一种基于多因素可调权重的排产方法技术

本发明专利技术提供一种基于多因素可调权重的排产方法。一种基于多因素可调权重的排产方法包括：S1、以间隔固定时间划定计划周期；S2、获取订单数据；S3、遍历所有订单数据，判断订单数据对应的订单状态信息并执行对应的操作；S4、对所有订单数据进行排产，生成排产计划。本发明专利技术通过对订单数据对应每天的订单完成量进行检测，选择最为普遍的订单完成量来预测实际订单完成日期，更加贴合实际生产情况，也方便排产计划的生成。计划的生成。计划的生成。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多因素可调权重的排产方法


[0001]本专利技术涉及排产计划管理领域，更具体的说，它涉及一种基于多因素可调权重的排产方法。

技术介绍

[0002]在市场经济和MES系统软件不断发展下，先进的计划和调度(APS)软件已经成为现代制造业务的必备软件，这是由于客户对产品组合的增加和快速交货的需求，生产模式从大批量生产(流水线生产)，不断往多品种小批量(JIT精益生产)模式发展。同时人、机、料等齐套周期不一致，订单的插单或更改等，导致生产管理复杂性不断上升。
[0003]现有的自动排产计划系统在考虑权重时，其权重往往是固定的，无法根据实际生产情况来调节权重，适用性较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于多因素可调权重的排产方法，通过对订单开始日期的更新，调整多因素可调权重，使得排产计划更加贴近实际情况，提升适用性。
[0005]一种基于多因素可调权重的排产方法，包括如下步骤：
[0006]S1：以间隔固定时间划定计划周期，记为F
n
，计划周期F
n
以集合的形式存储，内部存储元素为计划周期F
n
对应的所有日期，所有日期按照时间顺序在计划周期F
n
内排列；
[0007]S2：获取订单数据，订单数据包括订单状态信息、订单开始日期、订单准备时间、订单装配周期、订单完成日期、订单总量和订单交货日期，订单状态信息包括正在进行状态和未开始状态；
[0008]S3：遍历所有订单数据，判断订单数据对应的订单状态信息，若订单状态信息为正在进行状态，进入S4；若订单状态信息为未开始状态，将此订单数据添加至集合δ中；
[0009]S4：获取此订单数据的装配时间及订单完成总量，预测此订单数据的实际订单完成日期，并对订单数据中的订单完成日期进行更新；
[0010]S5：获取当前计划周期F
n
中最后一个元素f
max
，f
max
即为当前计划周期中最后一天的日期，判断实际订单完成日期和f
max
的大小关系，若是实际订单完成日期小于等于f
max
，不进行操作；若是实际订单完成日期大于f
max
，进入S6；
[0011]S6：计算此订单数据的订单剩余数量，由订单总量减去订单完成总量得到，计算实际订单装配周期，由订单完成日期减去f
max
得到，以下一计划周期F
n+1
的第一天为订单开始日期，实际订单装配周期为订单装配周期，实际订单完成日期为订单完成日期，订单剩余数量为订单总量生成新的订单数据，其中订单状态信息更新为未开始，订单准备时间为0，订单交货日期不变，并将新生成的订单数据添加至集合δ；
[0012]S7：获取集合δ，计算集合δ中所有订单数据的多因素可调权重，并根据所有订单数据的多因素可调权重和下一计划周期F
n+1
对所有订单数据进行排产，生成排产计划。
[0013]作为优选的一个方面，步骤S4中，预测此订单数据的实际订单完成日期包括如下
步骤：
[0014]S4.1：获取此订单数据自开始装配的装配时间T
i
及订单完成量Q
i
，装配时间T
i
以天为单位，i＝1，2，3
······
I，I为订单数据已进行装配的总天数，每一个装配时间T
i
对应一个订单完成量Q
i
；
[0015]S4.2：计算订单完成总量Q
z
，计算订单剩余数量Q
s
＝Q
w
‑
Q
z
，其中Q
w
为订单总量，将所有订单完成量Q
i
按从大到小的顺序进行排序，记为Q
j
，j＝1，2，3
······
I，I为订单数据已进行装配的总天数；
[0016]S4.3：令k＝1；
[0017]S4.4：计算订单完成量差值判断“α≤A”是否成立，其中A为差值置信度，若是“α≤A”成立，进入S4.5；若是“α≤A”不成立，进入S4.6；
[0018]S4.5：将Q
k
添加至集合H
r
，进入S4.7；
[0019]S4.6：将Q
k
