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OptaPlanner用于制造订单调度的正确工具

OptaPlanner是一个开源的约束求解器,用于解决制造订单调度问题。它基于优化算法和人工智能技术,能够帮助制造业企业优化订单调度,提高生产效率和资源利用率。

OptaPlanner的主要特点和优势包括:

  1. 约束求解器:OptaPlanner能够处理各种约束条件,如时间窗口、资源限制、技能要求等,确保生成的调度方案符合实际业务需求。
  2. 优化算法:OptaPlanner采用先进的优化算法,如启发式搜索、模拟退火、遗传算法等,能够快速找到高质量的调度方案。
  3. 可扩展性:OptaPlanner支持分布式计算,可以在多台服务器上并行求解,提高求解效率和处理大规模问题的能力。
  4. 可视化界面:OptaPlanner提供了可视化的调度方案展示界面,方便用户查看和分析调度结果。
  5. 灵活性:OptaPlanner提供了丰富的API和插件机制,可以根据具体需求进行定制和扩展。

OptaPlanner在制造订单调度领域的应用场景包括:

  1. 生产计划调度:通过优化订单的排程和资源分配,提高生产线的利用率和生产效率。
  2. 物流配送调度:优化配送路线和车辆调度,降低运输成本和提高配送效率。
  3. 人员排班调度:根据员工的技能和工作时间要求,合理安排员工的工作任务和班次。

腾讯云提供了一系列与制造订单调度相关的产品和服务,其中包括:

  1. 腾讯云弹性MapReduce:用于大规模数据处理和分析,可用于优化调度算法的并行计算。
  2. 腾讯云容器服务:提供容器化部署和管理的平台,可用于快速部署和扩展OptaPlanner的求解器。
  3. 腾讯云数据库:提供高可用、可扩展的数据库服务,可用于存储和管理调度问题的数据。
  4. 腾讯云物联网平台:提供物联网设备接入和数据管理的平台,可用于与制造设备进行数据交互和实时监控。

更多关于腾讯云相关产品和服务的介绍,请访问腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

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浅尝一个排程引擎Optaplanner - 前序

当码农有10多年了,由建筑行业软件,各种MIS,通用物流定制平台,CCTV客户端(是闭路电视,不是央视喔)啥都做过。最后小试一下创业,不过那都是闹着玩的,不到一年就回到码农的队列,重拾搬砖的行当。近些年一直在制造业,做过ERP,当过小组负责人。有人问为什么不转纯管理?是能力不足,气质不佳还是人品低下?我觉得都有些且不全吧。反正无论是当管理还是做技术,我还是觉得手里拿点实在的东西心里才踏实。并不是说管理不是一个好技能,而是本人遇机问题,机会不多,所以大多数时间都是在做搬砖,砖搬多了,当然想试一下,看能不能搞个自动化机械出来,总不能搬到退休那天吧,码农到底多少岁退休呀?看来如果再不练就点拿得出手来的东西,到时候我就只能退,无法休了。那些奋斗于500强,30岁而立之年已赚足退休资本的农场主们不在此列。

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关于APS在企业生产计划上的应用

本人是名软件开发人员,从事软件开发工作10多年。近几年慢慢沉淀到制造业信息化方面,主要是APS在生产计划方面的应用,APS - Advance Planning and Scheduling, 高级计划与排程技术。其实就是计划的一种优化手段,其中使用了一些优化算法,令计划的质量更高一些。通过该技术生成的计划,在达到一些硬性约束的基础上,能实现更进一步的优化。例如满足生产工艺的同时,提高订单的按时交付率,降低成本等。从最开始被调去做ERP数据适配APS项目实施,到现在自己在为公司设计、开发排产程序(通过第三方规划引擎用、求解器实现)。从中也接触过不少排程产品,针对不同的场景,其适应性、可用性千差万别。长期制造企业生产领域的工作经历,令我有更多机会面对各种供应链、排产等方面的问题。本人细说一下APS技术在制造业的生产计划上的应用。

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【译】OptaPlanner开发手册本地化: (0) - 前言及概念

在此之前,针对APS写了一些理论性的文章;而对于OptaPlanner也写了一些介绍性质,几少量入门级的帮助初学者走近OptaPlanner。在此以后,老农将会按照OptaPlanner官方的用户手册的结构,按章节地对其进行翻译,并成型一系列的操作说明文章。在文章中,为了降低对原文的理解难度,有些地方我不会直接按原文档的字面翻译,而是有可能加入一些我自己的理解,或添一些解释性的内容。毕竟英语环境下的思维和语言表达方式,跟中文或多或少会有差别的,所以如果全部按字面翻译,内容就非常生硬,可读性差,解程难度较大。我认为应该在理解了作者原意的基础上,再进一步以中文方式的表达,才算是真的的本地化。记得老农还是少农时,学习开发技术,需要阅读一些外国书箱的翻译本时,印象最深的是候捷老师的书,尽管《深入浅出MFC》,砖头厚度的书,硬是被我翻散了线,MFC尽管真的晦涩难懂,但候老却能把Windows的消息机制及MFC中整个个宏体系,系统地通俗地描述出来,令读者不需要花费太多精力去理解猜测书中字面的意义,大大降低的VC++中MFC的学习门槛。但老农毕竟只是一个一线开发人员,不是专业的技术资料翻译人才,不可能有候老师的专业水平,因此,我也只可尽我所能把内容尽量描述得通俗一些,让读者尽量容易理解,花费更少的时间掌握这些知道要点。

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OptaPlanner规划引擎的工作原理及简单示例(1)

在之前的文章中,已介绍过APS及规划的相关内容,并对Optaplanner相关的概念和一些使用示例进行过介绍,接下来的文章中,我会自己做一个规划小程序 - 一个关于把任务分配到不同的机台上进行作业的小程序,并在这个小程序的基础上对OptaPlanner中更多的概念,功能,及使用方法进行讲解。但在此之前,我需要先讲解一下OptaPlanner在进行规则运算的原理。所以,本文是讲述一些关于寻找最优解的过程中的原理性的内容,作为后续通过示例深入讲解的基础。但这些原理知识不会涉及过分深奥的数学算法,毕竟我们的目标不是写一个新的规划引擎出来,更不是要研究各种寻优算法;只是理解一些概念,用于理解OptaPlanner是依据什么找出一个相对优解的。以便在接下来的一系列文章中,可以快速无障碍地理解我所讲解的更细化的OptaPlanner功能。

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OptaPlanner规划引擎的工作原理及简单示例(2)

在前面一篇关于规划引擎OptaPlanner的文章里(OptaPlanner规划引擎的工作原理及简单示例(1)),老农介绍了应用OptaPlanner过程中需要掌握的一些基本概念,这些概念有助于后面的内容的理解,特别是关于将约束应用于业务规则上的理解。承上一文,在本篇中将会减少一些理论,而是偏向于实践,但过程中,借助实际的场景对一些相关的理论作一些更细致的说明,也是必要的。本文将会假设我们需要对一个车间,需要制定生产计划.我们为生产计划员们设计一套智能的、自动的计划系统;并通过OptaPlanner把这个自动计划系统开发出来。当然,里面的业务都是经过高度抽象形成的,去除了复杂的业务规则,仅保留可以体现规划引擎作用的一些业务需求。因此,这次我们只用一个简单的小程序即可以演绎一个自动计划系统,来呈现规划引擎OptaPlanner在自动计划上的魅力。

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