28、基于人工智能的制造资源动态调度与重构

基于人工智能的制造资源动态调度与重构

1. 制造资源动态调度的背景与挑战

当前，客户对产品的个性化和多样化需求日益显著，传统的大批量、单一类型的生产方式越来越难以适应这种变化。在生产过程中，由于产品种类繁多、生产组织高频变化、生产线规模大以及设备资源复杂，出现了诸多问题，如制造资源的最优分配难题和复杂的生产调度问题。此外，传统制造业还存在维护周期长、设备利用率低和节能效果差等缺点。因此，迫切需要将动态调度转变为可重构的资源分配。

过去几十年，可重构制造系统（RMS）应运而生，它在一定程度上克服了产品多样性和不确定性带来的挑战。RMS 可以通过重新配置硬件和/或软件来调整其生产能力或功能，以应对突发的市场变化或系统内部干扰。然而，当出现异常情况时，RMS 需要停止运行来更改配置或策略，因此集中控制模型的响应能力不足。而新兴的整体制造系统（HMS）可以构建为多智能体系统（MAS），允许智能体进行分散决策，通过改变智能体的交互行为，HMS 可以动态重构其生产逻辑以抵抗多种干扰。但由于制造资源的性能差异和缺乏全局协调，现有的制造模型无法处理局部收敛的后果，并且在分散制造领域，智能体动态行为的定义和自组织重构机制仍是未解之谜。

2. 基于人工智能的资源重构方法

基于人工智能，资源重构方法将从知识共享和数据驱动决策的角度进行详细介绍。构建用于知识共享、重用和推理的本体具有重要意义。
- 知识共享机制 ：为了实现以用户为中心的智能制造系统，制造信息物理系统（MCPS）的一个重要问题是制造资源的可重构技术。云边协同架构为制造资源等边缘节点赋予了更强的计算智能能力，使得制造资源之间能够共享信息和学习知识。通过构建资源知识库（K