基于人工智能的调度策略确定方法及人工智能云平台与流程

基于人工智能的调度策略确定方法及人工智能云平台
1.本申请是申请日为“2020年10月24日”、申请号为“cn202011150594.6”、申请名称为“结合云计算的化妆品生产链调度方法及人工智能云平台”的分案申请。
技术领域
2.本申请涉及云计算、人工智能和化妆品生产技术领域，具体而言，涉及一种基于人工智能的调度策略确定方法及人工智能云平台。


背景技术：

3.随着社会的发展，人们的日常生活水平已日趋提升，消费升级已成为主流，从而促进了化妆品行业的快速蓬勃发展。现如今，互联网技术和在线电商的发展使得化妆品的销售不受时间和地域限制。化妆品需求的激增以及销售渠道和销售模式的创新，为化妆品的产能提出了新的需求。在实际应用过程中，如何基于已建成的工厂提高化妆品的产能是现阶段亟待解决的一个技术问题。


技术实现要素：

4.本申请的第一个方面公开了一种基于人工智能的调度策略确定方法，应用于人工智能云平台，所述方法包括：获取第一自动化生产设备在第一化妆品生产链中的第一设备协同运行记录；获取所述第一设备协同运行记录与化妆品生产工厂内的化妆品生产的产品清单记录之间的第一设备调度路径数据；根据预设产线切换耗时获取与所述第一设备调度路径数据对应的设备调度顺序列表；按照与所述第一设备调度路径数据对应的设备调度顺序列表对所述第一自动化生产设备的当前产线配置数据进行特征提取，得到所述第一自动化生产设备的产线动态特征；将所述产线动态特征映射到所述化妆品生产的产品清单记录上，得到第一动态映射特征，并将所述第一动态映射特征作为目标动态映射特征；根据所述化妆品生产的产品清单记录以及所述目标动态映射特征生成所述第一自动化生产设备的生产链调度策略并进行关联存储，在检测到所述第一自动化生产设备触发生产链调度信号时，基于所述生产链调度策略对所述第一自动化生产设备的生产状态进行调整。
5.可选地，将所述产线动态特征映射到所述化妆品生产的产品清单记录上，得到第一动态映射特征包括：获取为所述第一自动化生产设备配置的映射路径标签，其中，所述映射路径标签用于指示所述产线动态特征映射在所述化妆品生产的产品清单记录上的特征分布格式和特征记录格式；按照所述映射路径标签所指示的特征分布格式和特征记录格式将所述产线动态
特征映射到所述化妆品生产的产品清单记录上，得到所述第一动态映射特征。
6.可选地，在获取第一自动化生产设备在第一化妆品生产链中的第一设备协同运行记录之前，所述方法还包括：配置出现在所述第一化妆品生产链内的每个所述第一自动化生产设备的映射路径标签；其中，所述第一自动化生产设备为预先设置好的多个自动化生产设备中的任意一个，所述映射路径标签指示的特征记录格式为预先设置好的多个特征记录格式中的任意一个，所述映射路径标签指示的特征分布格式为预先设置好的多个特征分布格式中的任意一个。
7.可选地，获取第一自动化生产设备在第一化妆品生产链中的第一设备协同运行记录包括：当所述第一自动化生产设备在当前产线周期的前一产线周期存在于第二化妆品生产链的情况下，获取所述第一自动化生产设备在所述第二化妆品生产链内的第二设备协同运行记录，并根据所述第二设备协同运行记录和所述第一自动化生产设备的设备运行损耗数据确定所述第一设备协同运行记录；其中，所述第一自动化生产设备在当前产线周期存在于所述第一化妆品生产链内，所述第二化妆品生产链为多个化妆品生产链中所述第一自动化生产设备在当前产线周期的前一产线周期存在的化妆品生产链；当所述第一自动化生产设备在当前产线周期的前一产线周期不存在于所述第二化妆品生产链的情况下，获取为所述第一自动化生产设备在所述第一化妆品生产链内配置的所述第一设备协同运行记录；其中，所述第一化妆品生产链内包括由人工智能云平台控制的第二自动化生产设备，所述第二自动化生产设备所对应的生产记录为所述化妆品生产的产品清单记录。
8.可选地，根据所述化妆品生产的产品清单记录以及所述目标动态映射特征生成所述第一自动化生产设备的生产链调度策略并进行关联存储，包括：获取所述产品清单记录中的产品类别标签，并确定与所述产品类别标签对应的第一类别标签列表；获取目标动态映射特征对应的设备状态更新轨迹，并根据所述第一类别标签列表计算所述产品类别标签与所述设备状态更新轨迹之间的产品生产匹配度；若所述产品类别标签与所述设备状态更新轨迹之间的产品生产匹配度小于预设的产品生产匹配度阈值，则将所述第一自动化生产设备对应的当前设备运行数据与所述第一类别标签列表进行匹配，得到第二类别标签列表；将所述当前设备运行数据拆分为运行区间数据，并以所述运行区间数据为参考数据，以所述产品清单记录为匹配对象，进行运行状态和产品类别的配对，得到第一配对结果；根据所述第二类别标签列表对所述第一配对结果进行筛选，得到第二配对结果；确定所述第二配对结果与所述运行区间数据的第一生产链关联数据，并将所述第一生产链关联数据内的关联标识与所述当前设备运行数据进行匹配，得到生产链调度指向数据；若所述产品类别标签与所述设备状态更新轨迹之间的产品生产匹配度大于或等于所述产品生产匹配度阈值，则确定所述第一配对结果与所述运行区间数据的第二生产链关联数据，并将所述第二生产链关联数据内的关联标识与所述当前设备运行数据进行匹配，得到生产链调度指向数据；在所述生产链调度指向数据中按照时序依次选取当前待调度生产链；从在所述生
