随着制造业向智能化､柔性化方向转型，智能制造已成为提升产业竞争力的核心驱动力，是制造强国建设的主攻方向｡生产调度作为智能制造系统的核心环节，直接影响生产效率､资源利用率和交付及时性｡现代制造系统面临产品定制化程度高､生产批次多样化､订单交付周期短等需求与挑战，对调度系统的实时响应能力､动态适应能力和多目标优化能力提出了更高要求｡车间调度是典型的 NP-hard 问题，涉及工序顺序､机器选择､资源限制､时间窗等多种复杂约束｡传统方法包括深度学习算法､数学规划方法､智能优化算法､启发式算法等，但需针对特定场景进行高度定制化开发，且缺乏对生产环境变化的自适应能力，难以满足现代制造系统的柔性化､个性化生产需求｡因此，探索新的技术路径以实现调度系统的智能化升级成为迫切需求｡

近年来，大语言模型 (以下简称大模型) 凭借其超大参数规模与跨模态训练架构，超越了传统人工智能的能力限制，在文本理解与生成､场景泛化性及复杂系统交互三个维度展现出颠覆性突破；在自然语言处理领域，大模型已实现人类水平的文本生成与语义推理能力; 在计算机视觉领域，其通过融合视觉与语言信息，显著提升了模型在目标感知､图像理解等多模态任务中的表现｡该技术范式还应用于临床诊断､材料合成､四足机器人训练等专业领域，成为了实现通用人工智能的核心路径。

在智能制造领域，随着工业大模型的应用不断深入, 生产调度作为智能制造系统的核心环节，是保障制造系统高效运行的关键｡车间调度属于组合优化问题，欧美国家科研机构已率先探索大模型在组合优化领域的应用，并形成了三大方向: ① 数学模型自构建方向，如麻省理工学院与微软公司提出混合整数规划模型 (Mixed integer linear programming, MILP) 增强框架，利用大模型理解问题并自动构建优化模型; 斯坦福大学等研究了大模型在复杂约束建模中的应用｡② 算法 / 规则自设计方向，Google 将基于通用代码语料库微调的 PaLM2 大模型与进化框架相结合，用于求解包含在线装箱问题在内的多种组合优化问题，刷新了在线装箱问题的已知最优解③ 方案端到端自推理方向，巴黎第九大学提出端到端大模型微调框架，应用于作业车间调度问题｡随后，国内学者也开展了大模型在车间调度领域的探索性研究｡

相较于传统调度方法，大模型展现出独特优势：其强大的自然语言理解与泛化能力，能够快速适应多变的调度场景并处理复杂的多目标权衡，显著降低了针对特定问题进行定制化开发的成本｡然而，大模型在车间调度应用中也面临显著局限：首先，现有研究主要利用通用大模型解决通用组合优化问题，研究对象多为简化场景，尚未能有效解决真实工业制造环境中涉及多种资源约束､时间窗限制､工艺路线灵活性等的复杂调度问题；其次，相关研究多基于在线大模型或32B及以上大模型展开，而制造企业受限于实时性要求､成本及数据隐私安全等因素，通常无法采用在线模型，主要依赖轻量化本地部署方案｡需要指出的是，即使是 32B 参数规模的模型，其微调成本也很高 (如，群组相对策略优化技术 (Group relative policy optimization, GRPO) 微调7B 模型需8张 A100 GPU)｡除此之外，本地部署的轻量化大模型在车间调度应用中面临以下重要挑战｡

挑战一，复杂约束建模与知识库匹配准确性不足｡车间调度涉及工序顺序､机器选择､资源限制､时间窗等多种复杂约束，大模型在理解和转化多约束语义时存在偏差｡知识库中大量约束信息相似度高导致干扰严重，且难以穷尽所有约束类型，模型泛化能力受限｡根本原因在于本地大模型缺乏对车间调度专业知识的深层理解和推理能力｡

挑战二，数据集多样性不足与模型泛化能力受限｡调度约束建模依赖监督微调､直接偏好微调等方法，通过模板化约束和公式制作数据集进行训练｡然而，当前可用数据集规模有限且场景单一，导致模型难以全面理解复杂约束，易产生逻辑错误｡小参数本地模型在复杂约束组合上的表达能力有限，进一步制约了学习效果｡

挑战三，规则组合空间复杂且模型推理能力有限｡制造车间调度中的规则组合空间庞大且高度复杂，现有本地部署的大模型推理能力有限，难以高效处理庞大的规则空间，且容易陷入局部最优｡规则空间的非结构化和高维特征，加上模型对规则关系理解不足，导致自动设计的规则效果不佳｡

