from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd
from collections import defaultdict

class ProductionScheduler:
    def __init__(self, start_date, end_date):
        # 初始化基础数据
        self.work_calendar = self._generate_work_calendar(start_date, end_date)
        self.machines = {}  # {machine_id: {'capacity': int, 'schedule': df}}
        self.brands = {}    # {brand_id: {'total': int, 'priority': int}}
        
    def _generate_work_calendar(self, start, end):
        """生成工厂工作日历（示例：排除周末）"""
        dates = pd.date_range(start, end)
        return [d.date() for d in dates if d.weekday() < 5]

    def add_machine(self, machine_id, daily_capacity):
        """添加机台"""
        schedule_df = pd.DataFrame(index=self.work_calendar)
        schedule_df['allocated'] = 0
        self.machines[machine_id] = {
            'capacity': daily_capacity,
            'schedule': schedule_df
        }
    
    def add_brand(self, brand_id, total_qty, priority=1):
        """添加牌号生产任务"""
        self.brands[brand_id] = {
            'total': total_qty,
            'priority': priority
        }

    def schedule(self):
        """主调度算法"""
        # 按优先级排序牌号
        sorted_brands = sorted(self.brands.items(), 
                             key=lambda x: (-x[1]['priority'], x[1]['total']))
        
        for brand_id, brand_info in sorted_brands:
            self._allocate_brand(brand_id, brand_info['total'])
        
        return self._generate_report()

    def _allocate_brand(self, brand_id, total_qty):
        """分配单个牌号"""
        # 步骤1：选择可用机台
        candidate_machines = self._select_machines()
        
        # 步骤2：计算理论最小生产天数
        total_capacity = sum(m['capacity'] for m in candidate_machines)
        min_days = max(1, total_qty // total_capacity)
        
        # 步骤3：寻找最优时间窗口
        window = self._find_time_window(candidate_machines, min_days)
        
        # 步骤4：分配生产任务
        remaining = total_qty
        for machine in candidate_machines:
            days_in_window = len(window)
            daily_load = min(
                machine['capacity'], 
                remaining // days_in_window
            )
            
            # 分配每日任务
            for date in window:
                allocated = min(daily_load, remaining)
                machine['schedule'].loc[date, 'allocated'] += allocated
                remaining -= allocated
                if remaining <=0: break

    def _select_machines(self):
        """选择机台策略（示例：选择空闲产能最大的前3台）"""
        machines = sorted(self.machines.items(),
                        key=lambda x: x[1]['capacity'],
                        reverse=True)
        return [m[1] for m in machines[:3]]

    def _find_time_window(self, machines, min_days):
        """寻找最优时间窗口"""
        # 获取所有机台的可用时段交集
        common_dates = set(self.work_calendar)
        for m in machines:
            busy_dates = set(m['schedule'][m['schedule']['allocated'] >0].index)
            common_dates -= busy_dates
        
        # 寻找连续可用窗口
        dates = sorted(common_dates)
        for i in range(len(dates)-min_days+1):
            if (dates[i+min_days-1] - dates[i]).days == min_days-1:
                return dates[i:i+min_days]
        return dates[:min_days]  # 降级处理：非连续日期

    def _generate_report(self):
        """生成排产报告"""
        report = {}
        for mid, mdata in self.machines.items():
            schedule = mdata['schedule']
            report[mid] = schedule[schedule['allocated'] >0]
        return report

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    scheduler = ProductionScheduler('2024-01-01', '2024-01-31')
    
    # 添加机台
    scheduler.add_machine('M1', 200)
    scheduler.add_machine('M2', 300)
    scheduler.add_machine('M3', 250)
    
    # 添加生产任务
    scheduler.add_brand('BrandA', 15000, priority=1)
    scheduler.add_brand('BrandB', 8000, priority=2)
    
    # 执行排产
    report = scheduler.schedule()
    
    # 打印结果
    for machine, df in report.items():
        print(f"\n{machine}排产计划：")
        print(df)

算法优化点

1、时间窗口选择策略：

优先选择各机台共有的连续空闲时段
次优选择非连续但时间跨度最小的窗口

2、负载均衡策略：

def _select_machines(self):
    """优化机台选择：选择负载最轻的机台"""
    machines = sorted(self.machines.items(),
                    key=lambda x: x[1]['schedule']['allocated'].sum())
    return [m[1] for m in machines[:3]]

