[發(fā)明專利]動態(tài)智能調(diào)度方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810194130.1
• 申請日: 2018-03-09
• 公開（公告）號: CN110070248B
• 公開（公告）日: 2022-03-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 石邦岷;張善明
• 申請（專利權(quán)）人: 財團法人工業(yè)技術(shù)研究院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/04;G06N20/00
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 楊靜

一種動態(tài)智能調(diào)度方法及裝置，所述方法包括下列步驟：收集并記錄產(chǎn)線多個調(diào)度的資源限制及調(diào)度人員更改調(diào)度所作決策的數(shù)據(jù)；以多個生產(chǎn)目標(biāo)作為懲罰條件交叉列舉出調(diào)度組合；以資源限制及各調(diào)度組合對應(yīng)的多目標(biāo)權(quán)重做為條件建立數(shù)學(xué)模型，并將所記錄的資源限制導(dǎo)入以計算調(diào)度結(jié)果；將與決策數(shù)據(jù)比對相符的調(diào)度組合所對應(yīng)的懲罰條件記錄為有效懲罰；分別使用有效懲罰對應(yīng)參數(shù)的數(shù)值及懲罰條件的數(shù)值作為輸入及輸出來訓(xùn)練學(xué)習(xí)模型；以及響應(yīng)于調(diào)度請求，依據(jù)當(dāng)前調(diào)度的資源限制及生產(chǎn)目標(biāo)，利用學(xué)習(xí)模型找出各個調(diào)度組合的權(quán)重，并據(jù)以產(chǎn)生推薦調(diào)度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明是有關(guān)于一種調(diào)度方法及裝置，且特別是有關(guān)于一種動態(tài)智能調(diào)度方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著時代更迭，工業(yè)產(chǎn)品漸趨于少量多樣化，此情況在企業(yè)施行上多半在生產(chǎn)計劃階段即進行初步規(guī)劃以克服少量多樣生產(chǎn)需求，但大型傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)或新創(chuàng)產(chǎn)品往往在生產(chǎn)過程中容易遇到機臺故障等臨時狀況，而在臨時狀況發(fā)生時又必須仰賴大量人工調(diào)度經(jīng)驗在極短時間內(nèi)進行調(diào)度。

此類生產(chǎn)調(diào)度特性為：少量多樣生產(chǎn)；調(diào)度有大量限制條件，如某些調(diào)度必須連續(xù)，否則會產(chǎn)生額外成本；可選擇訂單庫(pool)極多；生產(chǎn)現(xiàn)場狀況出現(xiàn)程度頻繁，如機臺當(dāng)機、半成品化學(xué)成份有問題等。

結(jié)果，企業(yè)需仰賴資深經(jīng)驗老道員工，且常會遇到可選擇訂單數(shù)量過多，難以在短時間內(nèi)決定出好的更新調(diào)度。這些問題往往造成不必要的生產(chǎn)成本，且造成企業(yè)難以彌補的損失。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種動態(tài)智能調(diào)度方法及裝置，通過學(xué)習(xí)調(diào)度人員更改調(diào)度所作決策，而可因應(yīng)生產(chǎn)資源或目標(biāo)變動動態(tài)產(chǎn)生調(diào)度。

本發(fā)明提供一種動態(tài)智能調(diào)度方法，由電子裝置執(zhí)行以動態(tài)產(chǎn)生產(chǎn)線上多個機臺的調(diào)度。所述方法包括下列步驟：收集產(chǎn)線多個調(diào)度的資源限制以及調(diào)度人員更改調(diào)度所作決策的數(shù)據(jù)，記錄在決策歷史數(shù)據(jù)庫；以多個生產(chǎn)目標(biāo)作為懲罰條件交叉列舉出多個調(diào)度組合；以所述資源限制及各個調(diào)度組合對應(yīng)的多目標(biāo)權(quán)重做為條件建立數(shù)學(xué)模型，并將決策歷史數(shù)據(jù)庫中記錄的資源限制導(dǎo)入數(shù)學(xué)模型，以計算調(diào)度結(jié)果；將調(diào)度結(jié)果與決策歷史數(shù)據(jù)庫中記錄的決策的數(shù)據(jù)比對，以將比對相符的調(diào)度組合所對應(yīng)的懲罰條件記錄為有效懲罰；分別使用有效懲罰對應(yīng)參數(shù)的數(shù)值及懲罰條件的數(shù)值作為學(xué)習(xí)模型的輸入及輸出訓(xùn)練學(xué)習(xí)模型；以及響應(yīng)于調(diào)度請求，依據(jù)當(dāng)前調(diào)度的資源限制及生產(chǎn)目標(biāo)，利用學(xué)習(xí)模型找出各個調(diào)度組合的權(quán)重，并據(jù)以產(chǎn)生推薦調(diào)度。

本發(fā)明提供一種動態(tài)智能調(diào)度裝置，其包括數(shù)據(jù)捕獲設(shè)備、儲存裝置及處理器。其中，儲存裝置用以儲存多個指令及決策歷史數(shù)據(jù)庫。處理器耦接數(shù)據(jù)捕獲設(shè)備及儲存裝置，用以加載并執(zhí)行儲存裝置中儲存的指令：利用數(shù)據(jù)捕獲設(shè)備收集產(chǎn)線多個調(diào)度的資源限制以及調(diào)度人員更改調(diào)度所作決策的數(shù)據(jù)，記錄在決策歷史數(shù)據(jù)庫；以多個生產(chǎn)目標(biāo)作為懲罰條件交叉列舉出多個調(diào)度組合；以資源限制及各個調(diào)度組合對應(yīng)的多目標(biāo)權(quán)重做為條件建立數(shù)學(xué)模型，并將決策歷史數(shù)據(jù)庫中記錄的資源限制導(dǎo)入數(shù)學(xué)模型，以計算調(diào)度結(jié)果；將調(diào)度結(jié)果與決策歷史數(shù)據(jù)庫中記錄的決策的數(shù)據(jù)比對，以將比對相符的調(diào)度組合對應(yīng)的懲罰條件記錄為有效懲罰；分別使用有效懲罰對應(yīng)參數(shù)的數(shù)值及懲罰條件的數(shù)值作為學(xué)習(xí)模型的輸入及輸出訓(xùn)練學(xué)習(xí)模型；以及響應(yīng)于調(diào)度請求，依據(jù)當(dāng)前調(diào)度的資源限制及生產(chǎn)目標(biāo)，利用學(xué)習(xí)模型找出各個調(diào)度組合的權(quán)重，并據(jù)以產(chǎn)生推薦調(diào)度。

基于上述，本發(fā)明的動態(tài)智能調(diào)度方法及裝置，以數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)來處理多樣化調(diào)度及大量限制式的問題，并通過收集產(chǎn)線不同調(diào)度的資源限制及調(diào)度人員的決策數(shù)據(jù)，利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)找出各種調(diào)度狀況下不同目標(biāo)之間的權(quán)重分配，從而可隨時依據(jù)當(dāng)前調(diào)度的資源限制及生產(chǎn)目標(biāo)，動態(tài)地產(chǎn)出最適于當(dāng)下狀況的調(diào)度。

為讓本發(fā)明的上述特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉實施例，并配合所附附圖作詳細說明如下。

附圖說明

圖1是依照本發(fā)明一實施例所繪示的動態(tài)智能調(diào)度裝置的方塊圖。

圖2是依照本案一實施例所繪示的動態(tài)智能調(diào)度方法的流程圖。