一种化工与医药生产批次分析系统技术方案

本发明专利技术公开了一种化工与医药生产批次分析系统，包括生产部门终端，所述生产部门终端的输出端电连接有订单录入单元，所述订单录入单元的输出端双向电连接有无线网关。本发明专利技术通过订单录入单元对订单进行记录，生产模型建立系统对订单需要使用的生产设备进行计算并将其整合为生产模型，生产预测系统将生产材料与数量代入生产模型进行计算并将计算数据传输至订单分析系统，订单分析系统对数据进行修正并利用报告产出单元产出报告，解决了现有的生产系统组件与功能较为单一，不具备对订单进行生产模拟计算的效果，严重影响了订单生产批次分析的准确度，无法根据不断变化的生产批次需求快速做出反应的问题。求快速做出反应的问题。求快速做出反应的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种化工与医药生产批次分析系统


[0001]本专利技术涉及化工医药生产
，具体为一种化工与医药生产批次分析系统。

技术介绍

[0002]化工医药生产过程中需要通过生产系统对订单进行下发处理，但是现有的生产系统组件与功能较为单一，不具备对订单进行生产模拟计算的效果，严重影响了订单生产批次分析的准确度，无法根据不断变化的生产批次需求快速做出反应。

技术实现思路

[0003]为解决上述
技术介绍
中提出的问题，本专利技术的目的在于提供一种化工与医药生产批次分析系统，具备提高生产批次分析准确度的优点，解决了现有的生产系统组件与功能较为单一，不具备对订单进行生产模拟计算的效果，严重影响了订单生产批次分析的准确度，无法根据不断变化的生产批次需求快速做出反应的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种化工与医药生产批次分析系统，包括生产部门终端；
[0005]所述生产部门终端的输出端电连接有订单录入单元，所述订单录入单元的输出端双向电连接有无线网关，所述无线网关的输出端双向电连接有存储模块，所述存储模块的输出端分别双向电连接有生产模型建立系统和生产预测系统，所述生产预测系统和生产模型建立系统电性连接，所述生产预测系统的输出端电连接有订单分析系统，所述订单分析系统的输出端电连接有报告产出单元。
[0006]作为本专利技术优选的，所述订单录入单元由信息组织单元和记录时间匹配单元组成。
[0007]作为本专利技术优选的，所述生产模型建立系统由数据拟合单元、概念模型建立单元和逻辑模型建立单元组成。
[0008]作为本专利技术优选的，所述生产预测系统由生产模型和模糊匹配单元组成。
[0009]作为本专利技术优选的，所述订单分析系统由数据修正单元和计算分析单元组成。
[0010]作为本专利技术优选的，所述报告产出单元的输出端电连接有深度学习模块，所述深度学习模块由蒙特卡洛搜索树和卷积神经网络组成。
[0011]作为本专利技术优选的，所述深度学习模块的输出端电连接有预警模块，所述预警模块由数据反馈单元和危险评价单元组成。
[0012]作为本专利技术优选的，所述无线网关的输入端双向电连接有库存统计系统，所述库存统计系统的输入端电连接有库管部门终端，所述报告产出单元的输出端电连接有计算反馈单元，所述计算反馈单元的输出端与库存统计系统的输入端电性连接。
[0013]与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：
[0014]1、本专利技术通过订单录入单元对订单进行记录，生产模型建立系统对订单需要使用的生产设备进行计算并将其整合为生产模型，生产预测系统将生产材料与数量代入生产模
型进行计算并将计算数据传输至订单分析系统，订单分析系统对数据进行修正并利用报告产出单元产出报告，解决了现有的生产系统组件与功能较为单一，不具备对订单进行生产模拟计算的效果，严重影响了订单生产批次分析的准确度，无法根据不断变化的生产批次需求快速做出反应的问题。
[0015]2、本专利技术通过设置信息组织单元和记录时间匹配单元，能够提高订单录入信息的完整性，同时可以对订单信息进行整理。
[0016]3、本专利技术通过设置数据拟合单元、概念模型建立单元和逻辑模型建立单元，能够提高模型建立准确度，防止后续分析计算出现误差。
[0017]4、本专利技术通过设置生产模型和模糊匹配单元，能够对订单进行预先处理，减少订单分析系统的运行压力。
[0018]5、本专利技术通过设置数据修正单元和计算分析单元，能够对数据误差进行修正，同时可以进一步提高批次分析准确度。
