49、工业4.0环境下的智能按订单生产调度策略

工业4.0环境下的智能按订单生产调度策略

在现代制造业中，排列流水车间调度问题（PFSP）是一个备受关注的复杂问题，它在汽车、食品、制药等多个行业都有实际应用。随着工业4.0技术的发展，按订单生产（MTO）系统变得更加动态，客户实时下订单，这给生产管理带来了新的挑战。

1. 排列流水车间调度问题概述

排列流水车间调度问题涉及在有限的机器上处理一定数量的作业。每个机器在特定时间内对每个作业执行特定操作，且每个机器处理所有作业的顺序相同，每个作业也遵循相同的机器顺序，工作流是单向的。解决PFSP的目标包括最小化完工时间、最小化流程时间等，其中最小化完工时间是最常见的目标。

在实际生产中，由于生产环境的约束和优化标准不同，流水车间调度问题有不同的形式。传统上，为解决PFSP开发了许多方法，包括经典优化技术、启发式算法和元启发式算法，但它们的性能因问题而异。

2. 按订单生产系统的挑战

基于生产类型，PFSP可分为按订单生产（MTO）和按库存生产（MTS）系统。在MTO系统中，制造商根据客户订单生产，决策者需要依次做出订单接受/拒绝和调度决策。

以往的研究大多集中在静态MTO流水车间调度问题上，但随着工业4.0技术的出现，实际的MTO生产系统变得动态化。客户实时下订单并指定交货日期，制造商缺乏订单的先验信息，这使得管理者在实际MTO系统中面临挑战，需要解决订单接受/拒绝决策以及如何调度已接受订单的作业等问题。

3. 实时MTO PFSP无设置时间情况

在实时多订单PFSP中，客户随机下订单并指定交货日期。制造商缺乏订单的详细信息，每个订单类似于静态单订单PFSP，但没有到达时间或交