62、智能生产规划与控制：迈向工业 4.0 的新路径

智能生产规划与控制：迈向工业 4.0 的新路径

在当今的制造业中，如何实现高效、灵活的生产规划与控制是一个关键问题。随着技术的发展，特别是网络物理系统（CPS）的出现，生产系统正经历着从嵌入式系统到智能工厂的转变。本文将探讨在这种背景下，生产规划与控制的新方法和挑战。

1. 生产规划

生产规划的一个重要目标是简化规划流程。为了实现这一目标，需要了解当前的规划方法。目前，生产系统正从相对不灵活的环境向适应客户多样化需求的系统转变，这对规划任务产生了一定的影响。

生产规划过程是一个多层次的过程，主要包括以下步骤：
1. 订单聚合 ：将客户订单和销售及市场预测信息进行聚合，构建每周的生产计划，包含特定一周内需要生产的所有订单。
2. 计划分解 ：将每周计划分解为每日计划，将订单均匀分布在生产周内，以实现订单特征的均匀分布，同时降低后续排序步骤的复杂性。
3. 订单排序 ：将每周或每日计划中的所有订单排列成具体的顺序，形成类似“珍珠链”的序列。

然而，智能工厂的出现使得传统的订单排序方式不再适用。因此，可以采用批量规划机制，即规划“体积周期”（volume cycles）。体积周期是一组未排序的订单集合，具有不同的规模和时间条件。与传统的“珍珠链”序列不同，体积周期不定义具体的订单顺序。

在填充体积周期时，可以利用 CPS 利用率的信息来观察生产系统的容量阈值和可用资源。生产控制端会将当前的容量和资源信息通过 CPS 传感器传达给规划端，从而实现体积周期的均衡填充。

生产规划还需要考虑以下目标：
|目标|描述|
|----|----|
|性能最大化|在给定时间段内，最大化每个体积周期的订单数量。|
|前置时间最小化|选择固定数量的客户订单，尽快完成生产。|
|资源使用最小化|在规定时间段内，减少生产给定数量订单所需的资源数量。|
|存储成本最小化|在不违反时间限制的前提下，将体积周期内的订单数量降至最低。|
|安装成本最小化|编排体积周期，以减少重新布置和安装组装岛的必要性。|
|遵守交货日期|根据订单的时间限制确定订单优先级，并确保成品在生产结束后尽快分发。|

由于智能工厂是一个非确定性系统，无法预测精确的组装顺序，因此“即时序列”（JIS）概念不再适用。而“即时生产”（JIT）概念由于体积周期的规划和库存的减少，仍然具有重要意义。

以下是生产规划过程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[客户订单与预测] --> B[订单聚合 - 构建每周计划]
    B --> C[计划分解 - 生成每日计划]
    C --> D[订单排序 - 形成珍珠链]
    D --> E[批量规划 - 体积周期]
    F[CPS 利用率信息] --> E
    G[生产控制信息] --> F

2. 生产控制

当特定的体积周期创建完成后，会将其转发到生产控制系统。生产控制系统主要由多智能体系统（MAS）组成，MAS 负责确定哪个实体（或智能体）处理特定的物料流或生产订单。

MAS 由一组在特定环境中的智能体组成。智能体能够在有限信息、环境和技能的约束下，最优地执行任务。软件智能体是能够完全自主行动并控制自身行为的程序，旨在实现特定目标或执行特定任务。

在生产控制过程中，体积周期的数据会被传输到中央存储库，并以数据为中心的方式进行存储。仓库管理系统（WMS）和制造执行系统（MES）的基本功能作为应用程序实现，将体积周期转换为基于智能体和物料流的表示。

存储库与 MAS 中的管理智能体进行通信，这些管理智能体负责协调物料流活动（如订单拣选和货物运输）和生产控制活动。管理智能体获取并管理其他智能体的可用性和基本属性（或技能）信息。

MAS 分配任务给智能体的方式有多种，但通常涉及在线优化问题。管理智能体可以通过优化调度和分配任务，例如利用自动导引车（AGV）车队优化运输任务的性能。

以下是一些任务分配的方法：
1. 简单评分函数 ：评估每个空闲车辆的评分函数 s(vi)，考虑车辆的当前电池电量（越高越好）和到存储位置的欧几里得距离（越低越好）。
2. 机器学习算法 ：学习车辆何时空闲的模式，以便延迟任务分配，选择即将可用的智能体。
3. 模糊推理系统 ：定义优化准则，让运输智能体决定接受哪个运输订单。

在 SMART FACE 项目中，已经实现了一个简单、小型化且非常抽象的工业网络物理生产系统模型。该模型证明了具有分散物料流单元的组合生产规划和控制系统是可行的。然而，需要进一步验证该系统设计是否能够应用于更复杂的实际汽车生产过程。

