AI自适应调度与制造资源动态配置策略 (科学与技术探索, 2025)
随着全球市场竞争的加剧与客户需求的日益个性化，传统刚性生产模式的弊端日益凸显，柔性制造已成为智能制造的核心诉求。本文聚焦于贯穿设计、工艺、制造的数字线程，研究人工智能技术如何在此环境下实现自适应调度与制造资源的动态配置。论文首先分析了传统生产调度系统在应对实时扰动时的局限性，继而构建了一个基于数字线程的AI自适应调度框架。该框架整合了实时订单数据、设备状态信息、物料库存等多源异构数据，利用深度学习、强化学习等AI算法，实现生产排程的自主决策与动态优化。重点探讨了面向扰动响应的动态调度策略、基于负载均衡的资源弹性配置方法，以及数字孪生技术在策略仿真与验证中的应用。最后，通过一个仿真案例验证了所提策略在缩短订单交付周期、提高设备利用率和增强系统抗扰动能力方面的有效性，并对未来研究方向进行了展望。
Keywords: 人工智能; 自适应调度; 资源动态配置; 数字线程; 柔性制造; 数字孪生