With the global energy crisis and environmental issues becoming severe, more attention has been paid to production scheduling considering energy consumption than ever before. However, in the context of intelligent manufacturing, most studies apply the industrial internet of things (IIoT) to improve energy efficiency. It may cause the real-time data in the workshop unable to be collected and treated timely, thus affecting the real-time decision-making of the scheduling system. Edge computing (EC) can make full use of embedded computing capabilities of field devices to process real-time data and reduce the response time of making production decisions. Therefore, in this study, an overall architecture of the EC-IIoT based distributed and flexible job shop real-time scheduling (DFJS-RS) is proposed to enhance the real-time decision-making capability of the scheduling system. The DFJS-RS method, which consists of the task assignment method of the shop floor layer and the RS method of the flexible manufacturing units (FMUs) layer, is designed and developed. An evolutionary game-based solver method is adopted to obtain the optimal allocation. Finally, a case study is employed to validate the DFJS-RS method. The results show that compared with the existing production scheduling method, the DFJS-RS method can improve energy efficiency by up to 26%. This improvement can further promote cleaner production (CP) and sustainable societal development.

随着全球能源危机和环境问题变得日益严峻，考虑到能源消耗的生产计划已比以往任何时候都更加受到关注。但是，在智能制造的背景下，大多数研究将工业物联网（IIoT）用于提高能源效率。这可能导致车间中的实时数据无法及时收集和处理，从而影响调度系统的实时决策。边缘计算（EC）可以充分利用现场设备的嵌入式计算功能来处理实时数据并减少做出生产决策的响应时间。因此，在这项研究中 提出了基于EC-IIoT的分布式灵活作业车间实时调度（DFJS-RS）的总体架构，以提高调度系统的实时决策能力。设计并开发了DFJS-RS方法，该方法由车间层的任务分配方法和柔性制造单元（FMU）层的RS方法组成。采用基于演化博弈的求解器方法获得最优分配。最后，通过案例研究验证了DFJS-RS方法的有效性。结果表明，与现有的生产调度方法相比，DFJS-RS方法可将能源效率提高多达26％。这种改进可以进一步促进清洁生产（CP）和可持续的社会发展。设计并开发了由车间层的任务分配方法和柔性制造单元（FMU）层的RS方法组成的方法。采用基于演化博弈的求解器方法获得最优分配。最后，通过案例研究验证了DFJS-RS方法的有效性。结果表明，与现有的生产调度方法相比，DFJS-RS方法可将能源效率提高多达26％。这种改进可以进一步促进清洁生产（CP）和可持续的社会发展。设计并开发了由车间层的任务分配方法和柔性制造单元（FMU）层的RS方法组成的方法。采用基于演化博弈的求解器方法获得最优分配。最后，通过案例研究验证了DFJS-RS方法的有效性。结果表明，与现有的生产调度方法相比，DFJS-RS方法可将能源效率提高多达26％。这种改进可以进一步促进清洁生产（CP）和可持续的社会发展。结果表明，与现有的生产调度方法相比，DFJS-RS方法可将能源效率提高多达26％。这种改进可以进一步促进清洁生产（CP）和可持续的社会发展。结果表明，与现有的生产调度方法相比，DFJS-RS方法可将能源效率提高多达26％。这种改进可以进一步促进清洁生产（CP）和可持续的社会发展。