《基于数据和扰动辨识的生产调度优化理论》是科技部《创新方法工作专项》“创新方法培训认证体系建设与企业试点示范”（2009IM020500）项目成果。是技术创新方法培训丛书之一。当今时代消费者的需求快速变化，要求产品更新换代的速度不断加快，企业要在激烈的竞争中赢得优势，必须具备强大的新产品开发能力。为此，广大企业迫切需要学习和掌握先进的产品技术创新方法。《基于数据和扰动辨识的生产调度优化理论》首先系统地介绍产品技术创新过程，然后针对产品技术创新过程中的新产品创意产生与机会识别、产品创新机会选择、新产品构思与选择、新产品概念评估和测试、新产品设计和开发及其测试、新产品市场导入规划、新产品市场测试和新产品市场导入等各个阶段，以重视用户参与产品创新过程为特色，讨论多种典型的解决问题的方法，为企业产品技术创新提供科学和系统的方法指导。

　　3.3支持钢铁企业产能时序预测的数据同化方法
　　钢铁企业产能配置是复杂的动态过程，也是行业产能释放的微观基础。而基于时间序列分析的预测结果则是产能动态配置决策的关键支持条件。准确地进行时间序列分析，及时地掌握产能状态波动规律，快速地辨识并消除相关影响因素，是提高钢材产品合格率、降低生产成本、增加运营收益的重要信息基础。
　　对制造业生产管理相关的时序预测数据准备问题的研究，多采用基于时间窗顺序采集（孙林等，2008）或随机取样（朱海平等，2009）方式的数据提取和预处理方法，而钢铁企业产能的时序预测数据涉及产品工艺、过程装备、原材料、库存等多维度的能力状态信息，加之时间序列数据固有的动态性、高噪声性、大规模性等特性，直接利用复杂的原始数据对象进行时间序列预测，不但计算复杂性高，而且难于保证预测的准确性和可靠性（KeoghandKasetty，2003；Gulloetal.2009）。数据同化（dataassimilation，DA）是实现钢铁生产作业过程中海量在线／离线数据有效集成的信息融合技术。DA技术起源于气象数值预报的研究领域（罗乔林，1997），近年来在环保监测、海洋预报、地质勘探、作物产量预测等研究领域的数据处理中也得到了较为广泛的应用（王跃山，1999：DeWitandVanDiepen，2007；刘峰等，2008）。DA技术是在综合考虑不同来源监测数据的时空分布特征以及监测和系统误差的基础上，实现系统注入数据与数值模拟过程动态整合的数据处理方法（TanajuraandBelyaev，2009）。它能够将多源多粒度差异的监测数据与数值模拟运算结果数据融合为具有时间一致性、语义完整性和信息准确性的数据集，进而为动态预测模型的数值求解提供合理的计算初值。
　　离线数据预处理是否充分是影响后续预测是否准确的先决条件，本文针对钢铁企业产能动态预测的数据准备问题，提出一种基于动态重构技术的产能数据同化方法。首先进行数据梳理，按生产任务类型、作业工序类型和时间粒度要求，将动态更新的产能状态描述数据分解转化为时间序列数据；再对分解后的时间序列数据进行删除和替换等操作，完成对数据的清洗去噪；最后，利用连续化产能日历映射转换技术，实现间断性时序数据的连续化处理。上述基于动态重构技术的产能状态时序数据同化处理方法，能够为产能预测提供科学的数据依据。
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前言
第1章 绪论
1.1 复杂生产过程优化调度
1.2 钢铁企业生产特点及其复杂性
1.3 生产调度问题的分类
1.4 优化调度理论方法

第2章 相关理论基础
2.1 企业资源计划理论
2.2 约束理论与准时生产理论
2.3 动态调度理论
2.4 干扰管理理论

第3章 产能配置要素的作用机理及其结构化建模
3.1 钢铁企业产能配置要素特征分析
3.2 企业产能协调配置的制造资源清单技术
3.3 支持钢铁企业产能时序预测的数据同化方法
3.4 基于数据驱动的产能协调配置机制及建模

第4章 复杂生产过程多层级集成生产计划模型
4.1 基于分厂产能的总厂计划模糊规划模型
4.2 基于关键工序的分厂计划线性规划模型

第5章 基于规则的多阶段制造资源优化配置模型
5.1 基于组批规则的订单归并优化模型
5.2 基于配方规则的炉料结构优化模型

第6章 复杂工况下协调排产与作业调度模型
6.1 并行流水生产线协调排产模型
6.2 基于约束理论的作业调度模型

第7章 基于资源属性关联的生产扰动识别方法
7.1 复杂生产过程实时信息监控
7.2 基于信息熵的生产扰动识别技术
7.3 动态调度环境下生产扰动识别模型
7.4 生产扰动识别模型中关键数据获取
7.5 生产扰动识别算法流程
7.6 应用实例

第8章 基于故障树的扰动分类技术
8.1 生产扰动分类流程
8.2 生产扰动故障树的构建
8.3 基于规则推理的扰动分类技术
8.4 基于证据理论的规则合成技术

第9章 基于资源要素协同的生产重调度响应机制
9.1 生产受扰条件下系统扰动度量和稳定性分析
9.2 基于资源要素协同的自适应重调度响应机制

第10章 具有外包选择的流水线干扰管理调度模型与算法
10.1 具有外包选择的流水线干扰管理调度描述
10.2 具有外包选择的流水线干扰管理调度建模
10.3 具有外包选择的流水线干扰管理调度模型算法
10.4 数值实验

第11章 混合无等待流水线干扰管理调度模型与算法
11.1 混合无等待流水线干扰管理调度的描述
11.2 混合无等待流水线干扰管理调度建模
11.3 混合PSO求解算法
11.4 应用案例分析

第12章 双机成比例无等待流水线干扰管理调度模型与算法
12.1 双机成比例无等待流水线管理调度描述
12.2 双机成比例无等待流水线干扰管理调度建模
12.3  HDQPSO求解算法
12.4 应用案例分析
参考文献