挑战四，车间多个优化目标冲突及协调机制不足｡车间调度往往涉及完工时间､设备利用率､交付时间和能耗等多目标优化，不同目标间存在矛盾和权衡｡当前端到端大模型缺乏对调度中复杂时序和资源分配的深入预判能力，难以准确评估不同调度决策对各目标的长远影响，导致调度方案往往偏向局部最优｡根源在于模型对多目标任务间复杂依赖关系的理解不足和缺乏灵活的多目标优化机制｡

从上述挑战分析可见，当前通用大模型无法直接用于解决复杂的调度问题，车间调度大模型并不是通用大模型在车间调度领域的一套垂直应用解决方案，亟需开展新的车间调度大模型理论路径和关键技术研究｡鉴于当前国内外关于车间调度大模型的系统性研究不足，结合大模型在组合优化问题求解方面的三大方向，本文提出了魔豆智造调度大模型的系统性框架，并根据不同的实际生产场景，提出了四条技术路径；同时，提出了调度大模型四种构建方法，阐述了调度大模型关键技术；基于所提出的车间调度大模型，给出了魔豆智造调度大模型 2 个典型应用案例；最后，展望了调度大模型未来的研究方向｡

1 魔豆智造调度大模型框架与路径

1.1 魔豆智造调度大模型系统框架

魔豆智造调度大模型系统框架是面向制造业复杂生产调度场景设计的智能化解决方案，基于当前国内外研究机构在大模型求解组合优化问题的三大方向，构建了面向不同建模与决策范式的技术体系，包括：针对 MILP 数学模型自构建､针对约束规划 (Constraint programming, CP) 数学模型自构建､面向启发式调度算法 / 规则自设计以及实现方案端到端自推理等四条技术路径｡该框架融合数据驱动与机理知识，集成自动数学建模､自动算法设计及智能推理技术，具备高效自适应､多目标动态优化､快速泛化与跨任务迁移等核心能力，能够实现调度策略自动生成､柔性资源合理分配及协同调控，满足制造业动态､异构和多约束的生产需求，可以广泛适用于离散制造企业，提升企业的生产效率､资源利用率和整体竞争力｡

1.2 魔豆智造调度大模型实施路径

车间调度大模型作为工业大模型在制造执行层的关键组成部分，其构建路径贴合工业场景的差异化需求，主要包含以下四条技术路径 (图 1)｡

图 1 魔豆智造调度大模型四种路径

MILP模型自构建：车间调度MILP数学模型自构建路径主要围绕调度问题的全流程自动化实现展开｡该路径首先依托经过调度领域知识监督微调的通用基座大模型，结合向量数据库, 自动提取关键约束和车间特征等要素；随后，基于知识检索与生成机制，智能推导并生成目标函数与约束公式；最后，大模型将数学公式转换为求解器可执行代码，实现从需求输入到调度求解的自动衔接｡此路径可以提升MILP模型构建的智能化与自动化水平，自动处理车间中新增约束，支持动态处理新增约束，让MILP数学模型不再只是解决静态车间调度问题，适用于工件与机器规模较小､追求最优解的柔性机加产线等调度场景｡

CP 模型自构建：车间调度CP模型自构建需要依次经历调度约束自提取与模型代码自生成两个阶段｡该路径依托调度领域微调的大模型，结合求解器示例，自动识别关键约束和车间特征；随后，大模型直接根据车间类型和约束生成求解器可执行 CP 模型代码，实现从需求输入到模型求解的闭环自动化｡此路径可以提升 CP 模型的构建效率和灵活性，支持约束的动态调整与集成，适用于规模中等､约束较为复杂且需高质量动态调度方案的场景｡

算法/规则自设计：车间调度算法/规则自设计旨在实现启发式调度规则的自设计与持续优化｡其核心在于构建基于大模型的反思进化框架: 首先，利用经过调度案例监督微调的大模型初始化启发式规则种群；随后，结合进化框架并利用历史性能反馈指导启发式调度规则设计与优化，持续提升启发式规则的质量；最终，依托优化后的规则种群与快速生成机制，在测试案例中高效生成高质量的调度方案｡此路径可以提升启发式调度规则设计的自动化程度与性能，适用于高动态､大规模且对实时响应有需求的柔性加工或装调产线｡

方案端到端自推理：车间调度方案端到端自推理开创了基于大模型自然语言理解与推理能力的车间调度决策新范式，实现从状态感知到决策输出的端到端智能化｡其构建核心包含三阶段：首先，采用任务蒸馏等技术，利用性能最强的在线大模型或高性能调度模型生成高质量动作数据集；其次，对本地小模型进行微调，使模型决策行为契合实际生产的多目标偏好与专家经验；最终，通过上下文学习､精细化提示工程及在线持续学习，不断增强模型对特定任务的精准适配能力与未知场景的泛化性能｡此路径可以最大程度降低定制化需求，支持非解耦的全要素协同决策，直接依据实时车间状态与目标进行连续调度，尤其适用于大规模､高频动态 (目标､需求和场景) 且需在线响应的柔性产线｡

