智能制造车间设备维修资源动态调度模型与算法研究

引言

伴随工业数字化转型的逐步推进，智能制造车间的设备展现出高度自动化以及复杂化的特性，设备故障对于生产连续性所造成的影响变得愈发显著。传统的维修资源调度模式主要依靠人工经验，存在响应不及时、资源分配不合理等状况，很难应对多设备同时出现故障、紧急任务突然插入等动态情形。高效的维修调度需要及时整合故障信息、资源当前的状态以及生产的计划安排，达成维修人员、工具和备件之间精准的匹配。目前的研究在动态适应性以及全局优化的层面依旧存在欠缺之处，本文着重关注智能制造车间的实际需求状况，构建动态调度的模型，并且设计出具有高效性的求解算法，其目的在于提高维修响应的速度以及资源配置的效率，为车间运维的智能化升级提供支撑。

一、智能制造车间维修资源调度的当前状况以及相关需求

（一）调度的当前状况以及存在的问题

当下，智能制造车间在维修资源调度方面存在着颇为明显的难题：其一，主要采用被动响应的模式，通常在故障出现后才开启调度流程，缺少提前的预警以及相应的准备工作；其二，资源匹配的方式较为粗糙，没有全面考量维修人员的技能等级和设备故障类型之间的适配情况，进而使维修返工的比率相对较高；其三，动态调整的能力比较薄弱，当面临多个故障同时发生或者资源被临时占用的状况时，调度方案的优化较为滞后，从而造成资源处于闲置状态和维修需要等待等问题同时存在的矛盾局面。另外，车间中存在着不同类型的设备（如全自动包装机、智能机械手、板框压滤机、喷雾干燥设备等），其故障模式有着较大的差别，这更进一步地增加了调度工作的困难程度，所以迫切需要搭建精细且动态的调度体系。

（二）动态调度的核心需求

智能制造车间在维修资源调度方面的核心需求主要展现在三个维度：其一为实时响应特性，这意味着当故障出现后，需在 10 分钟的时限内形成初步的调度方案，从而契合紧急故障得以迅速处理的实际需求；其二是全局最优特质，即在确保高优先级的故障能够优先得到处理的同时，要尽可能降低总体维修时长以及资源的无谓损耗；其三是动态适应属性，也就是能够迅速应对任务插入、资源变更等干扰情况，进而保证调度方案具备稳定性与可行性。

二、维修资源动态调度模型的构建

（一）模型目标以及约束条件

此模型将“让总加权停机成本与资源调度成本之和达到最小”当作核心的优化目标，其中，停机成本的权重会依照设备故障的等级（如紧急故障、一般故障、常规故障）进行动态设定，具体来说，紧急故障的权重系数是常规故障权重系数的 3 倍。该模型的约束条件涵盖了以下几个方面：一是技能匹配约束，也就是说维修人员必须拥有对应设备的维修资质；二是资源容量约束，即工具以及备件的数量不能超出可用库存的数量；三是时间约束，要求紧急故障的响应时间不得超过 30 分钟；四是负载均衡约束，意味着单人员单日的维修时长偏差不能超过 1 小时。借助引入用于表示资源分配关系的 0-1 决策变量，以及用连续变量来刻画维修时间节点的方式，构建混合整数规划模型。

（二）动态事件响应机制

在应对车间动态扰动的情形时，设计多层次的事件响应体系：将如故障申报、资源状态改变、任务延期等动态事件，划分成紧急与常规等类型，对于紧急事件（例如关键设备停止运行），会即刻引发调度的重新优化；而常规事件则会在时长为 30 分钟的滑动时间窗口内进行累积处理。同时，构建动态优先级的调整规则，当有新的紧急任务插入时，能够依据“最小损失”的准则，中断低优先级任务对资源的占用情况，并且对原本的方案进行平稳的调整。凭借实时地对资源状态库以及任务队列予以更新，保证调度方案自始至终与实际的工况一致。

