導(dǎo)讀

隨著信息時(shí)代的不斷發(fā)展，調(diào)度在大多數(shù)的制造業(yè)、服務(wù)業(yè)及存在信息處理需求的行業(yè)扮演著愈發(fā)重要的角色。

調(diào)度的作用

調(diào)度是一個(gè)復(fù)雜的決策過程，它通過將一段時(shí)間內(nèi)的特定資源分配給特定任務(wù)，以期實(shí)現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)的優(yōu)化。資源的形式多種多樣。對于制造業(yè)而言，資源主要指的是生產(chǎn)資源，可表現(xiàn)為車間里的機(jī)器、加工所用模具、刀具等；對于服務(wù)業(yè)而言，資源可以表現(xiàn)為機(jī)場的跑道、建筑場所中的施工單位、地產(chǎn)開發(fā)過程中的土地資源、醫(yī)院內(nèi)的手術(shù)室等。任務(wù)的形式同樣種類繁多，可以是工廠內(nèi)的一個(gè)加工操作、飛機(jī)的起飛和到達(dá)、建筑工地內(nèi)的一個(gè)項(xiàng)目、某位病患的一臺手術(shù)等。優(yōu)化目標(biāo)包含多種形式，如最小化最后一個(gè)任務(wù)的完成時(shí)間、最小化成本、最小化任務(wù)拖期等。

隨著信息時(shí)代的不斷發(fā)展，調(diào)度在大多數(shù)的制造業(yè)、服務(wù)業(yè)及存在信息處理需求的行業(yè)扮演著愈發(fā)重要的角色。

以汽車流水生產(chǎn)線為例，世界第一條大規(guī)模汽車流水生產(chǎn)線由美國福特汽車公司于1913年推出，通過對裝配過程進(jìn)行合理分工，極大地提升了工廠生產(chǎn)效率。整個(gè)汽車生產(chǎn)流程由最初的傳統(tǒng)“全能型員工”流程轉(zhuǎn)變?yōu)椴捎脗魉蛶Ч?yīng)的流水線生產(chǎn)模式，使一臺T型福特汽車的組裝耗時(shí)縮短50%，開創(chuàng)了新的、高效的汽車制造流程，推動福特獲得了重大的成功。時(shí)至今日，豐田汽車依靠以成本控制為核心、計(jì)劃管控為手段、消除一切無效勞動和浪費(fèi)為目標(biāo)的精益生產(chǎn)模式，在全球汽車市場的利潤率僅3%~6%時(shí)，豐田汽車2019年利潤率仍然保持在9.2%。

調(diào)度對于流程工業(yè)的發(fā)展和進(jìn)步同樣具有重要意義。石油化工是典型的流程工業(yè)，其生產(chǎn)設(shè)備眾多，如何在既定生產(chǎn)計(jì)劃下，根據(jù)物料平衡和實(shí)時(shí)的物料性質(zhì)制定生產(chǎn)資源調(diào)配時(shí)間序列和設(shè)備操作條件是企業(yè)穩(wěn)定生產(chǎn)和實(shí)現(xiàn)效益最大化的必要條件。

經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，我國已成為世界上門類最齊全、規(guī)模最大的制造業(yè)大國，但普遍存在生產(chǎn)效率低、能耗物耗高、安全環(huán)保問題突出等現(xiàn)象。其核心原因之一是缺乏實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)工藝優(yōu)化和全流程整體運(yùn)行優(yōu)化的高效調(diào)度方法。此外，我國的“中國制造2025”同樣強(qiáng)調(diào)了制造業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的主體地位，將智能制造作為主攻方向。

1）制造業(yè)中的調(diào)度[1]

制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的主體，是立國之本、興國之器、強(qiáng)國之基。制造業(yè)是指利用某種資源（含物料、能源、設(shè)備、設(shè)施、工具、資金、技術(shù)、信息和人力等），按照市場要求，通過制造過程，轉(zhuǎn)化為可供人們使用和利用的工具、工業(yè)品與生活消費(fèi)產(chǎn)品的行業(yè)。合理的調(diào)度方案能夠有效提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)資源利用的最大化。我國為了制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級曾花費(fèi)數(shù)十億美元引進(jìn)和開發(fā)了制造資源計(jì)劃（MRP Ⅱ）、企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）等軟件，但絕大多數(shù)沒有得到很好的使用，主要原因之一是“生產(chǎn)作業(yè)計(jì)劃”這個(gè)技術(shù)瓶頸沒有得到突破。車間內(nèi)的生產(chǎn)計(jì)劃和調(diào)度方案仍采用傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)和人工方法，導(dǎo)致工業(yè)軟件的使用與企業(yè)加工現(xiàn)狀出現(xiàn)斷層（見圖1）。因此，智能調(diào)度技術(shù)不但要在錯綜復(fù)雜的約束條件中找到可行方案，還需在難以計(jì)數(shù)的可行方案中找到滿足優(yōu)化目標(biāo)的較優(yōu)生產(chǎn)作業(yè)計(jì)劃，從而提高企業(yè)的生產(chǎn)效益。

