模拟供应链风险响应的方法、装置和系统制造方法及图纸

本申请公开了模拟供应链风险响应的方法、装置和系统，涉及生产技术领域及人工智能技术领域，有助于在供应链风险发生时，提高供应链风险响应速度。该方法可以应用于包含第一智能体和第二智能体的计算机系统。其中，第二智能体是第一智能体的下游需求端。第一智能体用于管理目标资源。该方法包括：第一智能体首先获取目标资源的第一库存量和第二智能体对标资源的需求量；然后，在第一库存量小于第二智能体对目标资源的需求量时，更新目标资源的当前排产计划。

Methods, devices and systems for simulating supply chain risk response

【技术实现步骤摘要】
模拟供应链风险响应的方法、装置和系统本申请要求于2019年07月16日提交国家知识产权局、申请号为201910641614.0、申请名称为“基于多智能体建模的多层资源和需求匹配方法和装置”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
本申请涉及生产
及人工智能
，尤其涉及模拟供应链风险响应的方法、装置和系统。
技术介绍
排产计划，是企业对生产任务作出统筹安排，具体拟定生产产品的品种、数量、质量和进度的计划。企业的生产线基于排产计划工作，因此排产计划是否合理关系到生产任务是否能够顺利完成。供应链是从配套零件开始到制成中间产品及最终产品的一个由各物料的供应商、制造商等所连成的整体功能网链。配套零件、中间产品、最终产品等统称为物料。供应链风险是指供应链中物料的供给小于需求，从而导致生产任务不能顺利完成。生产任务变更、生产线故障、物料断货等均可能引发供应链风险。供应链风险响应是指当出现供应链风险时，通过调整排产计划，从而指导生产线调整工作，以尽快达到供应链平衡(即供应大于或等于需求)。目前，排产计划是通过求解带有资源约束的混合整数优化问题，得到的以时间最短或成本最少等为目标的最优解。例如，以目标是成本最少为例，由于批量生产同一种产品的数量越大，生产成本越低；但是，同一种产品的生产数量越大，库存压力就会越大，这会增大库存成本。因此，现有的排产计划，是考虑对生产任务中的每种物料的各种成本(如生产成本、库存成本等)，而得到的全局成本最低的排产方案。上述方法只适用于约束和目标完全已知和不可变的情况，当供应链风险发生时，需要对排产计划进行全局重排。而实际供应链中，物料的种类可能很多如几千种甚至上万种，因此，使用上述方法进行全局重排，会造成计算时间过长，供应链风险响应速度过慢的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供了模拟供应链风险响应的方法、装置和系统，有助于在供应链风险发生时，提高供应链风险响应速度。第一方面，提供了一种模拟供应链风险响应的方法，应用于计算机系统，该计算机系统包括第一智能体和第二智能体，第二智能体是第一智能体的下游需求端；第一智能体用于管理目标资源。目标资源包括目标物料或目标物料的产能。该方法可以包括：第一智能体获取目标资源的第一库存量和第二智能体对目标资源的需求量；如果第一库存量小于第二智能体对目标资源的需求量(即供需不匹配)，则第一智能体更新目标资源的当前排产计划。本申请实施例，基于供应链创建至少两个智能体，并基于该至少两个智能体实现对供应链日常运营(包括风险控制)的模拟。与现有技术相比，将系统层级的复杂全局优化问题转化为平行的局部优化问题，并将统一执行的功能和算法分别分散到各个智能体中平行执行。这样，一方面，智能体之间平行计算，有助于提升计算速度，从而提高供应链风险响应速度。另一方面，在模拟风险响应时，由于智能体的极细颗粒度，可以做到仅触发局部响应而非全局响应，减少了风险对整个系统的影响，使需要求解局部优化问题的智能体最少，也达到了大幅降低计算复杂度的效果。另外，每个智能体处理的数据量不会很大，这有利于系统使用复杂的风险控制算法，实现更多的风险控制功能。可选的，当目标资源包括目标物料时，第二智能体用于管理目标物料的下游物料；当目标资源包括目标物料的产能时，第二智能体用于管理目标物料。具体实现是，目标资源还可以包括目标物料和目标物料的产能。或者，目标资源还可以包括除目标物料和目标物料的产能之外的其他物料或其他物料的产能等。本申请实施例对此不进行限定。其中，智能体是具有智能的实体，可以通过软件和/或硬件实现。在本申请实施例中，智能体用于管理供应链中的物料的信息(如物料的库存量、需求量、排产计划等)，或者物料的产能的信息(如产能的库存量、需求量、排产计划等)。如果物料A用于生产物料B，则物料A是物料B的上游供应端，物料B是物料A的下游需求端。此时，用于管理物料A的信息的智能体，是用于管理物料B的信息的智能体的上游供应端，用于管理物料B的信息的智能体是用于管理物料A的信息的智能体的下游需求端。