基于数字孪生的高动态生产系统联动决策方法 |
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作者姓名: | 蒋红飞 屈挺 张凯 黄国全 |
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作者单位: | 暨南大学 管理学院,广东 广州 510632;暨南大学 物联网研究院,广东 珠海 519070;暨南大学 智能科学与工程学院,广东 珠海 519070;暨南大学 物联网研究院,广东 珠海 519070;暨南大学 物联网研究院,广东 珠海 519070;香港大学 工业与制造系统工程系,中国 香港 999077 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(51875251);“广东特支计划”本土创新创业团队资助项目(2019BT02S593);广州市创新领军团队资助项目(201909010006);国家教育部“蓝火计划”(惠州)产学研联合创新基金资助项目(CXZJHZ201722);广东省自然科学基金重点资助项目(2016A030311041);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(11618401) |
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摘 要: | 个性化需求引发的随机高动态干扰加大了生产系统高效运作的难度。如何面向随机高动态干扰,构建在线联动决策方法,实现对生产系统的精准决策以支持各生产单元的高效协同成为关键挑战。以模块化生产的多单元联动运作为研究对象,基于数字孪生构建多单元联动决策架构、机制和模型。通过实时精准映像与动态虚拟仿真,实现高动态生产系统的在线协同运作和自主联动决策。最后以某大型化工企业的多单元联动运作为例,验证所提方法可以显著降低系统运作总成本,实现复杂多单元生产系统在高动态干扰下的最优化运作。
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关 键 词: | 数字孪生 协同优化 联动决策 定制化生产 |
收稿时间: | 2019-11-18 |
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