这个领域最困难的问题之一是作业车间调度问题（Job-shop Scheduling Problem, JSP)，该问题中，一组机器需处理一组工件，每个工件由一系列具有先后顺序约束的工序形成，每个工序只需要一台机器，机器一直可用，可以一次处理一个操作而不会中断。决策内容包括如何对机器上的工序进行排序，已优化给定的性能指标。JSP的典型性能指标是完工时间 (makespan)，即完成所有工作所需的时间。JSP是一个众所周知的NP难题。
一道工序一旦开始加工，就不能中断。每台机器一次只能加工一道工序。在初始加工时刻，所有工件和机器都是可用的。
（Flexible Job-shop Scheduling Problem, 简称为FJSP）
最近小编接触了遗传算法（Genetic Algorithm）。关于遗传算法，公众号内已经有多盘技术推文介绍：
还是在朋友圈里一边喝着洗衣粉一边计划着晚上裸奔，想要出轨结果表白被拒，狠下心决定今晚谁追自己就答应谁？
各位读者大家好，好久没有介绍算法的推文了，感觉愧对了读者们热爱学习的心灵。于是，今天我们带来了一个神奇的优化算法——遗传算法！
某汽车公司生产多种型号的汽车，每种型号由品牌、配置、动力、驱动、颜色5种属性确定。品牌分为A1和A2两种，配置分为B1、B2、B3、B4、B5和B6六种，动力分为汽油和柴油2种，驱动分为两驱和四驱2种，颜色分为黑、白、蓝、黄、红、银、棕、灰、金9种。
最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。
混合流水车间调度问题（Hybrid Flow-shop Scheduling Problem, HFSP）是车间调度中的一类经典问题。混合流水车间调度问题，在一道工序有一台或多台机器，工件的加工需要满足一定的工艺顺序。
遗传算法的基本概念 用遗传算法求函数最大值一：编码和适应值 用遗传算法求函数最大值二：选择、交叉和变异 用遗传算法求函数最大值三：主程序和结果 轮盘赌法简单介绍 Matlab中遗传算法工具箱的使用 遗传算法解决旅行商问题(TSP)一:初始化和适应值 遗传算法解决旅行商问题(TSP)二:选择、交叉和变异 遗传算法解决旅行商问题(TSP)三:主程序和执行结果 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）一：问题介绍 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）二：算法实现一 遗传算法求解混合流水车间调度问题
转眼间暑假已经过去一大半了，大家有没有度过一个充实的假期呢？小编这两天可忙了，boss突然说发现了一个很有趣的开源求解器：OR-Tools。经过一番了解，小编发现它对于为解决优化问题而烦恼的小伙伴真的非常有用，于是赶紧来和大家分享分享。下面让我们一起来看看OR-Tools到底是何方神圣吧！
供应链高级计划相关业务涉及预测计划，采购计划，产能规划，人力计划，MPS/MRP，主生产计划，工序计划，装车计划，配送计划等软件模块，覆盖中长期计划与短周期排产等供应链全部计划业务场景，帮助制造企业建设高品质、高效率、低成本的供应链计划体系，助力数字化智能车间改善与产业转型升级。
针对智能制造推进中的物流痛点和挑战，正昌粮机携手旷视科技建设以智能化立体库（AS/RS）与自主移动机器人（AMR）为核心的仓储物流系统，实现了制造全程可视化、可追溯，保障了各生产环节的生产效率提升与质量控制，为智能制造的推进奠定了良好基础。
图1是一个智能加工系统的示意图，由8台计算机数控机床（Computer Number Controller，CNC）、1辆轨道式自动引导车（Rail Guide Vehicle，RGV）、1条RGV直线轨道、1条上料传送带、1条下料传送带等附属设备组成。RGV是一种无人驾驶、能在固定轨道上自由运行的智能车。它根据指令能自动控制移动方向和距离，并自带一个机械手臂、两只机械手爪和物料清洗槽，能够完成上下料及清洗物料等作业任务（参见附件1）。
作为工程机械行业领先制造商的某集团企业，致力于在微型挖掘机制造工厂打造“无人化、智能化”的物流场景。为此，国自机器人深入分析和优化物流布局，双方携手打造出工程机械行业国内首个微型挖掘机产线AGV柔性物流系统。