产链调度指向数据中的时序位于当前待调度生产链之前的待调度生产链中，确定参考待调度生产链；获取所述参考待调度生产链中自动化生产设备的连接拓扑的第一拓扑区域分布；参照第一拓扑区域分布和预设拓扑识别模型之间的识别路径参数，对当前待调度生产链进行自动化生产设备的兼容性识别，得到当前待调度生产链的设备兼容性结果；对所述设备兼容性结果进行设备类别分组，得到自动化生产设备的连接拓扑的第二拓扑区域分布；从所述设备兼容性结果中确定调度优先级队列，得到调度优先级队列的队列描述数据；从所述队列描述数据中确定出与所述第一自动化生产设备对应的设备调度权限列表；获取所述设备调度权限列表的权限属性信息，确定所述权限属性信息对应的多个权限属性特征；并行地将各多个权限属性特征输入至处于运行状态的各特征识别子模型；所述多个权限属性特征用于指示相应特征识别子模型生成与所述多个权限属性特征相应的第一特征识别结果，所述多个权限属性特征还用于指示相应特征识别子模型将所述多个权限属性特征分别转换成设备调度序列和设备协同权重序列，分别从所述设备调度序列的各设备调度中提取第一序列元素，以及从设备协同权重序列的各设备协同权重中提取第二序列元素，根据所述第一序列元素确定调度指向信息和根据第二序列元素确定调度时序信息；分析各所述调度指向信息和所述调度时序信息，得到与所述多个权限属性特征相应的第一特征识别结果；去除各所述特征识别子模型所反馈的第一特征识别结果中冗余的特征识别结果，并根据去除冗余特征识别结果后剩余的特征识别结果，组合生成与所述权限属性信息对应的第二特征识别结果；基于所述特征识别结果生产生成所述第一自动化生产设备的生产链调度策略并进行关联存储。
9.可选地，在检测到所述第一自动化生产设备触发生产链调度信号时，基于所述生产链调度策略对所述第一自动化生产设备的生产状态进行调整，包括：根据获取的用于记录所述第一自动化生产设备的生产行为的动态数据集和静态数据集，确定待筛选的用于识别生产调度需求的多个生产行为更新标识的标识指向信息，以及不同生产行为更新标识之间的标识相似度；基于确定的所述多个生产行为更新标识的标识指向信息，以及不同生产行为更新标识之间的标识相似度，对所述多个生产行为更新标识进行筛选，使得筛选出的生产行为更新标识的标识指向信息的指向描述值大于设定值、且筛选出生产行为更新标识之间的标识相似度小于设定相似度；针对任意时段的所述第一自动化生产设备的实时生产行为记录，根据任意时段的所述第一自动化生产设备的实时生产行为记录在筛选出的生产行为更新标识中每一种生产行为更新标识下的更新评价系数，判断所述第一自动化生产设备的实时生产行为记录是否同时触发所述生产调度需求以及生产链调度信号；在判定出所述第一自动化生产设备的实时生产行为记录同时触发所述生产调度需求以及所述生产链调度信号的前提下，确定所述第一自动化生产设备的当前生产状态参数，并确定所述生产链调度策略对应的每个策略事件的目标生产状态参数；生成所述当前生产状态参数对应的状态调整指标列表以及所述目标生产状态参数对应的状态兼容指标列表，并确定所述状态调整指标列表和所述状态兼容指标列表中分别包括的多个具有不同调整延时时长值的列表单元；提取所述当前生产状态参数在所述状态调整指标列表的任一列表单元的生产链类别特征，并将所述状态兼容指标列表中具有最小调整延时时长值的列表单元确定为目标列表单元；根据所述生产调度需求与所述生产链
调度信号之间的时序差异信息，将所述生产链类别特征映射到所述目标列表单元，以在所述目标列表单元中得到调度类别特征；基于所述生产链类别特征和所述调度类别特征，生成所述当前生产状态参数和所述目标生产状态参数之间的生产状态评估权重；以所述调度类别特征为参考特征在所述目标列表单元中获取产线兼容性特征，根据所述生产状态评估权重对应的权重追溯信息，将所述产线兼容性特征映射到所述生产链类别特征所在列表单元，在所述生产链类别特征所在列表单元中得到所述产线兼容性特征对应的全局兼容性特征，并确定所述全局兼容性特征对应的生产链调整指数；依据最大生产链调整指数对应的策略事件对所述第一自动化生产设备的生产状态进行调整。
10.可选地，按照与所述第一设备调度路径数据对应的设备调度顺序列表对所述第一自动化生产设备的当前产线配置数据进行特征提取，得到所述第一自动化生产设备的产线动态特征，包括：确定所述设备调度顺序列表中的调度对象对应的设备标识；基于多个设备标识确定与当前产线配置数据对应的特征提取维度信息；根据所述特征提取维度信息，对所述当前产线配置数据进行特征提取，得到所述第一自动化生产设备的产线动态特征。
11.本申请的第二个方面公开了一种人工智能云平台，包括化妆品生产链调度装置，所述装置中的功能模块在运行时实现第一个方面所述的方法。
12.本申请的第三个方面公开了一种人工智能云平台，包括处理引擎、网络模块和存储器；所述处理引擎和所述存储器通过所述网络模块通信，所述处理引擎从所述存储器中读取计算机程序并运行，以执行第一个方面所述的方法。
13.本申请的第四个方面一种计算机可读信号介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行是实现第一个方面所述的方法。