这四条路径共同构成了覆盖不同场景与动态性需求的车间调度智能化解决方案体系｡MILP 模型自构建路径以其数学模型精确性，适用于小规模､追求最优解的动态调度问题；CP 模型自构建路径凭借其约束表达能力，适用于中等规模､需处理动态约束的问题；算法/ 规则自设计路径利用其启发式高效性，适用于大规模､高动态场景下的快速响应；方案端到端自推理路径则依托其端到端泛化能力与非解耦决策优势，适用于大规模､高动态复杂环境下的在线决策｡在智能化水平上，MILP/CP 自构建路径意在数学模型构建环节替代人的智能，算法 / 规则自设计路径意在规则设计与优化环节超越人的智能，而方案端到端自推理路径则需要能够模拟并最终超越人的智能，实现高度自主的闭环决策优化｡

2 魔豆智造调度大模型构建方法

2.1 魔豆智造调度MILP大模型构建方法

针对车间调度MILP大模型构建过程中所面临的复杂约束提取与代码自生成难题，提出了一种集约束提取､模型构建与代码生成于一体的系统化方法｡整体流程包含以下三个核心阶段，如图2所示:

图 2 车间调度MILP模型自构建方法

提取约束：利用经过调度领域知识监督微调后的本地 7B/8B 等通用基座大模型，结合向量数据库技术, 实现对车间调度任务的自然语言描述或工业文档的深度理解与结构化解析｡系统能够自动识别和抽取调度场景中的关键要素与约束条件，如工序间的顺序依赖､机器可选性限制等多维约束信息｡该阶段充分利用检索增强生成技术(Retrieval-augmented generation, RAG), 提升约束提取的准确性和专业性，突破车间调度 MILP 大模型在复杂语义理解和知识匹配上的固有局限｡

构建数学模型：依托提取的结构化约束信息，并结合本地向量数据库, 利用微调后的大模型自动构造符合用户需要的数学模型｡涵盖目标函数的定义､决策变量的设计及约束公式的系统生成｡该过程不仅保证模型形式的严谨性和规范性，还支持动态调整以适配不同调度场景的个性化需求，实现模型的高度泛化｡

模型转为代码：为实现调度方案自生成，系统进一步调用经微调后的本地代码生成大模型，将自动构建的 MILP 模型转化为主流求解器可执行的代码格式 (如 Python 与 Gurobi 接口代码), 实现调度方案的快速求解｡该模块支持调度结果的可解释性分析，辅以多轮人机交互机制，便于用户根据实际需求进行模型与方案的迭代优化，满足工业现场复杂多变的调度需求｡

针对本地基座大模型在复杂约束表达与泛化方面的局限，通过结合监督微调技术和直接偏好微调技术等多种技术手段增强模型对专业知识的深层理解与推理能力，提升对多样化调度场景的适应性和鲁棒性，实现高可信度的车间调度 MILP 数学模型自构建与自求解，让 MILP 数学模型可以解决动态车间调度问题｡

2.2 魔豆智造调度CP大模型构建方法

车间调度中约束编排的复杂性及动态性，使得 CP 模型因其灵活的约束表达能力，成为处理中等规模及动态约束调度问题的重要工具｡针对车间调度 CP 大模型复杂约束提取和代码转化难题，提出了一套涵盖约束自提取与代码自生成的构建路径｡整体流程包含以下两个核心阶段，如图3所示｡

图 3 车间调度CP模型自构建方法

约束智能提取：系统性梳理车间调度领域内的核心约束类别，深入分析主流求解器 (如 IBM CPLEX CP Optimizer) 中 CP 模型的代码结构与语法规范，挖掘自然语言调度需求与 CP 模型数学表达之间的映射规则｡通过整合 CP 模型案例及求解器技术文档，构建专业化的语料库｡基于此，采用 RAG 技术实现领域知识的动态注入与持续更新，将用户输入转化为标准化的约束列表，提升模型对复杂约束的理解和泛化能力｡

CP 模型代码自生成：针对 7B 基座大模型，采用分阶段训练策略以提升自动建模效果｡其一，通过结构化约束数据集进行监督微调, 训练模型准确将自然语言描述转化为符合CP 求解器语法与逻辑的代码｡其二，采用直接偏好优化算法，通过引入人类反馈数据，优化模型输出代码的可读性､逻辑合理性｡通过这种方式，模型将约束列表转化为CP模型代码｡最终，将求解问题的数据集成至自动生成的代码中，完成自动求解，并将调度结果输出｡