对于流水车间调度问题，n个工件在m台设备上加工，已知每个工件每个工序使用的机器和每个工件每个工序所用时间，通过决策每个机器上工件的加工顺序和每个工序的开始时间，使完成所有工序所用时间(makespan)最小。具有下列约束：
n个作业{1，2，…，n}要在由2台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在M1上加工，然后在M2上加工。M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi。流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序，使得从第一个作业在机器M1上开始加工，到最后一个作业在机器M2上加工完成所需的时间最少。 2、问题分析
哈弗徐水整车生产基地,总规划面积13平方公里。包括整车厂、冲焊物流园、综合性能试验场、配套零部件园区和生活区5大部分；园区分四期建设，目前一期、二期已具备生产能力，三期、四期均处于建设阶段。哈弗徐水工
摘 要： 随着新一轮烟草行业技术系统的革新，成品卷烟仓储系统在规划设计、物流设备、控制系统开发及软件系统开发等方面均需要进行优化和升级。本文主要结合河南中烟洛阳卷烟厂的具体实践，对于成品库的柔性密集存储方案设计进行了全面介绍，可为业界提供一定借鉴和参考价值。
技术变革是产业变革的原动力，新技术的产生必然推动社会不断进步，5G作为新的改变产业格局的突破性技术，作为“新基建”中的领衔领域，不仅是物流业创新发展、转型升级的使能者，并且还推动着大数据、人工智能以及物流相关技术的进步，进而赋能智慧物流的发展，加快推进物流技术装备智慧化，推动整个物流行业快速向前发展。
11月7日上午，2022全球工业互联网大会在辽宁省沈阳市开幕，大会由工业和信息化部、中国科学技术协会、辽宁省人民政府主办，沈阳市人民政府、中国工业互联网研究院等单位承办。
在复杂的市场环境下，2022年是中国物流系统集成企业发展较为艰难的一年。受新冠疫情和全球供应链压力的双重影响，市场呈现需求收缩、供给紧张、预期转弱的特点，保交付成为物流系统集成企业全年工作重点与难点。从技术发展角度，数字化、智能化、柔性化无疑是确定的方向，同时物流系统多元化、应用延伸的特征愈加明显。
流水作业是并行处理技术领域的一项关键技术，它是以专业化为基础,将不同处理对象的同一施工工序交给专业处理部件执行,各处理部件在统一计划安排下,依次在各个作业面上完成指定的操作。 流水作业调度问题是一个非常重要的问题，其直接关系到计算机处理器的工作效率。然而由于牵扯到数据相关、资源相关、控制相关等许多问题，最优流水作业调度问题处理起来非常复杂。已经证明，当机器数(或称工序数)大于等于3时， 流水作业调度问题是一个NP-hard问题（e.g分布式任务调度）。粗糙地说，即该问题至少在目前基本上没有可能找到多项式时间的算法。只有当机器数为2时，该问题可有多项式时间的算法（机器数为1时该问题是平凡的）。
工业4.0”概念的提出，智能制作成为全球制作业的研讨热门，柔性制作、灵敏制作、数字化车间等先进的制作理念层出不穷。为此，我国拟定了以工业化、信息化交融为主线的“中国制作2025”计划”，以完成制作业由工业化、自动化向信息化、智能化的转型晋级。
作为中国自主汽车品牌领军者，吉利汽车制定了明确的智能制造战略规划与总体思路，在物流数智化转型升级方面走在了众多自主品牌前列。在“由分步试点到广泛推广”的探索发展路径指引下，自主研发智慧车间、数字化工厂，打造OTWB一体化物流信息平台，探索多样化智慧物流场景的落地……，系列举措正在驱动吉利汽车数智化物流体系加速形成。
上海西门子开关有限公司与极智嘉携手打造的全流程柔性自动化工厂成功落地，该工厂通过货到人拣选机器人、货箱到人拣选机器人、四向穿梭车、智能搬运机器人的无缝协作和AI智能调度，率先在业内实现了离散型工业物流从收货到产线送料的全流程机器人作业和物料信息化管理，在出入库效率、存储能力、供料及时率以及人力节省等方面取得突出成效。
