柔性调度问题在近年来获得了人们的关注，与传统作业车间调度问题不同，柔性调度问题最大的特点是资源的不唯一性，每个操作可以由一组可用机器集合中的任何机器完成。有以下特点：建模复杂性大、计算复杂性高、动态随机、多约束，贴合实际制造场景要求，与企业生产具有高度耦合性。
[0004]目前的生产调度问题是大规模、动态、复杂的，同时也是多目标，在实际应用场景中，数据分布和规模不断变化，多目标权重也不断变换，因此派工系统在动态复杂多变的场景下进行实时高效的调度决策是很大的挑战。相关技术中尚未一种合理且有效的派工方法。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，提出了一种派工方法、装置、系统及存储介质。本申请实施例提供一种派工方法，提升了工厂效率，缩短了订单响应周期，实现了实时高效的调度决策。
[0006]第一方面，本申请的实施例提供了一种派工方法，所述方法包括：
[0007]在接收到派工请求后获取产线动态数据，所述产线动态数据指示当前的产线状态；
[0008]根据所述产线动态数据进行超启发式算法训练得到目标派工策略；
[0009]根据所述目标派工策略进行决策得到派工结果。
[0010]在该实现方式中，在接收到派工请求后获取产线动态数据，根据产线动态数据进行超启发式算法训练得到目标派工策略，根据目标派工策略进行决策得到派工结果，一方面，根据产线动态数据进行超启发式算法训练，鲁棒性强，保证后续派工结果的优度；另一方面，目标派工策略用于在线派工响应，计算复杂度低，实时性高，可以满足实时派工的性能要求。
[0011]在一种可能的实现方式中，所述根据所述产线动态数据进行超启发式算法训练得到目标派工策略，包括：
[0012]根据所述产线动态数据和预配置的目标参数进行超启发式算法训练得到多个候选派工策略，所述候选派工策略包括启发式规则的组合；
[0013]对于所述多个候选派工策略中的至少一个所述候选派工策略，通过离散事件仿真模拟在所述候选派工策略下的产线状态，根据所述产线状态确定所述候选派工策略的评价
结果；
[0014]根据至少一个所述候选派工策略的评价结果确定所述目标派工策略。
[0015]在该实现方式中，在一方面，派工策略是启发式规则的组合，可以很好地把人工经验融入到算法中；在另一方面，派工策略可以通过离散事件仿真进行模拟，便于用户根据不同的目标来选择派工策略。
[0016]在另一种可能的实现方式中，所述目标参数包括评估指标、启发式规则和所述超启发式算法所使用的搜索算法中的至少一种。
[0017]在该实现方式中，用户可以预配置评估指标、启发式规则和搜索算法中的至少一种参数，以便人工经验可以很好地融入到算法中
[0018]在另一种可能的实现方式中，所述评估指标包括产品类指标、设备类指标和其他类指标中的至少一种，所述产品类指标包括与交货期相关的第一产品指标、与产出量相关的第二产品指标和与生成加工周期相关的第三产品指标中的至少一种，所述设备类指标包括与产出量相关的第一设备指标、与等待周期相关的第二设备指标和与设备效率相关的第三设备指标中的至少一种，所述其他类指标包括生成成本、作业员效率和品质因素中的至少一种。
[0019]在该实现方式中，评估指标包括与产能、设备利用率、加工时间和加工成本中的至少一种相关的指标，使得针对不同的场景，用户可以结合实际经验指定不同的评估指标。
[0020]在另一种可能的实现方式中，所述启发式规则包括最早交货期的优先、最先到达的优先、最短加工时间的优先、最短剩余加工时间的优先、下一等待队列长度最小的工件优先加工、两步到达瓶颈机台的工件优先、到达下一瓶颈最短加工时间的优先、优先级高的工件优先和当前工序加工时间长的优先中的至少一种。
[0021]在该实现方式中，启发式规则包括上述多种派工调度规则中的至少一种，使得针对不同的场景，用户可以结合实际经验选择合适的启发式规则。
[0022]在另一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
[0023]根据预先设置的时间间隔，执行根据所述产线动态数据进行超启发式算法训练得到目标派工策略的步骤；或者，
[0024]在所述产线动态数据指示所述产线状态发生变化的情况下，执行根据所述产线动态数据进行超启发式算法训练得到目标派工策略的步骤；或者，
[0025]在接收到预设触发信号的情况下，执行根据所述产线动态数据进行超启发式算法训练得到目标派工策略的步骤。
[0026]在该实现方式中，超启发式算法训练的触发模式包括定时触发模式、事件触发模式和手动触发模式，保证了超启发式算法训练的触发方式的多样性和灵活性。
