【摘 要】
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我国制造业正在快速升级变革,传统的制造业物流运营不能适应复杂多变的生产环境,生产物流配送亟待革新。由于生产物流的效率极大程度上制约着制造效率的提升,如何进一步提升生产物流效率被高度重视。在此背景下,数字孪生车间（Digital Twin Workshop,简称DTW）的提出和发展为提升生产物流效率提供了创新思路,基于DTW数据和模型进行生产物流优化有望进一步提升各环节的物流供应能力进而提升制造效率
【基金项目】
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国家自然科学基金:离散型生产大数据环境下的异常事件回溯模型研究（项目批准号:51905397）；
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我国制造业正在快速升级变革,传统的制造业物流运营不能适应复杂多变的生产环境,生产物流配送亟待革新。由于生产物流的效率极大程度上制约着制造效率的提升,如何进一步提升生产物流效率被高度重视。在此背景下,数字孪生车间（Digital Twin Workshop,简称DTW）的提出和发展为提升生产物流效率提供了创新思路,基于DTW数据和模型进行生产物流优化有望进一步提升各环节的物流供应能力进而提升制造效率。但是,目前仅靠传感数据无法全面刻画物流设备调度过程,同时还存在调度优化方法不适配的问题,从而制约了数据、设备调度机理的进一步融合。因此,本文在DTW实时演进和虚实共生的运行框架下,通过对比分析国内外研究现状,结合某焊装车间的实际情况,研究车间物流设备的调度优化问题,具体的研究内容包括以下4个方面:（1）建立面向调度过程的赋时Petri网模型。通过分析某焊装车间的调度现状以及DTW设备调度架构,明确调度模式、调度特点、调度需求。在此基础上,提出DTW的设备调度机制与调度流程,并建立面向调度过程的赋时Petri网模型,刻画调度逻辑的同时,为后续Flexsim仿真模型奠定基础。（2）提出适配DTW实时演进需求的智能小车任务调度方法。通过建立小车任务调度模型,提出基于动态混合优先级的任务排序调度方法,该方法能够根据时间的紧急程度,进行任务序列的实时演进,同时采用优先级更新机制解决任务排序中的紧急插单问题。（3）研究DTW虚实共生状态下的智能小车路径规划方法。针对单任务小车的路径规划问题,提出改进A*算法,通过加入转弯因子改进启发式函数,减少小车的转弯次数,节省运行时间;针对无时间要求的多任务小车路径规划问题,提出改进蚁群算法进行求解,建立非对称的距离矩阵,并利用提出负反馈蚁群算法来缩短多任务小车路径的长度,提升小车运行效率。（4）DTW物流设备调度仿真验证。通过将调度实验数据导入仿真模型,对智能小车的整个调度过程进行仿真实验,结果证明本文所提出任务调度方法、路径规划方法有明显的的优化效果,并且符合DTW的运行特点和运行要求。
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