作者提出一种在矢量装箱问题下的，基于深度强化学习的，资源调度算法（原文称作业调度），该算法可自动获得合适的计算方法，该方法将最小化完成时间（最大化吞吐量），本文从trace-driven的仿真演示了DeepJS的收敛和泛化性以及DeepJS学习的本质，同时实验表明DeepJS优于启发式的调度算法
伴随智能制造进程加快，制造企业物流智慧化加速升级，搬运机器人、分拣机器人、自动收货门等智能物流设备在场内物流中被大量应用，如何让各种不同类型的物流设备无障碍接入，实现互联互通，进而实现全域物流协同调度，成为制造企业场内物流升级的关键。广域铭岛自主研发的GOWL场内仓储物流协同平台，打破信息孤岛，创造性的解决了以上问题。
在2022智博会期间，“2022中国国际智能产业博览会5G创新发展高峰论坛”（以下简称“论坛”）同期举行。论坛以“5G渝上扬帆筑基赋智未来”为主题，来自通信行业的ITU专家以及相关行业专家、学者、企业代表围绕“5G助力‘智慧城市’建设”等话题进行了探讨和交流。
很多企业对ERP和MES两个主要系统之间的关系相互混淆，甚至出现错误认识。因此，正确认识ERP和MES系统的主要功能，以及MES和ERP在功能上的本质区别，对企业实施信息化进程和系统集成方面具有重要的意义。
利用各类信息源和动态数据分析，构建新的商业模式和智慧工厂，优化和创新企业战略，分析追溯每个业务流程中产生的庞大数据，并进行共享整合分析，从而帮助企业制定更智慧的决策、全面监控商业流程，形成更智慧的商业模式，预测和塑造更成功的商业结果。实施车间生产管理安灯系统的企业，发现问题的方式为管理层逐级上报。车间生产管理安灯系统能够使生产管理简单化，生产效率提升，并使全体成员参与其中，它针对的是短循环且重复的工作、需要立即协助的工作及品质问题。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/126168.html原文链接：https://javaforall.cn
大家好，我是智能仓储物流技术研习社的社长，老K。专注分享智能仓储物流技术、智能制造等内容。
简单地说就是千人千面的柔性生产，越来越多的工厂开始实行订单制生产模式，每一台车都能根据客户的需求个性化定制，同一条产线可以实现SUV、MPV、轿车等不同车型的混合生产。
本人是名软件开发人员，从事软件开发工作10多年。近几年慢慢沉淀到制造业信息化方面，主要是APS在生产计划方面的应用，APS - Advance Planning and Scheduling, 高级计划与排程技术。其实就是计划的一种优化手段，其中使用了一些优化算法，令计划的质量更高一些。通过该技术生成的计划，在达到一些硬性约束的基础上，能实现更进一步的优化。例如满足生产工艺的同时，提高订单的按时交付率，降低成本等。从最开始被调去做ERP数据适配APS项目实施，到现在自己在为公司设计、开发排产程序（通过第三方规划引擎用、求解器实现）。从中也接触过不少排程产品，针对不同的场景，其适应性、可用性千差万别。长期制造企业生产领域的工作经历，令我有更多机会面对各种供应链、排产等方面的问题。本人细说一下APS技术在制造业的生产计划上的应用。
工业和信息化部等十五部门联合印发的《“十四五”机器人产业发展规划》指出，机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的标志。
11月25日，“第十二届中国物流投融资大会暨成渝地区供应链论坛”在成都举行。大会由中国交通运输协会物流投融资分会与成都市供应链协会联合主办，以“数智赋能 产融互动 创新破局”为主题，围绕物流产业投资机会、供应链建设、供应链高质量发展等议题开展交流。广域铭岛作为数字科技企业受邀出席，市场运营部总经理钟志科做了“基于数字化基座的供应链与物流管理”的主题分享，重点介绍在相关领域的数字化服务案例与实践成果。
电镀对整个制造业起着举足轻重的作用，被广泛应用于各行业金属，非金属表面的精饰和防腐。电镀生产属于专业性，综合性，复杂性较强的系统生产范畴。
