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龙图腾网获悉深圳市前海中软信息技术有限公司申请的专利一种基于混合智能决策的PCB生产实时排程方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120875485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511394033.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于混合智能决策的PCB生产实时排程方法及系统是由夏先成;黄安付;王宏伟;吴开富;易文彪设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合智能决策的PCB生产实时排程方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于混合智能决策的PCB生产实时排程方法及系统，方法包括获取PCB生产的生产信息，为生产信息构建相应的数字孪生；基于数字孪生的状态识别生产工单中的显性工序任务与隐性工序任务；获取当前业务策略并基于当前业务策略加载硬约束规则集与软约束规则集；综合显性工序任务、隐性工序任务、硬约束规则集与软约束规则集，以得到排程问题实例；将排程问题实例转换为目标函数，对目标函数进行多目标优化求解，以输出初始排程计划；对初始排程计划进行实时监控与动态增量重排程循环，以完成PCB生产实时排程，本发明将领域专家规则、运筹学优化算法和实时数据反馈深度融合在一个闭环的体系内，实现生产排程的动态自适应优化。

本发明授权一种基于混合智能决策的PCB生产实时排程方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合智能决策的PCB生产实时排程方法，其特征在于，包括： 获取PCB生产的生产信息，为所述生产信息构建相应的数字孪生； 基于所述数字孪生的状态识别生产工单中的显性工序任务与隐性工序任务； 获取当前业务策略并基于所述当前业务策略加载硬约束规则集与软约束规则集； 综合所述显性工序任务、所述隐性工序任务、所述硬约束规则集与所述软约束规则集，以得到排程问题实例； 将所述排程问题实例转换为目标函数，对所述目标函数进行多目标优化求解，以输出初始排程计划； 对所述初始排程计划进行实时监控与动态增量重排程循环，以完成PCB生产实时排程； 所述基于所述数字孪生的状态识别生产工单中的显性工序任务与隐性工序任务的步骤包括： 将所述数字孪生中的工单拆分为若干按工艺路线排布的工序任务； 将排程过程中可用资源信息、可用工具信息、订单信息作为决策信息，将所述决策信息与所述工序任务进行关联，以得到显性工序任务； 根据所述工序任务进行工艺要求分析，若存在工艺要求分析不合格的情况，则创建一个符合工艺要求分析的隐性任务，以得到隐性工序任务； 在所述获取当前业务策略并基于所述当前业务策略加载硬约束规则集与软约束规则集的步骤中，所述硬约束规则集包括机台能力约束、工艺顺序约束、资源独占约束、工具可用性约束，所述软约束规则集包括交期优化规则、换线最小化规则、负载均衡规则、优选机台规则； 所述对所述初始排程计划进行实时监控与动态增量重排程循环，以完成PCB生产实时排程的步骤包括： 实时监控生产现场的状态变化与外部事件流，基于所述状态变化与所述外部事件流判断是否触发重排程条件； 若未触发重排程条件，则按照初始排程计划进行生产加工； 若触发重排程条件，则更新数字孪生并将一个滚动的冻结时间窗内的所有已完成的工序任务进行锁定，并将所述状态变化与所述外部事件流更新到当前的排程问题实例中； 将更新后的排程问题实例转换为更新目标函数，对所述更新目标函数中的第一软约束权重、第二软约束权重、第三软约束权重进行更新： ； ； 式中，为第次重排程迭代后的第一软约束权重或第二软约束权重或第三软约束权重，为更新后的第一软约束权重或第二软约束权重或第三软约束权重，分别表示第次、第次重排程迭代的当前误差，分别为比例作用权重、积分作用权重、微分作用权重； 对算子的权重进行更新： ； 式中，为学习率，为更新后的算子的权重，为更新前的算子的权重，为算子在本周的目标函数值； 基于更新后的第一软约束权重、第二软约束权重、第三软约束权重以及更新后的算子的权重采用自适应学习机制对更新目标函数进行求解，以得到更新排程计划并发布所述更新排程计划。

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