【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及企业生产及业务管理，具体为一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法。
技术介绍
1、在现代供应链管理中，生产的高效协同与动态调整是确保企业在市场竞争中保持优势的关键。然而，现有的供应链平台通常依赖于静态的生产调度和资源配置方案，这导致它们在面对快速变化的市场需求、突发的生产异常和供应链中断时，往往难以迅速做出响应。这种滞后的应对机制使得生产效率低下、资源浪费严重，甚至可能导致订单延迟或取消。此外，传统的生产调度系统通常是基于固定规则或简单的优化算法，缺乏灵活性和自适应性，无法在复杂多变的生产环境中实现实时的动态调整。
2、为了解决上述问题，我们提出了一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法能够在需求预测、资源配置和生产任务调度等环节中实现高效的动态调整。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，包括以下步骤：
3、s1、数据收集与整合；
4、从供应链的各个环节收集实时数据，并将数据整合到供应链平台中；
5、数据包括生产线的工作状态、原材料的库存情况、订单需求、订单物流信息；
6、s2、实时需求预测；
7、利用历史数据与当前订单需求，应用深度学习模型对未来的生产需求进行预测；
8、s3、生产资源动态
9、基于需求预测的结果，采用实时资源优化模型对生产资源进行动态配置；
10、实时资源优化模型基于生产瓶颈、设备状态、人力资源的多维度因素，优化生产资源的配置；
11、s4、智能生产调度；
12、使用强化学习算法动态调整生产线的工作顺序和任务分配；
13、s5、异常检测与预警；
14、实时监控各个生产环节的状态，通过监控传感器数据与生产日志，检测出设备故障、产量异常或质量问题，并在问题发生前给出预警；
15、s6、协同生产调整；
16、当检测到异常或需求变化时，通过协同平台自动触发生产调整机制；
17、调整机制包括生产线的重新配置、原材料供应的调整、以及订单优先级的动态更新；
18、s7、生产状态实时反馈；
19、在生产执行过程中，实时将生产状态反馈给供应链的各个环节；
20、s8、自适应生产计划更新；
21、根据生产过程中的实时数据反馈，基于自适应计划更新算法，对当前的生产计划进行动态调整；
22、s9、实时库存管理；
23、生产过程中需要对原材料与成品库存进行实时管理。
24、进一步优化本技术方案，所述步骤s2中，深度学习模型结合时间序列分析与动态回归，生成精准的需求预测结果，基于深度学习模型的预测结果提前规划生产计划，并在需求波动时及时调整生产节奏。
25、进一步优化本技术方案，所述深度学习模型包括：
26、输入层:输入的数据包括时间序列数据和上下游供应链的动态数据；
27、时间序列编码层:使用长短时记忆网络（lstm）来捕捉历史需求数据中的时间依赖关系，公式如下：
28、
29、其中，是时间的输入数据，是当前的隐藏状态，是前一时刻的隐藏状态，是lstm网络的参数集；
30、动态回归层：通过广义线性模型（glm）对供应链的动态数据进行回归分析，预测短期需求变化，公式如下：
31、
32、其中，是在时间的需求预测值，是过去个时间点的动态数据，和是回归系数，是噪声项；
33、融合层:将时间序列编码层和动态回归层的输出进行融合，生成最终的预测值，使用全连接网络（fcn）完成融合，融合公式如下：
34、
35、其中，是融合后的最终预测值，是fcn的参数集；
36、输出层:通过一个线性变换，将融合后的结果转换为具体的订单需求预测值。
37、进一步优化本技术方案，所述深度学习模型在进行预测时，包括以下流程：
38、数据预处理：对输入的数据进行预处理，包括时间序列数据的标准化和动态数据的特征提取；
39、模型训练：使用历史数据对深度学习模型进行训练；
40、实时预测：在实际应用中，深度学习模型接收实时更新的数据，利用训练好的参数进行需求预测；
41、模型更新：深度学习模型具备自适应学习能力，根据最新的数据进行在线更新。
42、进一步优化本技术方案，所述步骤s3中，实时资源优化模型在资源配置过程中满足以下约束条件：
43、人力约束：
44、其中，为时间时的人力配置量，为最低人力需求；
45、设备约束：
46、其中，为时间时的设备使用量，为最低设备需求；
47、材料约束：
48、其中，为时间时的材料配置量，为最低材料需求；
49、为实现资源的最优配置，实时资源优化模型使用一个动态调度算法，该算法基于需求预测结果和实时数据，通过如下公式动态调整资源分配：
50、
51、其中，是时间时的最优资源配置，、、是人力、设备和材料的权重系数，是瓶颈调整系数，是生产瓶颈的严重程度；
52、通过反馈控制机制，实时监控资源配置的效果，并进行调整，反馈公式如下：
53、
54、其中，是资源调整量，是目标生产效率，是当前生产效率，是反馈系数。
