当然，训练出一个实用的基于强化学习的ai生产排程模型，需要的成本可能非常大，最近有人估计过deepmind的一篇论文的算力
做法基本就是，先搞一个初始的算子设计，比如几层，每层多少参数，然后准备一个小规模的训练集，比如100g的训练集，和
除了插单，生产排程计划的生成也有一些要求，比如支持并行工序 模具工人人数这些约束 ，我们的模具数量是有
客户登录 排产项目管理 基础数据（产品资料，产品工艺，工作日历，生产资源，工艺能力） 排产执行 排产甘特图和修改
1 正排，订单分解成工序序列，根据设备（副资源）的可用时间段，从现在开始，将工序排入可用时间段（包括计算切换时间，准备时间和生产时间，以及对
从最早开始时间向左寻找工作所需主资源和副资源且满足特殊规格约束的可用时间段，找到共同的空闲时间段，计算该工作
3 要是基于optaplanner，开发大量的附加功能，实现一个功能较为标准的aps系统是可以的，但是最终的代码里，optaplanner可能只占10%，
5 在isuperaps和erpnext间同步工单，采购单和外协单的状态。3 从isuperaps导入工单，采购单和外协单到erpnext。4 在isuperaps和erpnext间同步库存数量。1 导出erpnext的基础数据到isuperaps。2 isuperaps排产。
5 在isuperaps和odoo间同步工单，采购单和外协单的状态。3 从isuperaps导入工单，采购单和外协单到odoo。4 在isuperaps和odoo间同步库存数量。1 导出odoo的基础数据到isuperaps。2 isuperaps排产。
结果这种玩了十几年的模式，现在出问题了，因为现在企业没钱了，很多企业要求实施成功一个模块付一个模块的软件费，而不是先
2 排产流程 ，装载设备，装载设备日历，装载产品bom和工艺路线，生成待排产任务，取出当下要排产的任务，分派任务到设备，全。1 启动一个线程，在线程里运行排产。
但是现在国外的aps也给定制算法，要是项目金额大的话，1000万以上的，sap apo和oracle aps都给定制算法，2022年，国内某个1500万的aps项目，就是国外某家aps，
一是看aps软件本身是不是实现了复杂的排程算法和优化算法，算法引擎使用c++高性能编译语言开发，支持工序的复杂关系，考虑副
具体做法就是，ga遗传算法通过每次改变一些排程因素（这个是毫秒时间），然后再花2分钟排程一次，看结果是否更好，从而向最好
1 和项目甘特图一行显示一个任务不同，设备甘特图一行是显示和一个设备对应的成千上万个工作任务，同时还要显示不同设备上属于同一个订单的工序的前后或并行连接
教育行业同样充满潜力，通过智能辅导、个性化学习路径推荐和自动批改作业，大模型能够显著提升教学效率，满足学
要是排产考虑产品工序（工序还分并行串行），产线车间分工位设备，有休息时间段，不同的工序有副资源约束和特殊规格约束，这种算法，这种其实是计划型的aps系统(plan)
1 java的list在特定位置插入，其实是重新生成一个新list,而不像c++就是指针操作。所以商业aps产品，都是清一色的用c++写aps算法。
有些支持紧急插单的aps，比如asprova,只是把紧急订单在未来的工作计划的空闲时间段插进去，紧急订单的工序隔的很开，而且基本是
现在的智能工厂，产线是机器臂，车间/仓库跑着agv,厂区跑着无人小车，还使用了无人机物流和其它机器人（比如巡检机器人）新一代aps系统成为提供生产计划调度，AGV无人小车调度及其它机器人调度的调度平台的核心。这几年，企业业务中台，数据中台，物联网中台都搞了几个来回了，下一步就是搞机器人中台了。新一代aps系统将成心。机器人中台就需要智能调度平台。
frepple是一套开源的aps系统，设计优秀，管理界面使用python的django框架开发，排产引擎使用c++框架，通过python调用，架构天
关于chatgpt和aps结合实现ai决策排产的场景
基于开源erp(erpnext)+ 开源mes + 开源aps（frepple)的制造业开源信息化解决方案
开源erp+开源mes+开源aps的制造业一体化解决方案
开源生产排程aps(Advanced Planning and Scheduling)软件介绍
基于云平台的高级生产计划排程软件aps是指通过云平台提供生产计划和生产排产的功能，主要架构设计一 网站功能（b/s架构
sap apo 生产排程软件的架构和设计分析
1 主资源和副资源 主资源简单的说就是某道工序在什么机器或生产线上生产，一般来说，一台
Copyright © 2005-2024 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