圖1 制造業(yè)信息流圖[1]

2）服務(wù)業(yè)中的調(diào)度[1]

服務(wù)業(yè)包括交通、信息、醫(yī)療、餐飲、銀行等多個(gè)行業(yè)。作為第三產(chǎn)業(yè)，服務(wù)業(yè)具有覆蓋面廣、內(nèi)容綜合性高、分散性大等特點(diǎn)，更加需要智能調(diào)度技術(shù)對場地、資源、人員等進(jìn)行統(tǒng)一協(xié)調(diào)與管理。服務(wù)業(yè)中的調(diào)度主要集中在各種服務(wù)行業(yè)中的排班、排隊(duì)等問題，其目標(biāo)是追求效率最高、顧客滿意度最大化等。圖2展現(xiàn)了服務(wù)業(yè)中的信息流。

圖2 服務(wù)業(yè)信息流圖[1]

新中國成立后，經(jīng)過70多年的發(fā)展，我國工業(yè)成功實(shí)現(xiàn)了由小到大、由弱到強(qiáng)的歷史大跨越，使我國由一個(gè)貧窮落后的農(nóng)業(yè)國成長為世界第一工業(yè)制造大國。從21世紀(jì)初開始，我國正在逐步由制造大國向制造強(qiáng)國的方向轉(zhuǎn)變。在調(diào)度及相關(guān)學(xué)科的支持下，制造業(yè)基本完成了現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型升級，正在向著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的目標(biāo)不斷前進(jìn)。在未來，智能調(diào)度仍將在制造業(yè)和服務(wù)業(yè)等領(lǐng)域發(fā)揮著積極的作用，激發(fā)行業(yè)的創(chuàng)新驅(qū)動力，推動我國快速發(fā)展為制造強(qiáng)國。

調(diào)度的發(fā)展趨勢

市場需求和科技進(jìn)步會催生新的生產(chǎn)方式，而新的生產(chǎn)方式又會影響制造系統(tǒng)的功能特征和生產(chǎn)組織模式。用戶對產(chǎn)品的多樣化、個(gè)性化需求，使得生產(chǎn)方式已由傳統(tǒng)的大批量生產(chǎn)向大規(guī)模個(gè)性化定制生產(chǎn)發(fā)展。目前，工業(yè)4.0正給生產(chǎn)技術(shù)和生產(chǎn)組織模式帶來變革和創(chuàng)新，一些先進(jìn)計(jì)算機(jī)與通信技術(shù)（如物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、邊緣計(jì)算等）的突破使得制造業(yè)變得更加柔性、高效和智能[2]。

精益生產(chǎn)、敏捷制造、可重構(gòu)制造、云制造、智能制造等先進(jìn)生產(chǎn)模式得到了飛速發(fā)展與推廣[3]。有效的調(diào)度是生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的一個(gè)關(guān)鍵問題，它可以減少相應(yīng)任務(wù)的處理時(shí)間，提高資源利用率，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)利潤的最大化[4]。隨著市場需求和新技術(shù)驅(qū)動下生產(chǎn)模式的變化，與之相適配的調(diào)度模式也必然要發(fā)生相應(yīng)的變化。未來調(diào)度技術(shù)將朝著自適應(yīng)自組織調(diào)度、大數(shù)據(jù)驅(qū)動調(diào)度、協(xié)同調(diào)度（供應(yīng)鏈協(xié)同調(diào)度、云邊協(xié)同調(diào)度、人機(jī)協(xié)同調(diào)度）以及基于數(shù)字孿生的調(diào)度等方向發(fā)展[5]。

1）自適應(yīng)自組織調(diào)度

隨著信息與通信技術(shù)的進(jìn)步，工業(yè)生產(chǎn)逐步由集中式控制向分散式控制轉(zhuǎn)變[6-7]。分散式控制提高了生產(chǎn)系統(tǒng)的柔性和敏捷性，生產(chǎn)系統(tǒng)中的每個(gè)資源都具有感知、分析、推理、溝通和執(zhí)行的能力。在自適應(yīng)自組織調(diào)度中，把整個(gè)分散式控制生產(chǎn)系統(tǒng)看作一個(gè)多智能體系統(tǒng)，每個(gè)資源就是其中的一個(gè)智能體，它可以根據(jù)部分信息和局部目標(biāo)做出決策。目前，為了獲得一個(gè)全局目標(biāo)較優(yōu)的調(diào)度方案，常用基于拍賣機(jī)制的協(xié)商策略來平衡智能體之間的局部目標(biāo)沖突[8]。

