公开(公告)号：CN116739156A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310625389.8

申请日：2023-05-30

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 谢龙汉 ,  岑伟洪 ,  陈刚 ,  苏楚鹏 ,  王闯 ,  林泽

IPC: G06Q10/04 ,  G06F18/24 ,  G06F18/15 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提出一种基于时间‑空间的车间动态瓶颈预测方法，首先通过车间设备的传感器采集不同工位设备的多源数据；其次，对多源数据进行处理，得到算法所需要的数据格式；再次，通过动态神经网络模型把生产车间的工位和设备看作图的节点，工位设备间上下游工件传递关系视为图之间的联系的边，动态构建有向或者无向图神经网络；对图结构信息进行编码解码；最后使用时序预测模型对设备相关特征进行序列预测；最后，使用瓶颈识别指标来实现实时瓶颈判断。能够对离散车间制造在空间与时间上的全局监控，动态预测离散车间的瓶颈，为离散车间制造实时提供可预测性的信息。

公开(公告)号：CN119439827A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411439755.1

申请日：2024-10-15

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 陈刚 ,  曾子越 ,  谢龙汉 ,  岑伟洪

IPC: G05B19/042

Abstract: 本发明公开了一种智能车间数据采集分析系统，属于智能制造技术领域。所述系统包括：数据管理模块、性能预测模块和性能分析与监控模块。数据管理模块通过高效地收集、传输和管理车间生产数据，为智能车间的性能预测、分析和优化提供了必要的数据基础和支持；性能预测模块通过参数选择、指标预测可视化和瓶颈识别功能，实现对生产线性能的精准预测和潜在问题的早期识别；性能分析与监控模块支持产线选择后的全局或局部性能可视化，通过直观的可视化界面和实时数据流更新机制，整合预测结果与实际性能数据，确保用户可以及时了解生产状态和趋势，并提供决策支持和调度优化建议，实现生产过程的持续改进。

公开(公告)号：CN119294931A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411439754.7

申请日：2024-10-15

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 陈刚 ,  曾子越 ,  谢龙汉 ,  岑伟洪

IPC: G06Q10/067 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明公开了一种智能车间数字孪生建模及仿真系统，属于智能制造技术领域。所述系统包括：多维度车间建模与管理模块、智能分析与决策模块和数据管理模块；多维度车间建模与管理模块通过与实际车间布局高度一致的二维和三维模型，结合生产调度方案动态展示生成调度流程；智能分析与决策模块应用调度算法处理和分析数据，优化生产流程并实时更新调度信息；数据管理模块以服务器为基础，将多维度车间建模与管理模块和智能分析与决策支持模块的数据进行传输和集成，实现模块间的无缝通信，确保数据的一致性和实时性。这三个模块的结合有效解决了现有技术中实时性不足、数据复杂性难以全面反应以及用户体验欠佳等问题。

公开(公告)号：CN116739155A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310624859.9

申请日：2023-05-30

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 谢龙汉 ,  岑伟洪 ,  陈刚 ,  苏楚鹏 ,  王闯 ,  林泽

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06N3/126 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提出一种基于图神经网络的车间动态瓶颈预测调度优化方法，旨在提前预测瓶颈，优化调度方案，降低瓶颈对生产的约束，提高生产效率。本发明的技术方案为：一是根据排产任务和排产周期最短时间，使用遗传算法最大优化排产方案。二是从车间采集生产设备的真实数据，经过数据处理和结合图神经网络GAT和Informer的长序列预测模型，预测瓶颈状态与飘移。三是若存在瓶颈，则以最短完工时间的规则进行优化调度方案，提前响应排程，降低对生产效率的影响；若没有瓶颈，则车间按照原来调度方案生产。