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公开(公告)号：CN118092357A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410289188.X
申请日：2024-03-14
Applicant: 暨南大学 , 超讯通信股份有限公司 , 广东康利达物联科技有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提出面向总装的基于数字孪生的物料流协同控制方法，包括：制造企业接收任务订单，确认需求；通过物理层获取数据，然后上传至决策控制层的模型中；将系统整体的结果输出；物理对象层接收并执行相对应作业计划；数字孪生结构对模型进行监控，判断是否出现动态性干扰；虚拟映像层对动态性干扰进行动态仿真与评估；确认受到动态性影响的子系统，更新数据，由局部子系统计算出子系统内的一级联动修正计划；更新数据；将二、三和四级联动修正计划下达给各子系统层；判断总装系统的任务是否完成。本发明通过基于数字孪生映像体系，为总装系统构建了相适应的数字动态决策信息架构，为实现配送和生产的高效动态协同运作提供了一个可行的使能架构。
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公开(公告)号：CN116663825A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310624634.3
申请日：2023-05-30
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06Q10/087 , G06Q30/0601 , G06F16/2458 , G06F17/18 , G06F18/23 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开一种智能制造订单生产处理方法及系统,所述方法包括步骤：获取多个订单，多个订单基于设定分类标准分类成多个订单组；每个计划时间窗T内，基于车间情况，将多个订单组依次下放生产，实时记录在该时间段内已被下放到车间的作业组；对每个作业组一个作业加工时，基于车间可用工位的集合将该作业匹配最优工位并基于该工位下发加工；作业依据分配至对应工位时，每个生产作业分解为若干道工序，按照预设工序分配任务，判断生产工序之间的约束类型，基于所属约束类型和工序中生产资源要素可用性情况调整加工工序。本发明并将工业4.0智能制造时代的技术特征纳入分析考虑，提出层次化的同步计划、调度和执行方法以提升生产运作弹性与韧性。
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公开(公告)号：CN118428652A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410501296.9
申请日：2024-04-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0835 , G06Q10/083 , G06Q10/087 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及面向生产与运输的智能联动决策方法及服务平台，该方法包括：将更新生成的生产变量期望值和配送变量期望值分别下发至生产规划子系统和输送规划子系统；接收生产规划子系统响应于生产变量期望值所返回的生产变量返回值和输送规划子系统响应于配送变量期望值所返回的配送变量返回值，并判断生产变量返回值和配送变量返回值是否满足预设的产运一致性约束；在判断到生产变量返回值和配送变量返回值不满足预设的产运一致性约束的情况下，重复执行利用预设的协同优化CO算法和动态容差进行协同优化，直至新的生产变量返回值和配送变量返回值满足产运一致性约束，得到联动决策结果。
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公开(公告)号：CN118229018A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410437587.6
申请日：2024-04-12
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/08 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及多资源约束的生产物流协同决策方法、装置、电子装置和存储介质，该方法包括：基于当前获取的多个JI对应的成对邻近性，对多个JI进行分组并生成当前JI队列，当前JI队列对应有当前LI队列和当前PI队列；在根据每个JI与对应的装配单元的作业适配度，对当前JI队列进行排序并生成候选JI队列期间，同步执行根据每个LI与分配的lo的物流适配度，对当前LI队列中的所有LI进行排序更新并生成目标LI队列，候选JI队列对应有候选PI队列；按预设的约束规则，对候选PI队列的所有PI进行指令验证，并根据每个PI与分配的po的生产适配度，对完成指令验证的候选PI队列中的所有PI进行排序更新，生成目标PI队列，以及将目标LI队列和目标PI队列作为协同决策结果。
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公开(公告)号：CN117172641A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311328245.2
申请日：2023-10-13
Applicant: 暨南大学 , 超讯通信股份有限公司 , 广东康利达物联科技有限公司
IPC: G06Q10/083 , G16Y10/40 , G06Q10/0631 , H04L67/12 , H04L67/104
Abstract: 本申请涉及基于区块链与数字孪生的生产物流管理平台及实现方法，包括广域物理资源层和广域物理资源管理系统；广域物理资源管理系统包括区块链资源管理层、数字孪生映像层、可信智能联动服务层和可信智能联动应用层；广域物理资源层用于管理物理资源和智能IoT设备；区块链资源管理层用于构建基于区块链的生产物流资源管理器；数字孪生映像层在虚拟空间中进行等效数字化；可信智能联动服务层用于提供区块链资源可信度评估、系统优化配置、运作计划和状态监控以及可信追溯服务；可信智能联动应用层用于提供全流程资源配置和动态决策服务。通过本申请，解决了社会化生产物流资源管理中，易造成的信息可信程度弱且运作成本高及可靠性低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118674491B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410842824.7
