(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211293895.3 (22)申请日 2022.10.21 (71)申请人 上海益思哲网络科技有限公司 地址 200000 上海市长 宁区临虹路128弄5 号楼1层101-286室 (72)发明人 胡平　申志雄　 (74)专利代理 机构 广东省中源正拓专利代理事 务所(普通 合伙) 44748 专利代理师 王明亮 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/04(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种适用 于服装制造产线的一体化动态排 程方法 (57)摘要 本发明公开了一种适用于服装制造产线的 一体化动态排程方法， 包括以下步骤： 采集产线 的生产数据和订单数据； 基于所述生产数据和订 单数据， 建立强化学习模型， 对虚拟产线订单进 行实际排产， 生成动态排程计划； 基于所述动态 排程计划进行信息回馈， 并做出动态调整， 生成 最佳排产计划； 其中， 所述信息回馈依据产线用 户终端做出的调整信息数据， 并判断动态调整是 否进行， 符合动态调整的信息结果重复强化学习 处理， 并生成动态调整后的动态排程计划， 直至 信息回馈 结果不符合动态调整， 最终生成最佳排 产计划， 借助强化学习模型， 从而简化虚拟服装 产线排程作业， 辅助用户提高生产效率、 降低生 产成本。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 115545329 A 2022.12.30 CN 115545329 A 1.一种适用于服装制造产线的一体化动态排 程方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： s10、 采集产线的生产数据， 以及采集待排 程虚拟产线中的订单 数据； s20、 基于所述生产数据和订单数据， 建立强化学习模型， 对虚拟产线订单进行实际排 产， 生成动态排 程计划； s30、 基于所述动态排程计划进行信息回馈， 并做出动态调整， 在预设计算时间和预设 计算资源条件下生成最佳排产计划； 其中， s30步骤中所述信息回馈依据产线用户终端做出的调整信息数据， 并判断动态调 整是否进行， 符合动态调整的信息结果重复s20步骤， 并生成动态调整后的动态排程计划， 直至信息回馈结果不符合动态调整， 在预设计算时间和预设计算资源条件 下最终生成最佳 排产计划。 2.根据权利要求1所述的一种适用于服装制造产线的一体化动态排程方法， 其特征在 于， 所述生产数据包括产线工序数据以及各工序原定配置 工人数据。 3.根据权利要求1所述的一种适用于服装制造产线的一体化动态排程方法， 其特征在 于， 所述订单数据包括按原计划排产订单信息数据以及优先插单信息数据。 4.根据权利要求1所述的一种适用于服装制造产线的一体化动态排程方法， 其特征在 于， 所述强化学习模 型通过环 境参数、 奖励函数和动态特性进 行学习训练演算， 在多个不同 调配闲置工人模拟情境下以及针对不同订单的介入时间模拟情境下产生多个排程决策， 并 针对每一模拟情境判断出最佳排程决策， 在预设计算时间和预设计算资源 条件下直到模拟 迭代获取最优化 排程决策终止， 并生成动态排 程计划。 5.根据权利要求4所述的一种适用于服装制造产线的一体化动态排程方法， 其特征在 于， 所述环境 参数包括工人的历史产能数据以及服装订单耗时数据。 6.根据权利要求4所述的一种适用于服装制造产线的一体化动态排程方法， 其特征在 于， 所述动态特性包括 款式品类和紧急程度。 7.根据权利要求4所述的一种适用于服装制造产线的一体化动态排程方法， 其特征在 于， 所述奖励函数是针对客户需求设计的自定义函数， 在预设计算时间和预设计算资源条 件下， 并对多个不同模拟 情境下做出 奖励机制判断的最佳排 程代理策略。 8.根据权利要求7所述的一种适用于服装制造产线的一体化动态排程方法， 其特征在 于， 所述奖励机制判断依据最优化 排程决策目标不延时或生产成本最低为约束条件。 9.根据权利要求1所述的一种适用于服装制造产线的一体化动态排程方法， 其特征在 于， 所述最佳排产计划采用甘特图进行显示。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115545329 A 2一种适用于服装制造产线的一体 化动态排程方 法 技术领域 [0001]本发明涉及 服装制造产线排程技术领域， 具体涉及一种适用于服装制造产线的一 体化动态排 程方法。 背景技术 [0002]服装制造产线排程， 是指将生产任务分配至生产资源的过程， 在考虑 能力和设备 的前提下， 在物料数量一定的情况下， 安排各生产任务的生产顺序， 优化生产顺序， 优化选 择生产设备， 使得减少等待时间， 平衡各机器和工人的生产负荷， 从而优化产能， 提高生产 效率， 缩短生产周期。 [0003]在服装生产流程中， 计划订单确定到最终排产涉及众多环节信息， 其中排产计划 是产线制 造过程中最重要的环节， 需要综合权衡众多环节信息从而进行决策， 以使众多环 节信息在排产计划上体现并记录， 传统的服装制 造产线排程， 生产排程计划 缺乏科学 的管 理， 各环节单独的工序任务完成之前锁定人员资源， 各工序之 间的产能量拉开差距情况下， 导致各工序所锁定的人员资源造成浪费， 无法进行合理有效的安 排， 严重影响工作效率。 发明内容 [0004]本发明的目的在于提供一种适用于服装制造产线的一体化动态排程方法， 用于解 决上述背景技 术中提出的问题。 [0005]本发明的目的可以通过以下技 术方案实现： [0006]一种适用于服装制造产线的一体化动态排 程方法， 包括以下步骤： [0007]s10、 采集产线的生产数据， 以及采集待排 程虚拟产线中的订单 数据； [0008]s20、 基于所述生产数据和订单数据， 建立强化学习模型， 对虚拟产线订单进行实 际排产， 生成动态排 程计划； [0009]s30、 基于所述动态排程计划进行信息回馈， 并做出动态调整， 在预设计算时间和 预设计算资源条件下生成最佳排产计划； [0010]其中， s30步骤中所述信息回馈依据产线用户终端做出的调整信息数据， 并判断动 态调整是否进行， 符合动态调整的信息结果重复s20步骤， 并生成动态调整后的动态排程计 划， 直至信息回馈结果不符合动态调整， 在预设计算时间和预设计算资源条件下最终生成 最佳排产计划。 [0011]作为本发明进一步的方案： 所述生产数据包括产线工序数据以及各工序原定配置 工人数据。 [0012]作为本发明进一步的方案： 所述订单数据包括按原计划排产订单信息数据以及优 先插单信息数据。 [0013]作为本发明进一步的方案： 所述强化学习模型通过环境参数、 奖励函数和动态特 性进行学习训练演算， 在多个不同调配闲置工人模拟情境下以及针对不同订单的介 入时间 模拟情境下产生多个排程决策， 并针对每一模拟情境判断出最佳排程决策， 在预设计算时说　明　书 1/4 页 3 CN 115545329 A 3