With the advent of industry-4.0 era, industrial production are evolving towards high flexibility, diversity, customisation, and dynamism. We address a realistic scenario of a smart manufacturing system, which concerns the production scheduling of complex multi-level products under a dynamic flexible job shop environment with shop floor disruptions incorporated. The products are assembled from multiple basic parts, whose fabrication processes are highly flexible, involving alternative process plans, alternative machines and alternative processing sequences of operations. We aim at providing Pareto solutions, with consideration of three typical optimisation objectives, including makespan, maximum machine workload, and total tardiness. A hybrid MPGA-CP approach is designed for the problem. To the best our knowledge, this is the first attempt to embed an exact optimisation technique into a meta-heuristic algorithm in the domain of production scheduling. Compared with other alternative approaches, its efficiency and performance are proven to be outstanding in solving medium-to-large scale problems, covering the largest proportion of Pareto solutions among all tested approaches. Furthermore, we constructed a simulation model of a real-time production scheduling control system, in which our approach is embedded as the kernel algorithm, to study the impacts of some uncertainties that are concerned in practice. Based on the results of simulation experiments and sensitivity analysis, meaningful managerial insights have been provided.

随着工业4.0时代的到来，工业生产正朝着高度灵活性，多样性，定制化和动态化的方向发展。我们提出了一个智能制造系统的现实方案，该方案涉及在动态，灵活的车间环境下，结合了车间中断的情况下，对复杂的多层产品的生产计划。产品由多个基本零件组装而成，这些零件的制造工艺高度灵活，涉及替代工艺计划，替代机器和替代加工工序。我们旨在提供Pareto解决方案，同时考虑三个典型的优化目标，包括制造期，最大的机器工作量和总体延迟。针对此问题设计了一种混合MPGA-CP方法。据我们所知，这是在生产调度领域将精确的优化技术嵌入到元启发式算法中的首次尝试。与其他替代方法相比，事实证明，它的效率和性能在解决中大型问题方面都非常出色，在所有经过测试的方法中，帕累托解决方案所占比例最大。此外，我们构建了一个实时生产调度控制系统的仿真模型，其中将我们的方法嵌入为内核算法，以研究实践中一些不确定因素的影响。根据模拟实验和敏感性分析的结果，提供了有意义的管理见解。与其他替代方法相比，事实证明，它的效率和性能在解决中大型问题方面都非常出色，在所有经过测试的方法中，帕累托解决方案所占比例最大。此外，我们构建了一个实时生产调度控制系统的仿真模型，其中将我们的方法嵌入为内核算法，以研究实践中一些不确定因素的影响。根据模拟实验和敏感性分析的结果，提供了有意义的管理见解。与其他替代方法相比，事实证明，它的效率和性能在解决中大型问题方面都非常出色，在所有经过测试的方法中，帕累托解决方案所占比例最大。此外，我们构建了一个实时生产调度控制系统的仿真模型，其中将我们的方法嵌入为内核算法，以研究实践中一些不确定因素的影响。根据模拟实验和敏感性分析的结果，提供了有意义的管理见解。我们构建了一个实时生产调度控制系统的仿真模型，该模型以我们的方法作为内核算法嵌入其中，以研究实践中一些不确定因素的影响。根据模拟实验和敏感性分析的结果，提供了有意义的管理见解。我们构建了一个实时生产调度控制系统的仿真模型，该模型以我们的方法作为内核算法嵌入其中，以研究实践中一些不确定因素的影响。根据模拟实验和敏感性分析的结果，提供了有意义的管理见解。