申请日：2024-06-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q30/0202 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及基于大数据的产品需求信息预测方法、装置、预测平台及介质，该方法包括：在目标产品对应的历史生产数据中，获取与所述目标产品对应的第一生产数据时间序列，并按预设规则对所述第一生产数据时间序列进行缩放处理，生成第二生产数据时间序列；将所述第二生产数据时间序列，输入已训备的需求预测模型，得到所述目标产品对应的目标需求预测数据；利用已构建的EM‑GMM模型，处理所述目标需求预测数据的所有所述日生产需求预测数据，生成生产需求预测结果，其中，所述生产需求预测结果包括所述目标产品对应的周生产需求概率分布参数，通过使用TCN‑LSTM模型，结合网格搜索法，对历史生产数据进行预处理和预测，从而提高对目标产品需求预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118485358B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410669998.8
申请日：2024-05-28
Applicant: 暨南大学 , 超讯通信股份有限公司 , 广东康利达物联科技有限公司
IPC: G06Q10/08 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/126
Abstract: 本申请涉及基于改进教与学算法的分布式区块链生产物流资源的优化配置方法，包括：从预设的多个区块链资源集合对应的生产物流资源BCPLR节点中，选取每个区块链资源集合对应的候选BCPLR节点集；基于多个候选BCPLR节点集和生产物流任务量，进行种群个体编码和种群初始化，生成多个第一个体编码；利用改进的教与学算法TLBO，对多个第一个体编码进行种群搜索迭代，生成多个第二个体编码，并基于第二个体编码对应的资源配置方式的适应度和改进的TLBO，对多个第二个体编码进行种群更新迭代，并从生成的多个备选个体编码中，确定目标个体编码，得到优化配置结果，其中，改进的TLBO是将多教师分组的教学策略和结合随机性和有向性的交叉学习策略分别作为TLBO的教学策略和学习策略的TIBO。
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公开(公告)号：CN118674491A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410842824.7
申请日：2024-06-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q30/0202 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及基于大数据的产品需求信息预测方法、装置、预测平台及介质，该方法包括：在目标产品对应的历史生产数据中，获取与所述目标产品对应的第一生产数据时间序列，并按预设规则对所述第一生产数据时间序列进行缩放处理，生成第二生产数据时间序列；将所述第二生产数据时间序列，输入已训备的需求预测模型，得到所述目标产品对应的目标需求预测数据；利用已构建的EM‑GMM模型，处理所述目标需求预测数据的所有所述日生产需求预测数据，生成生产需求预测结果，其中，所述生产需求预测结果包括所述目标产品对应的周生产需求概率分布参数，通过使用TCN‑LSTM模型，结合网格搜索法，对历史生产数据进行预处理和预测，从而提高对目标产品需求预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118229018B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410437587.6
申请日：2024-04-12
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/08 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及多资源约束的生产物流协同决策方法、装置、电子装置和存储介质，该方法包括：基于当前获取的多个JI对应的成对邻近性，对多个JI进行分组并生成当前JI队列，当前JI队列对应有当前LI队列和当前PI队列；在根据每个JI与对应的装配单元的作业适配度，对当前JI队列进行排序并生成候选JI队列期间，同步执行根据每个LI与分配的lo的物流适配度，对当前LI队列中的所有LI进行排序更新并生成目标LI队列，候选JI队列对应有候选PI队列；按预设的约束规则，对候选PI队列的所有PI进行指令验证，并根据每个PI与分配的po的生产适配度，对完成指令验证的候选PI队列中的所有PI进行排序更新，生成目标PI队列，以及将目标LI队列和目标PI队列作为协同决策结果。
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公开(公告)号：CN118229194B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410437940.0
申请日：2024-04-12
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及批生产模式下的库位规划方法、电子装置及存储介质，该方法包括：获取当前空闲的货位信息和组批生产后的多个生产订单信息，每个生产订单信息包括多个目标对象对应的同一类别的单品信息；从多个生产订单信息中，获取每个目标对象对应的多个单品信息，得到每个目标对象对应的多个入库子单信息，并基于货位信息和入库子单信息，进行初始编码，得到第一编码序列；利用ALNS算法和预设的仓储约束,对当前编码序列进行破坏修复操作，生成备选编码序列；根据备选编码序列和当前编码序列对应的仓储成本，从备选编码序列和当前编码序列中，选取目标编码序列，得到库位规划结果。通过本申请，解决相关技术的库位规划方案易浪费仓库资源及成本的问题。
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