液晶电视整机的生产装配过程的优化调度方法与流程

本发明涉及液晶电视，尤其涉及一种液晶电视整机的生产装配过程的优化调度方法。

背景技术：

1、目前，液晶电视装配产线普遍采用mes系统结合人工经验进行排产调度。常见做法包括：依据工单优先级设定静态排队规则，或基于关键设备负荷进行简单的产能分配。部分企业引入了高级计划与排程系统，通过建立线性规划或启发式算法模型，以最小化完工时间或最大化设备利用率为目标，生成初始调度方案。

2、然而，现有技术存在明显局限。首先，静态排产规则难以响应产线状态的实时变化，当某条产线出现设备瞬停或物料供应延迟时，调度员往往依赖经验进行应急调整，响应速度慢且决策质量不稳定，容易导致异常影响在产线间扩散。其次，传统调度模型通常仅考虑设备产能和工序约束，缺乏对订单自身属性与产线实时运行状态的多维度融合评估，导致调度方案与现场实际执行能力脱节，出现“排得好看、做不出来”的困境。此外，现有系统在每次调度决策后缺乏有效的效果反馈与模型自优化机制，调度知识无法积累，同类异常事件反复发生时仍需重新计算，调度效率随产线状态漂移而逐步下降。因此，亟需一种能够融合订单多源特征与产线动态状态、具备异常自适应响应能力且可在线持续优化的装配调度方法，以提升液晶电视整机制造过程的交付保障能力和运行平稳性。

技术实现思路

1、为了解决上述提出的至少一个技术问题，本发明提供一种液晶电视整机的生产装配过程的优化调度方法。

2、第一方面，本发明提供了一种液晶电视整机的生产装配过程的优化调度方法，包括：

3、获取目标工单的订单综合特征数据及多条装配产线的产线运行状态时序数据；所述订单综合特征数据至少包含交付紧急度、物料齐套率及工艺复杂度；所述产线运行状态时序数据至少包含设备运行健康度、在制品积压率及人员技能适配度；

4、基于产线运行状态时序数据，监测是否发生预定义的生产异常事件；若检测到生产异常事件，则根据订单综合特征数据计算受影响工单在当前异常场景下的调度风险影响因子；

5、将调度风险影响因子、订单综合特征数据及产线运行状态时序数据输入至预训练的调度决策模型，输出自适应动态调整策略；

6、控制装配产线执行自适应动态调整策略，并在执行后计算调度效果评估值；基于数字孪生仿真和调度效果评估值，采用滚动时域优化算法对调度决策模型的权重参数进行更新。

7、第二方面，本发明还提供一种液晶电视整机的生产装配过程的优化调度系统，包括：

8、运行数据获取模块，用于获取目标工单的订单综合特征数据及多条装配产线的产线运行状态时序数据；所述订单综合特征数据至少包含交付紧急度、物料齐套率及工艺复杂度；所述产线运行状态时序数据至少包含设备运行健康度、在制品积压率及人员技能适配度；

9、调度风险计算模块，用于基于产线运行状态时序数据，监测是否发生预定义的生产异常事件；若检测到生产异常事件，则根据订单综合特征数据计算受影响工单在当前异常场景下的调度风险影响因子；

10、调整策略输出模块，用于将调度风险影响因子、订单综合特征数据及产线运行状态时序数据输入至预训练的调度决策模型，输出自适应动态调整策略；

11、调度模型更新模块，用于控制装配产线执行自适应动态调整策略，并在执行后计算调度效果评估值；基于数字孪生仿真和调度效果评估值，采用滚动时域优化算法对调度决策模型的权重参数进行更新。

