人机协同动态调度：解决柔性车间机器故障的高效策略

本文主要探讨了在动态柔性作业车间环境下，处理机器故障引发的复杂调度问题。柔性作业车间因其任务多样性和设备的可变性，使得传统的调度策略难以应对突发的机器故障，这可能导致生产效率下降和最大完工时间的增加。文章提出的"多阶段人机协同动态调度策略"旨在解决这一挑战。 该策略的核心思想是将调度过程划分为多个阶段，每个阶段由人类调度员和计算机系统共同参与决策。在初始阶段，系统基于机器状态和任务需求生成初步调度方案，随后在后续阶段，调度员根据他们的经验和对现场情况的直观理解，对方案进行调整和优化。这种人机交互方式不仅提高了方案的可行性，也增强了其适应性和稳定性，确保在面对机器故障时能够及时调整，降低生产中断的风险。 文章强调了外部精英库的设计，即在优化过程中保留多种具有相同目标值（最小最大完工时间和最小偏差）的调度方案。通过海明距离这一衡量相似性的指标，算法能够在保留多样性的同时，确保最佳解的质量。这种方法有助于避免过度依赖某一个解决方案，提高整体解决方案的多样性，增强应对未知故障的能力。 最后，作者通过实例仿真验证了这一模型和算法的有效性、可行性和稳定性。仿真结果表明，多阶段人机协同调度策略能够显著提升生产环境下的动态调度性能，减少因机器故障导致的负面影响，并且能更好地指导实际生产操作，提高生产效率和资源利用率。 总结来说，本文的研究对于优化柔性作业车间的动态调度问题具有重要的实践价值，它展示了如何通过有效的策略和工具来整合人力和智能系统的优势，应对复杂而动态的生产环境，为制造业的持续改进提供了新的思路和方法。