一种基于调度引擎的工业生产计划规划排序方法技术

本发明专利技术提供一种基于调度引擎的工业生产计划规划排序方法，包括以下步骤：

【技术实现步骤摘要】
一种基于调度引擎的工业生产计划规划排序方法


[0001]本专利技术涉及工业生产调控
，尤其涉及一种基于调度引擎的工业生产计划规划排序方法
。

技术介绍

[0002]在工业生产过程中，对生产中需要的各种配件及原材料的采购，是整个工业行业普遍存在的情况，在如何合理保障生产需要，又不能大量动用公司流动资金，避免出现突发状况而无法应对，合理有效最低成本的安排采购
、
生产
、
库存等各环节的物资需求
。
为了满足市场需求和竞争压力，生产必须高效
、
有序
、
可控
。
因此，工业企业需要制定一系列生产计划安排，以确保生产能够按时完成，同时保证生产成本和质量的控制
。
工业生产计划安排可以包括从原材料采购到成品交付的全过程，以及生产设备和人力资源的合理配置等方面
。
传统的工业生产过程中常是需要人工的去指定生产计划安排，需要考虑到方方面面的因素，并且需要人为的去核对各种企业生产数据包括原材料
、
到货日期
、
订单交期
、
库存情况等，生产计划的配置不灵活，导致企业生产效率高，生产成本高，企业的市场竞争力低
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于调度引擎的工业生产计划规划排序方法
。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于调度引擎的工业生产计划规划排序方法，包括以下步骤：
S1
：数据采集；
1)
根据订单产品
BOM
获得产品制作需要的所有生产资源
、
工艺参数以及工序；
2)
获得当前工厂的生产安排
、
设备产能以及工资单价；
S2
：调度规则制定；在调度引擎中内置的
drools
脚本中根据工厂实际的生产安排
、
设备产能自定义的
drools
规则描述，编制调度规则；
S3
：基于调度引擎的生产计划编制；利用调度引擎对生产计划进行编制，即根据调度规则将工序进行排序，制定生产计划；
S4
：调度执行与跟踪；对制定的生产计划进行执行和跟踪，记录生产过程中的关键节点；根据记录的关键节点，更新订单总量以及日期；
S5
：生产计划执行的持续优化；对生产计划执行过程中的更新的订单总量重新进行调度引擎的计算生产计划，并根据调度规则进行排优，优化生产计划排序；进一步的，步骤
S1
还包括：收到生产订单之后在主数据维护系统中添加订单产品
BOM
；订单产品
BOM
包括产品的所有零部件，主数据维护系统中还存储有产品的生产资源
、
工序以及工艺参数；主数据维护系统中还录入有生产安排
、
设备产能
、
工资单价；所述生产安排包括作业员工
、
产线
、
生产订单
、
日期
、
班次；作业员工包括产线类别
、
班次；产线包括产能
、
人数
、
产品类型
、
机种；日期包括开始时间
、
结束时间；班次包括早班
、
午班或晚班；生产订单是根据盘点库存数量计算出使得实际生产的订单数量；生产订单包括订单总量
、
产品类型
、
截止日期；设备产能是指生产设备的生产能力，设备产能 = 设备利用率
ꢀ×ꢀ
设备效率
ꢀ×ꢀ
设备数量计算得出；其中，设备利用率是指设备在一定时间内实际运行时间与总时间的比值；设备效率是指设备在运行过程中实际生产的设备数量与理论生产数量的比值，设备数量为实际拥有的设备的数量
。
[0005]进一步的，调度规则包括软约束和硬约束；硬约束包括：1）订单需要在截止日期内完成；也就是生产计划的结束时间要在截止日期内；2）作业人员分配在对应的产线类别内；3）订单分配在可处理的产线上；包括产线类型约束，产线冲突约束以及产线容量约束；产线类型约束：产线机器类型与机种相对应；产线冲突约束：一条产线一个班次只能被一个任务占用；产线容量约束：一个产线处理的任务的生产量总和不能超过其产能；软约束包括：
a)
最小化生产成本；
b)
最小化平均加工时间；
c)
最大化设备利用率；
d) 最少作业员工数量；
e) 最少产线完成任务；调度引擎计算出的解决方案违反硬约束，则解决方案不符合规则，对于软约束进行加分和扣分的方式，计算生产成本
、
平均加工时间
、
设备利用率作业员工数量
、
