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龙图腾网获悉广东韩德电气有限公司申请的专利一种基于多工位转盘记忆轮循的工业生产调控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：CN120525280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510674503.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于多工位转盘记忆轮循的工业生产调控方法及系统是由黄振中;黄立;方锐涛;江余杰;赖耀旺设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多工位转盘记忆轮循的工业生产调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多工位转盘记忆轮循的工业生产调控方法及系统，方法包括：采集多个任务的历史执行数据和设备数据，计算所有任务的执行时间预测和每个任务的瓶颈风险值；当生产线接入新的任务时，最大化生产线的总体效能；优化任务执行顺序和工位分配；进行实时监控，设计动态反馈机制，当发生任务执行过程中的突发状况，所述动态反馈机制会根据实际情况动态调整生产线的调度策略；设计自学习机制，优化工业生产调控策略。本发明克服现有技术中的瓶颈，提供一种能够实时优化生产任务分配、提升工位之间协作效率的智能调度方案。

本发明授权一种基于多工位转盘记忆轮循的工业生产调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多工位转盘记忆轮循的工业生产调控方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集多个任务的历史执行数据和设备数据，并进行预处理，根据预处理后的执行数据集和设备数据集构建多层次注意力时序网络进行关键特征提取、任务执行时间预测和瓶颈风险预测，得到所有任务的执行时间预测和每个任务的瓶颈风险值；其中，所述历史执行数据包括任务的时间信息、执行工位信息与任务相关的各类资源负载和状态数据，所述设备数据集包括当前各工位的负载情况和设备状态； 所述任务执行时间预测和所述瓶颈风险预测采用MLA-TN网络进行预测，具体包括： 通过引入多层注意力机制从历史任务数据中自动提取关键特征，再使用MLA-TN网络对未来任务的执行时间进行预测，再使用设计的MLA-TN网络对每个任务的瓶颈风险值进行预测； S2、当生产线接入新的任务时，对每个新的任务设计一个评分函数，量化任务在当前工位上的执行效果，选择最低评分的这个工位作为该任务的目标工位完成任务工位分配，在完成任务分配后，基于当前任务分配结果和工位负载情况，动态调整各工位的执行顺序，并采用启发式优化算法最大化生产线的总体效能； S3、根据任务工位分配和任务调度顺序的结果构建基于图神经网络的任务与工位协作关系图结构，使用图神经网络进行任务和工位间的消息传递，更新任务和工位节点的特征，在图神经网络完成任务和工位节点的更新后，再利用这些节点的最新特征来优化任务与工位的最终调度顺序，得到优化后的任务执行顺序和工位分配； 其中，所述任务与工位协作关系图结构构建如下： 每个任务为图中的一个节点，如果任务的执行依赖于任务的完成，则在图中添加从到的有向边； 每个工位也作为图中的节点，任务与工位之间的分配关系形成了加权边，表示任务在工位上的执行效果和协作能力； S4、执行优化后的任务执行顺序和工位分配，并进行实时监控，设计动态反馈机制，当发生任务执行过程中的突发状况，所述动态反馈机制会根据实际情况动态调整生产线的调度策略； S5、设计自学习机制，根据历史调度结果、实时监控数据以及反馈调整，优化工业生产调控策略； 所述评分函数表示为： ； 其中，是第个任务的预测执行时间，是工位的工位负载，是第个任务的瓶颈风险值，和是权重系数，控制任务执行时间和瓶颈风险的相对重要性，是工位的负荷不均衡项，是工位的最大负载容量，旨在防止任务分配造成负载过于集中的问题，是正则化系数，控制负载平衡的影响； 选择评分最低的工位作为任务的目标工位，表示为： ； 所述基于当前任务分配结果和工位负载情况，动态调整各工位的执行顺序的优化函数表示为： ； 其中，是任务的执行时间预测，是任务在工位上的等待时间，是调节瓶颈风险的系数，是任务的瓶颈风险评估值，是调节负荷均衡的系数，是工位的负荷不均衡项，定义为： ； 该优化函数的最小化过程实现了任务调度顺序的优化。

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