该路径可以实现从调度问题描述到可执行 CP 模型代码的自生成，提升车间调度CP模型构建的效率，降低非专业用户的技术门槛，增强模型在多变动态约束环境下的适应能力｡

相较于 MILP 模型构建路径，CP 模型自构建路径更侧重于约束灵活表达与问题的高效求解｡具体而言，MILP 模型以其数学模型的精确性和全局最优保证，适用于小规模且对最优解要求严格的动态调度问题；而 CP 模型则凭借其强大的约束表达能力和灵活性，更适合处理中等规模､约束较为复杂的调度场景｡两者在车间调度中的互补性决定了应根据具体调度问题规模与约束特性选择合适的建模路径，以实现优化效果和计算效率的平衡｡当遇到动态订单到达和机器故障等场景，两种方法会按照图 2 和图 3 思路重新建模求解，动态更新调度方案｡

2.3 魔豆智造调度算法 / 规则自设计大模型构建方法

针对通用基础大模型在理解启发式调度规则复杂关系方面的不足，以及推理过程中的准确性和稳定性不足，导致自动生成的规则质量参差不齐､适用范围受限等问题，本文提出了一种车间调度算法 / 规则自设计路径，旨在实现启发式调度规则的高效设计与持续迭代优化｡该方法主要包含以下关键步骤，如图 4 所示｡

图 4 车间调度算法/规则自设计方法

模型微调：通过构建多样化的随机调度实例，采用进化框架收集在线大模型作用下优化前后启发式调度规则，分别进行性能评估，筛选出高性能提示词引导下表现显著提升的启发式调度规则，组成监督微调数据集｡基于该数据集，对 7B 基座大模型进行监督微调训练, 构建具备高性能规则生成及反思反馈能力的模型，强化其在启发式调度规则领域的推理能力和泛化水平，提升模型对调度约束及规则间复杂关系的理解能力｡

知识库采集：在初始化启发式策略种群基础上，系统引入个体互进化反思､个体自进化反思及集体进化反思三重反馈机制，推动多轮迭代优化｡通过遗传算法中的交叉与变异操作生成新策略，有效探索广泛且非结构化的规则空间，减少低效或劣质样本对模型推理的负面影响｡历史性能反馈与对比分析结果作为反思指导信息，进一步提升调度规则的鲁棒性，最终形成优化后的启发式种群｡

规则快速生成：在实际运用阶段，系统根据优化后的调度规则种群评估结果，开展一次反思总结，生成新的启发式调度规则种群，并选出最优个体启发式规则，据此输出调度方案｡该机制能够满足制造车间对实时响应和高效调度的需求，支持在动态变化的生产环境中灵活适配多样约束，保证调度方案的实用性与执行效率｡

该路径尤其适合大规模且动态变化显著的生产场景，如柔性制造与装配调试产线的快速响应调度｡该路径有效降低了对专家设计启发式调度规则的依赖，并相比传统遗传编程与基因表达式编程具备更强的逻辑性和有意识的主动探索能力｡然而，启发式规则路径存在短视性风险，难以保证调度结果的全局优劣性，故通过引入规则自演化机制，动态修正并提升规则质量，从而弥补该缺陷｡

2.4 魔豆智造调度端到端自推理大模型构建方法

车间调度方案端到端自推理大模型作为解决调度领域问题的创新应用范式，将实时系统状态直接映射到调度决策中，无需中间建模步骤，从而降低对编程和复杂算法定制开发的依赖｡该方法能够发挥大模型的深度理解和推理能力，直接基于车间实时状态及用户需求智能生成符合多目标偏好的调度决策，实现全要素的非解耦协同优化｡其构建过程主要包括三个关键阶段，如图 5 所示｡

图 5 车间调度方案端到端自推理方法

加工信息提取：车间加工信息通过用户输入和自动读取加工信息两种方式获得｡用户输入方式允许操作人员手动录入工件参数､生产目标等关键信息；自动读取方式则通过集成串行或网络通信协议，实时采集设备状态､工艺参数等生产数据｡收集到的信息随后输入到调度大模型中，系统自动提取每个工件的加工工序，包括每台机器的备选方案､处理时间及时间约束等关键信息｡

扰动信息提取：动态车间信息，包括生产中断 (如机器故障､紧急订单插入和工人缺勤), 通过与制造执行系统的集成自动收集｡大模型处理这些输入信息，分类已识别的干扰，并将其纳入 JSON 格式中的特定字段｡未预见或未定义的事件则被捕获在同一 JSON 格式中的单独部分｡

动态调度：在前面两阶段的基础上，模型能实时捕获并智能解析来自设备､订单等多源动态信息流，并结合当前生产目标､工艺约束及实时资源状况，自动生成并下达决策指令，以指导生产制造的有序进行｡同时，也会将所下达的指令进行约束验证，如果不满足约束将会将报错信息结合原始信息流输入至大模型重新决策，直至满足约束需求｡

