制造业在国民经济发展中具有举足轻重的作用。先进的制造业是提高人民生活质量的重要影响因素。在2015年国务院发布的《中国制造2025》战略规划中，智能制造工程被列为五个重点工程之一。工业4.0环境下人机交互进入新时代，提高人机协同的柔性与效率，可以提升人力资源利用率，提升制造系统机器的运行效率，并降低生产成本。高效的调度优化技术能大幅度地促进制造业中生产管理方法的定量化与优化。如何制定出科学合理的物联网车间生产调度方案，提高人机协同的柔性与效率，降低生产成本帮助企业获得更大利润，设计出更符合实际生产需求的调度模型与最优的算法具有重要的研究意义。

  基于上述背景，本项目对实际制造企业进行调研，研究物联网车间面向人机协同的调度算法。本研究将物联网车间中的人机协同管理问题进行系统建模并与计算机技术相结合，在以获取最大利润和降低成本为基本目标的生产方式下，求物联网车间中工件的最优排序，使得相应的成本目标函数最小，为企业制定高效合理的调度方案。

  本研究推动了调度理论在物联网车间的发展，建立了智能制造系统中考虑设备具有恶化效应与预测性维修的调度模型、供应链环境下考虑人机协同的工期指派模型和物联网人机协同的学习效应与生产管理模型，设计了更符合实际生产需求的调度算法，为制造业提供了提高人力资源、机器利用率、减小生产成本的决策方法，制定了高效的生产调度方案，进一步推动了制造业的智能化与数字产业化发展，对于钢铁、物流服务和钣金制造等企业生产过程的精细化和自动化水平的研究具有一定的指导意义。

科研成果在《International Journal of Production Research》、《Journal of the Operational Research Society》 和《Computers & Industrial Engineering》 等国际SCI/SSCI期刊上发表，授权发明专利《赤潮监测预警系统》一项，成果转化2项,获得2023年度陕西高等学校科学技术研究优秀成果一等奖。