14.相较于现有技术，本发明实施例提供的基于人工智能的调度策略确定方法及人工智能云平台具有以下技术效果：首先对第一自动化生产设备在第一化妆品生产链中的第一设备协同运行记录进行分析，从而确定出对应的第一设备调度路径数据以及第一设备调度路径数据对应的设备调度顺序列表。其次按照设备调度顺序列表确定第一自动化生产设备的产线动态特征，进而确定目标动态映射特征。最后基于产品清单记录以及目标动态映射特征生成生产链调度策略。如此设计，能够在检测到第一自动化生产设备触发生产链调度信号时基于生产链调度策略对第一自动化生产设备的生产状态进行调整。这样一来，能够基于生产链调度策略实现对多条生产链的兼容性考虑，从而快速、精准地实现第一自动化生产设备在不同生产链和不同种类的化妆品生产之间的灵活切换，确保整个化妆品生产工厂的高效运行。
15.在后面的描述中，将部分地陈述其他的特征。在检查后面内容和附图时，本领域的技术人员将部分地发现这些特征，或者可以通过生产或运用了解到这些特征。通过实践或使用后面所述详细示例中列出的方法、工具和组合的各个方面，当前申请中的特征可以被实现和获得。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附
图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
17.附图中的方法、系统和/或程序将根据示例性实施例进一步描述。这些示例性实施例将参照图纸进行详细描述。这些示例性实施例是非限制的示例性实施例，其中参考数字在附图的各个视图中代表相似的机构。
18.图1是根据本发明的一些实施例所示的一种示例性基于人工智能的调度策略确定系统的框图。
19.图2是根据本发明的一些实施例所示的一种示例性人工智能云平台中硬件和软件组成的示意图。
20.图3是根据本发明的一些实施例所示的一种示例性基于人工智能的调度策略确定方法和/或过程的流程图。
21.图4是根据本发明的一些实施例所示的一种示例性基于人工智能的调度策略确定装置的框图。
具体实施方式
22.发明人针对如何基于已建成的工厂提高化妆品的产能进行研究和分析后发现，通过实现生产链的调度和切换，能够基于已建成的工厂提高化妆品的产能。为此，本发明实施例提供的技术方案，能够基于生产链调度策略实现对多条生产链的兼容性考虑，从而快速、精准地实现第一自动化生产设备在不同生产链和不同种类的化妆品生产之间的灵活切换，确保整个化妆品生产工厂的高效运行。
23.为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明，应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本发明技术方案的详细的说明，而不是对本发明技术方案的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
24.在下面的详细描述中，通过实例阐述了许多具体细节，以便提供对相关指导的全面了解。然而，对于本领域的技术人员来说，显然可以在没有这些细节的情况下实施本发明。在其他情况下，公知的方法、程序、系统、组成和/或电路已经在一个相对较高水平上被描述，没有细节，以避免不必要的模糊本发明的方面。
25.这些和其他特性、当前申请披露的功能、执行的方法、结构中相关元素的功能和部件的组合和生产经济性,在参照附图进行以下描述的考虑中可能会变得更加明显,所有这些形成本申请的一部分。然而，需要理解清楚的是，附图仅仅是为了说明和描述的目的，并不旨在限制本申请的范围。应当了解的是，这些图纸不是按比例绘制的。然而，应当明确理解的是，附图仅用于说明和描述的目的，并不意图限制本发明的范围。应当知晓的是，这些附图并不依照比例。
26.本申请中使用流程图说明根据本申请的实施例的系统所执行的执行过程。应当明确理解的是，流程图的执行过程可以不按顺序执行。相反，这些执行过程可以以相反的顺序或同时执行。另外，可以将至少一个其他执行过程添加到流程图。一个或多个执行过程可以从流程图中删除。
27.图1是根据本发明的一些实施例所示的一种示例性基于人工智能的调度策略确定系统300的框图，基于人工智能的调度策略确定系统300可以包括人工智能云平台100和自动化生产设备200。
28.在一些实施例中，如图2所示，人工智能云平台100可以包括处理引擎110、网络模块120和存储器130，处理引擎110和存储器130通过网络模块120通信。
29.处理引擎110可以处理相关的信息和/或数据以执行本申请中描述的一个或多个功能。例如，在一些实施例中，处理引擎110可以包括至少一个处理引擎(例如，单核处理引擎或多核处理器)。仅作为示例，处理引擎110可以包括中央处理单元(central processing unit，cpu)、专用集成电路(application
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specific integrated circuit，asic)、专用指令集处理器(application
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specific instruction
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set processor，asip)、图形处理单元(graphics processing unit，gpu)、物理处理单元(physics processing unit，ppu)、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)、可编程逻辑器件(programmable logic device，pld)、控制器、微控制器单元、精简指令集计算机(reduced instruction
