服裝流水線生產(chǎn)調(diào)度的關(guān)鍵技術(shù)是流水線負(fù)荷平衡，而服裝生產(chǎn)流水線負(fù)荷平衡問(wèn)題是個(gè)組合優(yōu)化問(wèn)題，問(wèn)題的求解具有【數(shù)學(xué)】非線性規(guī)劃NP(NonLinear Programming) 特征。
具有非線性約束條件或目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)規(guī)劃，是運(yùn)籌學(xué)的一個(gè)重要分支。非線性規(guī)劃研究一個(gè) n元實(shí)函數(shù)在一組等式或不等式的約束條件下的極值問(wèn)題，且目標(biāo)函數(shù)和約束條件至少有一個(gè)是未知量的非線性函數(shù)。實(shí)用非線性規(guī)劃問(wèn)題要求整體解，而現(xiàn)有解法大多只是求出局部解。目標(biāo)函數(shù)和約束條件都是線性函數(shù)的情形則屬于線性規(guī)劃。
對(duì)于靜態(tài)的最優(yōu)化問(wèn)題，當(dāng)目標(biāo)函數(shù)或約束條件出現(xiàn)未知量的非線性函數(shù)，且不便于線性化，或勉強(qiáng)線性化后會(huì)招致較大誤差時(shí)，就可應(yīng)用非線性規(guī)劃的方法去處理。對(duì)實(shí)際規(guī)劃問(wèn)題作定量分析，必須建立數(shù)學(xué)模型。建立數(shù)學(xué)模型首先要選定適當(dāng)?shù)哪繕?biāo)變量和決策變量，并建立起目標(biāo)變量與決策變量之間的函數(shù)關(guān)系，稱之為目標(biāo)函數(shù)。然后將各種限制條件加以抽象，得出決策變量應(yīng)滿足的一些等式或不等式，稱之為約束條件。
非線性規(guī)劃問(wèn)題的一般數(shù)學(xué)模型可表述為求未知量x1，x2，…，xn，使?jié)M足約束條件：
gi(x1，…，xn)≥0 i=1,…
hj(x1，…，xn)=0 j=1,…
并使目標(biāo)函數(shù)f(x1，…，xn)達(dá)到最小值(或最大值)。其中f，諸gi和諸hj都是定義在n維向量空間Rn的某子集D(定義域)上的實(shí)值函數(shù)，且至少有一個(gè)是非線性函數(shù)。 上述模型可簡(jiǎn)記為：
s.t. gi(x)≥0 i=1,…
hj(x)=0 j=1,…
其中x=(x1，…，xn)屬于定義域D，符號(hào)min表示“求最小值”，符號(hào)s.t.表示“受約束于”。
定義域D 中滿足約束條件的點(diǎn)稱為問(wèn)題的可行解。全體可行解所成的集合稱為問(wèn)題的可行集。對(duì)于一個(gè)可行解x*,如果存在x*的一個(gè)鄰域，使目標(biāo)函數(shù)在x*處的值f(x*)優(yōu)于(指不大于或不小于)該鄰域中任何其他可行解處的函數(shù)值，則稱x*為問(wèn)題的局部最優(yōu)解(簡(jiǎn)稱局部解)。如果f(x*)優(yōu)于一切可行解處的目標(biāo)函數(shù)值，則稱x*為問(wèn)題的整體最優(yōu)解(簡(jiǎn)稱整體解)。實(shí)用非線性規(guī)劃問(wèn)題要求整體解，而現(xiàn)有解法大多只是求出局部解。
服裝生產(chǎn)流水線工序平衡(既目標(biāo)涵數(shù)min)與合并規(guī)則(即約束條件)和算法是計(jì)算機(jī)輔助工藝過(guò)程設(shè)計(jì)CAPP、生產(chǎn)過(guò)程執(zhí)行MES管理系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中的關(guān)鍵技術(shù)。現(xiàn)在一般服裝吊掛流水線FMS系統(tǒng)生產(chǎn)過(guò)程建模方式，采用靜態(tài)的線性規(guī)劃法，將服裝生產(chǎn)流水線工序平衡問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃問(wèn)題，利用系統(tǒng)基本信息(批量、交貨期等)生成工序平衡的目標(biāo)涵數(shù)min，以合并規(guī)劃、合并概率為約束條件進(jìn)行計(jì)算，這種算法已不能滿足智能制造的要求。
服裝生產(chǎn)屬于離散制造業(yè)，而服裝柔性生產(chǎn)線，它區(qū)別于剛性生產(chǎn)線，未來(lái)的發(fā)展是基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和大數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化與柔性化制造，提高生產(chǎn)過(guò)程可控性。對(duì)于離散制造業(yè)而言，產(chǎn)品往往由多個(gè)零部件經(jīng)過(guò)一系列不連續(xù)的工序裝配而成，其過(guò)程包含很多變化和不確定因素，在一定程度上增加了離散型制造生產(chǎn)組織的難度和配套復(fù)雜性。離散型制造過(guò)程建模方式，則需采用動(dòng)態(tài)的離散數(shù)學(xué)模型。工序平衡，采用服裝IE智能建模方式，通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)工序競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)行合理排序，通過(guò)優(yōu)先權(quán)區(qū)域，把設(shè)備、工人技能等部確定因素也考慮進(jìn)去，建立IE調(diào)度數(shù)學(xué)模型，運(yùn)用人工智能算法求得問(wèn)題的優(yōu)化解;動(dòng)態(tài)調(diào)度采用多線網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同生產(chǎn)，所有的生產(chǎn)數(shù)據(jù)連接起來(lái)，用人工智能算法來(lái)實(shí)現(xiàn)智能調(diào)度，解決工序平衡問(wèn)題。