[0027]在另一种可能的实现方式中，所述派工结果指示为所述目标设备确定的待加工工件，或者所述派工结果指示为所述目标工件确定的待加工设备。
[0028]在该实现方式中，利用确定出的目标派工策略进行在线决策，即为目标设备确定的待加工工件，或者派工结果指示为目标工件确定的待加工设备，可以为产线提供上述两种决策能力。
[0029]在另一种可能的实现方式中，所述派工请求指示处于空闲状态的目标设备，所述根据所述目标派工策略进行决策得到派工结果，包括：
[0030]获取所述目标设备的缓冲区对应的工件列表，所述工件列表包括待加工的至少一个工件；
[0031]根据所述目标派工策略从所述工件列表中确定所述待加工工件；
[0032]确定第一派工结果，所述第一派工结果携带有所述待加工工件的工件标识。
[0033]在该实现方式中，在接收到指示处于空闲状态的目标设备的派工请求后，从缓冲区中确定待加工工件，实时响应产线的派工需求，为空闲设备决策下一个分拣或包装的工件，满足实时派工的需求。
[0034]在另一种可能的实现方式中，所述派工请求指示待加工的目标工件，所述根据所述目标派工策略进行决策得到派工结果，包括：
[0035]获取产线中至少一个候选设备的设备信息，所述设备信息指示所述候选设备的缓冲区中的待加工的工件数量；
[0036]根据所述目标派工策略和所述至少一个候选设备的设备信息，从所述至少一个候选设备中确定所述待加工设备；
[0037]确定第二派工结果，所述第二派工结果携带有所述待加工设备的设备标识。
[0038]在该实现方式中，在接收到指示待加工的目标工件的派工请求后，从至少一个候选设备中确定待加工设备，实本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种派工方法，其特征在于，所述方法包括：在接收到派工请求后获取产线动态数据，所述产线动态数据指示当前的产线状态；根据所述产线动态数据进行超启发式算法训练得到目标派工策略；根据所述目标派工策略进行决策得到派工结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述产线动态数据进行超启发式算法训练得到目标派工策略，包括：根据所述产线动态数据和预配置的目标参数进行超启发式算法训练得到多个候选派工策略，所述候选派工策略包括启发式规则的组合；对于所述多个候选派工策略中的至少一个所述候选派工策略，通过离散事件仿真模拟在所述候选派工策略下的产线状态，根据所述产线状态确定所述候选派工策略的评价结果；根据至少一个所述候选派工策略的评价结果确定所述目标派工策略。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标参数包括评估指标、启发式规则和所述超启发式算法所使用的搜索算法中的至少一种。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述评估指标包括产品类指标、设备类指标和其他类指标中的至少一种，所述产品类指标包括与交货期相关的第一产品指标、与产出量相关的第二产品指标和与生成加工周期相关的第三产品指标中的至少一种，所述设备类指标包括与产出量相关的第一设备指标、与等待周期相关的第二设备指标和与设备效率相关的第三设备指标中的至少一种，所述其他类指标包括生成成本、作业员效率和品质因素中的至少一种。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述启发式规则包括最早交货期的优先、最先到达的优先、最短加工时间的优先、最短剩余加工时间的优先、下一等待队列长度最小的工件优先加工、两步到达瓶颈机台的工件优先、到达下一瓶颈最短加工时间的优先、优先级高的工件优先和当前工序加工时间长的优先中的至少一种。6.根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据预先设置的时间间隔，执行根据所述产线动态数据进行超启发式算法训练得到目标派工策略的步骤；或者，在所述产线动态数据指示所述产线状态发生变化的情况下，执行根据所述产线动态数据进行超启发式算法训练得到目标派工...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭锦豪，陈承勃，李靖，
申请(专利权)人：华为云计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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