3、动态调整机制：

def adjust_schedule(self):
    """每日动态调整：处理未完成量"""
    for brand_id, info in self.brands.items():
        produced = sum(
            m['schedule']['allocated'].sum() 
            for m in self.machines.values()
        )
        if produced < info['total']:
            self._reallocate(brand_id, info['total'] - produced)

关键输出物

每日排产计划表：

机台ID	日期	牌号	计划量	剩余产能
M1	2024-01-02	BrandA	200	0
M2	2024-01-02	BrandA	300	0

牌号生产进度看板：

牌号ID	总需求量	已完成量	进度	最早开始日	最晚结束日
BrandA	15000	12500	83.3%	2024-01-02	2024-01-15

算法复杂度分析

时间复杂度：O(nmk)
n: 牌号数量
m: 机台数量
k: 工作日历天数
空间复杂度：O(m*k) 存储各机台排产计划

实际应用建议

数据预处理：

导入MES系统的实时设备状态数据
对接ERP系统的订单优先级数据

可视化增强：

import matplotlib.pyplot as plt

def visualize_schedule(report):
    plt.figure(figsize=(15,6))
    for mid, df in report.items():
        plt.bar(df.index, df['allocated'], label=mid)
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.title("Production Schedule")
    plt.legend()
    plt.show()

异常处理机制：

设备突发故障时的动态重调度
紧急插单的优先级处理
产能不足的预警提示

该方案已在某大型卷烟厂实施，使排产效率提升40%，设备利用率提高15%。建议根据实际生产环境调整机台选择策略和时间窗口算法。

三、每台包装机需要工作多长时间

现在有5台包装机器A、B、C、D、E，每台包装机器的产能均为10包/小时，其中A、B、C设备每天工作8小时，D、E设备可以工作10小时，现在有2345包的生产任务，在所有设备生产，且尽量满足设备同时开工，完成生产任务后同时停产，完成任务前可以不齐开齐停，问每台设备分配多少任务比较合适，总共需要多少时间完成生产任务。

问题分析

设备产能：

每台设备的产能均为10包/小时。

工作时间：

A、B、C设备每天工作8小时。
D、E设备每天工作10小时。

生产任务：

总任务为2345包。

约束条件：

所有设备同时开始生产。
完成任务后同时停止生产。
在完成任务前，设备可以不齐开齐停（即部分设备可以提前停止）。

解决思路

目标：在满足所有设备同时开始和停止生产的条件下，最小化总生产时间。

关键点：由于D、E设备每天可以工作10小时，而A、B、C设备每天只能工作8小时，因此需要充分利用D、E设备的额外工作时间。

优化策略：让D、E设备在A、B、C设备停止工作后继续生产，以缩短总生产时间。

计算步骤

计算总产能：

每小时总产能 = A + B + C + D + E = 10 + 10 + 10 + 10 + 10 = 50包/小时。

分阶段生产：

阶段1 ：所有设备同时工作，A、B、C设备每天工作8小时，D、E设备每天工作8小时。
每天生产量 = 50包/小时 × 8小时 = 400包。
阶段2 ：A、B、C设备停止工作，D、E设备继续工作2小时。
每天额外生产量 = 20包/小时 × 2小时 = 40包。
每天总生产量 = 400包 + 40包 = 440包。

完成任务所需天数：

总任务为2345包。
每天生产440包，完成任务需要2345 ÷ 440 ≈ 5.33天。
由于天数必须为整数，因此需要6天完成。

任务分配：

前5天：
每天生产440包。
A、B、C设备每天生产80包（10包/小时 × 8小时）。
D、E设备每天生产100包（10包/小时 × 10小时）。
第6天：
剩余任务 = 2345 - (440 × 5) = 2345 - 2200 = 145包。
所有设备同时工作，直到任务完成。
所需时间 = 145包 ÷ 50包/小时 = 2.9小时。
A、B、C设备工作2.9小时，生产29包。
D、E设备工作2.9小时，生产29包。

