JSHM：一种结合人机协作的动态灵活作业车间调度方法

《Neurocomputing》：JSHM: A dynamic flexible job-shop scheduling method with human-machine collaboration

智能制造背景下动态人机双资源约束调度研究提出MBGCN与CGA-DDQN模型，通过图神经网络融合人员技能与岗位需求，结合深度强化学习实现动态任务分配与资源协调。实验验证了该方法在任务适应性、调度响应和资源协调方面的优势。

　　
随着工业互联网与人工智能技术的深度融合，现代制造系统正经历从自动化向人机协同模式的转型。在此背景下，生产调度作为制造业的核心环节，面临前所未有的复杂挑战。传统调度方法在应对动态任务变化、多维度资源约束以及人机协同优化等方面存在显著局限性，这促使研究团队探索新型解决方案。

智能制造系统中的生产调度问题具有三大显著特征：首先，资源约束呈现双维度特征，既包括机器设备的物理限制，又涉及人力资源的动态适配。其次，任务需求具有高度不确定性，实时变化的订单要求对系统响应能力提出严苛标准。最后，人机协作要求深度整合操作者的技能特性和智能系统的决策能力，这对协同调度模型提出了新的技术挑战。

传统生产调度方法主要存在三个技术瓶颈。在资源维度，多数研究仅关注机器设备的优化配置，忽视了人力资源的动态适配机制。以经典数学规划方法为例，虽然能处理静态约束条件下的最优解问题，但在实际动态场景中难以实现实时调整。在算法层面，启发式算法如遗传算法或粒子群优化虽能获得近似最优解，但其固定参数设置难以适应多变的实时工况。更关键的是，现有方法普遍缺乏对人力资源质量因素的量化建模，导致机器决策与人工作业难以形成有机协同。

针对上述问题，研究团队创新性地构建了双资源约束的动态调度框架。该框架通过解耦任务分配与资源调度两大核心问题，实现了人机资源的协同优化。在任务分配阶段，采用基于图卷积网络的多行为建模技术，通过语义编码捕捉操作者技能与岗位需求的深层关联。在资源调度阶段，则依托动态强化学习机制，实时协调机器资源与人机协作关系。这种分层处理方式既保证了算法的可解释性，又提升了系统应对动态变化的能力。

关键技术突破体现在三个维度。首先，构建了多行为图卷积网络（MBGCN），该模型创新性地将Transformer的语义编码能力与图神经网络的结构化表征相结合。通过建立候选人-岗位交互的三级关系网络（浏览-交付-满足），能够有效捕捉隐性关联特征。例如，当某操作者擅长精密加工且岗位要求具备相关经验时，模型能通过图传播机制自动识别这种匹配度，为动态调度提供高质量的基础数据支持。

其次，提出的集体图感知双深度Q网络（CGA-DDQN）显著提升了动态环境下的决策质量。该强化学习框架在传统DDQN基础上，引入了双重状态编码机制：显性状态涵盖机器负载、任务优先级等实时数据；隐性状态则通过MBGCN提取的操作者-岗位匹配特征。这种双通道状态设计使智能体能够同时感知显性约束与隐性适配关系，在多臂老虎机场景中展现出更强的策略适应性。

实验验证部分通过三组对比实验系统展示了技术优势。在静态场景测试中，与传统数学规划方法相比，该框架在任务完成率、资源利用率等关键指标上提升达23.6%。动态场景测试模拟了每15分钟即出现任务变更的极端工况，系统展现出每周期0.78%的延迟优化能力，这得益于CGA-DDQN的自适应奖励机制。特别值得关注的是人机协作效率，实验数据显示通过动态调整操作者分配策略，设备停机时间减少41.2%，而人工操作误差率降低至0.3%以下。

该研究在理论层面实现了三大突破：首次将人机资源协同建模纳入动态调度框架，解决了传统方法中人力资源的静态配置问题；创新性地将图神经网络的行为建模能力与强化学习的动态决策相结合，构建了具有认知适应性的智能调度系统；建立了包含显性约束与隐性适配的双重状态空间，为复杂制造系统的调度优化提供了新的方法论。

在工业应用方面，研究团队与某装备制造企业进行了联合验证。该企业拥有120名不同技能等级的操作者和85台异构设备，面临每周超过2000个动态任务的调度需求。实施该系统后，关键绩效指标获得显著提升：订单交付准时率从78.4%提升至92.6%，设备综合效率（OEE）提高18.7个百分点，特别是在处理跨技能区任务时，人机协作效率提升达34%。更值得关注的是系统在突发性设备故障场景中的表现，通过动态重新分配操作者任务，使生产线中断时间平均缩短43分钟。

该研究的技术创新为制造业数字化转型提供了可落地的解决方案。其核心价值体现在三个方面：一是构建了人机资源协同优化的统一框架，二是开发了具有认知适应能力的动态调度算法，三是建立了可解释的决策支持系统。这些技术突破不仅提升了传统生产调度的效率，更重要的是为人机协同制造系统奠定了理论和技术基础。

未来研究方向主要集中在三个层面：首先，探索异构资源联合调度模型，将设备、能源、环境等多维约束纳入统一优化框架；其次，开发轻量化在线学习系统，适应工业场景中频繁的模型更新需求；最后，研究人机协作的信任机制，通过知识图谱技术实现调度决策的可解释性。这些技术演进将推动智能调度系统从实验室走向大规模工业应用，为智能制造的可持续发展提供关键技术支撑。

该研究成果已申请国家发明专利3项，相关算法在工业界得到初步应用。实践表明，在订单波动超过30%的制造场景中，系统可保持92%以上的任务完成准时率，较传统系统提升近40%。这些数据验证了理论模型的有效性，也为后续研究提供了可复现的实验基准。特别在新冠疫情期间的柔性生产测试中，系统成功将多品种小批量生产的切换时间从4.2小时压缩至1.8小时，充分展现了其在动态环境下的适应能力。

随着工业5.0的推进，人机协同制造正从概念走向实践。该研究提出的动态调度框架，通过深度整合操作者技能图谱与设备运行状态，实现了生产系统的认知式调度。这种技术路线不仅解决了传统调度方法在动态环境中的适应性不足问题，更重要的是构建了人机协同的决策闭环，为制造系统注入了自主进化的能力。随着后续研究的深入，这种智能调度系统有望在更多制造场景中实现规模化应用，推动制造业向更高效、更灵活、更可持续的方向转型。