高級排產(chǎn)為高級計劃與排產(chǎn)的簡稱,英文名稱為Advanced Planning and Scheduling,簡稱APS。國際上還沒有做出明確定義,它是一種基于供應(yīng)鏈管理和約束理論的計劃與排產(chǎn)工具,包含了大量的數(shù)學(xué)模型、優(yōu)化及模擬技術(shù),其功能優(yōu)勢在于實(shí)時基于約束的重計劃與報警功能。根據(jù)當(dāng)前的基本約束進(jìn)行排產(chǎn)基本都可以得到一個合理的排產(chǎn)結(jié)果,單純的基于約束理論的排產(chǎn)只是解決了如何避開約束進(jìn)行排產(chǎn)的問題,但是如何能在排產(chǎn)過程中考慮更多最優(yōu)因素得到一個相對最優(yōu)解?比如如何盡可能減少成本?提高質(zhì)量?減少加班?盡量發(fā)揮員工的特長?等等 。
為了讓計劃排產(chǎn)更加的智能,國工智能智能制造平臺在排產(chǎn)和任務(wù)調(diào)度中加入了人工智能求解器算法,可以在有限的時間內(nèi)根據(jù)業(yè)務(wù)的自定義規(guī)則來進(jìn)行分?jǐn)?shù)評估,自動選擇最優(yōu)解。最優(yōu)解即在給定資源條件下所滿足目標(biāo)要求的最優(yōu)解決方案;相對最優(yōu)解說的是針對同樣的資源條件和目標(biāo)需求所給出的不同解決方案進(jìn)行比較,更能滿足目標(biāo)要求的解決方案。
最近公司在與客戶交流探討業(yè)務(wù)的時候,了解到這樣的一個業(yè)務(wù)場景和需求:生產(chǎn)車間接到生產(chǎn)訂單做計劃生產(chǎn)產(chǎn)品,所要生產(chǎn)的不同產(chǎn)品有不同的生產(chǎn)工藝流程,每個生產(chǎn)流程下有對應(yīng)的生產(chǎn)工序,每個生產(chǎn)工序需要對應(yīng)的生產(chǎn)設(shè)備。如何分配設(shè)備資源,滿足盡可能多的生產(chǎn)計劃,創(chuàng)造更多的收益或者生產(chǎn)訂單確定的情況下,如何分配設(shè)備資源,實(shí)現(xiàn)更低的成本消耗,利益最大化。這是車間生產(chǎn)常見的排產(chǎn)問題。
在排產(chǎn)過程中,必然存在某些制約因素,滿足某些需求才能進(jìn)行,或是交期保證,或是產(chǎn)能限制,或是關(guān)鍵工序制約,也就是說任何排產(chǎn)至少存在一個制約因素/瓶頸,否則他就可能無限的產(chǎn)出,沒有排產(chǎn)的必要。
現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的排產(chǎn)除了滿足各約束的原則之外,有一種相對來說比較固定的,或者比較約定成俗的原則盡早開始(As soon as possible),和即時生產(chǎn)(Justin time)。
盡早生產(chǎn),其實(shí)說白了,就是有一個產(chǎn)品的一系列生產(chǎn)任務(wù),一旦準(zhǔn)備就緒了,就可以將它排入計劃中,且排在時間軸上越靠前越好,不同工序?qū)?yīng)的生產(chǎn)任務(wù),在遵循固定的工序先后時間關(guān)系的基礎(chǔ)上,越早開始越好,應(yīng)對未來的生產(chǎn)任務(wù)和產(chǎn)能具有不可預(yù)見性,比如未來會不會突然因為客戶加單、機(jī)器故障等客觀且不可控因素導(dǎo)致產(chǎn)能吃緊等情況。
即時生產(chǎn),一個產(chǎn)品的一系列生產(chǎn)任務(wù),先確定最后一個工序(例如包裝)的生產(chǎn)任務(wù)要求什么時間要完成的,然后基于這個完成時刻,往前推算(例如,在要求完成時間,減去加工任務(wù)的時長,再減去一些準(zhǔn)備時間等),就可以推算出前一個工序的生產(chǎn)任務(wù)的要求結(jié)束時間.....如此類推,就可以推算到整個產(chǎn)品的首個工序的生產(chǎn)任務(wù)的開始時間,從而得到所有生產(chǎn)任務(wù)的具體生產(chǎn)時間(包括開始時間與結(jié)束時間)。
公司最近在研究人工智能約束求解器相關(guān)技術(shù)。人工智能約束求解器,可以利用運(yùn)籌學(xué)模型與機(jī)器學(xué)習(xí)將實(shí)際問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型求解。它可以優(yōu)化規(guī)劃和調(diào)度問題,將復(fù)雜的AI優(yōu)化算法(如禁忌搜索,模擬退火,延遲接受和其他元啟發(fā)式算法)與一些非常有效的約束評分計算技術(shù),還有其他最先進(jìn)的約束求解技術(shù)相結(jié)合起來,量化規(guī)劃問題的硬性約束條件和軟性約束條件,對每個規(guī)劃方案進(jìn)行硬性條件和軟性條件評分,根據(jù)評分反饋優(yōu)化方案的規(guī)劃,不斷的比對獲取更佳方案,在有限的時間內(nèi),方案不可窮舉的情況下,推薦出滿足硬性條件,軟性條件極大的滿足,人力所不能觸及的優(yōu)質(zhì)方案。
根據(jù)所了解到的業(yè)務(wù)場景,結(jié)合公司最近研究的人工智能約束型求解器,該排產(chǎn)問題完全可以使用約束型求解器,將生產(chǎn)任務(wù)以及設(shè)備資源轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)模型,將業(yè)務(wù)場景需求轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的約束條件,遵循約束性求解器的軟硬分約束規(guī)則,完生產(chǎn)任務(wù)的排產(chǎn)。
結(jié)合人工智能排產(chǎn)引擎的使用,規(guī)劃工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)關(guān)系如下:

