TW202111618A - 生產排程系統及方法 - Google Patents

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Abstract

一種生產排程系統包括排程運算主機、與所述排程運算主機相連的多個資料庫以及使用者終端。所述排程運算主機包括：資料清洗模組，用於對來自多個所述資料庫的生產資料進行清洗；前處理演算模組，用於對來自所述資料清洗模組的所述生產資料進行前處理演算從而獲得提取資料；以及強化學習模型，用於根據計分函數以及所述提取資料產生最佳排程決策。相應地，一種生產排程方法被公開。本發明的系統及方法可根據多種生產資料進行演算並快速產出最佳排程決策以簡化生產排程作業提高企業生產效率。

Description

生產排程系統及方法
本發明涉及生產管理技術，尤其涉及一種生產排程系統及方法。
生產排程是在考慮能力和設備的前提下，在物料數量一定的情況下，安排各生產任務的生產順序，優化生產順序，優化選擇生產設備，使得減少等待時間，平衡各機器和工人的生產負荷。從而優化產能，提高生產效率，縮短生產週期。
目前，各行業的物料規劃和排產通常由ERP或MES系統執行，是由人工根據經驗輸入靜態的決策參數，對生產設備的生產計畫進行調整，尤其是，經常出現的臨時插單、計畫變更、輔料到貨不及時、原料不足等排產要素變更，都需要經驗豐富的專門人員做複雜的干預，再由系統簡易的統計來輸出結果。然而，該傳統的生產管理方式，效率低，人工成本高，且演算結果往往不符合業務邏輯而需要人工再去做調整。
因此，亟需提供一種改進的生產排程系統及方法，以克服以上缺陷。
本發明的目的在於提供一種生產排程系統，其可根據多種生產資料進行演算並快速產出最佳排程決策以簡化生產排程作業提高企業生產效率。
本發明的目的在於提供一種生產排程方法，其可根據多種生產資料進行演算並快速產出最佳排程決策以簡化生產排程作業提高企業生產效率。
為了實現上述目的，本發明提供一種生產排程系統，包括排程運算主機、與所述排程運算主機相連的多個資料庫以及使用者終端，所述排程運算主機包括：資料清洗模組，用於對來自多個所述資料庫的生產資料進行清洗；前處理演算模組，用於對來自所述資料清洗模組的所述生產資料進行前處理演算從而獲得提取資料；以及強化學習模型，用於根據計分函數以及所述提取資料產生最佳排程決策。
較佳地，所述強化學習模型用於根據所述計分函數以及所述提取資料在多個不同類比情境下產生多個排程決策，並針對每一模擬情境判斷出所述最佳排程決策。
較佳地，所述強化學習模型利用獎勵機制判斷出所述最佳排程決策。
較佳地，所述資料清洗模組用於將所述資料庫的所述生產資料中的無用資料清理並篩選。
較佳地，所述前處理演算模組用於計算並提取適用於所述強化學習模型的所述提取資料。
較佳地，所述提取資料包括：生產時間、訂單交付日、機台維修狀態、急迫性以及當前生產狀態。
較佳地，還包括分別與所述使用者終端以及與所述強化學習模型連接的資訊回饋模組，根據所述資訊回饋模組，所述強化學習模型即時對進排程決策結果進行調整。
較佳地，所述資訊回饋模組的回饋資訊包括使用者評分，根據使用者評分，所述強化學習模型進行重複訓練。
本發明提供一種生產排程方法，包括以下步驟：（1）對來自多個所述資料庫的生產資料進行清洗；（2）對所述生產資料進行前處理演算從而獲得提取資料；以及（3）建立強化學習模型並根據計分函數以及所述提取資料產生最佳排程決策。
較佳地，所述步驟（3）包括：根據所述計分函數以及所述提取資料在多個不同類比情境下產生多個排程決策，並針對每一模擬情境判斷出所述最佳排程決策。
較佳地，所述步驟（3）還包括：根據所述提取資料以及多個不同類比情境構建排程虛擬環境，根據多個所述排程決策構建多個子學習模型；判斷每一所述排程決策的關鍵績效指標（KPI）是否優於歷史關鍵績效指標，若是，則獎勵對應的所述子學習模型；並判斷每一所述排程決策的優化程度，從而產生所述最佳排程決策。
