MAPF+JSSP Joint Simulation Environment for Reinforcement Learning
Project description
TianGong 天工 - 柔性制造仿真调度一体化解决方案
概述
天工系统是面向智能制造领域打造的数字化协同平台,深度融合虚拟仿真技术与实际生产调度能力,为柔性制造环境提供全流程数字化解决方案。系统通过高精度仿真验证与智能调度编排的闭环协同,帮助制造企业实现从工艺设计到生产执行的全链路优化。
核心组件
1. 虚拟仿真平台
功能特性
- 数字孪生:1:1构建工厂物理空间的虚拟映射,支持设备/产线/物流的数字建模
- 动态工艺仿真:可视化验证复杂工艺路径,自动检测产线冲突与瓶颈
- 多场景模拟:支持产能评估、换线模拟、异常工况推演等20+仿真场景
- 数据驱动优化:基于历史数据与AI算法实现工艺参数自动调优
技术亮点
☁️ 云端高性能计算引擎支持大规模并行仿真
📊 实时数据看板呈现设备OEE、产能利用率等关键指标
🔧 模块化组件库支持快速搭建新产线模型
2. 智能调度系统
核心能力
- 多目标优化:在交货期、设备负载、能耗等约束条件下实现最优排程
- 动态响应机制:实时感知设备状态变化,自动触发调度策略调整
- 跨系统集成:与MES/WMS/ERP等系统无缝对接,支持工单自动分解与资源分配
- 人机协同:提供可视化排程界面与AI建议的双向交互
算法体系
🚀 混合调度引擎 = 深度学习模型 + 强化学习算法 + 规则引擎
📈 在线负反馈调度循环:持续吸收生产数据优化决策模型
典型应用场景
汽车制造
- 多车型混线生产的节拍平衡与物流优化
- 焊装车间机器人集群的协同调度
装备制造
- 大型部件装配的工序动态调整
- 关键设备预防性维护与生产计划的协同
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📞 025-89682869 | 📧 njuskyrim@qq.com
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- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.13
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
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