26、制造业资源动态调度技术解析

制造业资源动态调度技术解析

1. 引言

在当今制造业中，为了满足市场对小批量定制化的需求，实现高效、灵活的生产，资源动态调度至关重要。本文将深入探讨制造业资源动态调度中的关键技术，包括D2D通信、机器学习、数字孪生以及基于边缘 - 云协作的动态调度等。

2. D2D通信与制造业网络服务

D2D通信技术在制造业中发挥着重要作用。在制造过程中，设备之间能够有序、高效地进行协商。仓储设备和进料设备可以实现端到端通信，实时调整物料储备。作为D2D通信的基础技术，LTE实现了通信认证和准入控制。在无线网络盲区，MTC设备可以将相邻MTC设备作为网络中继，通过多跳网络中继将数据传输到制造云平台或与远程设施进行交互。D2D通信技术为智能制造提供了高质量的网络服务，尤其在小规模网络中，能方便地提供数据传输、指令传递和资源共享等服务。

3. 机器学习在决策与认知中的应用

3.1 机器学习概述

机器学习（ML）是指机器（如计算机或智能控制器）从先验知识中学习到的智能行为。它包括感知、理解、学习、判断、推理、规划、设计和解决等多个过程。嵌入工业物联网（IIoT）系统的ML使网络具备表示、学习和推理的认知能力。与传统的数据分析方法相比，ML在分类、回归、聚类和规则提取等任务中表现更优。典型的ML算法包括决策树、支持向量机、回归分析、贝叶斯网络和深度神经网络等。

3.2 深度学习算法

深度学习（DL）算法作为ML算法的子集，具有更优越的性能。其成功主要归因于三个因素：大量数据的可用性、计算机架构和硬件（如图形处理单元GPU）带来的计算能力提升，以及各种DL算法（如卷积神经网络CNN、长短期记