【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及化纤生产管理，具体为一种基于强化学习的化纤产品智能排产方法及系统。
技术介绍
1、化纤产品排产是指化纤企业根据市场需求、订单情况和生产能力等因素，对生产过程中的各项任务进行组织、计划、分配和协调的过程。在这一过程中，需确保产品生产计划与客户需求高度契合，同时有效识别和预见生产中的潜在风险，并采取相应的应对措施，以保障化纤产品生产的稳定性、效率和质量。
2、传统的排产方法通常采用计划锁定的方式，意味着一旦排产计划确定，未来一段时间内的生产安排就无法进行修改。这种方式虽然在一定程度上能够确保计划的稳定性，但也导致了设备利用率低和响应能力差等问题。现有一些方案在排产过程中引入了优化算法，很大程度上提高了设备利用率，能够根据生产任务和资源的变化做出调整。然而，这些现有方案仅集中于优化单一目标，难以同时考虑多目标之间的冲突与平衡。另一方面，许多现有的排产方案在根据实时监控数据做出调整时，通常需要重新经历大量的计算和优化过程，导致排产系统的响应速度较慢，难以迅速适应生产环境中的突发变化，从而在效果和灵活性方面仍然存在一定的
【技术保护点】
1.一种基于强化学习的化纤产品智能排产方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的化纤产品智能排产方法，其特征在于，所述排产特征包括订单特征、生产资源特征和时间特征；所述订单特征包括产品剩余数量、交付剩余时间、产品规格和订单状态；所述生产资源特征包括设备状态、设备可用时间以及与所述产品规格对应的设备运行速度；所述时间特征包括当前时间和总任务剩余时间；
3.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的化纤产品智能排产方法，其特征在于，所述订单优先级的计算过程包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的化纤产品智...
【技术特征摘要】
1.一种基于强化学习的化纤产品智能排产方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的化纤产品智能排产方法，其特征在于，所述排产特征包括订单特征、生产资源特征和时间特征；所述订单特征包括产品剩余数量、交付剩余时间、产品规格和订单状态；所述生产资源特征包括设备状态、设备可用时间以及与所述产品规格对应的设备运行速度；所述时间特征包括当前时间和总任务剩余时间；
3.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的化纤产品智能排产方法，其特征在于，所述订单优先级的计算过程包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的化纤产品智能排产方法，其特征在于，所述排产约束条件包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的化纤产品智能排产方法，其特征在于，所述排产反馈的计算过程包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：金利峰，兰华明，任建，
申请(专利权)人：绍兴铭渠化纤有限公司，
类型：发明
国别省市：
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