【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能化制造，具体为一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法及系统。
技术介绍
1、随着生产制造技术的快速发展，越来越多的生产制造企业采用智能化生产技术，以提高生产的自动化和智能化水平，从而提升企业的生产效率，然而，这种快速技术发展也带来了新的挑战，特别是在生产制造流程的管理方面。
2、随着生产制造技术的快速发展，智能制造环境下的生产调度至为重要，但现有生产调度中数据整合能力有限，不同设备和系统间的数据孤岛现象普遍，导致信息壁垒和协同效率低下；且实时动态优化能力不足，传统方法依赖预设规则，智能化程度不均衡，部分企业过度依赖人工经验或单一算法模型，导致决策精度和稳定性不足，难以快速响应生产环境中的突发变化，容易造成资源浪费，传统智能制造环境下的生产调度制约了智能制造系统在效率、弹性和可持续性方面的进一步提升。
3、为了解决此问题，我们提出一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法及系统。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法及系统，可以有效解决上述
技术介绍
中的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：
3、一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法，包括：
4、构建订单管理平台，订单管理平台实时接收原始订单，将其拆分为单一产品类型的待分配订单，并分配唯一编号；
5、基于订单管理平台，获取待分配订单的订单相关数据和对应的生产工序；>
6、构建生产管理平台，基于生产管理平台提取所有的生产工序，对于每个生产工序，生成一个可使用加工设备的相关设备集合；
7、aps排产系统实时获取待分配订单，根据待分配订单对应的生产工序的相关设备集合，将待分配订单拆分为至少一个待处理订单并按生产工序对其进行排产，根据aps排产系统的排产情况计算待处理订单的盈利系数；
8、构建排产调度模型，基于aps排产系统的排产情况及待处理订单的盈利系数，所述排产调度模型以企业效益最大化、生产工序中各设备的负载均衡化和生产线总效率最大化为优化目标，生成多个排产优化单目标函数；
9、基于多个排产优化单目标函数生成综合目标优化公式；
10、根据排产调度模型设置约束条件并基于滚动时域算法，求解综合目标优化公式，得到满足所述约束条件的排产结果，基于甘特图对排产结果进行可视化处理。
11、作为优选，所述步骤s1，具体包括：
12、获取企业运营的设备相关数据和历史生产数据，所述历史生产数据包括多个历史订单数据及与其对应的历史产线数据；
13、订单管理平台实时监测企业的订单接收情况，获取原始订单信息，基于接收到的原始订单信息，生成待分配订单，订单管理平台根据原始订单信息所包含的产品类型，将原始订单拆分为至少一个待分配订单，并确保每个生成的待分配订单仅涵盖单一的产品类型，为生成的待分配订单分配唯一的订单编号，并记为待分配订单；
14、获取待分配订单的订单相关数据，所述订单相关数据包括产品类型、生产数量、下单时间、合同金额、客户等级、交付要求时间及生产资料数据，其中，所述生产资料数据包括加工材料、产品规格及质量标准；
15、根据待分配订单的产品类型获取对应的生产工序。
16、作为优选，所述步骤s3，具体包括：
17、从企业的生产管理平台中提取生产制造中所有生产工序信息，所述生产工序信息包括工序名称、工序类型、工序描述及设备要求；
18、根据设备相关数据，将提取到的所有生产工序分别与各加工设备进行匹配，对于每个生产工序，生成一个可使用加工设备的相关设备集合，所述相关设备集合包含所有能够满足所述工序加工要求的设备，其中，所述设备相关数据包括各加工设备的设备类型、性能参数、生产效率、历史使用时长、历史设备故障数据及历史设备维护数据；
19、所述相关设备集合表示为：其中，表示生产工序的相关设备集合，表示用于生产工序的第个加工设备，表示用于生产工序的加工设备的总数。
20、作为优选，所述步骤s4，具体包括：
21、aps排产系统实时获取待分配订单，设置待分配订单设置订单准备时间点，将待分配订单拆分为数量最小为1的子订单，且各个子订单的生产数量之和等于所述待分配订单的生产数量；
22、aps排产系统对待分配订单所对应的各个子订单进行排产，并将排产后的各个子订单记为待处理订单；
23、基于aps排产系统设置预备生产时间点，当待处理订单所对应的最早排程开始时间超过预备生产时间点之后，则将所述待处理订单在aps排产系统上的排程进行锁定且不在排产系统上进行排产优化，并将所述待处理订单记为处理中订单；