物料A的产能的下游需求端是物料A，物料A的产能没有上游供应端。此时，用于管理物料A的产能的智能体的下游需求端是用于管理物料A的信息的智能体。第一智能体可以是计算机系统(即模拟供应链风险响应的系统)中的任意一个具有下游需求端的智能体。第二智能体可以是第一智能体的任意一个下游需求端。目标物料可以是任意一种具有下游需求端的物料。排产计划是个体日程安排或生产计划。作为示例，目标资源的第一库存量，可以是计划的某一时间点(或时间单元)目标资源的库存量。第二智能体对目标资源的需求量，是该时间点(或时间单元)第二智能体对目标资源的需求量。目标资源的当前排产计划，可以是执行该更新步骤时，目标资源的排产计划。一个智能体所管理的资源的排产计划，与该资源的排产计划的概念相同，二者可以互换使用，在此统一说明，下文不再赘述。在一种可能的设计中，更新所述目标资源的当前排产计划的目标包括：在目标资源的当前排产计划最小变动下，在第一预设时间内完成目标资源的最大需求量。这样，有助于最大程度保证目标资源的下游需求端的需求。本申请实施例对第一预设时间的时长的取值，以及该取值的确定方式均不进行限定。在一种可能的设计中，第一智能体更新目标资源的当前排产计划，包括：第一智能体根据至少一种因素，更新目标资源的当前排产计划；该至少一种因素包括：目标资源的库存量(也可以称作第一智能体的库存量)第二智能体的服务标准或第二智能体的交付时间点预测结果。关于第二智能体的服务标准和交付时间点预测结果的相关描述可以参考下述具体实施方式部分，此处不再赘述。在一种可能的设计中，该方法还包括：第一智能体根据更新后得到的排产计划，获取目标资源的库存量(标记为第二库存量)；如果第二库存量小于第二智能体对目标资源的需求量(即供需仍不匹配)，则第一智能体向第二智能体发送第一需求变动请求；其中，第一需求变动请求用于请求第二智能体减少对目标资源的需求量。本申请实施例中，当供需不匹配时，优先在内部优化排产计划，如果优化后仍不能实现供需匹配，则向下游需求端发送需求变动请求，这样有助于减少风险事件的发生，从而降低对系统全局的影响。在一种可能的设计中，目标资源包括目标物料，计算机系统还包括第三智能体，第三智能体是第一智能体的上游供应端，该方法还包括：第一智能体接收第三智能体发送的第二需求变动请求；其中，第二需求变动请求用于请求第一智能体减少对第三智能体所管理的资源的需求量；第三智能体所管理的资源包括目标物料的产能或目标物料的上游物料；第一智能体根据第二需求变动请求，优化目标物料的当前排产计划。其中，这里的当前排产计划，是指执行该优化步骤时目标物料的排产计划。也就是说，风险由第三智能体传递到第一智能体之后，第一智能体更新自身的排产计划。这样，交互过程使智能体不断被触发形成事件链条，从而实现供应链风险响应的模拟过程。当然，第一智能体接收到第二需求变动请求之后，也可以拒绝该第二需本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种模拟供应链风险响应的方法，其特征在于，应用于计算机系统，所述计算机系统包括第一智能体和第二智能体，所述第二智能体是所述第一智能体的下游需求端；所述第一智能体用于管理目标资源；所述目标资源包括目标物料或目标物料的产能；所述方法包括：/n所述第一智能体获取所述目标资源的第一库存量和所述第二智能体对所述目标资源的需求量；/n如果所述第一库存量小于所述第二智能体对所述目标资源的需求量，则所述第一智能体更新所述目标资源的当前排产计划。/n

【技术特征摘要】
20190716 CN 20191064161401.一种模拟供应链风险响应的方法，其特征在于，应用于计算机系统，所述计算机系统包括第一智能体和第二智能体，所述第二智能体是所述第一智能体的下游需求端；所述第一智能体用于管理目标资源；所述目标资源包括目标物料或目标物料的产能；所述方法包括：
所述第一智能体获取所述目标资源的第一库存量和所述第二智能体对所述目标资源的需求量；
如果所述第一库存量小于所述第二智能体对所述目标资源的需求量，则所述第一智能体更新所述目标资源的当前排产计划。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述更新所述目标资源的当前排产计划的目标包括：在所述目标资源的当前排产计划最小变动下，在第一预设时间内完成所述目标资源的最大需求量。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一智能体更新所述目标资源的当前排产计划，包括：
所述第一智能体根据至少一种因素，更新所述目标资源的当前排产计划；所述至少一种因素包括：所述目标资源的库存量、所述第二智能体的服务标准或所述第二智能体的交付时间点预测结果。