产线数量等进行加分和扣分，对解决方案按总分数进行排序获得最终的解决方案
。
[0006]进一步的，步骤
S3
包括：
S31
：建立对象模型；解决方案：创建一个对象
TaskAssignment
，该对象作为最终的解决方案作为求解输出；创建的解决方案就是生产计划，包括求解过程中涉及到的所有实体对象；实体对象包括所有的计划实体和计划变量；计划实体，包含生产订单，在求解过程中，把生产订单作为一个被计划的实体，将产线分配给生产订单；计划变量，包含作业员工
、
产线
、
班次这几个对象，这几个对象在求解过程中作为被分配对象；
S32
：配置并调用调度引擎；
S321
：配置问题解决器工厂
SolverFactory
；
S322
：通过解决器工厂生成一个解决器
solver
；
S323
：调用解决器的
solve()
方法，并将解决方案作为参数传到调度规则的排优方法中，获取最终的解决方案；
S33
：制定生产计划；将
S1
中获取到的订单产品
BOM
的各工序的作业员工
、
产线
、
班次作为计划变量，带入到模型中进行计算输出解决方案，将输出的解决方案进规则约束进行排序择优选取最后的解决方案，计算出产品生产的最优计划安排
。
[0007]进一步的，工资单价是作业员工的实际作业的工资单价，单位为元
/h。
[0008]进一步的，所述关键节点包括工序开始时间
、
结束时间
、
生产数量
。
[0009]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：（1）本专利技术的基于调度引擎的工业生产计划规划排序方法可以在保证生产计划的合理性和可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于调度引擎的工业生产计划规划排序方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1
：数据采集；
1)
根据订单产品
BOM
获得产品制作需要的所有生产资源
、
工艺参数以及工序；
2)
获得当前工厂的生产安排
、
设备产能以及工资单价；
S2
：调度规则制定；在调度引擎中内置的
drools
脚本中根据工厂实际的生产安排
、
设备产能自定义的
drools
规则描述，编制调度规则；
S3
：基于调度引擎的生产计划编制；利用调度引擎对生产计划进行编制，即根据调度规则将工序进行排序，制定生产计划；
S4
：调度执行与跟踪；对制定的生产计划进行执行和跟踪，记录生产过程中的关键节点；根据记录的关键节点，更新订单总量以及日期；
S5
：生产计划执行的持续优化；对生产计划执行过程中的更新的订单总量重新进行调度引擎的计算生产计划，并根据调度规则进行排优，优化生产计划排序
。2.
如权利要求1所述的基于调度引擎的工业生产计划规划排序方法，其特征在于：步骤
S1
还包括：收到生产订单之后在主数据维护系统中添加订单产品
BOM
；订单产品
BOM
包括产品的所有零部件，主数据维护系统中还存储有产品的生产资源
、
工序以及工艺参数；主数据维护系统中还录入有生产安排
、
设备产能
、
工资单价；所述生产安排包括作业员工
、
产线
、
生产订单
、
日期
、
班次；作业员工包括产线类别
、
班次；产线包括产能
、
人数
、
产品类型
、
机种；日期包括开始时间
、
结束时间；班次包括早班
、
午班或晚班；生产订单是根据盘点库存数量计算出使得实际生产的订单数量；生产订单包括订单总量
、
产品类型
、
截止日期；设备产能是指生产设备的生产能力，设备产能 = 设备利用率
ꢀ×ꢀ
设备效率
ꢀ×ꢀ
设备数量计算得出；其中，设备利用率是指设备在一定时间内实际运行时间与总时间的比值；设备效率是指设备在运行过程中实际生产的设备数量与理论生产数量的比值，设备数量为实际拥有的设备的数量
。3.
如权利要求2所述的基于调度引擎的工业生产计划规划排序方法，其特征在于：调度规则包括软约束和硬约束；硬约束包括：1）订单需要在截止日期内完成；也...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨松贵，尹国富，
申请(专利权)人：南京维拓科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：