【摘 要】
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在复杂、多变的生产过程中，扰动事件的发生对车间调度的效率产生重大影响。结合数字孪生的车间调度新模式和大数据分析处理技术，对车间调度过程中机器故障和紧急订单主要扰动事件进行预测。建立基于数字孪生驱动的扰动事件数据采集框架模型，实现虚实车间的实时交互映射，分别构建机器故障数字孪生体和紧急订单孪生体，运用概率神经网络对机器故障进行预测，在此基础上提出车间调度扰动事件重调度决策策略。为进一步探究模型的应用
【基金项目】
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江西省重点研发计划项目（20202BBEL53007）；
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在复杂、多变的生产过程中，扰动事件的发生对车间调度的效率产生重大影响。结合数字孪生的车间调度新模式和大数据分析处理技术，对车间调度过程中机器故障和紧急订单主要扰动事件进行预测。建立基于数字孪生驱动的扰动事件数据采集框架模型，实现虚实车间的实时交互映射，分别构建机器故障数字孪生体和紧急订单孪生体，运用概率神经网络对机器故障进行预测，在此基础上提出车间调度扰动事件重调度决策策略。为进一步探究模型的应用效果，结合G公司的DCT250型号变速箱装配车间调度案例，对车间调度扰动事件预测模型进行验证，并提出结合数字孪生技术预测车间调度过程中扰动事件未来的研究方向。
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