该路径最大程度地降低了对传统规则编程与定制化算法的依赖，支持全要素非解耦的协同决策流程，能够直接依据实时车间状态和调度目标，连续生成调度方案｡该路径尤其适合大规模､且需快速响应的柔性制造产线｡然而，端到端方法存在短视性风险，难以保证调度结果的全局优劣，因此通常需要结合自设计算法规则和微调技术，以提升模型的全局优化能力和推理性能｡

3 魔豆智造调度大模型构建关键技术

3.1 关键技术一：面向复杂约束知识内嵌微调技术

在魔豆智造调度大模型的构建过程中，面对多样化的调度约束和复杂的生产环境，通用模型难以直接生成既可行又高效的调度方案｡为应对这一挑战，采用了三种微调技术：监督微调技术 (Supervised fine-tuning, SFT)､直接偏好微调技术 (Direct preference optimization, DPO) 和 GRPO 技术，如图 6 所示｡首先，由于车间调度任务涉及复杂的约束条件，调度大模型采用各种方法生成调度方案时均需要模型精准理解和捕捉调度的核心知识，因此需要通过 SFT 技术增强模型对专业知识的理解和推理能力｡其次，在 MILP 和 CP 模型的构建过程中，由于求解器对代码格式的严格要求，引入 DPO 技术，以确保生成的代码符合求解器的语法规范，并提升模型在复杂调度场景中的适应性｡同时，DPO 技术还在调度算法 / 规则自设计过程中增强了模型对复杂约束的推理能力｡最后，为提升决策过程中的动态事件推理能力和决策稳定性，引入 GRPO 技术，以确保模型在快速变化的生产环境中做出高质量且稳定的决策｡

图 6 面向调度复杂约束知识内嵌微调技术

领域知识嵌入与 SFT 技术：SFT 通过将领域知识嵌入大模型，帮助其精准理解车间调度中的复杂约束和业务规则｡具体而言，SFT 利用高质量的标注数据和专业知识，将车间调度的关键知识结构化后输入模型，确保模型在监督学习过程中能够精确识别调度任务中的关键要素，如工序顺序､时间窗口等多维约束｡例如，在车间调度的 MILP 数学模型自构建过程中，SFT 帮助模型理解调度任务中的复杂约束，进而生成符合生产需求的代码｡这些代码能够准确地被求解器执行，完成调度方案的快速求解｡通过这种方式，SFT 增强了模型对专业知识的深层理解，提升了模型在多样化调度场景下的适应性和鲁棒性｡

专家反馈与 DPO 技术：DPO 通过引入专家反馈，优化了大模型在处理复杂调度任务时的准确率和适应性｡具体而言，DPO 通过构建专家反馈机制，将专家对模型输出结果的优劣评估转化为偏好信号，直接作用于模型的决策过程｡例如，在车间调度的 CP 模型自构建过程中，DPO 结合专家的偏好反馈，确保调度程序满足求解器的语法规范，有效提升了生成代码的效率和准确性｡

动态调度决策与 GRPO 技术：在启发式调度规则的自动设计中，GRPO 采用 “一对多” 的方法优化规则生成策略｡在这种方法中，模型为给定的调度问题生成多个启发式调度规则，并相互评估它们的性能｡嵌入的奖励机制使模型能够有效地探索广阔的规则空间，从而增加发现高质量､可适应规则的机会｡这个过程为后续的优化步骤提供了宝贵的输入，进一步提高了整体框架的效率｡

3.2 关键技术二：面向车间调度场景的本地化大模型轻量化部署与高效推理技术

魔豆智造调度大模型采用各类方法生成调度解决方案时，均需依赖企业的敏感生产数据 (如订单参数､设备状态､工艺路线等)｡由于这些数据具有高度敏感性，企业通常仅能接受符合本地部署要求的车间调度大模型｡为应对该挑战，亟需面向边缘计算环境，开展本地化大模型的轻量化部署与高效推理关键技术研究｡通过引入模型剪枝､参数量化与知识蒸馏三类优化机制，降低计算开销，提升推理速度，保障车间调度系统在资源受限环境下的快速响应，如图 7 所示｡

图 7 大模型轻量化部署与高效推理技术

模型剪枝：大模型在边缘设备部署过程中面临参数规模庞大､计算资源紧张等挑战｡模型剪枝通过识别并移除对推理结果影响较小的冗余参数与连接，降低模型计算复杂度与内存开销，是实现边缘部署的重要路径｡剪枝方法分为非结构化剪枝 (去除单一权重，形成稀疏结构) 与结构化剪枝 (移除卷积核､通道或层级模块，保持结构完整), 可按训练阶段划分为训练前剪枝､训练中剪枝与动态剪枝｡在车间调度任务中，结合任务特征重要性评分机制，动态屏蔽 Transformer 中与核心推理关系不大的神经元连接，采用层级化剪枝策略对模型进行压缩优化，最大程度保留任务精度，同时显著提升推理速度与部署效率｡

