申请/专利权人：工业富联(佛山)创新中心有限公司

申请日：2023-07-11

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN116629578B

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06Q10/04;G06Q10/0639;G06Q50/04;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.09.08#实质审查的生效;2023.08.22#公开

摘要：本发明涉及智能制造技术领域，具体为一种制造工厂排程计算的方法及系统，其方法包括：获取制造工厂排程的基础工艺数据，生成制造工厂的排程方案；基于影响因素对排程方案进行优化；生成若干个新的排程方案；筛选出满足碳足迹约束条件的排程方案；计算碳足迹数据，确定碳足迹总和最小的目标函数；基于碳足迹数据和目标函数计算适应度函数，求得最优解，得到制造工厂的最优排程方案。本发明基于遗传算法生成若干个排程方案，并结合产品碳足迹数据和目标函数，计算适应度函数，求得最优排程方案，结合排程计算和碳足迹计算技术实现以碳足迹最小为目标的排程方案计算及优化，在提高制造工厂生产效率的同时提高环保效益。

主权项：1.一种制造工厂排程计算的方法，其特征在于，所述方法包括：获取制造工厂排程的基础工艺数据，并基于遗传算法对所述基础工艺数据进行排程建模，生成制造工厂的排程方案；获取制造工厂在排程过程中的影响因素，基于所述影响因素对所述排程方案进行优化，获取优化后的排程方案，所述获取制造工厂在排程过程中的影响因素，基于所述影响因素对所述排程方案进行优化，获取优化后的排程方案包括：获取制造工厂在生产过程中影响碳足迹的因素，并从其中筛选出源于排程过程的影响因素；基于所述源于排程过程的影响因素对所述排程方案进行优化，获取优化后的排程方案；所述源于排程过程的影响因素包括原料采购、生产过程、产品运输三个方面的影响因素；基于遗传算法对所述优化后的排程方案进行计算，生成若干个新的排程方案；基于制造工厂的产品生产流程设置排程计算中的碳足迹约束条件，并从所有的排程方案中筛选出满足所述碳足迹约束条件的排程方案，所述基于制造工厂的产品生产流程设置排程计算中的碳足迹约束条件，并从所有的排程方案中筛选出满足所述碳足迹约束条件的排程方案包括：分析制造工厂的产品生产流程的各个步骤中碳足迹的排放量，预设碳足迹约束条件；基于所述碳足迹约束条件筛选满足所述碳足迹约束条件的排程方案；分析所述满足所述碳足迹约束条件的排程方案的资源需求满足程度，筛选出资源需求满足程度在合理范围内的排程方案；所述分析制造工厂的产品生产流程的各个步骤中碳足迹的排放量，预设碳足迹约束条件包括：分析制造工厂的产品从原材料包材、运输、生产过程，包括挤压、运输、时效、运输、裁切、运输、下游制造商、企业用户、消费者、回收再生，再到原材料包装的过程中碳足迹的排放量，并基于上述排放量预设碳足迹约束条件；计算所有满足所述碳足迹约束条件的排程方案中的各个产品的碳足迹数据，并确定碳足迹总和最小的目标函数，所述计算所有满足所述碳足迹约束条件的排程方案中的各个产品的碳足迹数据，并确定碳足迹总和最小的目标函数包括：分别提取单位产品在排程方案各个工序中的物料碳数据和能源碳数据，以及生产设备在排程方案中的运输碳数据，并将所述物料碳数据、能源碳数据和运输碳数据进行合并得出所有满足所述碳足迹约束条件的排程方案中的单位产品的碳足迹数据；基于所述单位产品的碳足迹数据结合生产设备数据生成碳足迹总和最小的目标函数；所述单位产品的碳足迹数据的计算公式包括：单位产品碳足迹=各工序物料碳总和+各工序能源碳总和+设备间运输碳总和；其中，物料碳=[12*原料回收率*（原料回收过程的碳排放系数+物料碳排放系数）+（1-原料回收率）*物料碳排放系数]*[根据需求量和物料BOM量倒推出的投入量*良率*（1-成材率）+投入量*（1-良率）]；能源碳=预计耗电量*能源碳排放系数+预计燃气消耗量*能源碳排放系数，其中，预计耗电量=历史生产设备电表生产时单位时间消耗量均值*预计生产时间+预计非生产时间*历史生产设备电表空闲时单位时间消耗量均值*按计划期内各工序产量摊分的百分比，预计燃气消耗量=历史生产设备燃气表生产时单位时间消耗量均值*预计生产时间+预计非生产时间*历史生产设备燃气表空闲时单位时间消耗量均值*按计划期内各工序产量摊分的百分比；运输碳=设备间运输距离*根据需求量和物料BOM推算的预计良品数量运输工具载重量*预计耗电量*电能碳排放系数，其中，预计耗电量=历史生产设备电表生产时单位距离消耗量均值*预计运输距离；所述碳足迹总和最小的目标函数的计算公式包括： ;式中，为最小目标函数，与j为有碳足迹要求的产品的编号，m为生产设备的编号，为某工序生产设备编号，为单位产品最小碳足迹；基于碳足迹数据和目标函数计算所有满足所述碳足迹约束条件的排程方案的适应度函数，求得最优解，基于遗传算法对所述最优解进行解码，得到制造工厂的最优排程方案，所述基于碳足迹数据和目标函数计算所有满足所述碳足迹约束条件的排程方案的适应度函数，求得最优解，基于遗传算法对所述最优解进行解码，得到制造工厂的最优排程方案包括：基于所述单位产品的碳足迹数据和碳足迹总和最小的目标函数生成适应度函数；计算所有满足所述碳足迹约束条件的排程方案的单位产品的适应度函数，求得适应度函数最小的最优解；基于遗传算法对所述最优解进行解码，获取最优产品工序矩阵；将所述最优产品工序矩阵绘制成甘特图，并通过可视化工具进行显示；所述适应度函数的计算公式包括： ;式中，为适应度函数，与j为有碳足迹要求的产品的编号，m为生产设备的编号，为某工序生产设备编号，为单位产品碳足迹；所述最优产品工序矩阵包括产品顺序矩阵、生产设备排列矩阵、产品碳足迹矩阵；所述计算所有满足所述碳足迹约束条件的排程方案的单位产品的适应度函数，求得适应度函数最小的最优解包括：计算所有满足所述碳足迹约束条件的排程方案的单位产品的适应度函数，并筛选出连续若干代单位产品的适应度函数值无明显变化的排程方案，并在所述连续若干代单位产品的适应度函数值无明显变化的排程方案中求得适应度函数最小的最优解。

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