本發(fā)明屬于一般的控制或調(diào)節(jié)系統(tǒng)，具體地說是一種基于訂單數(shù)據(jù)分析的生產(chǎn)計劃排產(chǎn)方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、排產(chǎn)，即生產(chǎn)計劃安排，是指企業(yè)根據(jù)市場需求、訂單情況、生產(chǎn)能力等因素，對生產(chǎn)過程中的各項任務進行組織、計劃、分配和協(xié)調(diào)的過程，排產(chǎn)涉及生產(chǎn)資源的合理配置，以確保生產(chǎn)過程的順利進行，滿足客戶需求。

2、現(xiàn)有技術對于生產(chǎn)計劃排產(chǎn)大多是基于實時的訂單數(shù)據(jù)或者生產(chǎn)設備工況數(shù)據(jù)對生產(chǎn)計劃進行調(diào)整，缺乏根據(jù)商品熱銷情況預測商品需求量，再將需求量與生產(chǎn)線匹配度結合判斷商品的選擇指數(shù)，從而無法精準地確定商品的排產(chǎn)順序，導致生產(chǎn)效率降低；

3、例如在申請公開號為cn115933573a的中國專利中公開了一種擠壓生產(chǎn)線生產(chǎn)節(jié)拍可按需控制的虛擬仿真測試方法及系統(tǒng)，該發(fā)明涉及生產(chǎn)節(jié)拍虛擬仿真技術領域，包括如下步驟：s1.基于擠壓生產(chǎn)線構建petri網(wǎng)虛擬仿真模型；s2.獲取生產(chǎn)任務的實時訂單數(shù)據(jù)，然后傳輸至所述petri網(wǎng)虛擬仿真模型中進行分析，得到最優(yōu)訂單排產(chǎn)順序；s3.獲取擠壓生產(chǎn)線上各個生產(chǎn)設備的工況數(shù)據(jù)，然后傳輸至所述petri網(wǎng)虛擬仿真模型中進行仿真測試分析，并根據(jù)所述最優(yōu)訂單排產(chǎn)順序生成指令發(fā)送至擠壓生產(chǎn)線上各個生產(chǎn)設備，控制各個生產(chǎn)設備的運行。本發(fā)明能夠更加有效地仿真擠壓生產(chǎn)線上生產(chǎn)資源在運行過程中的動態(tài)特性，并在無實物的情形下對生產(chǎn)訂單進行調(diào)整以及對調(diào)整后的訂單效果進行驗證，能夠真實反映擠壓生產(chǎn)線的實際情況，提高整個擠壓生產(chǎn)線的生產(chǎn)效率，提高工作效率；

4、又例如在授權公告號為cn107168263b的中國專利中公開了一種基于大數(shù)據(jù)挖掘的針織mes生產(chǎn)計劃與調(diào)度方法，該發(fā)明方法包括如下步驟，s1、建立多維針織生產(chǎn)數(shù)據(jù)模型；s2、基于hadoop分布式平臺構建大數(shù)據(jù)分析平臺；s3、在mapreduce框架下運用apriori關聯(lián)規(guī)則挖掘算法對計劃調(diào)度的約束因素進行挖掘；s4、根據(jù)合同需求分析訂單排產(chǎn)優(yōu)先級；s5、綜合排產(chǎn)優(yōu)先級與計劃調(diào)度的約束因素，得到訂單排產(chǎn)甘特圖；s6、實時監(jiān)控erp與zigbee數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)訂單變更交貨期、織造工藝更新、織機突發(fā)故障等異常事件時，動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)計劃。

5、上述專利存在本背景技術提出的問題：現(xiàn)有技術對于生產(chǎn)計劃排產(chǎn)大多是基于實時的訂單數(shù)據(jù)或者生產(chǎn)設備工況數(shù)據(jù)對生產(chǎn)計劃進行調(diào)整，缺乏根據(jù)商品熱銷情況預測商品需求量，再將需求量與生產(chǎn)線匹配度結合判斷商品的選擇指數(shù)，從而無法精準的確定商品的排產(chǎn)順序，導致生產(chǎn)效率降低；