任务分配方案

每台设备分配任务：

A、B、C设备：
- 前5天每天80包，共400包。
- 第6天29包。
- 总计429包。
D、E设备：
- 前5天每天100包，共500包。
- 第6天29包。
- 总计529包。

总生产时间：

5天（每天8小时） + 2.9小时 ≈ 5天2小时54分钟。

最终答案

每台设备分配任务：

A、B、C设备：429包。
D、E设备：529包。

总生产时间：

约5天2小时54分钟。

通过以上分配，所有设备同时开始生产，并在完成任务后同时停止生产，总任务2345包在约5天2小时54分钟内完成。

Java代码实现

以下是实现该任务分配的Java代码：

public class PackagingMachineAllocation {

    public static void main(String[] args) {
        // 设备产能（包/小时）
        int capacityPerHour = 10;

        // 设备每天工作时间（小时）
        int workingHoursABC = 8; // A、B、C设备每天工作8小时
        int workingHoursDE = 10; // D、E设备每天工作10小时

        // 总生产任务（包）
        int totalTask = 2345;

        // 计算总产能
        int totalCapacityPerHour = 5 * capacityPerHour; // 5台设备每小时总产能
        int dailyProductionPhase1 = totalCapacityPerHour * workingHoursABC; // 阶段1每天生产量
        int dailyProductionPhase2 = 2 * capacityPerHour * (workingHoursDE - workingHoursABC); // 阶段2每天额外生产量
        int dailyTotalProduction = dailyProductionPhase1 + dailyProductionPhase2; // 每天总生产量

        // 计算完成任务所需天数
        int daysNeeded = (int) Math.ceil((double) totalTask / dailyTotalProduction);

        // 计算剩余任务
        int remainingTask = totalTask - (dailyTotalProduction * (daysNeeded - 1));

        // 计算第6天的工作时间
        double hoursOnLastDay = (double) remainingTask / totalCapacityPerHour;

        // 计算每台设备的任务分配
        int taskABC = (daysNeeded - 1) * capacityPerHour * workingHoursABC + (int) (capacityPerHour * hoursOnLastDay);
        int taskDE = (daysNeeded - 1) * capacityPerHour * workingHoursDE + (int) (capacityPerHour * hoursOnLastDay);

        // 输出结果
        System.out.println("任务分配结果：");
        System.out.println("A、B、C设备分配任务：" + taskABC + " 包");
        System.out.println("D、E设备分配任务：" + taskDE + " 包");
        System.out.println("总生产时间：" + (daysNeeded - 1) + " 天 " + hoursOnLastDay + " 小时");
    }
}

运行结果

运行上述代码后，输出结果如下：

任务分配结果：
A、B、C设备分配任务：429 包
D、E设备分配任务：529 包
总生产时间：5 天 2.9 小时

注意事项

代码中使用了Math.ceil函数向上取整，确保天数为整数。

最后一天的工作时间以小数形式输出，方便理解。

如果需要更精确的时间表示（如小时和分钟），可以进一步将小数部分转换为分钟。

四、大模型在生产排产中的可行性

大模型（如GPT-4、PaLM、文心一言等）可以辅助甚至主导生产排产，但其核心价值在于增强传统排产算法的灵活性和适应性，而非完全替代数学优化方法。

以下是实现路径的详细分析：

1、大模型在生产排产中的核心价值

处理复杂非结构化数据

传统排产依赖结构化数据（如设备参数、订单表），而大模型可解析自然语言描述的排产需求（如邮件、会议记录）。
示例：

"客户紧急要求提前交付订单A，但设备B下周需要维护。"
→ 大模型自动提取关键约束（订单优先级、设备停机时间）。

生成多目标优化策略

大模型可结合业务规则、历史数据，生成兼顾效率、成本、交期的排产方案。
示例：

目标：最小化总成本 + 最大化设备利用率 + 确保95%订单按时交付。
→ 模型生成权重分配建议，指导传统优化算法。

动态调整与实时响应

面对突发状况（如设备故障、订单变更），大模型可快速生成应急方案。
示例：

设备C突然停机 → 模型重新分配任务至设备D/E，并调整后续计划。

人机交互与决策支持

通过自然语言对话，辅助生产主管理解排产逻辑，并提供可解释的建议。
示例：

用户问：“为什么订单X被推迟？”  
模型答：“订单X的原材料库存不足，建议优先采购或调整生产顺序。”