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set computer，risc)、微处理器等或其任意组合。
30.网络模块120可以促进信息和/或数据的交换。在一些实施例中，网络模块120可以是任何类型的有线或无线网络或其组合。仅作为示例，网络模块120可以包括缆线网络、有线网络、光纤网络、电信网络、内部网络、互联网、局域网络(local area network，lan)、广域网(wide area network，wan)、无线局域网络(wireless local area network，wlan)、城域网(metropolitan area network，man)、公用电话交换网(public telephone switched network，pstn)、蓝牙网络、无线个域网络、近场通讯(near field communication，nfc)网络等或上述举例的任意组合。在一些实施例中，网络模块120可以包括至少一个网络接入点。例如，网路120可以包括有线或无线网路接入点，如基站和/或网路接入点。
31.存储器130可以是，但不限于，随机存取存储器（random access memory，ram），只读存储器（read only memory，rom），可编程只读存储器（programmable read
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only memory，prom），可擦除只读存储器（erasable programmable read
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only memory，eprom），电可擦除只读存储器（electric erasable programmable read
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only memory，eeprom）等。其中，存储器130用于存储程序，所述处理引擎110在接收到执行指令后，执行所述程序。
32.可以理解，图2所示的结构仅为示意，人工智能云平台100还可包括比图2中所示更多或者更少的组件，或者具有与图2所示不同的配置。图2中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
33.图3是根据本发明的一些实施例所示的一种示例性基于人工智能的调度策略确定方法和/或过程的流程图，基于人工智能的调度策略确定方法应用于图1中的人工智能云平台100，具体可以包括以下步骤s310
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步骤s340所描述的内容。
34.步骤s310，获取第一自动化生产设备在第一化妆品生产链中的第一设备协同运行记录。
35.例如，所述第一化妆品生产链为化妆品生产工厂所包括的多个化妆品生产链中所述第一自动化生产设备所在的化妆品生产链，所述第一自动化生产设备为所述化妆品生产工厂中的自动化生产设备。所述第一设备协同运行记录表征所述第一自动化生产设备与其
他自动化生产设备的协同运行记录。
36.步骤s320，获取所述第一设备协同运行记录与化妆品生产工厂内的化妆品生产的产品清单记录之间的第一设备调度路径数据；根据预设产线切换耗时获取与所述第一设备调度路径数据对应的设备调度顺序列表。
37.例如，所述预设产线切换耗时用于指示所述第一自动化生产设备在化妆品生产链中的生产状态记录与所述化妆品生产的产品清单记录之间的匹配关系与设备调度顺序列表之间的对应关系。第一设备调度路径数据用于指示不同自动化生产设备之间的调度。设备调度顺序列表用于表征不同自动化生产设备之间的调度优先级。
38.步骤s330，按照与所述第一设备调度路径数据对应的设备调度顺序列表对所述第一自动化生产设备的当前产线配置数据进行特征提取，得到所述第一自动化生产设备的产线动态特征；将所述产线动态特征映射到所述化妆品生产的产品清单记录上，得到第一动态映射特征，并将所述第一动态映射特征作为目标动态映射特征。
39.例如，所述产线动态特征的第一关联特征集相关于所述第一设备协同运行记录与所述化妆品生产的产品清单记录之间的匹配关系。所述目标动态映射特征的第二关联特征集相关于所述第一设备协同运行记录与所述化妆品生产的产品清单记录之间的匹配关系，所述目标动态映射特征的第三关联特征集不同于所述当前产线配置数据映射到所述化妆品生产的产品清单记录中所得到的第二动态映射特征。产线动态特征用于表征第一自动化生产设备对应的可以进行切换的运行参数对应的特征。
40.步骤s340，根据所述化妆品生产的产品清单记录以及所述目标动态映射特征生成所述第一自动化生产设备的生产链调度策略并进行关联存储，在检测到所述第一自动化生产设备触发生产链调度信号时，基于所述生产链调度策略对所述第一自动化生产设备的生产状态进行调整。