2）大數(shù)據(jù)驅(qū)動調(diào)度

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在現(xiàn)代工業(yè)的應(yīng)用增加了工業(yè)數(shù)據(jù)的數(shù)量和更新速度，生產(chǎn)過程中搜集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包含大量有用信息，可以為后期調(diào)度方案的制定提供有益幫助[9]。這使得數(shù)據(jù)挖掘在智能制造中所起的作用越來越重要，大數(shù)據(jù)分析逐漸成為優(yōu)化生產(chǎn)系統(tǒng)管理的關(guān)鍵技術(shù)和主要方法[10]。2020年，中國工程院發(fā)布的《全球工程前沿》將“基于大數(shù)據(jù)的智能制造系統(tǒng)生產(chǎn)調(diào)度技術(shù)”遴選為機(jī)械與運(yùn)載工程領(lǐng)域的Top 10 工程開發(fā)前沿之一。在大數(shù)據(jù)驅(qū)動調(diào)度中，往往先基于歷史數(shù)據(jù)，不斷產(chǎn)生新的離線挖掘調(diào)度算法，再用這些算法更新算法庫，最后根據(jù)生產(chǎn)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為用戶推薦最佳調(diào)度方法[11]。

3）協(xié)同調(diào)度

供應(yīng)鏈協(xié)同調(diào)度。在產(chǎn)品同質(zhì)化問題突出的時(shí)代，市場競爭日趨激烈，用戶對產(chǎn)品的多樣化、個(gè)性化需求也不斷增加。然而由于設(shè)備、原材料和勞動力成本激增以及供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)信息的不對稱，傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理面臨著高成本、長周期、低質(zhì)量和高風(fēng)險(xiǎn)的挑戰(zhàn)。物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)的發(fā)展加速了供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)（涵蓋供應(yīng)、生產(chǎn)、銷售等環(huán)節(jié)）的信息數(shù)字化、共享化進(jìn)程，為供應(yīng)鏈協(xié)同調(diào)度技術(shù)的實(shí)現(xiàn)提供了技術(shù)支撐和保證[12]。供應(yīng)鏈協(xié)同調(diào)度在供應(yīng)鏈精益化、綠色化、全球化、智能化過程中起著至關(guān)重要的作用[13]。

云邊協(xié)同調(diào)度。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步給分布式制造企業(yè)帶來了全新的挑戰(zhàn)，如更低的延遲要求、不間斷的服務(wù)需求和可靠的安全保障等[14]。當(dāng)前的難點(diǎn)在于決策中心位于云端，調(diào)度系統(tǒng)和制造資源之間的遠(yuǎn)程連接會帶來延時(shí)和不安全因素；雖然以邊緣計(jì)算為代表的新興技術(shù)手段在一定程度上提高了工廠（邊緣端）的調(diào)度水平，但受限于邊緣端的資源規(guī)模和計(jì)算能力，調(diào)度結(jié)果的質(zhì)量不高[15]。為了提高個(gè)性化市場需求背景下生產(chǎn)系統(tǒng)的響應(yīng)速度和全局優(yōu)化能力，云邊協(xié)同調(diào)度的研究十分必要。

人機(jī)協(xié)同調(diào)度。智能制造系統(tǒng)是一個(gè)集人、信息和物理為一體的生產(chǎn)系統(tǒng)，它的不確定性和復(fù)雜程度都非常高，傳統(tǒng)的調(diào)度方法難以實(shí)現(xiàn)即時(shí)響應(yīng)[16]。新一代人工智能技術(shù)的發(fā)展，使人機(jī)之間的智能協(xié)作成為現(xiàn)實(shí)，機(jī)器可以根據(jù)自身的感知、分析為生產(chǎn)系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)營提供建議[17]。未來人與智能機(jī)器在物理、信息、決策等多個(gè)方面的互動會越來越頻繁，人機(jī)協(xié)同調(diào)度的應(yīng)用前景非常廣闊。

4）基于數(shù)字孿生的調(diào)度

在現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)場景中，一些動態(tài)事件和擾動時(shí)常發(fā)生，現(xiàn)有動態(tài)調(diào)度方法的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性已無法滿足智能車間的魯棒性需求[18]。基于數(shù)字孿生的調(diào)度技術(shù)在新一代信息技術(shù)和制造技術(shù)驅(qū)動下，通過物理車間與虛擬車間的雙向映射與實(shí)時(shí)交互，形成真實(shí)與虛擬共生的協(xié)同優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)。物理車間主動感知當(dāng)前生產(chǎn)狀況；虛擬車間通過自組織、自學(xué)習(xí)、自模擬等方式進(jìn)行生產(chǎn)狀態(tài)分析、調(diào)度方案調(diào)整和決策評估。通過這種方式，可以立即鎖定異常范圍，并在短時(shí)間內(nèi)提供出合理高效的應(yīng)對措施[19]。基于數(shù)字孿生的調(diào)度將很快成為調(diào)度領(lǐng)域的一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。

審核編輯 ：李倩