[0019]6、本专利技术通过设置深度学习模块，能够使分析系统具备智能学习的效果，大幅提高分析系统的运算效率。
[0020]7、本专利技术通过设置预警模块，能够对临期订单进行判断，防止订单批次出现逾期的现象。
[0021]8、本专利技术通过设置计算反馈单元，能够在订单批次通过后直接通知物管采购原料，使工厂各部门能够进行快速联动。
附图说明
[0022]图1为本专利技术系统示意图。
具体实施方式
[0023]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0024]如图1所示，本专利技术提供的一种化工与医药生产批次分析系统，包括生产部门终端；
[0025]生产部门终端的输出端电连接有订单录入单元，订单录入单元的输出端双向电连接有无线网关，无线网关的输出端双向电连接有存储模块，存储模块的输出端分别双向电连接有生产模型建立系统和生产预测系统，生产预测系统和生产模型建立系统电性连接，生产预测系统的输出端电连接有订单分析系统，订单分析系统的输出端电连接有报告产出单元。
[0026]参考图1，订单录入单元由信息组织单元和记录时间匹配单元组成。
[0027]作为本专利技术的一种技术优化方案，通过设置信息组织单元和记录时间匹配单元，能够提高订单录入信息的完整性，同时可以对订单信息进行整理。
[0028]参考图1，生产模型建立系统由数据拟合单元、概念模型建立单元和逻辑模型建立单元组成。
[0029]作为本专利技术的一种技术优化方案，通过设置数据拟合单元、概念模型建立单元和逻辑模型建立单元，能够提高模型建立准确度，防止后续分析计算出现误差。
[0030]参考图1，生产预测系统由生产模型和模糊匹配单元组成。
[0031]作为本专利技术的一种技术优化方案，通过设置生产模型和模糊匹配单元，能够对订单进行预先处理，减少订单分析系统的运行压力。
[0032]参考图1，订单分析系统由数据修正单元和计算分析单元组成。
[0033]作为本专利技术的一种技术优化方案，通过设置数据修正单元和计算分析单元，能够对数据误差进行修正，同时可以进一步提高批次分析准确度。
[0034]参考图1，报告产出单元的输出端电连接有深度学习模块，深度学习模块由蒙特卡洛搜索树和卷积神经网络组成。
[0035]作为本专利技术的一种技术优化方案，通过设置深度学习模块，能够使分析系统具备智能学习的效果，大幅提高分析系统的运算效率。
[0036]参考图1，深度学习模块的输出端电连接有预警模块，预警模块由数据反馈单元和危险评价单元组成。
[0037]作为本专利技术的一种技术优化方案，通过设置预警模块，能够对临期订单进行判断，防止订单批次出现逾期的现象。
[0038]参考图1，无线网关的输入端双向电连接有库存统计系统，库存统计系统的输入端电连接有库管部门终端，报告产出单元的输出端电连接有计算反馈单元，计算反馈单元的输出端与库存统计系统的输入端电性连接。
[0039]作为本专利技术的一种技术优化方案，通过设置计算反馈单元，能够在订单批次通过后直接通知物管采购原料，使工厂各部门能够进行快速联动。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种化工与医药生产批次分析系统，包括生产部门终端；其特征在于：所述生产部门终端的输出端电连接有订单录入单元，所述订单录入单元的输出端双向电连接有无线网关，所述无线网关的输出端双向电连接有存储模块，所述存储模块的输出端分别双向电连接有生产模型建立系统和生产预测系统，所述生产预测系统和生产模型建立系统电性连接，所述生产预测系统的输出端电连接有订单分析系统，所述订单分析系统的输出端电连接有报告产出单元。2.根据权利要求1所述的一种化工与医药生产批次分析系统，其特征在于：所述订单录入单元由信息组织单元和记录时间匹配单元组成。3.根据权利要求1所述的一种化工与医药生产批次分析系统，其特征在于：所述生产模型建立系统由数据拟合单元、概念模型建立单元和逻辑模型建立单元组成。4.根据权利要求1所述的一种化工与医药生产批次分析系统，其特征在于：所述生产预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘迪，钟浩，
申请(专利权)人：杭州微仁信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：