量化技术：为进一步压缩模型体积与提升边缘设备执行效率，量化技术通过将高精度浮点参数 (如 FP32) 转化为低精度整数 (如 INT8) 或混合精度格式，降低模型存储与计算开销｡量化方法主要包括训练后量化与量化感知训练：前者适用于快速部署，直接将训练好的模型进行低精度映射；后者在训练过程中引入低精度运算模拟，有效提升模型鲁棒性与精度保持能力｡量化模型可在保证调度精度的前提下，实现快速响应，满足高实时性生产环境对推理速度的要求｡

知识蒸馏：针对大模型难以直接部署于边缘终端的问题，知识蒸馏通过 “教师–学生” 范式，将云端大模型的知识迁移至结构简洁的轻量学生模型，在保持性能的同时大幅降低模型规模｡蒸馏过程中，学生模型不仅学习任务标签 (硬标签), 还通过模仿教师模型的输出概率分布 (软标签), 继承其推理逻辑与泛化能力｡面向端到端车间调度任务时，通过构建调度规则关联度矩阵，引导学生模型聚焦关键约束与调度目标，避免无效知识迁移引发的信息干扰｡技术实现方面，融合温度缩放策略与层级知识提取机制，在保持调度任务精度的基础上，显著提升边缘模型推理效率与稳定性｡

3.3 关键技术三：车间事件感知及调度知识库驱动的自适应调度与可信决策生成技术

制造车间运行过程中常伴随设备故障､人员排班调整､紧急订单插单等突发事件，对调度大模型的实时理解响应能力与决策稳健性提出更高要求｡为提升工业大模型对车间动态事件的感知､建模与响应能力，需构建融合多模态语义理解与结构化调度知识库支撑的自适应调度生成机制与可信性验证体系，支撑复杂场景下的智能调度决策 (见图 8)｡

多模态语义理解与结构化调度知识库构建：车间场景中，传感器数据､监控视频､工艺图纸､设备与工人状态等多源异构信息构成了动态事件的主要数据来源｡基于工业多模态大模型预训练方法，构建统一的语义表示空间，实现对车间动态事件的语义解析与多源特征对齐｡在此基础上，融合工艺路径､设备配置､维修规则､调度策略与异常处理流程等专业知识，建立结构化的调度知识库｡借助大模型的多模态感知能力与语言理解能力，支撑复杂事件的跨模态语义建模，为调度策略生成提供知识支撑｡

自适应调度决策生成机制：面对动态事件识别结果，调度大模型需具备基于时序演化与资源重构的策略生成能力｡基于 RAG 技术框架, 模型可动态调用调度知识库中相关片段，增强推理深度与输出的合理性｡在此过程中，模型综合当前车间状态与历史调度经验进行联合建模，完成任务分配､资源配置与调度逻辑的自适应优化，实现突发场景下的快速响应与智能调度｡

可信调度验证与反馈优化机制：为保障调度方案的可执行性与逻辑一致性，引入专家规则驱动的后处理机制，对调度结果中存在的时间冲突､资源分配异常､流程矛盾等问题进行自动检测与修正｡同时，依托工业仿真平台对生成调度方案进行多轮虚拟验证，结合执行反馈进行模型参数优化与知识迭代更新，提升调度决策的稳定性与一致性｡该机制可以一定程度抑制大模型在推理过程中的幻觉现象，保障调度系统在动态环境下的高可信运行｡

图 8 事件感知与知识库驱动的自适应调度决策生成技术

4 魔豆智造调度大模型典型应用验证

为验证魔豆智造调度大模型的能力，本文选取了机加工行业和 3C 电子产品系列换线行业两个具有代表性的工业场景，开展应用验证与评估研究｡

4.1 典型机加工行业智能动态调度

在机加工环境中，生产线通常采用模块化设计，以支持汽车零部件､航空航天构件等小批量､多品种产品的定制化生产｡该环境涉及工艺流程复杂､质量标准严格等特征，同时面临设备故障､物料短缺及订单突变等动态不确定因素，对调度系统的智能化水平与实时响应能力提出了较高要求｡

针对上述需求，本文构建了基于 MILP 模型自构建的机加工产线智能调度方案，如图 9 所示｡首先，基于特定调度知识库，对 8B 大模型进行微调，构建约束提取大模型｡该模型可自动处理来自多源工业数据的内容，提取多维约束信息，并依据知识库模板自动生成符合 MILP 数学形式的调度模型｡

