本申请提供一种订单数据处理方法、装置及设备，涉及数据处理技术，该方法包括：获取生产订单；其中，生产订单包括不同配送波次信息的各类产品的产品重量；按照预设的遗传算法和优化策略方法，对不同配送波次信息的各类产品的产品重量进行排程处理，得到产品重量的排程信息；其中，排程信息包括各类产品的产品重量对应的生产顺序信息；根据生产顺序信息，对生产订单中的产品进行生产。本申请的方法，可以根据遗传算法和优化策略方法建立全面的卤制产品工艺数字化模型，支持新工艺快速建模并得到最佳的生产任务序列，极大的提高了生产任务序列的数据准确性和生产人员的作业效率，解决了生产订单的处理效率较低的技术问题。生产订单的处理效率较低的技术问题。生产订单的处理效率较低的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
订单数据处理方法、装置及设备
[0001]本申请涉及数据处理技术，尤其涉及一种订单数据处理方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]目前，随着卤制品行业规模不断增长，生产工厂接收卤制品的生产订单的数量也大幅增长，所以，需要对大量的生产订单进行处理，进而完成生产作业。
[0003]现有技术中，生产工厂接收到生产订单时，通过线下通知和人工经验指导的方式，指导生产员工完成生产订单。
[0004]然而现有技术中，由于通过线下通知和人工经验指导的方式，指导生产员工完成生产订单，会导致通知生产员工的速度较慢、指导生产员工的生产顺序信息的准确度较低，进而导致对大量生产订单的处理效率较低。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种订单数据处理方法、装置及设备，用以解决生产订单的处理效率较低的技术问题。
[0006]第一方面，本申请提供一种订单数据处理方法，包括：
[0007]获取生产订单；其中，所述生产订单包括不同配送波次信息的各类产品的产品重量；
[0008]按照预设的遗传算法和优化策略方法，对不同配送波次信息的各类产品的产品重量进行排程处理，得到所述产品重量的排程信息；其中，所述排程信息包括各类产品的产品重量对应的生产顺序信息；
[0009]根据所述生产顺序信息，对所述生产订单中的产品进行生产。
[0010]进一步地，按照预设的遗传算法和优化策略方法，对不同配送波次信息的各类产品的产品重量进行排程处理，得到所述产品重量的排程信息，包括：
[0011]获取输入的标准迭代次数；
[0012]按照预设的遗传算法和优化策略方法，对不同配送波次信息的各类产品进行初始化处理，得到遗传空间的初始群体；其中，所述初始群体包括多个染色体，所述染色体对应不同类别的产品，不同类别的产品对应有产品重量；
[0013]对多个所述染色体依次进行选择运算处理、交叉运算处理、以及变异运算处理，得到新的群体；
[0014]对新的群体重复执行按照预设的遗传算法和优化策略方法，对不同配送波次信息的各类产品进行初始化处理，得到遗传空间的初始群体的步骤，直至实际迭代次数等于所述标准迭代次数时，得到所述产品重量的排程信息。
[0015]进一步地，所述方法还包括：
[0016]通过甘特图显示不同配送波次信息下各类产品的产品重量对应的生产顺序信息；其中，不同配送波次信息的生产顺序信息为不同的颜色。
[0017]进一步地，获取生产订单，包括：
[0018]获取用户的需求订单；其中，所述需求订单包括各类产品的配送波次信息、配送规格、以及订单总数；
[0019]根据所述配送波次信息、所述配送规格、所述订单总数、以及预设的转换系数，得到在不同配送波次信息下各类产品的产品重量；
[0020]根据各类产品在不同配送波次信息下的产品重量，生成关于用户需求的生产订单。
[0021]进一步地，根据所述配送波次信息、所述配送规格、所述订单总数、以及预设的转换系数，得到在不同配送波次信息下各类产品的产品重量，包括：
[0022]依据预设的转换系数，对产品的配送规格进行处理，得到所述产品的所述配送规格对应的规格重量；
[0023]根据所述产品的所述规格重量、所述订单总数、以及所述配送波次信息，得到各类产品在第一配送波次信息下的第一产品重量；
[0024]根据所述第一产品重量和预设的用户需求重量，确定各类产品在第二配送波次信息下的第二产品重量。
[0025]进一步地，在获取生产订单后，还包括：
[0026]根据预设的生产批量与产品类别的映射关系，确定所述生产清单中各类产品对应的目标生产批量；
[0027]根据各类产品对应的目标生产批量，将生产清单中的各类产品进行分解，得到多个分解的生产订单。
[0028]进一步地，在按照预设的遗传算法和优化策略方法，对不同配送波次信息的各类产品的产品重量进行排程处理，得到所述产品重量的排程信息之前，还包括：
[0029]响应于针对操作按钮的选择操作，其中，所述操作按钮表征多个设备，确定生产各类产品的设备。
[0030]第二方面，本申请提供一种订单数据处理装置，包括：
[0031]获取单元，用于获取生产订单；其中，所述生产订单包括不同配送波次信息的各类产品的产品重量；