55、进一步优化本技术方案，所述实时资源优化模型在资源配置时，包括以下流程：
56、数据输入：模型首先接收来自步骤s2中深度学习模型的预测结果，以及当前生产线的实时数据；
57、资源配置计算：模型使用约束条件计算当前时间点的资源配置量，生成最优资源配置方案；
58、实时反馈调整：通过反馈控制机制，模型实时监控生产效率与目标效率之间的差距；
59、持续优化：根据历史数据和实时反馈，不断优化权重系数和反馈系数。
60、进一步优化本技术方案，所述步骤s4中，强化学习算法的流程如下：
61、环境初始化:定义生产线的当前状态，包括资源配置、人力、设备状态、材料库存、生产任务队列等信息；
62、动作空间定义:定义调度动作，包括调整生产任务顺序、改变资源分配、重新分配人力或设备；
63、奖励函数定义:设定奖励函数，用于评估每个动作的效果；
64、策略选择:选择强化学习算法的策略，包括q学习、深度q网络（dqn）；
65、状态转移:执行选择的动作，生产系统从当前状态转移到新的状态，并获得相应的奖励；
66、更新策略:根据当前动作的结果，更新策略；
67、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，其特征在于，所述步骤S2中，深度学习模型结合时间序列分析与动态回归，生成精准的需求预测结果，基于深度学习模型的预测结果提前规划生产计划，并在需求波动时及时调整生产节奏。
3.根据权利要求2所述的一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，其特征在于，所述深度学习模型包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，其特征在于，所述深度学习模型在进行预测时，包括以下流程：
5.根据权利要求1所述的一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，其特征在于，所述步骤S3中，实时资源优化模型在资源配置过程中满足以下约束条件：
6.根据权利要求5所述的一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，其特征在于，所述实时资源优化模型在资源配置时，包括以下流程：
7.根据权利要求1所述的一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，其特征在于，所述步骤S4中，强化学习算法的流程
8.根据权利要求1所述的一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，其特征在于，所述步骤S6中，调整机制包括：
9.根据权利要求1所述的一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，其特征在于，所述步骤S8中，自适应计划更新算法基于实时数据输入，自动更新生产顺序、调整资源分配，并重新计算生产时间表。
10.根据权利要求1所述的一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，其特征在于，该方法还包括对生产任务协同处理过程的绩效分析，利用大数据分析技术，识别生产中的瓶颈、低效环节，并提出优化建议，分析结果不仅用于优化当前生产流程，还输入到各个模型中以改进未来的生产调度与资源配置策略。
...【技术特征摘要】
1.一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，其特征在于，所述步骤s2中，深度学习模型结合时间序列分析与动态回归，生成精准的需求预测结果，基于深度学习模型的预测结果提前规划生产计划，并在需求波动时及时调整生产节奏。
3.根据权利要求2所述的一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，其特征在于，所述深度学习模型包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，其特征在于，所述深度学习模型在进行预测时，包括以下流程：
5.根据权利要求1所述的一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法，其特征在于，所述步骤s3中，实时资源优化模型在资源配置过程中满足以下约束条件：
6.根据权利要求5所述的一种用于供应链平台的实时生产协同处理方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：余依盟，孙平，姚珊瑜，陈佳胜，杨丽娟，
申请(专利权)人：晋江市数产互联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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