較佳地，所述步驟（1）包括：將所述資料庫的所述生產資料中的無用資料清理並篩選。
較佳地，所述步驟（2）包括：計算並提取適用於所述強化學習模型的所述提取資料。
較佳地，所述提取資料包括：生產時間、訂單交付日、機台維修狀態、急迫性以及當前生產狀態。
較佳地，還包括：接收來自使用者終端的回饋資訊並根據所述回饋資訊即時調整排程決策結果。
與現有技術相比，本發明的生產排程系統及方法借助強化學習模型根據生產資料以及特定演算法對生產資料行進清洗、篩選、前處理演算，從而訓練模型快速產出最佳排程決策，從而簡化生管排程作業，輔助用戶提高生產效率、降低生產成本。
為詳細說明本發明的技術內容、構造特徵、所實現的效果，以下結合實施方式並配合附圖詳予說明。本發明旨在提供過一種生產排程系統及方法，其根據多種生產資料進行演算快速產出最佳排程決策以簡化生產排程作業提高企業生產效率。
如圖1所示，展示本發明生產排程系統200的一個實施例的示意圖，該生產排程系統200包括排程運算主機210、與排程運算主機210相連的多個廠內管理系統，以及使用者終端230。每一廠內管理系統可包括一個或多個資料庫，從而形成生產來源資料的資料庫220。使用者終端230可包括與排程運算主機210相連的使用者介面，例如顯示器或平板電腦等。該排程運算主機210將來自資料庫220的生產資料進行一系列處理後，產出最佳排程決策至使用者介面供使用者參考。
具體地，該排程運算主機210自主串聯多種廠內管理系統，搜集並彙整關於生產條件的生產資料，例如：物料賬務系統、生產管理系統、物料清單（BOM）、客戶需求等，作為後續排程運算主機210的演算基礎。較佳地，該物料賬務系統可為ERP系統或SAP系統，生產管理系統可為MES系統。
如圖2所示，該排程運算主機210包括資料清洗模組211、前處理演算模組212、強化學習（RL）模型213。具體地，該資料清洗模組211用於對來自多個資料庫220的生產資料進行清洗；前處理演算模組212用於對來自資料清洗模組211的生產資料進行前處理演算從而獲得提取資料；強化學習模型213用於根據計分函數以及提取資料產生最佳排程決策。
具體地，原始生產資料串聯後被輸入至資料清洗模組211進行清洗，具體是將生產資料中的無用資料清理並剔除，透過資料清洗與篩選演算層從生產資料中提取最具代表性的產品與生產路徑作為後續排程運算主機210輸入，精簡資料處理需求量同時加快後端演算速度。
前處理演算模組212用於計算並提取適用於後續強化學習模型213輸入規格的提取資料，包括生產時間、訂單交付日、機台維修狀態、急迫性以及當前生產狀態等。例如，當物料不足時，前處理演算模組212可根據訂單的到期日和重要性來產生最適工單；或在物料缺失時，前處理演算模組212向使用者發生警報，以通知用戶提早進行應急措施，如緊急採購等；另外，前處理演算模組212還會根據工單的數量來自動拆單，從而避免已有工單生產數量過大。較佳地，該前處理演算模組212還用於對生產資料進行ETL處理。
強化學習模型213，用於根據計分函數（score function）以及提取資料在多個不同類比情境（Environment）下產生多個排程決策，並針對每一模擬情境判斷出最佳排程決策。類比情境的設定需考慮是否滿足産能最大化、生産周期最短，設備稼動率最高等多種情境。具體地，通過強化學習模型213的獎勵機制判斷出各個模擬情境的最佳排程決策，繼而，依照後臺定義的目標參數進行模型訓練學習目標。隨著生產資料的改變，即類比情境相應改變，該強化學習模型213可相應於類比情境改變而產出相應的最佳排程決策以供用戶參考。具體地，可限制各種模擬情境的條件，例如特定時段對機器的維修測試的設定，治具限制、彈性設置生產時間、工單整合等。特定地，得分Score可通過以下公式進行計算：Scorei=β0+β1Feature1+…+βiFeaturei。其中，β為權重，Feature為變數，例如到期的剩餘時間、前置時間、工單重要性、工藝步驟等。此些變數的選定，用戶可在事先進行選擇並一一對其進行權重評分，通過權重評分以及計算上述得分而獲得最佳排程决策結果。
