System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 生产车间的智能排产方法、装置以及设备制造方法及图纸_技高网

生产车间的智能排产方法、装置以及设备制造方法及图纸

技术编号:42110056 阅读:3 留言:0更新日期:2024-07-25 00:32
本发明专利技术涉及生产管理的技术领域,公开了一种生产车间的智能排产方法、装置以及设备,本发明专利技术通过对生产车间的设施和员工进行数据采集,构建对应的基础生产模型和生产单元模型,并进行实时地原料储备信息与生产目标信息的数据采集,并构建出排产分析框架,通过排产分析框架对基础生产模型和生产单元模型进行排产方案的分析处理,得到排产方案,提高排产效率,优化资源配置,兼顾了生产设施的运行和生产员工的工作能力与工作时长,避免了设施与员工的工作不均衡,解决了现有技术中使用人工手段进行生产安排效率低下的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生产管理的,尤其涉及一种生产车间的智能排产方法、装置以及设备


技术介绍

1、在现代生产车间管理中,智能排产系统的作用日益凸显,其主要目标是确保生产过程的高效率、高质量、低成本和高适应性,传统的排产方法多依赖于经验判断和手动操作,这不仅耗时耗力,而且难以应对复杂多变的生产需求和市场变化,无法兼顾生产目标和员工安排的要求,无法使得车间的设施和员工达到最佳的效率。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种生产车间的智能排产方法、装置以及设备,旨在解决现有技术中使用人工手段进行生产安排效率低下的问题。

2、本专利技术是这样实现的,第一方面,本专利技术提供一种生产车间的智能排产方法,包括:

3、对生产车间进行设施布局的数据采集,以获取所述生产车间的设施布局信息,并根据所述生产车间的设施布局信息构建对应所述生产车间的基础生产模型;

4、获取所述生产车间的所有生产员工的员工特征信息,并根据各个所述生产员工的员工特征信息分别构建对应的各个生产单元模型;

5、获取所述生产车间的原料储备信息和生产目标信息,根据所述生产车间的原料储备信息和生产目标信息生成排产分析框架;

6、将所述基础生产模型和各个所述生产单元模型代入至所述排产分析框架中,令所述排产分析框架对所述基础生产模型和各个所述生产单元模型进行若干种类的排产风格倾向的排产方案分析处理,以得到对应各个所述排产风格倾向的排产方案。

7、优选地,对生产车间进行设施布局的数据采集,以获取所述生产车间的设施布局信息,并根据所述生产车间的设施布局信息构建对应所述生产车间的基础生产模型的步骤包括:

8、基于所述生产车间构建三维定位坐标系,并根据所述三维定位坐标系对所述生产车间进行生产制造设施、原料仓储设施以及产品仓储设施的数据采集,以得到所述生产车间的生产制造设施信息、原料仓储设施信息以及产品仓储设施信息,将所述生产车间的生产制造设施信息、原料仓储设施信息以及产品仓储设施信息共同作为所述生产车间的设施布局信息;

9、根据所述生产车间的三维定位坐标系构建基础模型框架,在所述基础模型框架的基础上,根据所述生产制造设施信息构建若干生产制造设施模型,根据所述原料仓储设施信息构建若干原料仓储设施模型,根据所述产品仓储设施信息构建若干产品仓储设施模型;

10、根据各个所述生产制造设施模型、各个所述原料仓储设施模型以及各个所述产品仓储设施模型在所述基础模型框架上的相对位置关系进行互相之间的关联特征的计算处理,以得到各个所述生产制造设施模型、各个所述原料仓储设施模型以及各个所述产品仓储设施模型之间的关联特征;其中,所述关联特征用于描述各个所述生产制造设施模型、各个所述原料仓储设施模型以及各个所述产品仓储设施模型在生产过程中的关联性;