（三）多目标优化平衡机制

为了调和生产效率和运维成本之间的矛盾冲突，模型引入了多目标优化的平衡机制，借助构建停机损失和资源消耗之间的量化关联，将设备重要程度、维修成本、响应的及时程度都纳入到目标函数体系中。给重要程度较高的设备赋予更优先的优化级别，以此保证关键工序的设备能够优先得到修复；针对资源处于紧张状态的场景，设置松弛变量，准许在成本仅有极小幅度增加的情况下，临时调用备用的资源。

三、动态调度算法的设计与验证

（一）对遗传算法的设计加以改进

运用经过改进的遗传算法求解调度模型，编码运用“人员-设备-时间”的三维实数编码形式，能够直观地展现出资源分配的关联。在初始化阶段融入启发式相关规则，优先将具备高技能的人员分配到存在复杂故障的设备处，以此提高初始种群的质量。交叉算子采用自适应的分段交叉策略，依据种群适应度方差动态地对交叉概率（0.5-0.9）进行调整，从而增强全局搜索的能力；变异算子引入邻域扰动的机制，针对维修时间变量展开局部优化，防止算法过早成熟。设计出具备保留功能与自适应挑选特性的算子，在每一代当中留存 5% 拥有最优表现的个体，同时将适应度处于较低水平的 20% 个体予以淘汰，以此达成算法收敛速度与多样性间的均衡。

（二）算法性能验证

将某电子智能制造车间当作实验的场景开展研究，此车间包含 30 台关键的设备、12 名负责维修的人员以及 15 类经常会用到的备件，对 150 次具有随机性的故障场景进行模拟，将改进遗传算法和传统遗传算法、模拟退火算法的性能加以对比。研究结果呈现出以下情况：改进后的算法其平均求解时间缩短到了 6.8 分钟，与传统的方法相比较，性能提升了 42% ；维修时总体等待时间减少了 35% ，资源负载的均衡程度提升了 28% 。在总计 10 次的紧急任务插入测试过程中，该算法每次都能够在 8 分钟的时限内成功生成具备可行性的调整方案，充分验证了此算法所具备的动态适应特性。

（三）实际应用效果

在将模型以及算法整合到车间运维管理系统后，依据实际运行 4 个月所产生的数据能够看出：设备故障平均修复时长在原本的 5.1 小时降低到了 2.3 小时，维修资源的利用比例在 62% 提高到了 85% ；由于设备出现故障而造成的生产计划延误比率下降了40% ，每月平均能够减少 42 万元的生产损失。该系统达成了维修任务自动进行派单、资源实时开展追踪以及调度方案以可视化形式呈现的功能，极大程度地减少了对于人工经验的依靠程度，运维团队的工作效率提高了 50% 。

结论

在本文所搭建的智能制造车间设备维修资源动态调度模型中，借助多目标优化以及动态响应的机制，切实解决了传统调度模式所存在的滞后、粗放等问题。改进遗传算法依靠自适应的搜索策略以及启发式的初始化方式，在求解速度和方案最优程度方面呈现出色的表现。经由实验以及实际的应用可以表明，此方法能够明显地缩短维修响应所花费的时间，提高资源的利用效率，减少生产停机造成的损失。在未来，能够进一步将设备故障预测数据进行融合，进而构建“预测-调度-执行”的一体化体系，并且与数字孪生技术相结合，达成调度方案在虚拟与现实层面的仿真优化，这样才能有力地推动智能制造车间的运维朝着主动化以及智能化的方向进行升级。

参考文献：

[1]王智强,孙丽.柔性制造系统中生产效率提升策略及应用分析[J].制造业自动化,2022,44(7):112-118.

[2]陆辉仲,董金华,付龙.设备制造车间数字化系统应用实例研究[J].新型工业化,2022,12(12):262-264.

[3]吴双玉, 陆艺, 郭斌. 制造车间设备远程监控系统开发[J]. 仪表技术与传感器,2021,(06):72-76.