基于AI Agent驱动的多工序柔性动态APS排产系统开发
“优秀设计”二等奖
资助企业：
上海飒智智能科技有限公司
资助年份： 2026
企业导师： 邹金沛
指导教师： 陈璐
项目成员： 黄科超 陶亦同 王逸凡 刘睿帆
项目海报
项目视频
项目简介
项目概述
本项目聚焦上海飒智智能科技有限公司手机测试实验室的多工序柔性生产场景，针对现有人工排程模式成本高、响应慢、设备利用率低的核心痛点，开展基于AI-Agent驱动的动态APS排产系统开发研究。
项目目标
（1）构建贴合实际场景的数学模型，涵盖工艺顺序、设备容量等约束条件与订单优先级、设备开动率等多目标优化需求。（2）开发基于深度强化学习 /协同合同网等算法的智能化排产算法，实现快速重排、动态调度、自主学习。（3） 搭建Plant Simulation仿真模型验证排程方案。（4）开发具有大语言交互模块的智能化排产系统。最终交付功能完备的APS系统原型及仿真验证报告。
项目成果
项目构建了贴合实际场景的多约束多目标数学模型，涵盖工艺顺序、设备容量等约束条件与订单交付准时率、设备利用率等多目标优化需求；研发了基于深度强化学习与协同合同网的双算法架构，结合AI-Agent交互模块，实现了自然语言需求转化与动态扰动下的快速重排；搭建基于 Plant Simulation的高保真离散系统仿真模型；设计并开发了集成化的APS系统原型， 实现了场景配置、排程计算、动态调度、仿真验证等功能的一体化集成。
