25、制造业资源动态调度解析

制造业资源动态调度解析

1. 制造业面临的挑战与新范式

当前，制造业面临诸多挑战。传统的大规模生产模式难以适应个性化产品的快速生产需求。同时，资源限制、环境污染、全球变暖和全球人口老龄化等问题也日益突出。

客户到制造（Customer-to-Manufacture）范式体现了定制化生产的特点，制造系统直接与客户交互以满足其个性化需求，目标是实现个性化产品的快速定制。新一代智能制造技术提升了制造过程的灵活性、透明度、资源利用率和效率。与大规模生产相比，客户到制造的生产组织更为复杂，质量控制难度更大，且能源消耗问题需要关注，其中资源动态调度成为最显著的特征之一。智能工厂的概念旨在实现多种小批量产品的快速制造，由于产品类型可能动态变化，系统资源需要进行动态重组。为此，引入了多智能体系统（MAS）来协商资源调度和重新配置，此外，工业物联网（IIoT）、人工智能和数字孪生（DT）等关键技术也将深度参与，以支持灵活的定制化制造。

2. 智能制造资源动态调度概述

智能制造有利于整合分布式竞争资源（如人力和各种自动化技术），从而实现响应市场变化的资源动态调度。在智能制造中，实现制造资源的动态配置至关重要。以下是基于边缘 - 云协作的动态调度机制的相关内容：
- 边缘感知实现负载平衡和调度 ：在智能制造环境下，终端网络设备的激增给数据中心的运维、可扩展性和可靠性带来了新挑战。边缘计算将计算从集中式数据中心转移到网络边缘，创建了一个能够集成网络、计算、存储和应用等核心功能的开放平台，以应对这些挑战。它使智能服务靠近制造单元，满足敏捷连接、通过边缘节点进行数据分析、高响应云服务和隐私策略等关键需求。边缘计算还能充分利用现场设备的嵌