6、為了解決上述問題，本發(fā)明設計了一種基于訂單數(shù)據(jù)分析的生產(chǎn)計劃排產(chǎn)方法及系統(tǒng)。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提出了一種基于訂單數(shù)據(jù)分析的生產(chǎn)計劃排產(chǎn)方法及系統(tǒng)，本發(fā)明將訂單數(shù)據(jù)導入商品熱銷分析模型中分析商品的熱銷情況，按照商品的熱銷情況對商品進行降序排序并獲取設定序號內(nèi)商品的商品信息；將訂單數(shù)據(jù)導入商品需求量預測模型中預測商品需求；將設定序號內(nèi)商品的商品信息導入生產(chǎn)線匹配度分析模型中分析商品與生產(chǎn)線的匹配情況；將商品的需求量和商品與生產(chǎn)線的匹配度導入綜合選擇指數(shù)分析模型中分析商品的綜合情況，根據(jù)商品的綜合選擇指數(shù)對商品進行排產(chǎn)；本發(fā)明通過商品的熱銷情況對需求量進行預測，再結合生產(chǎn)線的匹配度分析綜合選擇指數(shù)，進而更加精準地判斷商品的排產(chǎn)優(yōu)先級，提高生產(chǎn)效率。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：

3、一種基于訂單數(shù)據(jù)分析的生產(chǎn)計劃排產(chǎn)方法，包括以下具體步驟：

4、s1、采集設定周期內(nèi)的訂單數(shù)據(jù)，將訂單數(shù)據(jù)導入商品熱銷分析模型中分析商品的熱銷情況，按照商品的熱銷情況對商品進行降序排序并獲取設定序號內(nèi)商品的商品信息；

5、s2、將設定周期內(nèi)包含設定序號內(nèi)商品的訂單數(shù)據(jù)導入商品需求量預測模型中預測商品需求；

6、s3、采集生產(chǎn)線數(shù)據(jù)，將設定序號內(nèi)商品的商品信息導入生產(chǎn)線匹配度分析模型中分析商品與生產(chǎn)線的匹配情況；

7、s4、將商品的需求量和商品與生產(chǎn)線的匹配度導入綜合選擇指數(shù)分析模型中分析商品的綜合情況，根據(jù)商品的綜合選擇指數(shù)對商品進行排產(chǎn)。

8、具體的，所述s1包括以下具體步驟：

9、s11、采集設定周期內(nèi)的訂單數(shù)據(jù)，所述訂單數(shù)據(jù)包括訂單完成時間、訂購商品、商品單價和訂購數(shù)量；

10、s12、將訂單完成時間、訂購商品、商品單價和訂購數(shù)量導入商品熱銷程度評分值計算公式中計算商品的熱銷程度評分，所述商品熱銷程度評分值計算公式為：

11、；

12、其中，表示該商品第n+1個訂單的訂單完成時間，表示該商品第n個訂單的訂單完成時間，表示該商品第n+1個訂單與第n個訂單的訂單完成時間間隔，表示該商品的總訂單數(shù)，表示該商品在第n個訂單中的單價，表示該商品在第n個訂單中的訂購數(shù)量，表示該商品在第n個訂單中的銷售額，表示該商品標準訂單完成時間間隔，表示該商品單筆訂單的標準銷售額；

13、s13、按照商品的熱銷情況對商品進行降序排序并獲取設定序號范圍內(nèi)商品的商品信息，所述商品信息包括生產(chǎn)商品需要的設備種類個數(shù)、商品原料和商品尺寸。

14、具體的，所述s2包括以下具體步驟：

15、將設定周期內(nèi)包含設定序號內(nèi)商品的訂單數(shù)據(jù)導入商品需求量計算公式中計算商品需求量，所述商品需求量計算公式為：

16、；

17、其中，表示該商品的基礎需求量，表示熱銷商品標準評分值，表示熱銷指數(shù)調(diào)整因子。

18、具體的，所述s3包括以下具體步驟：

19、s31、采集生產(chǎn)線數(shù)據(jù)，所述生產(chǎn)線數(shù)據(jù)包括設備個數(shù)、商品原料庫存、生產(chǎn)線尺寸和生產(chǎn)線生產(chǎn)單個商品的時間；

20、s32、將設備個數(shù)導入設備個數(shù)影響值計算公式中計算設備個數(shù)影響值，所述設備個數(shù)影響值計算公式為：；其中，表示生產(chǎn)該商品需要的設備種類個數(shù)的集合，表示生產(chǎn)線中現(xiàn)有的設備種類個數(shù)的集合；

21、s33、將商品原料庫存導入原料庫存影響值計算公式中計算原料庫存影響值，所述原料庫存影響值計算公式為：；其中，表示該商品第m個原料的庫存，表示生產(chǎn)單個商品對第m個原料的需求量，表示該商品所需的原料種類的個數(shù)；

