生产调度排程器

生产调度排程与可视化工具，支持CSV工单导入、双算法排程、工作时间日历、HTML甘特图生成。

使用流程

1. 准备工单CSV
2. 选择排程算法
3. 配置工作时间日历（可选）
4. 运行排程脚本
5. 查看HTML甘特图

1. 准备工单数据

CSV格式

示例CSV

order_id,product,quantity,arrival_time,due_date,priority
WO-001,零件A,5,2026-04-18 08:00,2026-04-20,1
WO-002,零件B,3,2026-04-18 09:00,2026-04-21,2

2. 排程算法

FCFS (先到先做)

按工单到达时间排序，适合简单场景。

蚁群算法 (ACO - 负载均衡)

模拟蚂蚁觅食行为，迭代优化，目标是最小化各机器负荷差异。

贪婪算法 (Greedy - 负载均衡)

每次选当前负荷最小的机器，简单高效。

3. 命令行执行

cd /root/.openclaw/workspace/skills/production-scheduler

# === 算法选择 ===

# FCFS 先到先做（默认）
python scripts/gantt_generator.py orders.csv output.html --algo fcfs

# 贪婪算法（负载均衡）
python scripts/gantt_generator.py orders.csv output.html --algo greedy

# 蚁群算法（负载均衡优化）
python scripts/gantt_generator.py orders.csv output.html --algo aco

# === 工作班次 ===

# 24小时连续生产（默认）
python scripts/gantt_generator.py orders.csv output.html --shift 24h

# 两班倒（白班8-17 + 夜班18-02）
python scripts/gantt_generator.py orders.csv output.html --shift 2shift

# 白班（8:00-17:00，周一至周五）
python scripts/gantt_generator.py orders.csv output.html --shift day

# 三班倒（全天24小时）
python scripts/gantt_generator.py orders.csv output.html --shift 3shift

# === 组合使用 ===

# 蚁群算法 + 两班倒（推荐生产场景）
python scripts/gantt_generator.py orders.csv output.html --algo aco --shift 2shift

# 贪婪 + 自定义工作日（含周六）
python scripts/gantt_generator.py orders.csv output.html --algo greedy --shift day --work-days 0 1 2 3 4 5

# === 仿真可视化 ===

# 生成仿真动画页面（加 --sim 参数）
python scripts/gantt_generator.py orders.csv output.html --shift 2shift --sim

参数说明：

4. 机器级维护窗口（可选）

每台机器可以配置独立的维护窗口，排程时自动跳过：

from work_calendar import create_two_shift_calendar, add_maintenance
from datetime import datetime

cal = create_two_shift_calendar()

# 车床1 4/18 9:00-12:00 设备维修
add_maintenance(cal, 'M3',
    datetime(2026, 4, 18, 9, 0),
    datetime(2026, 4, 18, 12, 0),
    '设备维修')

# 喷涂线 4/19 全天换线保养
add_maintenance(cal, 'M7',
    datetime(2026, 4, 19, 8, 0),
    datetime(2026, 4, 20, 2, 0),  # 跨天
    '换线保养')

# 调用排程（传入带维护的日历）
data = gantt_generator.jobs_to_json(scheduler, 'orders.csv', cal, 'fcfs')

5. Python调用

import sys
sys.path.insert(0, '/root/.openclaw/workspace/skills/production-scheduler/scripts')
import scheduler, gantt_generator
from work_calendar import create_two_shift_calendar, add_maintenance
from aco_scheduler import schedule_aco, ACOConfig
from datetime import datetime

calendar = create_two_shift_calendar()

# 可选：加维护窗口
add_maintenance(calendar, 'M3',
    datetime(2026, 4, 18, 9, 0),
    datetime(2026, 4, 18, 12, 0), '设备维修')

# 排程
data = gantt_generator.jobs_to_json(scheduler, 'orders.csv', calendar, 'aco')
gantt_generator.generate_gantt_html(data, 'gantt.html')

6. 工序与机器配置

修改 scripts/scheduler.py 中的 DEFAULT_PROCESSES 和 DEFAULT_MACHINES。

7. 蚁群算法参数调优

8. 生产仿真可视化

加 --sim 参数可生成交互式仿真动画页面：

python scripts/gantt_generator.py orders.csv output.html --shift 2shift --sim

仿真页面包含：

• 🏭 车间平面图 — 5个工位、9台机器的布局
• 📦 工件流转动画 — 实时显示工件在各工序间的移动
• 📊 实时统计面板 — 已完成、在制品、待加工数量
• 🔧 设备状态监控 — 每台机器的实时状态（空闲/加工中）
• ⏯️ 播放控制 — 开始/暂停/重置，支持 1x/10x/50x/100x 倍速

simulator.html
├── 顶部统计栏: 已完成 | 在制品 | 待加工 | 设备利用率
├── 左侧车间视图: Canvas 动画展示
│   ├── 工位区域（下料→机加工→焊接→表面处理→质检）
│   ├── 机器图标（显示加工状态）
│   └── 工件动画（加工中黄色闪烁，流转中移动）
└── 右侧面板:
    ├── 播放控制（倍速按钮）
    ├── 事件日志（实时加工记录）
    └── 设备状态网格

9. 模块结构

scripts/
├── scheduler.py          # FCFS算法 + 数据模型
├── work_calendar.py      # 工作时间日历
├── aco_scheduler.py      # 蚁群算法 + 贪婪算法
├── gantt_generator.py    # 甘特图HTML生成 + 命令行入口
└── factory_simulator.py  # 仿真可视化页面生成