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1、第35卷第6期自动化学报Vol.35,No.62009年6月ACTAAUTOMATICASINICAJune,2009基于数据的复杂制造过程调度吴启迪1乔非1李莉1吴莹1摘要现代制造企业规模庞大、过程复杂等特征给制造过程的调度决策带来了极大的挑战.一方面,使用传统方法建立指导生产过程调度的精确数学模型变得越来越困难;另一方面,因缺乏准确、及时的模型参数而往往导致低下的模型使用效果.在此情况下,基于数据{信息{知识{决策的信息提炼轨迹,有必要探寻新的基于数据的复杂制造过程的调度理论与方法.在综述国内外相关研究的基础
2、上,提出了由数据层与模型层构成的基于数据的复杂制造过程调度架构,并对该结构框架下的相关理论、方法及实施技术进行了探讨.关键词基于数据,调度,复杂制造过程,调度框架,调度模型中图分类号TP278Data-basedSchedulingforComplexManufacturingProcesses1111WUQi-DiQIAOFeiLILiWUYingAbstractLargemanufacturingscaleandprocesscomplexityofmodernmanufacturingcompaniesar
3、eposinggreatchallengestoproductionscheduling.Ontheonehand,itbecomesmoreandmoredi±culttobuildaccuratemathematicalschedulingmodelsformanufacturingprocessesbasedonconventionalmethods;ontheotherhand,thelackofaccurateandreal-timeparametersofschedulingmodelsmaylead
4、tolowe®ectivenessofthesemodels.Therefore,followingtheinformation-extractionpathofdata{information{knowledge{decision,itisnecessarytoexploreinnovativetheoriesandmethodologiesofdata-basedschedulingforcomplexmanufacturingprocesses.Inthispaper,basedonsystematicre
5、searchofrelatedworksworldwide,adata-basedschedulingframeworkcomposedofadatalayerandamodellayerforcomplexmanufacturingprocessesisproposed.Relatedtheories,methodoloies,andtechnologiesforthisschedulingframeworkarediscussedaswell.KeywordsData-based,scheduling,com
6、plexmanufacturingprocesses,schedulingframework,schedulingmodel现代科学技术特别是信息科学技术的快速发展,实际生产;为现代制造企业带来了一系列的变化.不仅制造规4)僵化的模型不能对生产现场中的动态不确定模日益庞大,制造过程越加复杂,而且制造环节间的因素做出快速有效的反应,难以保证调度的柔性.耦合度不断提高,制造过程中的动态不确定因素发上述物理层面的变化与挑战反映到调度管理层生概率也随之逐渐增加.所有这些给复杂制造过程面,就体现为技术与现实的矛盾.一方面,
7、制造业的调度带来了极大的挑战.主要表现为:的自动化程度不断提高,企业资源计划(Enterprise1)沿用传统的基于模型的制造过程调度策略,resourceplanning,ERP)、高级技术与调度系统往往因制造过程复杂度的提高而难以建立精确的数(Advancedplanningandscheduling,APS)、先进学模型;过程控制(Advancedprocesscontrol,APC)、制造2)通常在基于假设条件下建立起来的模型,又执行系统(Manufacturingexecutionsystem,MES)
8、因人为假设降低了实际复杂度,而难以保证所建模等系统不断在企业中得以运用,产生并存储了大量型的精度;与制造过程相关的离线和在线数据和知识;另一方3)缺乏准确、及时的模型参数,进一步造成通面,由于自动化单元系统之间的关联随着自动化程过模型获得的调度方案可靠性较低,很难直接指导度的提高呈现的相对减少的态势,致使企业自动化程度的提高与企业制造性能的提高并不完全成正比.收稿日期20