2、实现路径与技术架构

数据准备与知识库构建

输入数据：
结构化数据：设备参数、订单列表、工艺路线、库存状态。
非结构化数据：邮件、文档、会议记录中的排产需求。
知识库：
历史排产记录、行业规则（如最小换型时间）、供应链约束。
嵌入领域知识（如“设备A每小时产能为200件”）。

模型训练与优化

步骤：
预训练：使用通用语料（如技术文档、生产管理书籍）初始化模型。
领域微调：注入生产排产领域数据（如ERP日志、排产方案）。

强化学习：以排产目标（成本、交期）为奖励函数，优化生成策略。

技术方案：

# 伪代码：基于大模型的排产策略生成
def generate_schedule(user_input, constraints):
    # 1. 解析输入（结构化+非结构化）
    parsed_data = llm_parse(user_input)  
    # 2. 生成初始排产建议
    draft_plan = llm_generate(parsed_data, constraints)  
    # 3. 调用传统优化算法修正
    optimized_plan = optimization_solver(draft_plan)  
    return optimized_plan

与传统优化算法结合

协作模式：
大模型：生成候选方案、解释结果、处理模糊约束。
数学优化（如MILP、遗传算法）：精确求解目标函数，确保可行性。

实时交互与部署

功能模块：
自然语言接口：支持语音或文本输入（如“优先处理VIP客户订单”）。
可视化看板：展示甘特图、资源负载、风险预警。
API集成：与ERP、MES系统对接，自动执行排产指令。
部署方式：

Edge端（工厂本地）: 轻量化模型处理实时数据。
云端: 复杂计算与长期策略优化。

3、典型应用场景

多工厂协同排产

挑战：跨工厂资源分配、运输成本优化。
大模型作用：
解析各工厂的产能报告、物流限制。
生成全局最优任务分配方案。

柔性制造

小批量多品种

挑战：频繁换型、工艺复杂度高。
大模型作用：
根据订单特征自动分组（如“相似工艺订单批量生产”）。
动态调整换型顺序以减少停机时间。

应急事件处理

场景：设备故障、原材料短缺。
大模型作用：
实时分析影响范围，生成备选方案（如替代工艺路线）。
模拟不同方案的损失（成本、交期延误）。

4、挑战与解决方案

挑战	解决方案
数据质量与完整性	结合知识图谱补全缺失数据，使用Few-shot学习减少标注依赖。
计算实时性要求	模型轻量化（如蒸馏、量化）+ 边缘计算部署。
可解释性与信任度	生成排产逻辑的自然语言解释，可视化决策路径。
与传统系统集成成本	模块化设计，提供标准API（如RESTful接口）。

5、代码示例

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

# 加载预训练模型（示例：T5适配生产排产）
model_name = "google/flan-t5-large"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

# 输入文本：非结构化排产需求
input_text = """
设备A今天故障，需停机维修8小时。现有订单：
- 订单1：数量500，交期明天18:00，优先级高。
- 订单2：数量1000，交期后天12:00，优先级中。
请生成应急排产方案。
"""

# 生成排产建议
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate( inputs, max_length=500)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print("大模型生成的排产建议：")
print(response)

输出示例：

1. 将订单1转移至设备B生产，需占用10小时产能，确保今日完成。
2. 订单2分拆：600件由设备C生产（8小时），剩余400件待设备A修复后处理。
3. 通知客户订单2可能延迟4小时，并提供补偿方案。

6、未来发展方向

多模态排产：结合图像（如设备状态监控视频）、传感器数据优化决策。

自优化系统：模型根据实时反馈自动更新排产策略，无需人工干预。

绿色制造：引入碳排放约束，生成可持续排产方案。

通过上述路径，大模型可显著提升生产排产的智能化水平，尤其在处理不确定性和人机协同方面展现独特优势。实际落地时需注重与传统系统的无缝融合，并持续验证模型的经济效益。

五、大模型与智能排产结合

大模型与智能排产结合？

把现在的规则排产改为真的智能排产？

生产制造环节蕴含有大量工业知识和工业数据，这些过去都只存在与老工程师的右脑里，并没有及时转化为企业知识资产，伴随大模型技术在工业制造领域的快速渗透，在生产计划与组织、工艺与质量管理、设备与技术应用、安全生产的应用，势在必得。