作為一個優選實施例，如圖3所示，該生產排程系統200還包括分別與使用者終端230以及與強化學習模型213連接的資訊回饋模組240，根據該資訊回饋模組240，強化學習模型213即時對進排程決策結果進行調整。具體地，該資訊回饋模組240返回到強化學習模型213的回饋資訊包括：使用者對生產順序的更改、加入限制條件、插單等資訊。通過該資訊回饋模組240，更改紀錄，或對機台、產能、物料、人員等限制條件將回傳至後端資料庫，回饋至強化學習模型213作為決策規則學習依據，從而即時調整排程決策，使用者也可動態回溯查找歷史排程決策方案，重新選擇最合適的生產管理排程計畫。
較佳地，在多個排程決策和最佳決策產出後，自動產生報表並在使用者終端顯示，便於使用者閱讀。
相應地，本發明的生產排程方法，架設於上述的生產排程系統而實現，作為一個實施例的流程圖請參考圖4，該方法包括：
S1，數據清洗：對來自多個資料庫的生產資料進行清洗；
S2，前處理演算：對生產資料進行前處理演算從而獲得提取資料；
S3，建立強化學習模型及訓練：建立強化學習模型並根據計分函數及提取資料產生最佳排程決策。
具體地，在步驟S1中，原始生產資料串聯後被輸入至資料清洗模組211進行清洗，具體是將生產資料中的無用資料清理並剔除，透過資料清洗與篩選演算層從生產資料中提取最具代表性的產品與生產路徑作為後續排程運算主機210輸入，精簡資料處理需求量同時加快後端演算速度。
在步驟S2中，計算並提取適用於後續強化學習模型213輸入規格的提取資料，包括生產時間、訂單交付日、機台維修狀態、急迫性以及當前生產狀態等。例如，當物料不足時，前處理演算模組212可根據訂單的到期日和重要性來產生最適工單；或在物料缺失時，前處理演算模組212向使用者發生警報，以通知用戶提早進行應急措施，如緊急採購等；另外，前處理演算模組212還會根據工單的數量來自動拆單，從而避免已有工單生產數量過大。較佳地，還包括對生產資料進行ETL處理。
在步驟S3中，強化學習模型213根據計分函數（score function）以及提取資料在多個不同類比情境（Environment）下產生多個排程決策，並針對每一模擬情境判斷出最佳排程決策。請參考圖5，該強化學習模型213產出最佳排程決策的步驟包括：
S31，排程虛擬環境構建：根據提取資料以及多個不同類比情境構建排程虛擬環境；
S32，子學習模型構建：根據多個排程決策構建多個子學習模型；
S33，判斷KPI：判斷每一所述排程決策的關鍵績效指標（KPI）是否優於歷史排程決策的KPI，若是，則利用Reward演算法獎勵對應的所述子學習模型；另外，用戶還可事先對每一KPI進行權重評分，根據每一權重評分而在後續步驟調整出最佳排程决策。
S34，判斷排程決策是否最佳化：判斷每一所述排程決策的優化程度，從而產生所述最佳排程決策。
判斷出各個模擬情境的最佳排程決策後，繼而，依照後臺定義的演算目標參數進行模型訓練學習目標。隨著生產資料的改變，即類比情境相應改變，該強化學習模型213可相應於類比情境改變而產出相應的最佳排程決策以供用戶參考。
作為一個優選實施例，如圖6所示，該生產排程方法還包括：
步驟S4，動態調整：接收來自使用者終端的回饋資訊並根據該回饋資訊即時調整排程決策結果。具體地，返回到強化學習模型213的回饋資訊包括：使用者對生產順序的更改、加入限制條件、插單等資訊。例如，該更改紀錄，或對機台、產能、物料、人員等限制條件將回傳至後端資料庫，回饋至強化學習模型213作為決策規則學習依據，從而即時調整排程決策，使用者也可動態回溯查找歷史排程決策方案，重新選擇最合適的生產管理排程計畫。
較佳地，在多個排程決策和最佳決策產出後，自動產生報表並在使用者終端顯示，便於使用者閱讀。
本發明的生產排程系統及方法借助強化學習模型根據生產資料以及特定演算法對生產資料行進清洗、篩選、前處理演算，從而訓練模型快速產出最佳排程決策，從而簡化生管排程作業，輔助用戶提高生產效率、降低生產成本。
