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龙图腾网获悉江苏太航信息科技有限公司申请的专利基于人工智能的工业生产线动态调度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：CN120494376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510576999.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于人工智能的工业生产线动态调度方法及系统是由庄肖波;金晶;庄比太设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的工业生产线动态调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的工业生产线动态调度方法及系统，涉及智能制造与工业智能调度技术领域，包括采集实时状态数据，并进行预处理，以产能最大化、交付时间最短和能源消耗最低为优化目标，构建多目标强化学习模型，生成调度优先级数据，结合当前设备负载阈值与生产瓶颈节点信息，调整各工序节点的作业分配；当检测到异常状况时，则根据调度优先级数据触发重调度机制，更新作业顺序与资源分配结果；将更新后的作业分配结果和执行效果同步反馈至多目标强化学习模型，并通过优先经验回放机制对多目标强化学习模型进行迭代优化，实现调度策略的持续优化。本发明通过多目标强化学习与动态调度相结合的方式，提高了学习效率和优化效果。

本发明授权基于人工智能的工业生产线动态调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的工业生产线动态调度方法，其特征在于：包括， 采集工业生产线内各工序节点的实时状态数据，并对所述实时状态数据进行预处理； 基于预处理后的实时状态数据，以产能最大化、交付时间最短和能源消耗最低为优化目标，构建多目标强化学习模型，生成调度优先级数据； 基于所述调度优先级数据，结合当前设备负载阈值与生产瓶颈节点信息，调整各工序节点的作业分配； 当检测到异常状况时，则根据所述调度优先级数据触发重调度机制，更新作业顺序与资源分配结果； 将更新后的作业分配结果和执行效果同步反馈至所述多目标强化学习模型，并通过优先经验回放机制对所述多目标强化学习模型进行迭代优化，实现调度策略的持续优化； 记录更新后的调度方案执行过程中各工序节点的产能指标数据、交付时间指标数据和能源消耗指标数据，建立执行效果评估数据集； 将所述执行效果评估数据集与作业分配方案的预期指标数据进行对比，计算各项指标的偏差值，生成调度效果偏差数据； 基于所述调度效果偏差数据，对所述多目标强化学习模型中的状态转移样本标注优先级分值； 将标注后的状态转移样本存入优先经验池，并按照所述优先级分值对样本进行排序； 从所述优先经验池中抽取优先级分值排名前60%的样本组成训练批次，输入价值评估网络，计算时序差分误差，更新网络权重参数； 基于所述时序差分误差，对策略生成网络的决策概率分布进行梯度调整，生成优化后的网络模型参数； 将优化后的网络模型参数更新至所述多目标强化学习模型，完成策略迭代； 持续监测各工序节点的设备运行状态数据，当检测到温度数值超过预设温度上限或振动频率数值超出正常范围时，标记为异常工序节点； 计算所述异常工序节点的剩余作业量与预计恢复时长，生成异常影响评估数据； 基于所述异常影响评估数据，提取所述异常工序节点上游三级节点与下游三级节点的作业分配方案，建立应急响应缓冲区； 读取调度优先级数据，按照优先级降序顺序将所述异常工序节点的待加工订单转移至所述应急响应缓冲区内的可用节点； 统计所述可用节点的剩余产能与物料存储容量，生成节点资源状态表； 基于所述节点资源状态表，将所述待加工订单按照预设比例分配至所述可用节点，生成新的作业顺序表； 计算新的作业顺序表中各订单的预计完工时间，当所述预计完工时间超出交付期限时，则将对应订单标记为加急订单； 将所述加急订单插入当前作业队列的前端位置，同时顺延其他非加急订单的加工次序，输出更新后的调度方案。

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