①课题来源与背景。课题来源：国家自然科学基金面上项目：制造物联网驱动的“生产-物流”系统ALC多尺度联动决策方法（编号51475095）。背景：小批量及定制化生产模式下，由随机性订单、服务性资源、动态性合作等因素所引发的高度动态性使得传统以各单元独立决策为核心的生产物流系统管控方式不再适用。工业4.0战略要求生产物流系统支持物联网环境下多单元间的自主交互与联动决策，引导生产物流系统不断调整执行计划和配置结构以适应性的方式将生产系统保持在动态条件下的最优运行状态。其中，生产与物流单元的实时协同可使生产物流系统管控效率大幅提升。因此，如何在实时数据驱动下实现生产物流系统的多尺度动态联动决策成为了重要挑战。

     ②研究目的与意义。生产物流通常占据生产时间的95%，决定着整个生产过程的效率。在工业4.0 战略部署中，也将生产物流定义为着重关注的智能化环节。生产物流高效运作的核心是生产（子系统）与物流（子系统）的协同联动运作，通常被称为“生产-物流”联动，近年来得到了业界和学术界的广泛关注。制造物联网技术为制造业向价值链高端提升和服务延伸提供重要支撑，是国家发展物联网战略部署的重中之重。目前，制造物联网的研究和应用范围正在从“局部生产环节的实时化执行”向“生产全流程的智能化决策”提升。随着物联网软硬件技术的逐步成熟和标准化，研究多环节间基于实时状态和能力模型的动态协同决策机制与方法，是提升生产系统整体的自动化、智能化、精益化运作程度重要手段。因此，本项目研究制造物联网驱动的“生产-物流”系统ALC多尺度联动决策方法具有重大理论和现实意义。

     ③主要论点与论据。项目着力研究制造物联网驱动下的生产物流系统多尺度联动决策方法。根据生产物流系统在处理订单时所经历的生命周期，将生产物流系统多尺度联动决策研究体系分为三部分。首先是结构配置层，研究其多尺度联动决策机制及信息支撑框架；再是动态联动层，着重针对有/无企业层协调的情况研究中心化和分布式 ALC 新方法；最后是操作执行层，解决固定生产计划拉动、固定配送频率带动、及有限仓库容量约束等三类“生产-物流”联动决策问题。

      ④创见与创新。创见：1）结合制造物联网技术高速普及的趋势，以最新的工业4.0 战略所倡导的生产系统互联互通、自主决策、智能控制的理念为指导，研究生产与物流系统的实时联动运作机制和决策方法，将长期以来停留在概念层面的精益化“生产-物流”大规模协同运作研究推向了可操研究阶段；2）面向制造物联网所形成的生产大数据基础，系统性的形成以“离散数据-结构信息-协同决策”为核心的多层面融合与关联机制，将制造物联网的研究重点从传统的“局部数据可视化应用”转变为“整体系统的智能化运作”，也将生产物流系统优化问题的研究层面从“粗粒度的静态集成优化”提升为“精益化的动态联动优化”。创新点： 1）创新的将多尺度建模思想运用于“生产-物流”系统多级联动决策模型的构建：突破了传统的协同优化框架下多决策体间基于参数关联的Quasi-separable 模型限制，有效提高了复杂动态协同优化问题的优化速度和收敛性；2）创新的将 ALC 方法应用于求解“生产-物流”多尺度联动决策模型：综合运用大系统优化领域最新产生的ALC 增广拉格朗日方法构建“生产-物流”系统的全跨度拓扑模型谱及多尺度联动决策模型，且具有严格收敛性保证的多形态联动决策求解方法；3）创新的将多样性“生产-物流”联动决策问题进行归纳抽象与数学建模：将企业的生产物流资源体系以 “生产←→配送←→仓库”通用配置结构进行描述，并针对其联动模式中有/无高层协调策略的关键因素将生产物流联动决策模型抽象形成“中心化”和“分布式”两类典型的联动决策结构，有效解决生产拉动型、车队共享型和仓库约束型等三类“生产-物流”联动决策问题。

     ⑤社会经济效益，存在的问题。社会效益：本项目为社会培养人才39名，包括36名具备扎实科研能力的研究生，3 名具备积极创新能力的年轻教师，大部分研究生毕业后都选择了在广东省内就业。与国内外高校或组织进行学术互访19人次，与境外高校联合举办本领域重大国际会议2次，扩大了广东省高校在海内外的学术影响力。经济效益：本项目所产生的研究成果在企业得到了广泛的应用，包括嘉宝莉、格力等知名企业，项目成果转化金额高达70余万元，相关成果为企业带来经济效益数千万元。本项目的研究过程中不存在问题，各项研究成果超越了预期目标。

     ⑥历年获奖情况。发表学术论文35篇（SCI 13篇），申请发明专利12项（已授权2项），授权软件著作权2项。项目负责人屈挺获得第十五届霍英东教育基金会青年教师奖三等奖、“暨南大学•赛莱拉教育基金”科研突出贡献奖和暨南大学“暨南双百英才计划”暨南杰青第一层次入选者；项目成员黄国全获得2018年广东省科技合作奖。