12、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

13、1）本发明通过获取目标工单的订单综合特征数据包含交付紧急度、物料齐套率、工艺复杂度以及多条装配产线的产线运行状态时序数据包含设备运行健康度、在制品积压率、人员技能适配度，构建了覆盖“订单属性-产线状态”的多维度信息感知基础。相较于现有技术中仅依赖静态排产规则或单一产能指标的调度方式，本发明使调度系统能够全面捕获影响生产执行的关键因素，为后续的异常识别和策略生成提供了充分的数据支撑，有效避免了因信息缺失导致的决策偏差，从信息层面奠定了提升调度质量的基础。

14、2）本发明在检测到生产异常事件后，根据交付紧急度、物料齐套率及工艺复杂度分别计算交付风险基准值、物料风险增益系数及工艺风险增益系数，进而加权融合得到调度风险影响因子。该因子将定性或离散的订单特征转化为连续可比的统一风险量值，使系统能够客观量化不同工单在同一异常场景下的受冲击程度。在此基础上，本发明进一步根据调度风险影响因子确定风险保障优先级，并从预定义的策略组合映射表中匹配对应的策略组合模板，该模板明确指定了工单跨线分流、线边缓存补给及工艺节拍调节三种策略的启用组合及参数范围。这种模式大幅压缩了异常发生到策略生成的时间窗口。同时，三种策略分别从产线负荷转移、物料缓冲补强及工位节拍适配三个维度提供互补性干预手段，能够根据异常类型灵活组合，避免单一策略的局限性。

15、3）本发明在策略执行后计算调度效果评估值，该评估值并非简单的达成率统计，而是通过引入动态折损系数，将换线损耗纳入效果评价体系，且换线损耗越高、折损系数下降梯度越大，从而引导系统在追求交付达成的同时兼顾产线切换成本，避免“过度调度”造成的效率损失。在此基础上，本发明在数字孪生仿真环境中构建由交付偏差惩罚项、产线效率波动惩罚项及调度改善奖励项加权求和构成的多目标优化代价函数，并利用滚动时域优化算法对调度决策模型的权重参数进行迭代更新。该机制的核心价值在于：数字孪生环境为参数优化提供了零风险的试错空间，滚动时域优化则保证了模型参数能够随产线状态漂移而持续自适应调整。调度风险影响因子同时参与策略生成和代价函数权重动态确定两个环节，使得高风险场景下交付偏差惩罚项的权重自适应增大，确保模型在紧急情况下优先保交付，在常规情况下兼顾效率，实现了调度策略在不同风险等级下的差异化自调整。

16、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。

1.一种液晶电视整机的生产装配过程的优化调度方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的液晶电视整机的生产装配过程的优化调度方法，其特征在于，所述自适应动态调整策略至少包含工单跨线分流策略、线边缓存补给策略及工艺节拍调节策略中的其中一种或多种的组合；

3.根据权利要求1所述的液晶电视整机的生产装配过程的优化调度方法，其特征在于，所述计算调度效果评估值，包括：

4.根据权利要求1所述的液晶电视整机的生产装配过程的优化调度方法，其特征在于，所述根据订单综合特征数据计算受影响工单在当前异常场景下的调度风险影响因子，包括：

5.根据权利要求1所述的液晶电视整机的生产装配过程的优化调度方法，其特征在于，所述预定义的生产异常事件包括以下类型中的至少一种：

6.根据权利要求1所述的液晶电视整机的生产装配过程的优化调度方法，其特征在于，所述将调度风险影响因子、订单综合特征数据及产线运行状态时序数据输入至预训练的调度决策模型，输出自适应动态调整策略，包括：

7.根据权利要求1所述的液晶电视整机的生产装配过程的优化调度方法，其特征在于，所述基于数字孪生仿真和调度效果评估值，采用滚动时域优化算法对调度决策模型的权重参数进行更新，包括：

8.一种液晶电视整机的生产装配过程的优化调度系统，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的液晶电视整机的生产装配过程的优化调度系统，其特征在于，所述调整策略输出模块，还用于：

10.根据权利要求8所述的液晶电视整机的生产装配过程的优化调度方法，其特征在于，所述调度模型更新模块，还用于：