以自动化多层栽培装备为代表的现代植物工厂生产效率、资源利用率高,但现有技术无法结合光照参数对多层栽培装备自动调度、监控人员无法直观管理植物工厂,因此迫切需要开发具有自主受光调度、人机界面友好的多层栽培装备监控与调度系统。首先,本文对温室自动化多层栽培装备的原理以及温室实际条件与需求进行了研究,针对太阳光利用型温室设计了新的多层苗床的调度方式,并完成了相关设备的三维建模。通过ZigBee无线传感网络搭建了100%覆盖率、丢包率低于3%的温室数据采集网络。基于Android平台和蓝牙技术,开发了温室环境监测与远程灌溉应用。其次,通过对温室系统进行分类与抽象,完成了温室系统的面向对象建模。实现了由温室物理场景的传感器数据实时驱动、动态仿真的温室数字孪生算法。基于Unity3D引擎搭建了温室三维数字场景、开发了温室数字孪生应用DTsim。实现了对真实温室系统场景的实时监控、动态仿真与自动优化调度的功能,系统延迟小于2秒。解决了农业设施与温室培育缺乏直观监控与整体模型的问题。最后,针对无补光条件下的多层苗床调度缺乏自动优化的缺陷,提出了由实时光照预测模型驱动的多层栽培装备的自动调度优化方案。建立了在不低于每层苗床各自生存需光量、每层苗床的轮换调度次数不大于3次的约束条件下,使得每层苗床的当日光照总量最为平均的最优化数学模型。通过温室信息物理系统,历史光照数据与实时光照数据,建立了经验光照模型与实时预测的当日光照模型。实现了动态更新最优调度方案的功能,改善了现有的固定排班调度方案。研究了工业敏捷物流系统中的赋时Petri网络,对多层苗床调度流程进行物流过程建模,并进行了物流仿真,分析了仿真结果。本文通过数字孪生方法,建立了温室三维数字模型,实现了环境数据的监测,与温室场景的可视化。通过实时光照预测模型驱动的自动调度优化方法,给出了光照动态变化情况下,植物均匀受光、苗床调度次数最小的一般性方法与算法。