企业ERP系统标准的定义来自其英文原意，即企业资源规划（Enterpise Resource Planning）。企业ERP系统是一个对企业资源进行有效共享与利用的系统，通过信息系统对信息进行充分整理、有效传递、使企业的资源在购、存、产、销、人、财、物等各个方面能够得到合理地配置与利用，从而实现企业经营效率地提高。从本质上讲，企业ERP系统时一套信息系统，是一种工具。系统设计中可集成某些管理思想与内容，可帮助企业提升管理水平。 另外一种说法认为企业ERP系统是将企业所有资源进行整合集成管理，简单地说是将企业地三大流：物流、资金流、信息流进行全面一体化管理地管理信息系统。对企业资源进行共享与利用的系统
为了不错过“百年一见”的历史机遇，一场“智造浪潮”正在上演，可问题在于：当前的市场背景下，当真是属于每个行业的机会吗，还有哪些挑战？
图扑软件基于 HTML5（Canvas/WebGL/WebVR）标准的 Web 技术，满足了工业物联网跨平台云端化部署实施的需求，以低代码的形式自由构建三维数字孪生、大屏可视化、工业组态等等。从 SDK 组件库，到 2D 和 3D 编辑，到属性修改，构成了一站式的数据可视化解决方案、形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系。
10月28日至30日，以“从制造业中来，到制造业中去”为主题的雪浪大会在无锡经开区雪浪小镇举办。聚焦工业互联网、工业软件、工业AI、大数据等方面的35家创新领域高成长性企业在雪浪算力中心集中亮相。
总投资70亿元的上海通用武汉新工厂近日正式投产，新英朗成了该工厂投产的首款车型。作为上海通用在华第四座工厂，武汉工厂将为上海通用大力发展西部市场提供支撑。 相比于金桥、北盛、烟台工厂,大家对于这座新落成工厂还比较陌生。虽然之前有很多参观工厂的经历，但收到参观上海通用武汉工厂的邀请时小编还是比较兴奋。首次应用一模多件工艺、首次采用前盖外板碎屑吸收装置、首次使用等离子钎焊工艺、首次使用轻量化机器人，并配轻量化焊枪.....这座全新的工厂拥有很多国际先进的工艺设备以及国际高标准环保设施，而且还有拥有超高自动化率
乳白的切削液裹挟着铝屑，四散飞溅。随着刀头在舞蹈般的节奏中上下翻飞，一只只iPhone的零部件即刻被雕琢成型。自2012年起，在金振源公司这家中原智能标杆企业的车间里，数控机床（CNC）就一直这样高速地运转着。
电子组装行业的发展背景： 在日益激烈的市场环境中，降低成本，加快交付周期，提高产品质量已经成为了制造业发展的重要目标。企业关注的是产品的生产周期，客户关注的是产品的质量。如何在企业和消费者达成平衡，保证产品质量是至关重要。其中电子组装行业，属于劳动密集型、生产工艺流程长、工艺复杂的行业。由于生产零件品种繁多，生产组装困难，也决定了它对智能制造的水平要求较高，那就需要对制造现场具有完善的可视化能力以及控制力。
流水作业调度问题 描述: N个作业{1,2,………,n}要在由两台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在M1上加工，然后在M2上加工。 M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi，1≤i≤n。流水作业高度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序，使得从第一个作业在 机器M1上开始加工，到最后一个作业在机器M2上加工完成所需的时间最少。 可以假定任何任务一旦开始加工，就不允许被中断，直到该任务被完成，即非优先调度。 输入: 输入包含若干个用例,第一行为一个正整数K(1<=K<=100
目前spark是一个非常流行的内存计算（或者迭代式计算，DAG计算）框架，在MapReduce因效率低下而被广为诟病的今天，spark的出现不禁让大家眼前一亮。 从架构和应用角度上看，spark是一个仅包含计算逻辑的开发库（尽管它提供个独立运行的master/slave服务，但考虑到稳定后以及与其他类型作业的继承性，通常不会被采用），而不包含任何资源管理和调度相关的实现，这使得spark可以灵活运行在目前比较主流的资源管理系统上，典型的代表是mesos和yarn，我们称之为“spark on mesos”和
1.专业性强，普通人用不来。 2.资源浪费，程序启动速度慢，人工输入时计算机闲置，一人独占全机。
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