創(chuàng)建產(chǎn)品名稱為LB32自制加工的化工產(chǎn)品生產(chǎn)訂單,其中訂單日期為2021-01-09,交貨日期為2021-01-20。如下圖所示:

產(chǎn)品LB32自制加工的生產(chǎn)工序要求如下所示,需要4個工序,每個工序24小時,也就是1天。每個工序?qū)?yīng)該工序的所需操作功用,按照工序順序依次分別為吊帶離心、不銹鋼結(jié)晶、搪玻璃反應(yīng)、柱子過濾。

可用的排產(chǎn)資源如下圖,設(shè)備提供的資源功用分別對應(yīng)如下:搪玻璃反應(yīng)釜---搪玻璃反應(yīng)、柱子過濾器---柱子過濾、吊帶離心機(jī)--吊帶離心、不銹鋼結(jié)晶釜---不銹鋼結(jié)晶、鈦棒過濾器---鈦棒過濾、燭式過濾器---燭式過濾。
排產(chǎn)資源對應(yīng)的資源功用,是對該排產(chǎn)資源對外所提供功能的功能定義和描述,是由該排產(chǎn)資源的固有性質(zhì)所決定的。根據(jù)資源的固有性質(zhì)可維護(hù)單條或多條資源功用。

針對這些設(shè)備資源,維護(hù)資源可用情況如下:
生產(chǎn)訂單任務(wù)以及設(shè)備資源創(chuàng)建維護(hù)好之后,根據(jù)業(yè)務(wù)模型以及約束型求解器的約束規(guī)范編寫約束算法。使用盡早生產(chǎn)排產(chǎn)方案,根據(jù)所生產(chǎn)的產(chǎn)品LB32自制加工對應(yīng)的生產(chǎn)工序要求,按照工序順序以及每個工序?qū)?yīng)的所需的資源功用去匹配設(shè)備的可用時間資源,配合約束型求解器對應(yīng)的 硬分,軟分的約束機(jī)制,獲取該產(chǎn)品生產(chǎn)訂單的生產(chǎn)計劃如下:

點(diǎn)擊排產(chǎn)按鈕,系統(tǒng)自動根據(jù)評分規(guī)則在有限時間內(nèi)進(jìn)行最優(yōu)解排產(chǎn),自動生成該生產(chǎn)訂單對應(yīng)的生產(chǎn)計劃設(shè)備分配甘特圖對應(yīng)展示如下:人工智能約束求解器使用的軟硬分反饋排產(chǎn)計劃的優(yōu)劣,此處硬分反饋的是工序的約束,分?jǐn)?shù)為0;軟分反饋的是兩個工序之間的時間間隔,分?jǐn)?shù)為0點(diǎn)擊分?jǐn)?shù)可以查看當(dāng)前排產(chǎn)方案的分?jǐn)?shù)評價情況,進(jìn)行排產(chǎn)方案對比,從而可以對訂單進(jìn)行調(diào)整。
根據(jù)經(jīng)驗,使用約束型求解器進(jìn)行排產(chǎn)與傳統(tǒng)排產(chǎn)也是有著明顯的優(yōu)勢:
1)排產(chǎn)操作簡單化。建立業(yè)務(wù)模型后,人工智能排產(chǎn)引擎使用約束型求解模式對規(guī)劃問題求解,將注意力集中在資源的約束描述上,使得排產(chǎn)過程變得簡單化,使得原本難以入手解決的問題迎刃而解。
2)節(jié)省了時間成本。人工智能排產(chǎn)引擎使用復(fù)雜的AI優(yōu)化算法(如禁忌搜索,模擬退火,延遲接受和其他元啟發(fā)式算法)在較短的時間內(nèi)獲取更優(yōu)質(zhì)的排產(chǎn)方案,大量節(jié)省了獲取優(yōu)質(zhì)排產(chǎn)的時間。3)節(jié)省資源成本,提高收益。使用人工智能排產(chǎn)引擎獲取資源使用少,產(chǎn)能輸出高的排產(chǎn)方案,直接或間接的節(jié)約了生產(chǎn)成本,提高了價值創(chuàng)造,為客戶帶來更高的收益。
2025-07-14
培訓(xùn)賦能AI化工升級,客戶價值驅(qū)動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新
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2024-11-13
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2023-09-28
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