基于深度学习的车间智能排产算法：如何通过数据驱动优化生产计划

基于深度学习的车间智能排产算法，正通过数据驱动模式重塑生产计划优化逻辑，其核心在于从海量生产数据中学习隐性规律，实现动态环境下的自适应决策。
传统排产依赖人工经验或规则模型，难以应对多品种生产中的工序耦合、设备波动等复杂场景。深度学习则通过层级化特征提取，突破数据维度限制：利用循环神经网络（RNN）处理订单交期、设备状态等时序数据，捕捉生产节奏的周期性规律；通过图神经网络（GNN）建模工序依赖关系，将物料流转、工艺约束转化为可计算的拓扑结构；结合注意力机制，自动识别影响排产的关键因素（如瓶颈设备负荷、紧急订单优先级）。
数据驱动的优化过程体现在三个层面：首先，通过历史生产数据（设备 OEE、工序耗时、物料延误记录等）训练模型，使算法掌握 “设备故障概率 – 产能损失”“插单频率 – 计划调整成本” 等隐性关联；其次，实时接入物联网数据（设备传感器、物料扫码信息），动态更新模型输入，在订单变更、设备突发停机时，10 秒内生成调整方案；最后，通过强化学习持续迭代，将实际生产中的排产偏差反馈至模型，不断优化决策权重。
实践中，该算法可实现多维目标平衡：在某离散制造场景中，通过深度学习优化的排产方案使设备利用率提升 18%，生产周期缩短 23%，同时将在制品库存降低 15%。其优势在于无需人工预设规则，当生产模式从批量生产转向定制化小批量时，模型可通过增量学习快速适配新场景，真正实现 “数据输入 – 智能决策 – 效果反馈” 的闭环优化，为柔性制造提供核心算力支撑。