41.例如，生产链调度策略用于在第一自动化生产设备触发生产链调度信号指示第一自动化生产设备的生产状态的调整，从而快速、精准地实现第一自动化生产设备在不同生产链和不同种类的化妆品生产之间的灵活切换。
42.在本实施例中，通过执行上述步骤s310
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步骤s340，首先对第一自动化生产设备在第一化妆品生产链中的第一设备协同运行记录进行分析，从而确定出对应的第一设备调度路径数据以及第一设备调度路径数据对应的设备调度顺序列表。其次按照设备调度顺序列表确定第一自动化生产设备的产线动态特征，进而确定目标动态映射特征。最后基于产品清单记录以及目标动态映射特征生成生产链调度策略。如此设计，能够在检测到第一自动化生产设备触发生产链调度信号时基于生产链调度策略对第一自动化生产设备的生产状态进行调整。这样一来，能够基于生产链调度策略实现对多条生产链的兼容性考虑，从而快速、精准地实现第一自动化生产设备在不同生产链和不同种类的化妆品生产之间的灵活切换，确保整个化妆品生产工厂的高效运行。
43.在一些示例中，步骤s330所描述的将所述产线动态特征映射到所述化妆品生产的产品清单记录上，得到第一动态映射特征，可以包括以下内容：获取为所述第一自动化生产设备配置的映射路径标签，其中，所述映射路径标签用于指示所述产线动态特征映射在所述化妆品生产的产品清单记录上的特征分布格式和特征记录格式；按照所述映射路径标签所指示的特征分布格式和特征记录格式将所述产线动态特征映射到所述化妆品生产的产
品清单记录上，得到所述第一动态映射特征。如此，能够根据映射路径标签所指示的特征分布格式和特征记录格式实现对产线动态特征的映射，从而确保第一动态映射特征的完整性。
44.在一个可选的方式中，在步骤s310所描述的内容之前，还可以包括以下内容：配置出现在所述第一化妆品生产链内的每个所述第一自动化生产设备的映射路径标签；其中，所述第一自动化生产设备为预先设置好的多个自动化生产设备中的任意一个，所述映射路径标签指示的特征记录格式为预先设置好的多个特征记录格式中的任意一个，所述映射路径标签指示的特征分布格式为预先设置好的多个特征分布格式中的任意一个。如此，通过预先配置映射路径标签，能够实现对化妆品生产工厂的全局性配置，从而确保生产链调度前后，化妆品生产工厂的正常安全运行。
45.在一些示例中，步骤s310所描述的获取第一自动化生产设备在第一化妆品生产链中的第一设备协同运行记录，进一步可以通过以下步骤s311和步骤s312所描述的内容实现。
46.步骤s311，当所述第一自动化生产设备在当前产线周期的前一产线周期存在于第二化妆品生产链的情况下，获取所述第一自动化生产设备在所述第二化妆品生产链内的第二设备协同运行记录，并根据所述第二设备协同运行记录和所述第一自动化生产设备的设备运行损耗数据确定所述第一设备协同运行记录。
47.例如，所述第一自动化生产设备在当前产线周期存在于所述第一化妆品生产链内，所述第二化妆品生产链为多个化妆品生产链中所述第一自动化生产设备在当前产线周期的前一产线周期存在的化妆品生产链。
48.步骤s312，当所述第一自动化生产设备在当前产线周期的前一产线周期不存在于所述第二化妆品生产链的情况下，获取为所述第一自动化生产设备在所述第一化妆品生产链内配置的所述第一设备协同运行记录。
49.例如，所述第一化妆品生产链内包括由人工智能云平台控制的第二自动化生产设备，所述第二自动化生产设备所对应的生产记录为所述化妆品生产的产品清单记录。
50.可以理解，通过执行上述步骤s311和步骤s312，能够通过两种情况实现对第一设备协同运行记录的获取，从而确保第一设备协同运行记录在不同化妆品生产链之间的适配性，进而实现对第一设备协同运行记录的精准获取。
51.在实际应用时发明人发现，在生成生产链调度策略时，需要考虑不同化妆品生产链和不同自动化生产设备之间的兼容性和全局稳定性，进而避免生产链调度前后出现的生产故障。为实现这一目的，步骤s340所描述的根据所述化妆品生产的产品清单记录以及所述目标动态映射特征生成所述第一自动化生产设备的生产链调度策略并进行关联存储，进一步可以包括以下步骤s341
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步骤s345所描述的内容。
52.步骤s341，获取所述产品清单记录中的产品类别标签，并确定与所述产品类别标签对应的第一类别标签列表；获取目标动态映射特征对应的设备状态更新轨迹，并根据所述第一类别标签列表计算所述产品类别标签与所述设备状态更新轨迹之间的产品生产匹配度。
53.步骤s342，若所述产品类别标签与所述设备状态更新轨迹之间的产品生产匹配度小于预设的产品生产匹配度阈值，则将所述第一自动化生产设备对应的当前设备运行数据
与所述第一类别标签列表进行匹配，得到第二类别标签列表；将所述当前设备运行数据拆分为运行区间数据，并以所述运行区间数据为参考数据，以所述产品清单记录为匹配对象，进行运行状态和产品类别的配对，得到第一配对结果；根据所述第二类别标签列表对所述第一配对结果进行筛选，得到第二配对结果；确定所述第二配对结果与所述运行区间数据的第一生产链关联数据，并将所述第一生产链关联数据内的关联标识与所述当前设备运行数据进行匹配，得到生产链调度指向数据。
