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需求背景

当前，江苏阳光股份有限公司已经基本实现全流程的毛纺织服装生产数字化转型，包括毛纺织服装生产流程中的执行人员数字化备案，机台生产信息的数字化采集，原料、半制品、产品的物联网跟踪与质量参数记录，生产工艺的数字化记录，车间生产环境的数字化监控等。由此，企业获得了生产实践中的海量数据，形成了云端大数据系统。但面对海量的生产实践数据，企业面临着无从下手的情形。如何从中挖掘出有效的信息，辅助提升生产管理水平，提高生产效率、保障产品质量、降低人员劳动负荷，实现企业生产模式的智能化转型，成为了当前需要解决的关键需求。

需解决的主要技术难题

基于订单数字化管理与服装裁片吊挂运输系统，利用智能优化调度技术，实现面料的智能化裁剪与生产订单的精细化调度管理。

期望实现的主要技术目标

技术参数与要求：

（1）通过图神经网络、蚁群算法等智能技术，为裁片裁剪工艺制定优化方案，将订单平均裁剪工艺制定耗时控制在5min以内，面料废料率降低5%以上；

（2）结合企业订单需求云端数据，综合人员能力属性、机台状态信息、原料供给数据，建立智能订单生产效率预测模型，生产效率预测误差低于10%；

（3）通过循环神经网络、遗传算法等智能技术，实现智能化订单生产调度，平均全车间调度计划制定耗时控制在5min内，车间高生产负荷下的平均交期延误率降低10%；

     （4）根据实时化的人员状态、机台情况、原料与半制品跟踪、工艺下发等实时生产信息的变化，实时响应新订单派入、在产订单更正、临时订单的插派等生产状态变化，构建智能化调度方案纠偏响应机制，及时更新调度方案并派发，实现调度方案变更响应时间小于5min。

处理进度