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龙图腾网恭喜青岛诺亚信息技术有限公司申请的专利一种生成式动态生产资源排产均衡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：CN119067407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411554434.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种生成式动态生产资源排产均衡方法及系统是由刘伟设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生成式动态生产资源排产均衡方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于生产排产优化技术领域，公开了一种生成式动态生产资源排产均衡方法及系统。该方法运用线性规划算法，将每日的排产结果抽象为每日每个工序任务所要完成的工时，经过调用求解器依次求解第天的排产完工工时，得到排产计划的目标函数，直到第天，每一道工序的完工工时之和为工序所对应额定工时；在目标函数中引入超参数系数，通过深度神经网络模型训练学习，输出超参数系数值，并带入线性规划算法的目标函数中，得到与计划员相同的调排产结果；使经过训练后得到的深度神经网络模型在无人工干预的情况下模拟计划员做出正确的均衡排产计划。本发明能有效降低人工成本，从而进一步实现只能排产。

本发明授权一种生成式动态生产资源排产均衡方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种生成式动态生产资源排产均衡方法，其特征在于，该方法利用线性规划结合机器学习调产行为，通过学习训练后的深度神经网络模型对排产计划进行调整，输出符合生产资源均衡的排产矩阵，使生产效率与成本控制和资源分配均衡；具体包括以下步骤：S1，根据生产资源和生产资源相互之间的约束关系，根据订单和bom得到所需开工的工序任务集合，根据工厂的台位情况得到台位产能列表，根据物料配送计划得到每天的物料配送矩阵；基于上述信息，运用线性规划算法，将每日的排产结果抽象为每日每个工序任务所要完成的工时，调用求解器依次求解第天的排产完工工时，得到排产计划的目标函数，直到第天，每一道工序的完工工时之和为工序所对应额定工时；S2，在目标函数中引入超参数系数，通过深度神经网络模型训练学习，输出超参数系数值，并带入线性规划算法的目标函数中，得到调排产结果；S3，在深度神经网络模型中，通过将损失函数计算扩充，额外调用线性规划算法得到预测值，通过深度神经网络模型输出经过线性规划算法调整后再与教师值比较得到损失值，使经过训练后得到的深度神经网络模型在无人工干预的情况下，作出均衡排产计划；所述生产资源，包括：工序、工序任务、台位、台位产能、物料、生产节拍，以及完整产品的物料树Bom；所述约束关系，包括：工序所需台位产能小于等于当天的台位产能，所需物料小于等于当天计划物料配送数量，生产节拍周期的工序任务开工时间不小于生产节拍所在周期的开始时间；所述所需开工的工序任务集合为，此集合包括按照生产节拍新增的工单，附加所属工序的所需产能、所需物料、工序顺序、最早开工时间信息；所述根据工厂的台位情况得到台位产能列表为；所述根据物料配送计划得到每天的物料配送矩阵为，为天数，为物料编号，为物料数量。

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