54.步骤s343，若所述产品类别标签与所述设备状态更新轨迹之间的产品生产匹配度大于或等于所述产品生产匹配度阈值，则确定所述第一配对结果与所述运行区间数据的第二生产链关联数据，并将所述第二生产链关联数据内的关联标识与所述当前设备运行数据进行匹配，得到生产链调度指向数据。
55.步骤s344，在所述生产链调度指向数据中按照时序依次选取当前待调度生产链；从在所述生产链调度指向数据中的时序位于当前待调度生产链之前的待调度生产链中，确定参考待调度生产链；获取所述参考待调度生产链中自动化生产设备的连接拓扑的第一拓扑区域分布；参照第一拓扑区域分布和预设拓扑识别模型之间的识别路径参数，对当前待调度生产链进行自动化生产设备的兼容性识别，得到当前待调度生产链的设备兼容性结果；对所述设备兼容性结果进行设备类别分组，得到自动化生产设备的连接拓扑的第二拓扑区域分布；从所述设备兼容性结果中确定调度优先级队列，得到调度优先级队列的队列描述数据；从所述队列描述数据中确定出与所述第一自动化生产设备对应的设备调度权限列表。
56.步骤s345，获取所述设备调度权限列表的权限属性信息，确定所述权限属性信息对应的多个权限属性特征；并行地将各多个权限属性特征输入至处于运行状态的各特征识别子模型；所述多个权限属性特征用于指示相应特征识别子模型生成与所述多个权限属性特征相应的第一特征识别结果，所述多个权限属性特征还用于指示相应特征识别子模型将所述多个权限属性特征分别转换成设备调度序列和设备协同权重序列，分别从所述设备调度序列的各设备调度中提取第一序列元素，以及从设备协同权重序列的各设备协同权重中提取第二序列元素，根据所述第一序列元素确定调度指向信息和根据第二序列元素确定调度时序信息；分析各所述调度指向信息和所述调度时序信息，得到与所述多个权限属性特征相应的第一特征识别结果；去除各所述特征识别子模型所反馈的第一特征识别结果中冗余的特征识别结果，并根据去除冗余特征识别结果后剩余的特征识别结果，组合生成与所述权限属性信息对应的第二特征识别结果；基于所述特征识别结果生产生成所述第一自动化生产设备的生产链调度策略并进行关联存储。
57.可以理解，通过执行上述步骤s341
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步骤s345，首先根据产品类别标签与设备状态更新轨迹之间的产品生产匹配度与预设的产品生产匹配度阈值的大小关系实现对生产链调度指向数据的获取，这样能够确保生产链调度指向数据的可信度。其次基于生产链调度指向数据确定出与第一自动化生产设备对应的设备调度权限列表。最后基于设备调度权限列表生成第一自动化生产设备的生产链调度策略。如此设计，能够考虑不同化妆品生产链和不同自动化生产设备之间的兼容性和全局稳定性，进而避免生产链调度前后出现的生产故障。
58.进一步地，在上述步骤s341
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步骤s345所描述的内容的基础上，步骤s340所描述的
在检测到所述第一自动化生产设备触发生产链调度信号时，基于所述生产链调度策略对所述第一自动化生产设备的生产状态进行调整，进一步可以包括以下步骤s3461
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步骤s3464所描述的内容。
59.步骤s3461，根据获取的用于记录所述第一自动化生产设备的生产行为的动态数据集和静态数据集，确定待筛选的用于识别生产调度需求的多个生产行为更新标识的标识指向信息，以及不同生产行为更新标识之间的标识相似度；基于确定的所述多个生产行为更新标识的标识指向信息，以及不同生产行为更新标识之间的标识相似度，对所述多个生产行为更新标识进行筛选，使得筛选出的生产行为更新标识的标识指向信息的指向描述值大于设定值、且筛选出生产行为更新标识之间的标识相似度小于设定相似度。
60.步骤s3462，针对任意时段的所述第一自动化生产设备的实时生产行为记录，根据任意时段的所述第一自动化生产设备的实时生产行为记录在筛选出的生产行为更新标识中每一种生产行为更新标识下的更新评价系数，判断所述第一自动化生产设备的实时生产行为记录是否同时触发所述生产调度需求以及生产链调度信号；在判定出所述第一自动化生产设备的实时生产行为记录同时触发所述生产调度需求以及所述生产链调度信号的前提下，确定所述第一自动化生产设备的当前生产状态参数，并确定所述生产链调度策略对应的每个策略事件的目标生产状态参数。
61.步骤s3463，生成所述当前生产状态参数对应的状态调整指标列表以及所述目标生产状态参数对应的状态兼容指标列表，并确定所述状态调整指标列表和所述状态兼容指标列表中分别包括的多个具有不同调整延时时长值的列表单元；提取所述当前生产状态参数在所述状态调整指标列表的任一列表单元的生产链类别特征，并将所述状态兼容指标列表中具有最小调整延时时长值的列表单元确定为目标列表单元；根据所述生产调度需求与所述生产链调度信号之间的时序差异信息，将所述生产链类别特征映射到所述目标列表单元，以在所述目标列表单元中得到调度类别特征；基于所述生产链类别特征和所述调度类别特征，生成所述当前生产状态参数和所述目标生产状态参数之间的生产状态评估权重。