22、s34、將生產(chǎn)線尺寸導入尺寸影響值計算公式中計算生產(chǎn)線尺寸的影響值，所述尺寸影響值計算公式為：；其中，表示生產(chǎn)線的寬度，表示該商品的最大長度；

23、s35、將生產(chǎn)線生產(chǎn)單個商品的時間導入生產(chǎn)時間影響值計算公式中計算生產(chǎn)時間的影響值，所述生產(chǎn)時間影響值計算公式為：；其中，表示生產(chǎn)線生產(chǎn)單個商品的時間，表示生產(chǎn)線單日工作時間，表示設定的生產(chǎn)周期；

24、s36、將設備個數(shù)影響值、原料庫存影響值、尺寸影響值和生產(chǎn)時間影響值導入生產(chǎn)線匹配值計算公式中計算商品與生產(chǎn)線的匹配值，生產(chǎn)線匹配值計算公式為：

25、；

26、其中，表示設備個數(shù)占比系數(shù)，表示原料庫存占比系數(shù)，表示生產(chǎn)線尺寸占比系數(shù)，表示生產(chǎn)時間占比系數(shù)，、、和都為正數(shù)且和為1。

27、具體的，所述s4包括以下具體步驟：

28、s41、將商品的需求量和商品與生產(chǎn)線的匹配度導入綜合選擇指數(shù)值計算公式中計算商品的綜合選擇指數(shù)值，所述綜合選擇指數(shù)值計算公式為：

29、；

30、其中，表示商品需求量占比系數(shù)，表示商品與生產(chǎn)線匹配值占比系數(shù)，和都為正數(shù)且和為1；

31、s42、根據(jù)商品的綜合選擇指數(shù)對商品進行降序排序，根據(jù)序列對商品進行排產(chǎn)。

32、一種基于訂單數(shù)據(jù)分析的生產(chǎn)計劃排產(chǎn)系統(tǒng)，用于實現(xiàn)上述一種基于訂單數(shù)據(jù)分析的生產(chǎn)計劃排產(chǎn)方法，包括控制模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、熱銷分析模塊、需求預測模塊、匹配分析模塊、綜合分析模塊和排產(chǎn)模塊；

33、具體的，所述數(shù)據(jù)采集模塊用于采集設定周期內(nèi)的訂單數(shù)據(jù)、生產(chǎn)線數(shù)據(jù)和設定序號內(nèi)商品的商品信息；所述熱銷分析模塊用于將訂單數(shù)據(jù)導入商品熱銷分析模型中分析商品的熱銷情況；所述需求預測模塊用于將設定周期內(nèi)包含設定序號內(nèi)商品的訂單數(shù)據(jù)導入商品需求量預測模型中預測商品需求；所述匹配分析模塊用于將設定序號內(nèi)商品的商品信息導入生產(chǎn)線匹配度分析模型中分析商品與生產(chǎn)線的匹配情況；所述綜合分析模塊用于將商品的需求量和商品與生產(chǎn)線的匹配度導入綜合選擇指數(shù)分析模型中分析商品的綜合情況；所述排產(chǎn)模塊用于根據(jù)商品的綜合選擇指數(shù)對商品進行排產(chǎn)；

34、具體的，所述控制模塊用于控制數(shù)據(jù)采集模塊、熱銷分析模塊、需求預測模塊、匹配分析模塊、綜合分析模塊和排產(chǎn)模塊的運行。

35、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：

36、本發(fā)明將訂單數(shù)據(jù)導入商品熱銷分析模型中分析商品的熱銷情況，按照商品的熱銷情況對商品進行降序排序并獲取設定序號內(nèi)商品的商品信息；將訂單數(shù)據(jù)導入商品需求量預測模型中預測商品需求；將設定序號內(nèi)商品的商品信息導入生產(chǎn)線匹配度分析模型中分析商品與生產(chǎn)線的匹配情況；將商品的需求量和商品與生產(chǎn)線的匹配度導入綜合選擇指數(shù)分析模型中分析商品的綜合情況，根據(jù)商品的綜合選擇指數(shù)對商品進行排產(chǎn)；本發(fā)明通過商品的熱銷情況對需求量進行預測，再結合生產(chǎn)線的匹配度分析綜合選擇指數(shù)，進而更加精準的判斷商品的排產(chǎn)優(yōu)先級，提高生產(chǎn)效率。