11、根据所述关联特征将各个所述生产制造设施模型、各个所述原料仓储设施模型以及各个所述产品仓储设施模型进行结合处理,得到所述基础生产模型。

12、优选地,根据各个所述生产制造设施模型、各个所述原料仓储设施模型以及各个所述产品仓储设施模型在所述基础模型框架上的相对位置关系进行互相之间的关联特征的计算处理,以得到各个所述生产制造设施模型、各个所述原料仓储设施模型以及各个所述产品仓储设施模型之间的关联特征的步骤包括:

13、获取各个所述生产制造设施模型在生产流程中的流程作用;

14、根据各个所述生产制造设施模型在生产流程中的流程作用,和各个所述生产制造设施模型在所述基础模型框架上的相对位置关系,将各个所述生产制造设施模型划分为若干组生产序列;其中,每一组所述生产序列包括若干个用于完成一套完整的生产流程的所述生产制造设施模型;

15、根据各个所述生产制造设施模型在生产流程中的流程作用,对所述生产序列中的各个所述生产制造设施模型进行关联特征的分析处理,以得到所述生产序列中的各个所述生产制造设施模型的关联特征;

16、根据各个所述原料仓储设施模型和各个所述产品仓储设施模型在所述基础模型框架上与各组所述生产序列之间的相对位置关系,对各个所述原料仓储设施模型和各个所述产品仓储设施模型与各组所述生产序列进行关联特征的分析处理,以得到各个所述原料仓储设施模型和各个所述产品仓储设施模型与各组所述生产序列的关联特征。

17、优选地,获取所述生产车间的所有生产员工的员工特征信息,并根据各个所述生产员工的员工特征信息分别构建对应的各个生产单元模型的步骤包括:

18、获取所述生产车间的所有生产员工的流程适应信息;其中,所述流程适应信息用于描述所述生产员工对于生产流程中的各个步骤的适应程度;

19、对所述生产车间的所有生产员工在单位周期时间内的工作时长进行持续的采集,以得到所述生产员工的工作时长信息;其中,所述工作时长信息用于描述所述生产员工在所述单位周期时间内累计已进行的工作时长;

20、将所述流程适应信息和所述工作时长信息共同作为所述生产员工的员工特征信息,并根据所述员工特征信息构建所述生产单元模型。

21、优选地,获取所述生产车间的原料储备信息和生产目标信息,根据所述生产车间的原料储备信息和生产目标信息生成排产分析框架的步骤包括:

22、基于所述三维定位坐标系对所述生产车间的原料仓储设施进行数据采集,以得到所述生产车间的原料仓储设施的原料储备信息;其中,所述原料储备信息用于描述所述原料仓储设施中的原料种类、原料数量以及原料放置位置;

23、获取所述生产车间的生产目标信息;其中,所述生产目标信息包括产品预定类型、产品预定数量以及产品预定日期;

24、根据所述原料储备信息生成基础映射层级,根据所述生产目标信息生成深度映射层级,将所述基础映射层级与所述深度映射层级进行结合处理,得到所述排产分析框架的基础雏形;

25、在所述排产分析框架的基础雏形上,构建中间映射层级,得到所述排产分析框架;其中,所述中间映射层级用于代入所述基础生产模型和各个所述生产单元模型。

26、优选地,将所述基础生产模型和各个所述生产单元模型代入至所述排产分析框架中,令所述排产分析框架对所述基础生产模型和各个所述生产单元模型进行若干种类的排产风格倾向的排产方案分析处理,以得到对应各个所述排产风格倾向的排产方案的步骤包括:

27、将所述基础生产模型和各个所述生产单元模型代入至所述排产分析框架的中间映射层级中;

28、根据若干种类的排产风格倾向确定对应的各种映射指引特征;其中,所述排产风格倾向包括平衡风格倾向、效率风格倾向以及缓和风格倾向,所述映射指引特征包括对应所述平衡风格倾向的第一映射特征、对应所述效率风格倾向的第二映射特征以及对应所述缓和风格倾向的第三映射特征;

