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    交貨期、設備有效使用率、比較低成本等）比較好？舉一個簡單排序例子：假設計算機每秒可處理1，000，000序列，我們希望構建一個比較好調度系統，9個jobs可以不到一秒鐘就完成，11個則要一分鐘，如果給定20個jobs，找出比較好的排程則需要77147年！實際計劃調度問題會涉及上百臺設備，上千個訂單（jobs），可見大系統優化排程問題非常復雜。當然，人們不會以窮舉的方法傻算的。統籌學家、計算機**們多年來一直在為解決大系統的優化尋找一種快速方法。統籌法、啟發式、規則法、仿真法、遺傳基因法等等，這些算法對一些特定的需求都有各自的特點，有些“算得快”，但結果不是比較好解，有些收斂極慢不實用。甚至學術理論界都曾懷疑有沒有比較好解。直到前幾年，美國的一位應用數學家(EYUANSHI)發明了分割嵌套（NP）算法，證明生成馬克夫鏈，實現全局收斂，并可以給出離比較好解的置信區間。這成為解決大系統復雜系統優化問題的一條捷徑。當前APS行業現狀APS在企業有許多成功應用，特別是與MES模塊集成應用。流程業如鋼鐵，化工等計劃調度問題相對簡單，因此，優化排程容易實施。鷹潭智能工廠商家芯軟云，因此需要采用先進的 IT技術，如物聯網，來支撐智能產品的新研發體系。

    從而優化制造過程。在實際制造中，智能決策管理系統實時監控和調整制造過程，使制造過程體現出自適應、自優化的智能性。征收。一種由此可見，智能工廠的基本框架包括智能決策與管理系統、企業虛擬制造平臺、智能制造車間等關鍵部件。參考德國工業“智能工廠”的定義，重點研究了智能化生產系統和過程，以及網絡化分布式生產設施的實現。上半句“智能生產系統與過程”是指除了智能機床、機器人等生產設施外，還包括對生產過程的智能控制。從信息技術的角度來看，它是一個智能化的MES制造執行系統。下半年，“實現網絡化分布式生產設施”是指生產設施的互聯和智能化管理，實現深度集成。信息系統和物理系統。目前，許多企業實施的DNC/MDC（設備聯網、設備監控系統）是其重要的基礎。根據工業，智能制造的理想狀態是一種高度自動化、高度信息化、高度網絡化的生產模式，在這種生產模式下，工廠內的人、機、料三者相互協作、相互組織、相互協作，相互協作，協同工作，協同工作，協同工作。在工廠之間，通過端到端的整合和橫向的整合，價值鏈可以共享、協同和有效。費率、成本、質量、個性化都有了質的飛躍。對于中國制造企業來說，現在是“三個重疊”的艱難時期。如何平衡二者。

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