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Multi-agentic production planning utilising simulation and optimisation
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.cirp.2026.04.027.png)
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摘要
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随着人工智能应用的普及，复杂且易变的生產规划仍然是一个挑战。能够使大型语言模型与经典模型（如仿真和优化）交互的混合方法有望解决这一问题。本研究开发了一种基于工作流的多人代理架构，可从非结构化用户提示中生成生产计划。该系统使用汽车供应商的数据进行测试，共进行了7项关于批量大小和设置序列的不同实验，并采用仿真验证。实验表明，该系统在可靠生成合适生产计划的同时，相比手动规划减少了执行时间。本研究为混合人工智能提供了一步。© 2026 作者。由Elsevier Ltd代表CIRP出版。本文是开放获取文章，遵循CC BY许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
Keyword:
Artificial intelligence
Production planning
Scheduling
Large language models
