面向小批量生产的缝纫机- 机器人柔性单元调度算法研究

引言

随着消费个性化趋势的发展，小批量、多品种的服装定制需求日益增长，对生产系统的柔性与响应速度提出了更高要求。缝纫机与工业机器人构成的柔性制造单元具备适应复杂工艺流程的潜力，成为智能制造的重要方向。然而，传统调度方法在面对动态任务分配与资源协同时表现出效率低、适应性差等问题。为此，本文围绕缝纫机-机器人柔性单元，开展面向小批量生产的调度算法研究，以提升系统整体性能与生产灵活性。

一、系统建模

为能够达成对由若干台缝纫机、若干台协作机器人、物料转运单元以及中央控制系统所构成的且具备对不同服装工艺流程动态响应能力的缝纫机 - 机器人柔性制造单元实现有效调度这一目的，首先需构建其涵盖任务流程（通常含布料上料、缝制、转运与下料等多个工序且多个任务可在时间上交错形成并行与序列操作混合型制造流程的）系统结构与任务模型。在建模进程中，本文把用于表示各工序间依赖关系（节点代表任务单元，边表示先后执行关系）的有向图模型以及对缝纫设备、机器人以及辅助工位可用性与占用状态进行编码的资源约束矩阵予以引入。而调度对象涉及工序排序、资源分配及任务时间窗口安排等方面，需全面考量诸如加工顺序约束、设备切换时间、工位冲突与负载均衡等因素，该建模框架为后续调度算法关于目标函数设计与求解约束奠定数学基础并确保系统调度实际可执行性与工程可落地性。

二、调度算法设计

（一）设计思路

在那呈现出小批量且涉及多品种的服装定制特定场景之下，由于生产任务所展现出的频繁变动状况以及工序路径所具备的复杂特性，这就使得传统的仅针对单目标的调度方法，面对实际需求时在适应方面显得颇为困难。而鉴于这一问题，本文经由深入研究与思考，创新性地提出一种将启发式规则同自适应机制予以融合的多目标调度算法，此算法以达成任务总完成时间的最小化、资源利用率的最大化以及工序等待时间的最小化这些目标作为自身的优化方向，且通过对任务开展动态评估、在局部范围进行优先级排序以及从全局层面给予负载引导等一系列操作，进而实现对于缝纫机 - 机器人柔性单元能够进行高效且实时的调度。

（二）算法结构

被涵盖于其中的算法框架，是一个包括初始调度生成、局部搜索优化以及实时调整反馈三个阶段的结构。在初始阶段过程里，依据任务优先级、资源空闲度以及工序依赖关系等关键要素，会采用融合了最短加工时间与最早可用时间的启发式规则，来快速构建起基础调度方案。而在随后所进入的局部搜索阶段中，通过像任务插入、交换、跳跃等扰动操作，针对调度结果展开优化工作，并且结合多目标适应度函数予以迭代筛选，从而保留优势解集合。在运行的过程当中，算法采取滚动时间窗口机制去持续监控系统的状态，动态地针对任务排序与资源分配做出调整，其目的是为了适应诸如订单变更、资源故障等不确定扰动情况，以此确保调度的稳定性与响应能力方面得以满足。

（三）优化机制

为了能够有效提升算法处于极为复杂且动态变化的环境之际所展现出来的鲁棒性能以及自适应方面的能力，在本文当中精心设计出这样两类具备独特作用的优化机制：首类是工序聚合连同优先级调整这一机制，该机制借助识别任务流程里面能够并行处理或者可以进行合并的工序，从而实现降低调度的复杂程度。而且还会依照任务紧急的程度以及生产历史的相关统计数据来动态地去调整优先级的排序工作。另一类则是资源重调度与负载平衡这一机制，一旦机器人或者缝纫设备因为出现故障亦或是发生过载情况而导致瓶颈状况出现时，系统便能够实时地触发局部进行重新安排，通过对空闲资源加以调配这种办法去实现多路径备选加工的过程，以此显著提升资源在使用方面的效率并且缓解等待所需花费的时间。

三、仿真与分析

（一）仿真方案设计

设置两个比较组，即一组所采用的调度方法是传统基于先到先服务也就是 FCFS 以及静态优先级规则的，而另一组所采用的多目标调度算法则是本文提出的融合启发式与自适应机制。其中仿真任务涵盖着20 组小批量订单，每组订单都具备不同任务工序路径以及资源需求的特点，机器人与缝纫机设备的数量参照典型中小服装加工单元配置的（4 台缝纫机，2 台协作机器人）来进行设定，系统仿真总时间被设定为 480 分钟即一个班次，各项调度指标记录下来以用于对比分析。

（二）实验结果对比

从仿真所得结果来看，本文所创新性提出的调度算法在诸多关键性能指标上，相较于传统方法呈现出优势。首先在任务总完成时间方面，借助新算法显著将生产周期缩短，整体制造流程较传统静态调度方式相比，其速度加快约 18% ，此情形充分体现出新算法良好的全局调度效率。就资源利用层面而言，像缝纫机及协作机器人的核心设备的稼动水平，呈现出明显提升态势，其中机器人平均利用率由原本的 67% 提升至 84% ，缝纫机的利用率亦从 72% 提高到 88% ，这无疑表明新算法在资源配置和任务分配方面，更为合理，进而有效地减少了资源闲置与等待的不良状况。此外，系统里各工序的平均等待时间与对照组相对比，降低了大约 22% ，极大地缓解了因工序串联不够顺畅所导致产生的时间空档，这一情况对提升整体节拍的连续性与均衡性起到积极作用。更为关键的一点在于，当面临设备故障或者新增订单插入等突发性干扰的情境下，本文算法凭借自身的自适应机制，能够迅速完成重调度这一操作，使系统恢复到稳定运行状态所需要的时间缩短了将近 30‰ 。这些结果充分地表明，该调度算法不仅具备对静态性能予以优化的能力，而且在动态扰动的复杂环境中，展现出良好的鲁棒性及响应效率。

（三）性能分析与总结

当面对小批量且特征多变的任务之际，经仿真结果充分展现出，本文所采用的调度算法，凭借其独特设计，在高频变更以及资源受限等极具挑战的情境下，不仅能够展现出较强的适应能力，与此同时，还可维持较高水平的执行效率，进而确保系统的稳定性与柔性得以保持。而相比起在实际应用过程当中较为常见的静态规则或者单目标优化策略而言，精心融合多目标与动态调整机制于一体的设计思路，从某种意义上讲，显然更能够契合真实制造场景因其自身复杂特性而产生的多样化需求，尽管在具体实施时或许面临众多困难。

结论：

本文围绕缝纫机-机器人柔性单元的调度问题，构建了系统模型并设计了融合启发式与自适应机制的多目标调度算法。仿真结果验证了该算法在小批量多变任务环境下具备良好的时效性、资源利用率与柔性表现。研究表明，该策略能有效提升智能缝制系统的运行效率与响应能力。未来可进一步拓展至多机多机器人协同调度，并推动算法在实际生产线中的落地与优化。

参考文献：

[1]刘政君,宋冬雪,牛冠凯.柔性制造系统刀具调度问题研究[J].新型工业化,2024,14(01):93-101.

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