以上所揭露的僅為本發明的較佳實例而已，當然不能以此來限定本發明之權利範圍，因此依本發明申請專利範圍所作的等同變化，仍屬於本發明所涵蓋的範圍。
200:生產排程系統 210:排程運算主機 211:資料清洗模組 212:前處理演算模組 213:強化學習模型 220:資料庫 230:使用者終端 240:資訊回饋模組 S1、S2、S3、S4、S31、S32、S33、S34:步驟
圖1為本發明生產排程系統的一個實施例的結構示意圖。
圖2為本發明生產排程系統的排程運算主機的結構框圖。
圖3為本發明生產排程系統的另一個實施例的結構示意圖。
圖4為本發明生產排程方法的一個實施例的流程圖。
圖5為本發明強化學習模型產出最佳排程決策的流程圖。
圖6為本發明生產排程方法的另一個實施例的流程圖。
200:生產排程系統
210:排程運算主機
220:資料庫
230:使用者終端

Claims (14)

  1. 一種生產排程系統，包括一排程運算主機、與該排程運算主機相連的多個資料庫以及一使用者終端，其特徵在於，該排程運算主機包括：一資料清洗模組，用於對來自該多個資料庫的生產資料進行清洗；一前處理演算模組，用於對來自該資料清洗模組的生產資料進行前處理演算從而獲得一提取資料；以及一強化學習模型，用於根據一計分函數以及該提取資料產生一最佳排程決策。
  2. 如請求項1所述的生產排程系統，其特徵在於：該強化學習模型用於根據該計分函數以及該提取資料在多個不同類比情境下產生多個排程決策，並針對每一模擬情境判斷出該最佳排程決策。
  3. 如請求項2所述的生產排程系統，其特徵在於：該強化學習模型利用獎勵機制判斷出該最佳排程決策。
  4. 如請求項1所述的生產排程系統，其特徵在於：該資料清洗模組用於將該些資料庫的生產資料中的無用資料清理並篩選。
  5. 如請求項1所述的生產排程系統，其特徵在於：該前處理演算模組用於計算並提取適用於該強化學習模型的該提取資料。
  6. 如請求項5所述的生產排程系統，其特徵在於：該提取資料包括：生產時間、訂單交付日、機台維修狀態、急迫性以及當前生產狀態。
  7. 如請求項1所述的生產排程系統，其特徵在於：還包括分別與該使用者終端以及與該強化學習模型連接的一資訊回饋模組，根據該資訊回饋模組，該強化學習模型即時對進排程決策結果進行調整。
  8. 一種生產排程方法，包括以下步驟：（1）對來自多個資料庫的生產資料進行清洗；（2）對該生產資料進行前處理演算從而獲得一提取資料；以及（3）建立強化學習模型並根據一計分函數以及該提取資料產生一最佳排程決策。
  9. 如請求項8所述的生產排程方法，其特徵在於：所述步驟（3）包括：根據該計分函數以及該提取資料在多個不同類比情境下產生多個排程決策，並針對每一模擬情境判斷出該最佳排程決策。
  10. 如請求項9所述的生產排程方法，其特徵在於：所述步驟（3）還包括：根據該提取資料以及多個不同類比情境構建排程虛擬環境，根據多個該排程決策構建多個子學習模型；判斷每一該排程決策的每一關鍵績效指標（KPI）是否優於歷史關鍵績效指標，若是，則獎勵對應的該子學習模型；並判斷每一該排程決策的優化程度，從而產生該最佳排程決策。
  11. 如請求項8所述的生產排程方法，其特徵在於：所述步驟（1）包括：將該資料庫的該生產資料中的無用資料清理並篩選。
  12. 如請求項8所述的生產排程方法，其特徵在於：所述步驟（2）包括：計算並提取適用於該強化學習模型的該提取資料。
  13. 如請求項12所述的生產排程方法，其特徵在於：該提取資料包括：生產時間、訂單交付日、機台維修狀態、急迫性以及當前生產狀態。
  14. 如請求項8所述的生產排程方法，其特徵在於，還包括：接收來自使用者終端的回饋資訊並根據所述回饋資訊即時調整排程決策結果。
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