图 9 基于MILP模型自构建的机加工产线智能调度

随后，构建代码生成大模型，将所生成的数学模型自动转换为可在求解器中直接执行的 Python 代码，实现调度求解代码的自动生成与执行｡系统同时支持任务分配与人机交互，允许一线操作人员对调度参数进行调整，并将反馈信息用于辅助管理层优化生产策略｡

为系统验证魔豆智造调度大模型在生产线动态扰动下的响应能力，设计并开发了动态调度仿真验证系统｡系统运行流程如下：首先提取生产实例数据，并基于 MILP 模型自构建路径生成初始调度方案｡如图 10 所示，在仿真阶段，系统支持自然语言交互，用户可随时输入各类动态事件，包括需求变化､设备故障或新订单到达等｡魔豆智造调度大模型将这些自然语言指令转化为 MILP 模型约束，从而触发自动重构与代码生成机制｡求解器计算得到更新后的调度方案后，系统将自动更新甘特图｡图 10 展示了在需求变更､设备故障及新订单事件发生后，大模型自动重构的调度方案｡

通过实施该方法，柔性加工制造系统能够针对生产任务实现高效､智能的调度优化，从而提升资源利用率与计划执行率｡此外，该技术路径具有较强的通用性，可推广应用于航空航天､轨道交通及能源装备等多种离散制造领域，充分体现了基于大模型驱动的调度方式在自动化､智能化､通用化以及高可靠性方面的显著优势｡

图 10 机加工制造场景下动态事件驱动调度方案重构

4.2 手机等 3C 电子产品系列换线动态调度

3C 电子产品的快速迭代与日益增长的定制化需求，使得生产线的频繁切换成为制造企业的重要竞争优势｡然而，该过程涉及多种复杂的动态约束条件，如生产线调整的时间依赖性､工人技能层级的差异､辅助资源的限制以及设备调试时间的动态变化等｡传统的人工建模方法在此类环境中往往难以满足实时性和灵活性的要求，并且需要对代码进行频繁的人工调整｡

为应对上述挑战，魔豆智造调度大模型采用了一种基于 CP 模型自构建的 3C 产线智能调度方案，如图 11 所示｡针对手机制造企业的动态单元配置场景，系统首先集成领域知识库，自动提取关键约束信息｡通过与领域语料库对齐的 RAG 技术，大模型能够将自然语言描述映射为 CP 模型约束，从而深度理解 “工序 - 工人 - 资源” 之间的分配逻辑｡

图 11 基于CP模型自构建的3C产线换线智能调度

在此基础上，利用 7B 大模型，通过 SFT 与 DPO 技术，对模型进行再训练，实现将结构化约束自动转化为可执行的 CP 代码｡同时，系统支持人机协同迭代，使得资源分配可实时调整与优化，以实现诸如生产平衡与最小化完工时间等多目标优化｡

为验证魔豆智造调度大模型在应对生产线动态扰动方面的能力，本研究构建了一个动态调度仿真验证系统｡系统首先读取车间切换数据，并基于 CP 模型自构建路径生成初始调度甘特图｡在仿真过程中，用户可随时以自然语言输入动态事件，如优先级调试､员工休息､技术难度等｡模型接收到事件后，可即时解析语义，自动将其转换为更新后的约束条件，重构 CP 求解代码，并刷新甘特图以生成新的调度方案，如图 12 所示｡

图 12 产品换线制造场景下动态事件驱动调度方案重构

该方法不仅适用于手机生产领域，也可推广至其他需要频繁切换生产线的 3C 电子制造行业｡通过构建涵盖自然语言理解､约束条件自动提取､约束规划模型代码生成及调度方案自动输出的闭环工作流程，系统能够实现资源的高效配置与生产计划的动态优化，从而推动 3C 电子制造业向更加柔性化､智能化和高效化的生产模式转型升级｡

5 魔豆智造调度大模型展望

魔豆智造调度大模型作为将大模型技术引入制造执行与优化控制领域的创新尝试，展现了其在复杂生产任务调度､资源协同优化等方面的广阔应用前景｡然而，目前相关研究多集中在理论探索阶段，距离实现真实生产环境下的智能调度应用尚存在差距｡未来的发展应立足于生产制造的实际需求，系统挖掘具备规模化应用潜力的典型调度场景，并在技术架构与算法层面实现关键突破｡基于此，本文对车间调度大模型未来发展中的若干关键技术方向进行展望｡