[0032]排程单元，用于按照预设的遗传算法和优化策略方法，对不同配送波次信息的各类产品的产品重量进行排程处理，得到所述产品重量的排程信息；其中，所述排程信息包括各类产品的产品重量对应的生产顺序信息；
[0033]生产单元，用于根据所述生产顺序信息，对所述生产订单中的产品进行生产。
[0034]进一步地，所述排程单元，包括：
[0035]第一获取模块，用于获取输入的标准迭代次数；
[0036]初始化模块，用于按照预设的遗传算法和优化策略方法，对不同配送波次信息的各类产品进行初始化处理，得到遗传空间的初始群体；其中，所述初始群体包括多个染色体，所述染色体对应不同类别的产品，不同类别的产品对应有产品重量；
[0037]处理模块，用于对多个所述染色体依次进行选择运算处理、交叉运算处理、以及变异运算处理，得到新的群体；
[0038]排程模块，用于对新的群体重复执行按照预设的遗传算法和优化策略方法，对不
同配送波次信息的各类产品进行初始化处理，得到遗传空间的初始群体的步骤，直至实际迭代次数等于所述标准迭代次数时，得到所述产品重量的排程信息。
[0039]进一步地，所述装置还包括：
[0040]显示单元，用于通过甘特图显示不同配送波次信息下各类产品的产品重量对应的生产顺序信息；其中，不同配送波次信息的生产顺序信息为不同的颜色。
[0041]进一步地，所述获取单元，包括：
[0042]第二获取模块，用于获取用户的需求订单；其中，所述需求订单包括各类产品的配送波次信息、配送规格、以及订单总数；
[0043]确定模块，用于根据所述配送波次信息、所述配送规格、所述订单总数、以及预设的转换系数，得到在不同配送波次信息下各类产品的产品重量；
[0044]生成模块，用于根据各类产品在不同配送波次信息下的产品重量，生成关于用户需求的生产订单。
[0045]进一步地，所述确定模块，包括：
[0046]第一确定子模块，用于依据预设的转换系数，对产品的配送规格进行处理，得到所述产品的所述配送规格对应的规格重量；
[0047]第二确定子模块，用于根据所述产品的所述规格重量、所述订单总数、以及所述配送波次信息，得到各类产品在第一配送波次信息下的第一产品重量；
[0048]第三确定子模块，用于根据所述第一产品重量和预设的用户需求重量，确定各类产品在第二配送波次信息下的第二产品重量。
[0049]进一步地，还包括：
[0050]第一确定单元，用于在获取生产订单之后，根据预设的生产批量与本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种订单数据处理方法，其特征在于，包括：获取生产订单；其中，所述生产订单包括不同配送波次信息的各类产品的产品重量；按照预设的遗传算法和优化策略方法，对不同配送波次信息的各类产品的产品重量进行排程处理，得到所述产品重量的排程信息；其中，所述排程信息包括各类产品的产品重量对应的生产顺序信息；根据所述生产顺序信息，对所述生产订单中的产品进行生产。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照预设的遗传算法和优化策略方法，对不同配送波次信息的各类产品的产品重量进行排程处理，得到所述产品重量的排程信息，包括：获取输入的标准迭代次数；按照预设的遗传算法和优化策略方法，对不同配送波次信息的各类产品进行初始化处理，得到遗传空间的初始群体；其中，所述初始群体包括多个染色体，所述染色体对应不同类别的产品，不同类别的产品对应有产品重量；对多个所述染色体依次进行选择运算处理、交叉运算处理、以及变异运算处理，得到新的群体；对新的群体重复执行按照预设的遗传算法和优化策略方法，对不同配送波次信息的各类产品进行初始化处理，得到遗传空间的初始群体的步骤，直至实际迭代次数等于所述标准迭代次数时，得到所述产品重量的排程信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过甘特图显示不同配送波次信息下各类产品的产品重量对应的生产顺序信息；其中，不同配送波次信息的生产顺序信息为不同的颜色。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取生产订单，包括：获取用户的需求订单；其中，所述需求订单包括各类产品的配送波次信息、配送规格、以及订单总数；根据所述配送波次信息、所述配送规格、所述订单总数、以及预设的转换系数，得到在不同配送波次信息下各类产品的产品重量；根据各类产品在不同配送波次信息下的产品重量，生成关于用户需求的生产订单。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述配送波次信息、所述配送规格、所述订单总数、以及预设的转换系数，得到在不同配送波次信息下各类产品的产品重量，包括：依据预设的转换系数，对产品的...
【专利技术属性】
技术研发人员：张建，冯燕飞，李卫国，
申请(专利权)人：青岛数普智能互联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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