AI落地案例：某制造企业如何用强化学习优化生产调度？ 热门官方

该企业将车间设备、订单、物料供应建模为马尔可夫决策过程，采用深度强化学习（DRL）进行实时调度。状态包括机器可用时间、订单交期与在制品库存，动作为任务分配与排序，奖励函数综合考虑完工准时率、设备利用率与能耗。初期用离散化状态+Q-Learning在小规模场景验证，随后改用DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）处理连续状态空间。部署后，生产周期平均缩短15%，设备空闲率下降22%，并能快速响应插单与设备故障扰动。该案例证明DRL在非稳态、多约束工业调度问题中具备超越传统启发式算法的潜力，为智能制造提供动态优化能力。