本發明涉及智能訂單分配，具體為一種基于智能控制的家具生產線智能分單方法及系統。

背景技術：

1、在現代家具制造業中，生產線管理的效率直接影響企業的生產能力、資源利用率和交貨期的準確性。分單系統作為生產管理的重要組成部分，承擔著將訂單任務合理分配到各個生產環節的關鍵作用。高效的分單系統能夠實時監控訂單需求和生產資源，優化設備和人員的調度，實現生產過程的精細化管理。通過智能化的分單方法，企業能夠減少生產瓶頸，提高設備利用率，平衡工人負載，確保按時交付，從而提升整體生產效能和客戶滿意度。

2、然而，現階段許多傳統的分單系統仍面臨著諸多挑戰。傳統分單方法多依賴人工或簡單的規則算法，缺乏對生產線資源和訂單需求的實時監控與動態調整，導致資源浪費、設備利用率低和生產瓶頸頻發。此外，面對緊急插單和物料短缺等突發狀況，傳統系統的響應能力較差，通常依賴人工干預來調整生產計劃，導致調整效率低下，且容易出錯。因此，現有分單系統亟需優化以適應智能制造的發展需求，提高生產的靈活性和效率。

3、為此，提出一種基于智能控制的家具生產線智能分單方法及系統。

技術實現思路

1、本發明的目的在于提供一種基于智能控制的家具生產線智能分單方法及系統。本發明通過綜合訂單數據和生產線資源數據獲取實時狀態指數，幫助系統快速判斷生產資源的匹配程度；其次，本發明結合交貨延遲指數、設備利用指數和人工負載均衡指數構建多目標優化模型，并使用基因遺傳算法求解多目標優化模型，自動生成最優的初始分單方案；最后，當系統遇到緊急插單和物料短缺的突發狀況時，本發明通過模擬退火算法對分單方案進行局部動態調整，迅速應對生產變化，確保生產計劃的靈活性和高效性。

2、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

3、一種基于智能控制的家具生產線智能分單方法，包括：

4、實時采集訂單數據和生產線資源數據，基于所述訂單數據和所述生產線資源數據建立訂單向量和生產線資源向量，根據所述訂單向量和所述生產線資源向量計算實時狀態指數；

5、根據交貨延遲指數、設備利用指數和人工負載均衡指數構建多目標優化模型，并使用所述實時狀態指數對所述多目標優化模型的目標函數進行加權，通過基因遺傳算法求解加權目標函數，生成初始分單方案；

6、檢測生產線實時狀態，判斷是否觸發分單調整條件；若觸發，使用模擬退火算法動態調整所述初始分單方案，得到調整分單方案；否則，保留所述初始分單方案；所述分單調整條件包括緊急插單和物料短缺；

7、根據分單方案完成訂單分配。

8、進一步地，所述訂單數據包括訂單類型、交貨期、產品規格和客戶優先級；所述生產線資源數據包括設備使用時長、物料庫存和工人上工時長。

9、進一步地，所述實時狀態指數的計算公式為：

10、；

11、其中，表示所述實時狀態指數，表示所述訂單向量，表示所述訂單向量的轉置，表示向量之間的內積運算，表示數值之間的乘積運算，表示所述生產線資源向量，表示所述生產線資源向量的轉置，表示訂單權重，表示資源權重。

12、進一步地，所述加權目標函數的計算公式為：

13、；

14、其中，表示所述加權目標函數，表示所述交貨延遲指數，表示所述設備利用指數，表示所述人工負載均衡指數，表示所述實時狀態指數，表示所述訂單向量，表示所述訂單向量的轉置，表示向量之間的內積運算，表示數值之間的乘積運算，表示所述生產線資源向量，表示所述生產線資源向量的轉置。進一步地，通過基因遺傳算法求解加權目標函數包括：

15、s201：以不同排序方式的訂單組合為個體，隨機生成k個個體的初始種群；

16、s202：根據加權目標函數計算每個個體的適應度；

17、s203：根據適應度篩選優良個體并對所述優良個體進行交叉和變異，生成子代個體；

18、s204：將所述子代個體加入種群，并重新選擇k個個體作為新的種群；

19、s205：迭代執行步驟s202-s204，直到滿足第一終止條件，并選擇適應度最高的個體作為最優組合；所述第一終止條件為達到最大迭代次數或適應度變化量小于閾值。

20、進一步地，使用模擬退火算法動態調整所述初始分單方案包括：

21、s301：設定初始解、初始溫度、降溫速率、最大迭代次數和最低溫度，并以所述初始解為當前解，以所述初始溫度為當前溫度；

22、s302：隨機選擇當前解中的兩個生產任務，交換它們的分單順序，并將調整后的分單方案作為一組鄰域解；

23、s303：計算所述當前解與所述鄰域解之間的目標函數變化量，根據所述當前溫度和所述目標函數變化量接受鄰域解；

24、s304：根據所述降溫速率調整所述當前溫度；

25、s305：迭代執行步驟s302-s304，直到達到第二終止條件，生成調整分單方案；所述第二終止條件為達到最大迭代次數或當前溫度小于最低溫度。

26、本發明還提供一種基于智能控制的家具生產線智能分單系統，包括：

27、數據獲取模塊，用于實時采集訂單數據和生產線資源數據，基于所述訂單數據和所述生產線資源數據建立訂單向量和生產線資源向量，根據所述訂單向量和所述生產線資源向量計算實時狀態指數；

28、初始方案生成模塊，用于根據交貨延遲指數、設備利用指數和人工負載均衡指數構建多目標優化模型，并使用所述實時狀態指數對所述多目標優化模型的目標函數進行加權，通過基因遺傳算法求解加權目標函數，生成初始分單方案；

29、分單方案調整模塊，用于檢測生產線實時狀態，判斷是否觸發分單調整條件；若觸發，使用模擬退火算法動態調整所述初始分單方案，得到調整分單方案；否則，保留所述初始分單方案；所述分單調整條件包括緊急插單和物料短缺；

30、訂單分配模塊，用于根據分單方案完成訂單分配。

31、與現有技術相比，本發明的有益效果為：

32、1、通過將訂單數據和生產線資源數據轉化為訂單向量和生產線資源向量，并計算實時狀態指數，系統能夠全面評估訂單需求與生產資源之間的匹配程度。實時狀態指數為系統提供了對生產線當前狀態的動態反饋，使得生產調度可以更精準地根據實時變化做出調整。這種綜合評估和反饋機制有助于及時發現潛在的生產瓶頸，優化資源配置，提高生產效率，確保訂單按時交付。

33、2、通過結合交貨延遲指數、設備利用指數和人工負載均衡指數構建多目標優化模型，并使用實時狀態指數對目標函數進行加權，系統能夠在動態調整中綜合考慮多個關鍵因素，實現更精確的生產調度和資源分配。通過基因遺傳算法求解加權目標函數，系統能夠生成最優的初始分單方案，確保在滿足交貨期的同時最大化設備利用率和平衡工人負載，從而提升生產效率和資源利用率，降低生產過程中可能出現的延誤和不平衡問題。

34、3、通過實時檢測生產線狀態并判斷是否觸發分單調整條件，系統能夠靈活應對突發情況，如緊急插單和物料短缺。當觸發調整條件時，使用模擬退火算法動態優化初始分單方案，確保在生產變化的情況下快速做出調整，保持生產的連續性和高效性。否則，系統將保留初始分單方案，減少不必要的干預，確保資源的穩定使用和生產計劃的順利執行，從而提升生產線的響應能力和適應性。