申请/专利权人：郑州轻工业大学

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117930761A

主分类号：G05B19/418

分类号：G05B19/418

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.26#公开

摘要：本发明涉及人因工程、车间调度和物联网技术领域，尤其涉及一种考虑工人学习遗忘效应的个性化定制作业车间人‑机‑物协同调度方法，包括以下步骤：步骤一，建立工业物联网框架；步骤二，确定计算工人加工效率的学习遗忘数学模型；步骤三，确定调度目标和参数；步骤四，设计一种考虑工人学习遗忘效应的人‑机‑物协同的实时调度方法；在步骤一中，通过在工厂内部部署5G通讯网络以及云计算平台、在加工单元与AGV部署边缘计算资源、通讯设备以及传感器实时检测各加工单元；该发明在订单工件的提前或者拖期成本、制造资源的利用率和能耗节约方面均有一定的优势；且被加工工件工艺越复杂、工序加工时间越长，这种优势越明显。

主权项：1.一种考虑工人学习遗忘效应的个性化定制作业车间人-机-物协同调度方法，包括以下步骤：步骤一，建立工业物联网框架；步骤二，确定计算工人加工效率的学习遗忘数学模型；步骤三，确定调度目标和参数；步骤四，设计一种考虑工人学习遗忘效应的人-机-物协同的实时调度方法；其特征在于，在步骤一中，通过在工厂内部部署5G通讯网络以及云计算平台、在加工单元与AGV部署边缘计算资源、通讯设备以及传感器、在工件上安装RFID设备等手段，使车间的制造资源能够“感知”自身状态，相互“通讯”，并实时“决策”，从而相互协商以优化生产调度方案；在步骤二中，所述计算工人加工效率的学习遗忘数学模型，其中a和b为学习指数和遗忘指数为经验值且a要小于0小于b；c为一可变参数，可以通过改变c来把时长控制到任一时间单位；Tp加工单元开始工作后的总时间，为正常加工时间，为实际加工时间，s1和s2分别为学习效应和遗忘效应的影响效率，s3为工人工作时间和空窗时间占比拟合得到学习遗忘影响效率： 其中，a＜0＜b s3＝s1·α+s2·β 在步骤三中，将调度过程中所需要的参数通过符号进行设定；在步骤四中，考虑工人学习遗忘效应的人-机-物协同的实时调度方法为：当工人完成当前加工工序时，加工单元的计算资源会依据步骤二给出的学习遗忘数学模型计算出此时工人在学习遗忘效应影响下的实时工作效率，并记录下来；当物流单元响应物流要求时会依据记录的各个工人的实时工作效率来计算任务池中工件下一步工序的实际加工时长，并计算出工件的优先级，选取优先级最高的工件执行物流任务；在选中的同时，物流单元与该工件相应的加工单元建立通讯，在对应加工单元上添加工件的下道加工工序任务的甘特图，并将工件的下下步加工物流需求添加至工业云平台；工人依据规划好的生产计划加工单元甘特图，从缓存区中选取相应工件执行加工任务即可；加工单元与物流单元等制造资源能够借助5G等网络实时通讯、凭借自身携带的边缘计算资源自主决策；其中，在依据优先级法则选取优先级最高的物流和加工需求指令，并规划对应工件的生产计划步骤中，包括步骤：4.1新订单生成时，添加物流和加工需求至云计算平台的“任务池”；物流和加工任务需求的指令格式为{工件序号，待加工第一道工序号，运输位置，最早运输时间}；4.2物流设备借助边缘计算资源，从“任务池”挑选基于当前记录的工人实时工作效率影响下优先级最高的工件；在从任务池挑选优先级最高的工件满足其物流需求的步骤中，分两个层级，第一层级为：“任务池”各工件的下道工序相对应的加工单元在工人完成当前加工任务时计算工人基于学习遗忘效应的实时工作效率并记录更新；第二层级为：物流单元依据工人最新的实时效率，从中选择优先级最高的工件执行其物流需求；具体对工件、物流单元、加工单元的调度过程如图3、4、5所示；4.3挑选完毕后，物流单元与对应的加工单元通讯，在对应加工单元上添加工件的下道加工工序任务的甘特图，并释放工件下下步物流加工任务到“任务池”中；向“任务池”中添加需求的格式为：{工件序号，待加工下下道工序号，运输位置，最早运输时间}；其中，“任务池”中的需求任务即将被满足时，删除对应工件下步物流加工需求；4.4物流设备运动至工件处并将工件运载至相应加工单元；4.5工人在缓冲区中选取基于加工单元甘特图顺序的工件进行加工，加工完成后加工单元利用计算资源计算当前工人在学习遗忘效应影响下的实时效率，并记录下来进行更新；4.6重新回到4.2，直至任务池无务出任现，或是所以工件被加工完毕。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 郑州轻工业大学 一种考虑工人学习遗忘效应的个性化定制作业车间人-机-物协同调度方法

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