4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述第一智能体根据所述更新后得到的排产计划，获取所述目标资源的第二库存量；
如果所述第二库存量小于所述第二智能体对所述目标资源的需求量，则所述第一智能体向所述第二智能体发送第一需求变动请求；其中，所述第一需求变动请求用于请求所述第二智能体减少对所述目标资源的需求量。


5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述目标资源包括所述目标物料，所述计算机系统还包括第三智能体，所述第三智能体是所述第一智能体的上游供应端，所述方法还包括：
所述第一智能体接收所述第三智能体发送的第二需求变动请求；其中，所述第二需求变动请求用于请求所述第一智能体减少对所述第三智能体所管理的资源的需求量；所述第三智能体所管理的资源包括所述目标物料的产能或所述目标物料的上游物料；
所述第一智能体根据所述第二需求变动请求，优化所述目标物料的当前排产计划。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述优化所述目标物料的当前排产计划的目标包括：在满足所述第二需求变动请求下，且所述目标物料的当前排产计划变动最小时，使第二预设时间内所述目标物料减少的总需求量小于或等于预设阈值。


7.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述目标资源包括所述目标物料，所述计算机系统还包括第三智能体和第四智能体，所述第三智能体和所述第四智能体均能够用于向所述第一智能体供应上游物料，所述第三智能体是所述第一智能体的上游供应端；所述方法还包括：
所述第一智能体接收所述第三智能体发送的第二需求变动请求；其中，所述第二需求变动请求用于请求所述第一智能体减少对所述上游物料的需求量；
所述第一智能体根据所述第二需求变动请求，确定所述第四智能体为所述第一智能体的上游供应端。


8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述第一智能体确定所述第二智能体对所述目标资源的需求量变动；
所述第一智能体记录所述第二智能体对所述目标资源的变动后的需求量和需求变动量；其中，所述变动后的需求量和所述需求变动量用于更新所述目标资源的当前排产计划。


9.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，所述目标资源包括所述目标物料，所述方法还包括：
所述第一智能体在更新所述目标资源的当前排产计划之后，更新以下信息中的至少一种：所述目标物料的库存量，所述目标物料对所述目标物料的上游物料的需求量，或者，所述目标物料对所述目标物料的产能的需求量。


10.一种智能体，其特征在于，应用于计算机系统，所述计算机系统还包括第二智能体，所述第二智能体是所述智能体的下游需求端；所述智能体用于管理目标资源；所述目标资源包括目标物料或目标物料的产能；所述智能体包括：
获取模块，用于获取所述目标资源的第一库存量和所述第二智能体对所述目标资源的需求量；
更新模块，用于如果所述第一库存量小于所述第二智能体对所述目标资源的需求量，则更新所述目标资源的当前排产计划。


11.根据权利要求10所述的智能体，其特征在于，所述更新所述目标资源的当前排产计划的目标包括：在所述智能体的所述当前排产计划最小变动下，在第一预设时间内完成所述目标资源的最大需求量。


12.根据权利要求10或11所述的智能体，其特征在于，
所述更新模块具体用于：根据至少一种因素，更新所述目标资源的当前排产计划；所述至少一种因素包括：所述目标资源的库存量、所述第二智能体的服务标准或所述第二智能体的交付时间点预测结果。


13.根据权利要求10至12任一项所述的智能体，其特征在于，
所述获取模块还用于，根据所述更新后得到的排产计划，获取所述目标资源的第二库存量；
所述智能体还包括：发送模块，用于如果所述第二库存量小于所述第二智能体对所述目标资源的需求量，则向所述第二智能体发送第一需求变动请求；其中，所述第一需求变动请求用于请求所述第二智能体减少对所述目标资源的需求量。


14.根据权利要求10至13任一项所述的智能体，其特征在于，所述目标资源包括所述目标物料，所述计算机系统还包括第三智能体，所述第三智能体是所述智能体的上游供应端，所述智能体还包括：
接收模块，用于接收所述第三智能体发送的第二需求变动请求；其中，所述第二需求变动请求用于请求所述智能体减少对所述第三智能体所管理的资源的...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭菁，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44