智能排产

大模型在生产制造场景的3个实际落地方案

排产类型复杂多样，工业制造过程分成离散，每个环节又分为多个程序
涉及要素众多，如客户订单计划及其转成生产计划，加工设备的状态，以及配套的零部件、物料调度等
难以通用化，实际业务中很难统一业务语言来定义排产条件。
技术局限性，例如典型的车间调度问题涉及混合流水车间中多订单、多工序、多机台的生产过程调度，属于NP-hard问题，不能在合理的时间内容找到一个解
启发式专家规则，通过预定义规则来排产，简单快速，但是无法实现全局最优，不能应对复杂情况
运筹优化可以实现全局最优，但是建模过程复杂、实时性差
优化算法可寻找交优解，且适应性好，但是计算时间较长

随着大模型的广发渗透，智能排产耶开始融合AI技术，利用历史数据训练模型预测生产中的不确定性因素，结合传统优化算法进行更精准的决策。

大模型结合启发式算法、遗传算法、深度强化学习，预测结果，寻求最优或者近似最优生产计划。

NLP自然语言处理（Natural Language Processing），是人工智能和计算机科学领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解和处理人类自然语言，实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信。

Transformer 是一种用于处理序列数据的深度学习架构，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域都有广泛应用，核心思想：自注意力机制Self-Attention，它能够让模型在处理序列数据是，自动学习到序列中哥哥位置之间的依赖关系，而不是想传统的循环神经网络RNN或卷积神经网络CNN那样依赖与顺序处理或局部卷积操作。通过自注意力机制，模型可以并行计算序列中每个位置与其他位置的关联程度，从而更搞笑的捕捉序列中的全局信息。

时序大模型是一种基于深度学习的人工智能模型，主要用于处理具有时序特征的数据，定义：时序大模型在大规模数据基础上，采用深度学习架构，如递归神经网络RNN，长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU或者Transformer等，对具有实践序列特性的数据进行学习和建模的模型，它能够自动提取数据中时序模式长期依赖关系和动态特征，从而实现对未来数据的预测、对序列数据的分类、生成等任务。

工业上计划排产是指企业根据市场需求预测、客户订单情况、自身生产能力、原材料供应状况等多方面因素，对生产任务进行合理安排和规划的过程，以确定生产什么产品、生产数量、生产时间、生产顺序以及所需要的资源，从而确保生产活动高效、有序的进行。

工业大模型：体系架构、关键技术与典型应用

工业跨模态协同难：通用大模型擅长处理文本、图像、视频等常见数据模态，其数据多来源于互联网等公开渠道。但对于工业制造中难以获取的特有数据模态，如CAX模型、传感信号、工艺文件、机器指令等了解甚少。

工业高可信输出难：工业应用对准确性和可靠性要求极高，如机械臂协作装配的精确控制。现在大模型是基于概率预测，输出结果不确定性高，难以满足工业任务的高精度要求。

工业多场景泛化难：工业领域涵盖研发设计、生产制造、运维服务等多种不同场景，不同行业不同长吉岗呢任务需求各异，且生产任务徐记起设备执行才能完成。

工业大模型不是通用大模型在工业领域的简单垂直应用，需开展全新的工业大模型基础理论和关键技术研究。

工业大模型的构建采用三种模式：

预训练工业大模型：基于工业领域数据（如设备日志、工艺参数、设计图纸）与通用预料进行联合训练，形成基础能力
领域微调：针对特定场景（如半导体制造、汽车装配），利用行业专属数据几对预训练模型进行微调
检索增强生成RAG：在不修改模型参数的前提下，提供外挂知识库实现实时检索上下文信息，降低幻觉风险。例如：星云语言大模型与私欲知识库，实现制度文档的智能问答，效率提升60%

模拟排产，AI给出的答案（二）

一、实现智能排产实践篇

1. 生产调度问题的建模

2. LeetCode相关题目推荐

3. 其他平台的题目

4. 实际项目案例

二、生成卷包智能排产的代码

算法设计说明

Python代码实现