24、基于aps排产系统，当待处理订单所对应的最晚排程的结束时间超过当前时间，则将所述处理中订单记为已完成订单；
25、获取待分配订单在各生产工序的预测总生产量；
26、获取各生产工序所对应相关设备集合中所有生产设备的设备相关数据，计算各生产设备的预测生产效率；
27、基于订单相关数据，计算待分配订单的预测总生产量，根据待处理订单的生产数量及待处理订单所对应的待分配订单的生产数量的比值，以及各生产设备的预测生产效率，计算待处理订单在生成工序中所选用生产设备的预测加工时间；
28、基于aps排产系统的排产规则，将所述生产设备的预测设备调试时间映射为预测设备调试时间区间，将预测加工时间映射为预测加工时间区间，预测设备调试时间区间以及预测加工时间区间以相邻的连接关系排布于aps排产系统的甘特图上；
29、aps排产系统通过甘特图的形式，以横向时间轴显示各生产工序所对应相关设备集合中所有加工设备的排程；
30、基于aps排产系统的排产结果，实时计算待处理订单的盈利系数，确定处理中订单的盈利系数；
31、基于aps排产系统构建排产调度模型，所述排产调度模型通过定义的综合目标优化公式对aps排产系统进行排产优化；
32、所述预测生产效率的计算公式为：
33、式中，为生产工序所对应相关设备集合的第个生产设备的预测生产效率，为生产设备的生产效率，为衰减系数，为预设单位时间内生产设备的维护次数，预设单位时间内生产设备的故障次数，为生产工序所对应相关设备集合中第个生产设备的历史使用时长；
34、所述预测加工时间的计算公式为：
35、式中，为待分配订单对应的第个待处理订单在生产工序所对应相关设备集合中的第个生产设备的预测加工时间，为待分配订单在生产工序上的预测总生产量，为待分配订单对应的第个待处理订单在生产工序上的预测生产量，表示待分配订单对应的第个待处理订单在生产工序所对应相关设备集合中所选的生产设备的预测生产效率，表示第个待处理订单的生产数量，表示第个待处理订单所对应的待分配订单的生产数量，为待分配订单对应的待处理订单的总本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法，其特征在于，所述步骤S1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法，其特征在于，所述步骤S3，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法，其特征在于，所述步骤S4，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法，其特征在于，所述构建排产调度模型，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法，其特征在于，所述基于多个排产优化单目标函数生成综合目标优化公式，具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法，其特征在于，所述基于滚动时域算法，求解综合目标优化公式，得到满足所述约束条件的排产结果，基于甘特图对排产结果进行可视化处理，具体包括：
8.一种基于自适应反馈的智能制造流程优化系统，用于权利要求1~7任意一项所述
9.根据权利要求8所述的一种基于自适应反馈的智能制造流程优化系统，其特征在于，所述APS排产系统模块，具体包括：
10.根据权利要求8所述的一种基于自适应反馈的智能制造流程优化系统，其特征在于，所述排产调度优化模块，具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法，其特征在于，所述步骤s1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法，其特征在于，所述步骤s3，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法，其特征在于，所述步骤s4，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法，其特征在于，所述构建排产调度模型，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于自适应反馈的智能制造流程优化方法，其特征在于，所述基于多个排产优化单目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊保玉，敬正彪，奉友勤，
申请(专利权)人：成都工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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