智能生产规划及排程方法、系统、计算机设备及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及计算机和生产计划领域，具体涉及智能生产规划及排程方法、系统、计算机设备及存储介质。该方法结合了企业资源规划(ERP)和仓库管理系统(WMS)，利用智能算法和实时数据分析，实现了对生产计划和排程的智能化管理。通过与ERP系统和WMS系统的集成，获取实时的生产数据、库存数据和订单数据。然后，基于这些数据，应用智能算法进行生产计划和排程的优化。算法考虑了诸多因素，如订单优先级、工序耗时、设备可用性、库存情况等，以生成最优的生产计划和排程方案。本发明专利技术能够提高生产计划和排程的准确性和效率，优化资源利用和物料齐套，提升企业生产管理的智能化水平。提升企业生产管理的智能化水平。提升企业生产管理的智能化水平。

【技术实现步骤摘要】
智能生产规划及排程方法、系统、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机和生产计划领域，具体涉及一种智能生产规划及排程方法、系统、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前大多数工厂在进行生产排程时仍依赖手工操作，使用Exce l表格等工具进行排产计划的编制。但是，目前许多工厂依赖于手工操作和传统的排产方法来进行生产规划和排程存在以下问题：
[0003]1.工序繁琐：手工编制生产计划和排程需要大量的时间和人力，涉及到多个工序和复杂的生产流程。
[0004]2.数据滞后：由于手工操作的限制，数据更新和信息传递存在滞后性，导致生产计划和排程的准确性下降。
[0005]3.错误风险：手工操作容易引发错误，例如数据录入错误、计算错误等，这可能导致生产过程中的混乱和延误。
[0006]4.不确定性应对不足：手工排产无法有效应对原料库存不足、生产计划滞后和突发订单等不确定因素，这给工厂的生产进度控制带来困扰。
[0007]虽然现有的方案已经尝试改进生产规划和排程的方法，包括企业资源计划(ERP)系统、生产计划与排程软件以及数据分析和人工智能技术。但是企业资源计划(ERP)系统虽然提供了集成的生产计划和排程功能，通过统一的信息平台实现数据的实时更新和共享，但通常缺乏智能化的功能和灵活性。生产计划与排程软件虽然提供了自动化的排产算法和图形化界面，以帮助工厂管理人员制定生产计划和排程。然而，这些软件通常需要额外的培训和高昂的费用，并且无法很好地应对不确定因素。数据分析和人工智能技术的发展为生产规划和排程带来了新的可能性。通过对历史数据和实时数据的分析，可以预测需求、优化排程和提供决策支持。然而，现有的解决方案在智能化程度和实际应用方面仍有一定的局限性。
[0008]综上所述，当前的技术还没有提供一种全面智能化、灵活应对不确定因素的生产规划及排程系统。因此，需要一种智能化的生产规划及排程系统，以提高生产进度控制的效率和准确性，并能够灵活应对不确定因素。