62.步骤s3464，以所述调度类别特征为参考特征在所述目标列表单元中获取产线兼容性特征，根据所述生产状态评估权重对应的权重追溯信息，将所述产线兼容性特征映射到所述生产链类别特征所在列表单元，在所述生产链类别特征所在列表单元中得到所述产线兼容性特征对应的全局兼容性特征，并确定所述全局兼容性特征对应的生产链调整指数；依据最大生产链调整指数对应的策略事件对所述第一自动化生产设备的生产状态进行调整。
63.通过实施上述步骤s3461
‑
步骤s3464，能够在判定出第一自动化生产设备的实时生产行为记录同时触发生产调度需求以及生产链调度信号的前提下，确定第一自动化生产设备的当前生产状态参数，并确定生产链调度策略对应的每个策略事件的目标生产状态参数，这样能够的确保对第一自动化生产设备的生产链调度信号的检测的可靠性，进而准确实时地生成当前生产状态参数和目标生产状态参数之间的生产状态评估权重，如此一来，能够确定每组全局兼容性特征对应的生产链调整指数，从而依据最大生产链调整指数对应的策略事件对第一自动化生产设备的生产状态进行调整。可以理解，通过上述内容能够快速地实现生产状态调整并减少生产链调度对自动化生产设备的运行状态的影响。这样能够基于生产链调度策略实现对多条生产链的兼容性考虑，从而快速、精准地实现第一自动化
生产设备在不同生产链和不同种类的化妆品生产之间的灵活切换，确保整个化妆品生产工厂的高效运行，进一步提高化妆品的产能。
64.进一步地，步骤s330所描述的按照与所述第一设备调度路径数据对应的设备调度顺序列表对所述第一自动化生产设备的当前产线配置数据进行特征提取，得到所述第一自动化生产设备的产线动态特征，包括：确定所述设备调度顺序列表中的调度对象对应的设备标识；基于多个设备标识确定与当前产线配置数据对应的特征提取维度信息；根据所述特征提取维度信息，对所述当前产线配置数据进行特征提取，得到所述第一自动化生产设备的产线动态特征。
65.在一个可替换的实施例中，步骤s320所描述的获取所述第一设备协同运行记录与化妆品生产工厂内的化妆品生产的产品清单记录之间的第一设备调度路径数据，进一步可以包括以下步骤a
‑
步骤d所描述的内容。
66.步骤a，确定所述第一设备协同运行记录与所述产品清单记录之间的待识别记录节点；控制所述待识别记录节点在所述产品清单记录中进行迭代更新，所述产品清单记录中存在供所述待识别记录节点配对的至少一个路径属性记录。
67.步骤b，当检测到所述待识别记录节点在迭代更新过程中所述产品清单记录存在第一路径属性记录时，检测所述第一路径属性记录是否记录有第一路径优先级和值；所述第一路径优先级和值是所述待识别记录节点最近一次未配对所述第一路径属性记录时记录在所述第一路径属性记录上的，所述第一路径优先级和值是所述待识别记录节点在最近一次未配对时所具有的路径属性记录的路径优先级的加权和。
68.步骤c，当所述第一路径属性记录不具有所述第一路径优先级和值时，检测所述第一路径属性记录是否为与所述待识别记录节点存在迭代关联的路径属性记录；当确定所述第一路径属性记录是与所述待识别记录节点存在迭代关联的路径属性记录时，将所述待识别记录节点与所述第一路径属性记录进行配对，并根据所述第一路径属性记录的第一路径优先级更新所述待识别记录节点的第二路径优先级和值。
69.步骤d，当所述第一路径属性记录具有所述第一路径优先级和值时，检测所述第一路径优先级和值是否与所述待识别记录节点的第二路径优先级和值相同，所述第二路径优先级和值是所述待识别记录节点当前具有的路径属性记录的路径优先级的加权和；当所述第一路径优先级和值与所述待识别记录节点的第二路径优先级和值不相同时，返回使得所述第一路径优先级和值更新至所述第二路径优先级和值过程中的触发时段；根据所述触发时段，获取所述第一路径优先级和值中发生变化的第二路径优先级；根据所述第一路径优先级和所述第二路径优先级检测所述第一路径属性记录是否满足配对的条件；当所述第一路径属性记录满足配对的条件时，配对所述第一路径属性记录，并根据所述第一路径优先级更新所述第二路径优先级和值；基于已配对的路径属性记录生成所述第一设备调度路径数据。
70.可以理解，通过执行上述步骤a
‑
步骤d，能够通过迭代更新确保第一设备调度路径数据的完整性和时效性。
71.在一个可替换的实施例中，步骤s320所描述的根据预设产线切换耗时获取与所述第一设备调度路径数据对应的设备调度顺序列表，进一步可以包括以下步骤所描述的内容：根据预设产线切换耗时确定所述第一设备调度路径数据对应的调度耗时分布列表，从
所述调度耗时分布列表中确定出每个自动化生产设备的当前调度耗时；基于所述当前调度耗时生成所述设备调度顺序列表。如此，可以确保设备调度顺序列表的时序连续性。
72.图4是根据本发明的一些实施例所示的一种示例性基于人工智能的调度策略确定装置140的框图，所述基于人工智能的调度策略确定装置140应用于图1中的人工智能云平台100，所述基于人工智能的调度策略确定装置140包括：运行记录获取模块141，用于获取第一自动化生产设备在第一化妆品生产链中的第一设备协同运行记录；调度顺序获取模块142，用于获取所述第一设备协同运行记录与化妆品生产工厂内的化妆品生产的产品清单记录之间的第一设备调度路径数据；根据预设产线切换耗时获取与所述第一设备调度路径数据对应的设备调度顺序列表；动态特征映射模块143，用于按照与所述第一设备调度路径数据对应的设备调度顺序列表对所述第一自动化生产设备的当前产线配置数据进行特征提取，得到所述第一自动化生产设备的产线动态特征；将所述产线动态特征映射到所述化妆品生产的产品清单记录上，得到第一动态映射特征，并将所述第一动态映射特征作为目标动态映射特征；生产状态调整模块144，用于根据所述化妆品生产的产品清单记录以及所述目标动态映射特征生成所述第一自动化生产设备的生产链调度策略并进行关联存储，在检测到所述第一自动化生产设备触发生产链调度信号时，基于所述生产链调度策略对所述第一自动化生产设备的生产状态进行调整。
