烟草企业调度决策方法技术

本公开涉及一种烟草企业调度决策方法。该方法包括：获取原料属性数据、设备参数数据、生产过程数据、能耗数据、车间环境数据、质量检测数据和仓储物流数据；训练多目标优化模型；检测实际原料属性数据、实际设备参数数据、实际生产过程数据、实际能耗数据、实际车间环境数据、实际质量检测数据和实际仓促物流数据；将所述实际原料属性数据、实际设备参数数据、实际生产过程数据、实际能耗数据、实际车间环境数据、实际质量检测数据和实际仓促物流数据输入所述多目标优化模型，输出得到最优工艺参数；将所述最优工艺参数输入决策模型，得到当前最优排产计划。本公开能提高调度决策效率，实现较佳的决策效果。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及烟草生产管理，特别涉及一种烟草企业调度决策方法。

技术介绍

1、烟草企业的生产是典型的离散制造场景，涉及复杂的工艺流程和多种设备，从原料、配叶、切丝、干燥到加香都需要多种设备的参与，且部分生产工序之间存在复杂的先后顺序约束以及质量影响，现代烟草企业的生产还面临多品种、小批量和高频次的生产需求，多个子品牌及规格的卷烟产品在原料配比、工艺参数和质量要求上的差异决定了原料和辅料的频繁更换，需要灵活调整设备参数和工艺控制，整体的生产调度决策的优化目标较多，且存在互相冲突的矛盾点，基于上述烟草企业的生产特点无疑增加了调度决策的难度。

2、目前，烟草企业的调度决策仍然是以人脑为核心，由人脑综合多个生产辅助管理系统凭借人工经验做出决策，且生产辅助管理系统采用的单目标调度方法难以权衡多个目标，即使其考虑了多目标，但也局限于简单的加权求和方法，难以准确反映决策偏好，最终导致调度决策的局限性和片面性，难以应对动态多变的生产环境。

技术实现思路

1、本公开提出一种烟草企业调度决策方法，以解决上述技术问题。...

【技术保护点】

1.一种烟草企业调度决策方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的烟草企业调度决策方法，其特征在于，所述多目标优化模型为包含自适应多目标激活函数的神经网络模型，所述多目标优化模型的输入层包括原料属性参数、设备参数、工艺参数和车间环境参数，隐藏层为两层，输出层包括衡量单位时间烟丝产出量的产能参数、衡量烟丝的感官质量和理化指标的质量参数、衡量单位产量烟丝的能源消耗的能耗参数以及衡量单位产量烟丝的成本构成的成本参数，输出层设置四个权重向量，每个权重向量分别对应产能参数、质量参数、能耗参数和成本参数的权重系数，产能参数、质量参数、能耗参数和成本参数的权重根据实际生产需...

【技术特征摘要】

1.一种烟草企业调度决策方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的烟草企业调度决策方法，其特征在于，所述多目标优化模型为包含自适应多目标激活函数的神经网络模型，所述多目标优化模型的输入层包括原料属性参数、设备参数、工艺参数和车间环境参数，隐藏层为两层，输出层包括衡量单位时间烟丝产出量的产能参数、衡量烟丝的感官质量和理化指标的质量参数、衡量单位产量烟丝的能源消耗的能耗参数以及衡量单位产量烟丝的成本构成的成本参数，输出层设置四个权重向量，每个权重向量分别对应产能参数、质量参数、能耗参数和成本参数的权重系数，产能参数、质量参数、能耗参数和成本参数的权重根据实际生产需求进行动态调整，输出层的损失函数由基础损失函数外嵌惩罚项函数构成。

3.根据权利要求2所述的烟草企业调度决策方法，其特征在于，所述产能参数、质量参数、能耗参数和成本参数的权重根据实际生产需求进行动态调整，包括：将多目标遗传算法嵌入到神经网络模型中，动态生成最优权重向量；

4.根据权利要求2所述的烟草企业调度决策方法，其特征在于，所述基础损失函数为产能...

【专利技术属性】
技术研发人员：楼卫东，倪雄军，金泳，陆海龙，高扬华，单宇翔，
申请(专利权)人：浙江中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：