摘要
随着全球制造业的数字化转型，工业互联网的普及使得制造企业能够实现跨地域、跨组织的协同生产。然而，智能生产设备所处环境的差异，资金使用分配不均，资源的有限性等问题的存在使得冲突难以避免，冲突的存在对车间的生产效率和整体运作构成潜在威胁，协商作为一种关键的冲突消解方式在制造企业协同生产中愈加凸显其重要性。本研究旨在深入探讨制造企业协同生产中存在的设备间冲突问题，并寻找基于工业互联网的冲突消解方法以提高生产效率和质量，推动制造业产业链更有效地协同合作，文章主要从以下几个方面开展研究: 首先，分析了现阶段工业互联网、协同生产及冲突消解的研究现状，基于现有研究的不足开展本文的研究，阐述协同生产过程中冲突的产生原因及冲突类别，完善冲突消解理论;其次，将贝叶斯学习理论与Multi-Agent理论相结合，对协商中加入贝叶斯学习前后的迭代次数、协商结果和协商效用进行探讨，构建更加高效的协商模型;再次，为更符合现实情景，分别探讨了不同风险偏好程度的协商参与者对协商过程及协商结果的影响，使模型更接近实际情况，最后，通过MATLAB软件对构建的模型进行算例仿真研究，验证了文中提出的模型的有效性。 本文研究得到如下结论:（1）协商双方在协商过程中使用贝叶斯学习后，协商次数显著减少、协商效率及联合效用得到提升;协商参与双方不同的风险偏好程度会对协商次数、协商结果及协商效用产生影响。（2）随着协商参与者趋向于风险偏好型，协商次数越来越少，协商效率逐渐提高，但协商损失较大，联合效用降低，与此相对，当协商参与者趋向于风险保守型时，达成协商一致所需的迭代次数较多，协商损失较小，联合效用较高。（3）在多因素协商算例仿真研究中发现，协商参与者越趋向于风险保守型，协商成交价格越高且协商质量越高，协商效率越低。本文所构建的协商模型，将有助于实现生产制造过程中不同设备间的协调和控制，促进产业链协同，使整个协同生产过程更加高效快捷，为制造企业在冲突消解问题上提供新的解决思路。
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