以下是生产控制过程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[体积周期创建] --> B[数据传输到存储库]
    B --> C[WMS 和 MES 转换]
    C --> D[管理智能体协调]
    D --> E[任务分配给智能体]
    F[优化方法] --> E
    G[车辆空闲信息] --> F

综上所述，通过引入体积周期的概念和 MAS 系统，生产规划与控制在智能工厂环境下实现了更高的灵活性和效率。然而，要实现工业 4.0 的目标，还需要进一步研究和验证这些方法在复杂生产场景中的应用，并探索人类工人在高度灵活系统中的角色和作用。未来的工作将集中在评估人类与 CPS 集成的要求，以及进一步扩展和验证生产规划与控制系统的可行性。

智能生产规划与控制：迈向工业 4.0 的新路径

3. 迈向工业 4.0 的挑战与机遇

在迈向工业 4.0 的进程中，生产规划与控制面临着诸多挑战与机遇。
- 挑战
- 系统复杂性 ：智能工厂的非确定性以及多种目标之间的相互依赖，使得生产规划和控制的复杂性大幅增加。例如，在追求性能最大化时，可能会导致存储成本上升，需要在多个目标之间进行权衡。
- 人类因素 ：人类工人在高度灵活的系统中的行为难以预测，这对人机协作构成了挑战。如何将人类的智慧和技能与 CPS 有效结合，是需要解决的问题。
- 系统验证 ：虽然在简单模型中证明了组合生产规划和控制系统的可行性，但需要在更复杂的实际生产场景中进行验证，确保系统设计的可扩展性和稳定性。
- 机遇
- 灵活性提升 ：体积周期的规划和 MAS 系统的应用，使得生产系统能够更好地适应客户多样化的需求，提高了生产的灵活性。
- 效率提高 ：通过优化任务分配和资源利用，能够减少生产时间和成本，提高生产效率。
- 创新潜力 ：工业 4.0 技术的不断发展，为生产规划与控制带来了更多的创新机会，如利用人工智能和机器学习算法进一步优化生产过程。

4. 未来展望

为了实现工业 4.0 的目标，未来需要在以下几个方面进行深入研究和实践：
- 系统扩展 ：将现有的简单模型扩展到更复杂的实际生产场景中，验证系统设计的可行性和有效性。
- 人机协作 ：研究人类工人在 CPS 中的角色和作用，制定适合人机协作的策略和方法，提高人机协作的效率和质量。
- 数据驱动的决策 ：利用大数据和人工智能技术，对生产过程中的数据进行分析和挖掘，为生产规划和控制提供更准确的决策依据。
- 标准和规范 ：建立工业 4.0 生产规划与控制的标准和规范，促进不同系统之间的互操作性和兼容性。

以下是未来研究方向的列表：
1. 开发更高级的优化算法，以应对多目标优化问题。
2. 研究人类行为模型，提高人机协作的预测性和可控性。
3. 建立数据共享平台，促进生产规划和控制过程中的信息流通。
4. 开展跨企业的合作项目，共同推动工业 4.0 技术的应用和发展。

5. 总结

智能生产规划与控制是工业 4.0 发展的关键环节。通过引入体积周期的概念和 MAS 系统，生产系统在灵活性和效率方面取得了显著提升。然而，要实现工业 4.0 的全面转型，还需要克服系统复杂性、人类因素等挑战，充分利用技术创新带来的机遇。

未来，随着研究的深入和实践的积累，生产规划与控制将更加智能化、自动化和灵活化，为制造业的可持续发展提供有力支持。

以下是对整个生产规划与控制过程的总结表格：
|阶段|主要内容|关键技术|目标|
|----|----|----|----|
|生产规划|订单聚合、计划分解、订单排序、批量规划（体积周期）|CPS 利用率信息、多目标优化|性能最大化、前置时间最小化、资源使用最小化、存储成本最小化、安装成本最小化、遵守交货日期|
|生产控制|体积周期数据存储、WMS 和 MES 转换、管理智能体协调、任务分配|MAS 系统、优化算法（评分函数、机器学习、模糊推理）|优化物料流和生产订单处理|
|未来展望|系统扩展、人机协作、数据驱动决策、标准和规范制定|大数据、人工智能、人机协作策略|实现工业 4.0 全面转型，提高生产灵活性和效率|

以下是整个生产规划与控制流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[生产规划] --> B[订单聚合]
    B --> C[计划分解]
    C --> D[订单排序]
    D --> E[批量规划 - 体积周期]
    E --> F[生产控制]
    F --> G[数据存储]
    G --> H[WMS 和 MES 转换]
    H --> I[管理智能体协调]
    I --> J[任务分配]
    K[未来展望] --> L[系统扩展]
    K --> M[人机协作]
    K --> N[数据驱动决策]
    K --> O[标准和规范制定]
    F --> K

通过以上的分析和总结，我们可以看到智能生产规划与控制在工业 4.0 中的重要性和发展前景。只有不断探索和创新，才能推动制造业向更高水平迈进。