摘要
本申请属于智能车间调度领域,具体公开了大模型赋能的车间调度端到端自决策引擎、方法及装置。本申请通过将大模型定位为核心决策者,而非传统辅助工具,充分利用大模型在自然语言理解、上下文学习、复杂逻辑推理和内容生成方面的强大能力,使其能够直接根据车间实时状态信息、动态变化的“工件池”、以及用户通过自然语言输入的调度目标和突发事件描述,进行自主的、端到端的调度决策,以提升调度系统对动态事件的快速响应能力与智能化处理水平,并通过自然语言交互降低应用门槛,减少对显式编程和规则定制的依赖,向低代码开发范式迈进,并具备超越传统启发式规则的远见性决策潜力。
技术关键词
全局状态信息
决策方法
工件
闭环控制回路
车间制造执行系统
生成技术
实时信息
后续工序
自然语言理解
设备控制系统
实时状态信息
动态
启发式规则
人机交互模块
指令