技术实现思路

[0009]为解决上述问题，本专利技术提供了一种智能生产规划及排程方法、系统、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术在生产规划和排程方面的局限性，提高生产进度控制的效率和准确性，并能够灵活应对不确定因素。
[0010]为实现上述目的，本专利技术提供了如下的技术方案：
[0011]第一方面，在本专利技术提供了一种智能生产规划及排程方法，该方法包括以下步骤：
[0012]1.收集历史数据和实时数据，包括生产需求、资源利用情况、设备状态以及工人情
况数据；
[0013]2.基于数据挖掘和机器学习算法，对收集的历史数据和实时数据进行分析和建模，生成生产需求模型和资源利用模型；
[0014]3.根据生产需求模型和资源利用模型，基于生产线的容量、工序之间的依赖关系和工时限制自动生成生产计划；
[0015]4.根据生产计划实时监测不确定因素，并对生产计划进行实时调整和优化。
[0016]作为本专利技术的进一步方案，实时监测不确定因素包括原料库存不足、生产计划滞后和突发订单。
[0017]作为本专利技术的进一步方案，所述智能生产规划及排程方法还包括以下步骤：
[0018]a.结合实际生产情况和实时数据监测，使用排程算法自动调整生产线上工序的执行顺序和时间安排；
[0019]b.基于设备的故障维修时间、工人的休假和生产线的调整时间的因素，安排生产任务的优先级和时间窗口；
[0020]c.通过实时监测和反馈机制，对生产进度进行动态跟踪和调整，确保生产计划的准确性和及时性。
[0021]作为本专利技术的进一步方案，所述历史数据包括过去的生产记录、订单信息和设备运行数据；所述实时数据包括当前的生产情况、订单变动和设备状态数据。
[0022]作为本专利技术的进一步方案，数据挖掘和机器学习算法用于分析历史数据和实时数据，生成生产需求模型和资源利用模型。
[0023]作为本专利技术的进一步方案，排程算法用于根据生产计划和实际生产情况，自动调整生产线上的工序执行顺序和时间安排；排程算法考虑设备的故障维修时间、工人的休假和生产线的调整时间等因素，合理安排生产任务的优先级和时间窗口。
[0024]第二方面，在本专利技术还提供了一种智能生产规划及排程系统，该系统包括：
[0025]生产计划分析模块，通过定时任务对生产计划进行排序，统计当前车间已领用数量和即时库存数，并分析生产计划的齐套情况；
[0026]产能测算模块，根据产品生产工艺、工序效率、投入人员和工时的因素，计算投入的设备/线体和人员是否能满足生产需求，并根据计算结果制定生产计划。
[0027]作为本专利技术的进一步方案，所述的智能生产规划及排程系统，还包括：
[0028]物料齐套分析模块，用于结合ERP(Enterprise Resource Planning，企业资源规划)、WMS(Warehouse Management System，仓库管理系统)和供应商协同，分析当前订单的物料齐套情况，提供已齐套数、未齐套部分物料和预计齐套时间的数据支持。
[0029]作为本专利技术的进一步方案，所述的智能生产规划及排程系统，还包括：
[0030]订单锁定模块，物控员手动选择需要锁定的订单，并将订单数量锁定，以避免重复计算，并保证生产计划的准确性和稳定性。
[0031]作为本专利技术的进一步方案，所述的智能生产规划及排程系统，还包括：
[0032]订单反锁定模块，物控员选择订单进行反锁定，释放对应订单的物料资源，并重新进行齐套分析和生产计划排程。
[0033]作为本专利技术的进一步方案，所述的产能测算模块包括：
[0034]预先设置线体/设备的投入数量、人员、产能以及各工序效率；
[0035]根据给定的筛选范围，筛选生产计划进行排程计算，并计算完成生产计划所需投入的机台数；
[0036]根据工序效率、每天工时数和总数量，计算总工时、总生产天数和每天应完成量；
[0037]根据单机台每天完成量，计算需要投入的机台数。
[0038]作为本专利技术的进一步方案，所述的智能生产规划及排程系统，还包括：
[0039]供应链协同模块，与供应商的系统进行数据交互，获取供应商提交的采购订单、预交期和预交数量的信息。
[0040]在未齐套的情况下，通过与供应商协同，获取未到货采购订单的相关信息，如预交期和预交数量，以填充生产计划并尽快齐套。
[0041]与供应商的系统实时交互，更新采购订单的状态和交货信息，确保及时获得最新的供应链数据。
[0042]作为本专利技术的进一步方案，所述的智能生产规划及排程系统，还包括：
[0043]库存管理模块，用于实时监控车间的即时库存数和已领用数量。
[0044]根据库存信息和已领用数量，与生产计划进行对比分析，判断当前是否能够齐套生产。
[0045]在齐套分析过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能生产规划及排程方法，其特征在于，包括以下步骤：收集历史数据和实时数据，包括生产需求、资源利用情况、设备状态以及工人情况数据；基于数据挖掘和机器学习算法，对收集的历史数据和实时数据进行分析和建模，生成生产需求模型和资源利用模型；根据生产需求模型和资源利用模型，基于生产线的容量、工序之间的依赖关系和工时限制自动生成生产计划；根据生产计划实时监测不确定因素，并对生产计划进行实时调整和优化。2.如权利要求1所述的智能生产规划及排程方法，其特征在于，实时监测不确定因素包括原料库存不足、生产计划滞后和突发订单；所述历史数据包括过去的生产记录、订单信息和设备运行数据；所述实时数据包括当前的生产情况、订单变动和设备状态数据。3.如权利要求2所述的智能生产规划及排程方法，其特征在于，所述智能生产规划及排程方法还包括以下步骤：结合实际生产情况和实时数据监测，使用排程算法自动调整生产线上工序的执行顺序和时间安排；基于设备的故障维修时间、工人的休假和生产线的调整时间的因素，安排生产任务的优先级和时间窗口；通过实时监测和反馈机制，对生产进度进行动态跟踪和调整。4.如权利要求3所述的智能生产规划及排程方法，其特征在于，数据挖掘和机器学习算法用于分析历史数据和实时数据，生成生产需求模型和资源利用模型；排程算法用于根据生产计划和实际生产情况，自动调整生产线上的工序执行顺序和时间安排。5.一种智能生产规划及排程系统，其特征在于，该系统用于执行权利要求1
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4任一项所述的智能生产规划及排程方法，所述智能生产规划及排程系统包括：生产计划分析模块，用于通过定时任务对生产计划进行排序，统...

【专利技术属性】
技术研发人员：金振华，陈钰华，陈澄，李荣新，
申请(专利权)人：厦门荆艺软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：