73.应当理解，上述装置实施例对应的说明请参阅对图3所示的方法实施例的说明。
74.基于上述同样的发明构思，还提供了基于人工智能的调度策略确定系统，进一步的说明如下。
75.一种基于人工智能的调度策略确定系统，包括互相之间通信的人工智能云平台和自动化生产设备；其中，所述人工智能云平台用于：获取第一自动化生产设备在第一化妆品生产链中的第一设备协同运行记录；获取所述第一设备协同运行记录与化妆品生产工厂内的化妆品生产的产品清单记录之间的第一设备调度路径数据；根据预设产线切换耗时获取与所述第一设备调度路径数据对应的设备调度顺序列表；按照与所述第一设备调度路径数据对应的设备调度顺序列表对所述第一自动化生产设备的当前产线配置数据进行特征提取，得到所述第一自动化生产设备的产线动态特征；将所述产线动态特征映射到所述化妆品生产的产品清单记录上，得到第一动态映射特征，并将所述第一动态映射特征作为目标动态映射特征；根据所述化妆品生产的产品清单记录以及所述目标动态映射特征生成所述第一自动化生产设备的生产链调度策略并进行关联存储，在检测到所述第一自动化生产设备触发生产链调度信号时，基于所述生产链调度策略对所述第一自动化生产设备的生产状态进行调整。
76.应当理解，上述系统实施例对应的说明请参阅对图3所示的方法实施例的说明。
77.上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可以对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、
改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。
78.同时，本申请使用了特定术语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同部分两次或多次提到的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的至少一个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
79.另外，本领域普通技术人员可以理解的是，本申请的各个方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可以被称为“单元”、“组件”或“系统”。此外，本申请的各方面可以表现为位于至少一个计算机可读介质中的计算机产品，所述产品包括计算机可读程序编码。
80.计算机可读信号介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等等、或合适的组合形式。计算机可读信号介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机可读信号介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤缆线、rf、或类似介质、或任何上述介质的组合。
81.本申请各方面执行所需的计算机程序码可以用一种或多种程序语言的任意组合编写，包括面向对象程序设计，如java、scala、smalltalk、eiffel、jade、emerald、c++、c#、vb.net，python等，或类似的常规程序编程语言，如"c"编程语言，visual basic，fortran 2003，perl，cobol 2002，php，abap，动态编程语言如python，ruby和groovy或其它编程语言。所述程式设计编码可以完全在用户计算机上执行、或作为独立的软体包在用户计算机上执行、或部分在用户计算机上执行部分在远程计算机执行、或完全在远程计算机或服务器上执行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网络(lan)或广域网(wan)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(saas)。
82.此外，除非申请专利范围中明确说明，本申请所述处理元件和序列的顺序、数位字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的申请专利范围并不仅限于披露的实施例，相反，申请专利范围旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件装置实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或行动装置上安装所描述的系统。
83.同样应当理解的是，为了简化本申请揭示的表述，从而帮助对至少一个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法幷不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。