29、根据各种所述映射指引特征,令所述排产分析框架的基础映射层级和深度映射层级对所述中间映射层级进行映射处理,得到所述中间映射层级对应所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种生产车间的智能排产方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的一种生产车间的智能排产方法,其特征在于,对生产车间进行设施布局的数据采集,以获取所述生产车间的设施布局信息,并根据所述生产车间的设施布局信息构建对应所述生产车间的基础生产模型的步骤包括:

3.如权利要求2所述的一种生产车间的智能排产方法,其特征在于,根据各个所述生产制造设施模型、各个所述原料仓储设施模型以及各个所述产品仓储设施模型在所述基础模型框架上的相对位置关系进行互相之间的关联特征的计算处理,以得到各个所述生产制造设施模型、各个所述原料仓储设施模型以及各个所述产品仓储设施模型之间的关联特征的步骤包括:

4.如权利要求2所述的一种生产车间的智能排产方法,其特征在于,获取所述生产车间的所有生产员工的员工特征信息,并根据各个所述生产员工的员工特征信息分别构建对应的各个生产单元模型的步骤包括:

5.如权利要求4所述的一种生产车间的智能排产方法,其特征在于,获取所述生产车间的原料储备信息和生产目标信息,根据所述生产车间的原料储备信息和生产目标信息生成排产分析框架的步骤包括:

6.如权利要求5所述的一种生产车间的智能排产方法,其特征在于,将所述基础生产模型和各个所述生产单元模型代入至所述排产分析框架中,令所述排产分析框架对所述基础生产模型和各个所述生产单元模型进行若干种类的排产风格倾向的排产方案分析处理,以得到对应各个所述排产风格倾向的排产方案的步骤包括:

7.如权利要求6所述的一种生产车间的智能排产方法,其特征在于,根据各种所述映射指引特征,令所述排产分析框架的基础映射层级和深度映射层级对所述中间映射层级进行映射处理,得到所述中间映射层级对应所述基础映射层级和所述深度映射层级的排产方案的步骤包括:

8.如权利要求7所述的一种生产车间的智能排产方法,其特征在于,根据所述映射指引特征对所述排产分析框架的基础映射层级和深度映射层级进行设施需求的映射处理,以得到所述基础生产模型中的各个所述生产制造设施模型、各个所述原料仓储设施模型以及各个所述产品仓储设施模型对应所述排产风格倾向的设施运行方案的步骤包括:

9.一种生产车间的智能排产装置,其特征在于,包括:

10.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述的一种生产车间的智能排产方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种生产车间的智能排产方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的一种生产车间的智能排产方法,其特征在于,对生产车间进行设施布局的数据采集,以获取所述生产车间的设施布局信息,并根据所述生产车间的设施布局信息构建对应所述生产车间的基础生产模型的步骤包括:

3.如权利要求2所述的一种生产车间的智能排产方法,其特征在于,根据各个所述生产制造设施模型、各个所述原料仓储设施模型以及各个所述产品仓储设施模型在所述基础模型框架上的相对位置关系进行互相之间的关联特征的计算处理,以得到各个所述生产制造设施模型、各个所述原料仓储设施模型以及各个所述产品仓储设施模型之间的关联特征的步骤包括:

4.如权利要求2所述的一种生产车间的智能排产方法,其特征在于,获取所述生产车间的所有生产员工的员工特征信息,并根据各个所述生产员工的员工特征信息分别构建对应的各个生产单元模型的步骤包括:

5.如权利要求4所述的一种生产车间的智能排产方法,其特征在于,获取所述生产车间的原料储备信息和生产目标信息,根据所述生产车间的原料储备信息和生产目标信息生成排产分析框架的步骤包括:

6.如权利要求5所述的一种生产车间的智能排产方法,其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员:蔡军
申请(专利权)人:深圳工作家网络科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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