5.1 大小模型协同调度机制构建

大模型具有强大的推理能力，但推理成本高､速度慢；小模型可实现本地部署，但推理能力有限，且难以为复杂约束建立精确的数学模型｡未来需构建大小模型协同框架｡首先，建立基于任务复杂度评估的智能分流机制，通过量化约束维度与动态变化幅度，自动判定调度任务复杂程度；其次，针对简单约束变化 (如单一作业交期调整､优先级排序等), 采用领域专用小模型快速响应；而涉及复杂约束变化 (如作业运输时间､机器切换顺序等), 则触发大模型协同建模求解；最后，建立双向反馈机制，将大模型的优质决策结果持续蒸馏至小模型，逐步扩展小模型的处理边界，同时将小模型无法解决的边缘案例反馈至大模型进行持续优化｡这种协同机制能在保障调度效率的同时降低成本，满足车间实时性与经济性要求｡

5.2 图大模型增强协同推理

在高动态制造环境中，多重动态扰动与复杂约束交织并存｡为实现高质量决策，魔豆智造调度大模型应探索图大模型增强协同推理框架｡核心挑战在于构建端到端的自推理闭环，以图结构化输入驱动大模型生成决策｡图大模型的关键价值在于清晰表征复杂约束网络，实现从实时扰动感知到精确控制执行的快速闭环响应｡未来研究需突破图文模态高效对齐､基于可行解空间约束的条件生成等关键技术｡

5.3 调度大模型与制造系统工业软件深度融合

制造系统工业软件 (包括高级计划与排程系统､制造执行系统等) 作为衔接生产计划与底层控制的数字化核心，传统架构多依赖固定规则与人工干预，难以应对复杂多变的生产环境｡未来应着力推动调度大模型与工业软件的深度融合：通过标准化接口实现实时数据交互与动态决策生成；将轻量化推理引擎广泛部署于制造系统工业软件，实现从资源配置到生产调度的全链路闭环智能化；利用自然语言交互支持管理人员进行策略调整与异常处理，显著提升工业软件生态的整体协同效率与智能化水平｡

5.4 多智能体协同调度机制构建

最近，多智能体系统在解决复杂问题方面展现出强大潜力｡未来应将多智能体协同机制纳入调度大模型研究，通过构建分布式智能体网络实现资源调度优化与突发事件自适应响应｡具体而言，可设计专门化智能体分别负责设备资源分配､物料调度､质量监控等子任务，通过智能体间的信息共享与协商机制实现全局最优决策｡当面对设备故障､订单变更等突发扰动时，多智能体系统能够快速重构协作策略，动态调整资源配置，显著提升车间调度系统的鲁棒性与灵活性｡这种分布式协同架构还能有效降低单一大模型的计算负担，为大规模复杂制造场景的实时调度提供可行路径｡

5.5 数据隐私保护与调度大模型安全

调度数据涉及订单信息､设备负载､工艺参数等企业敏感信息，一旦泄露将造成重大经济和商业风险｡在本地部署场景中，需通过数据脱敏､访问控制､模型加密等技术构建多层级安全防护机制｡在云端数据传输与协同推理场景中，应采用端到端加密协议确保传输安全，并引入联邦学习框架实现分布式模型训练，避免原始数据集中存储的泄露风险｡此外，差分隐私技术可在模型训练阶段有效防止敏感信息逆向推断｡未来应系统整合上述安全技术，构建覆盖数据采集､模型训练､推理部署全生命周期的隐私保护与安全保障体系，确保企业在享受智能调度效益的同时有效防范数据安全风险｡

6 结论

随着工业大模型在智能制造领域的深度应用，车间调度作为制造执行系统的核心环节日益受到关注｡然而，通用大模型难以直接解决复杂车间调度问题，面临复杂约束建模偏差､数据泛化不足､规则组合爆炸及多目标冲突协调等瓶颈｡为此，本文提出了魔豆智造调度大模型，给出了调度大模型的专业定义与构建路径，系统提出了 MILP 模型自构建､CP 模型自构建､算法 / 规则自设计及方案端到端自推理四种路径；探讨了面向复杂约束的知识内嵌微调､本地化轻量化部署与高效推理，以及基于车间事件感知和知识库驱动的自适应调度与可信决策生成等关键技术，提升了模型对复杂约束的理解能力､推理效率及动态环境的适应性，突破了传统调度方法高度定制化开发的难题；通过机加工､3C 电子产品换线等典型工业场景进行了应用验证，证明了所提路径与技术的有效性与推广价值；最后，展望了魔豆智造调度大模型在大小模型协同､图大模型增强推理､多智能体协同调度､MES 深度融合及数据安全等方面的发展方向｡本文所构建的解决体系､关键技术与应用实践，将为车间调度领域的理论研究与工业实践提供重要参考和指导，助力智能制造的创新发展｡

原文刊载于《机械工程学报》2026年4月 作者：李新宇 史正祺 黄金 刘齐浩 高亮