添加至集合H
r+1
，进入S4.7；
[0020]S4.7：判断“k≤I”是否成立，若是“k≤I”成立，将k+1赋值给k，回到S4.4；若是“k≤I”不成立，进入S4.8；
[0021]S4.8：计算所有集合H
r
对应的元素总个数P
r
，通过排序算法将所有P
r
按从大到小的顺序进行排列，选择最大的P
r
对应的集合H
r
；
[0022]S4.9：计算集合H
r
内部所有元素的平均值Q
avg
，计算剩余装配时间实际订单完成日期为T
I
+t。
[0023]作为优选的一个方面，所述步骤S7中，计算多因素可调权重包括如下步骤：
[0024]D1：获取订单数据对应客户的等级数据L；
[0025]D2：获取订单数据对应的逾期天数ε，
[0026][0027]其中，Y
s
为订单数据对应的订单开始日期，Y
p
为订单数据对应的订单交货日期；
[0028]D3：获取订单准备时间G；
[0029]D4：计算多因素可调权重其中w1、w2、w3、w4和d为修正系数。
[0030]作为优选的一个方面，生成排产计划包括如下步骤：
[0031]B1：计算集合δ中所有订单数据的多因素可调权重q，按照多因素可调权重q从大到小的顺序对所有订单数据进行排序；
[0032]B2：选择最大多因素可调权重q对应的订单数据，并在集合δ中删除此订单数据，下一计划周期F
n+1
的第一天为订单开始日期，并根据订单开始日期+订单准备时间+订单装配周期得到理论订单完成日期，并对此订单数据的订单完成日期进行更新；
[0033]B3：将集合δ中剩下所有的订单数据的订单开始日期替换为最大多因素可调权重q对应的订单数据的理论订单完成日期对应的值；
[0034]B4：判断集合δ中的元素个数是否为0，若是集合δ中的元素个数不为0，回到B1；若是集合δ中的元素个数为0，进入B5；
[0035]B5：以下一计划周期F
n+1
内的日期为索引，将所有订单状态信息为未开始状态的订单数据分布在下一计划周期F
n+1
内的日期上，形成排产计划。
[0036]作为优选的一个方面，在步骤S5中，还包括对实际订单完成日期和订单交货日期的大小本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多因素可调权重的排产方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：以间隔固定时间划定计划周期，记为F
n
，计划周期F
n
以集合的形式存储，内部存储元素为计划周期F
n
对应的所有日期，所有日期按照时间顺序在计划周期F
n
内排列；S2：获取订单数据，订单数据包括订单状态信息、订单开始日期、订单准备时间、订单装配周期、订单完成日期、订单总量和订单交货日期，订单状态信息包括正在进行状态和未开始状态；S3：遍历所有订单数据，判断订单数据对应的订单状态信息，若订单状态信息为正在进行状态，进入S4；若订单状态信息为未开始状态，将此订单数据添加至集合δ中；S4：获取此订单数据的装配时间及订单完成总量，预测此订单数据的实际订单完成日期，并对订单数据中的订单完成日期进行更新；S5：获取当前计划周期F
n
中最后一个元素f
max
，f
max
即为当前计划周期中最后一天的日期，判断实际订单完成日期和f
max
的大小关系，若是实际订单完成日期小于等于f
max
，不进行操作；若是实际订单完成日期大于f
max
，进入S6；S6：计算此订单数据的订单剩余数量，由订单总量减去订单完成总量得到，计算实际订单装配周期，由订单完成日期减去f
max
得到，以下一计划周期F
n+1
的第一天为订单开始日期，实际订单装配周期为订单装配周期，实际订单完成日期为订单完成日期，订单剩余数量为订单总量生成新的订单数据，其中订单状态信息更新为未开始，订单准备时间为0，订单交货日期不变，并将新生成的订单数据添加至集合δ；S7：获取集合δ，计算集合δ中所有订单数据的多因素可调权重，并根据所有订单数据的多因素可调权重和下一计划周期F
n+1
对所有订单数据进行排产，生成排产计划。2.根据权利要求1所述的一种基于多因素可调权重的排产方法，其特征在于，步骤S4中，预测此订单数据的实际订单完成日期包括如下步骤：S4.1：获取此订单数据自开始装配的装配时间T
i
及订单完成量Q
i
，装配时间T
i
以天为单位，i＝1，2，3
······
I，I为订单数据已进行装配的总天数，每一个装配时间T
i
对应一个订单完成量Q
i
；S4.2：计算订单完成总量Q
z
，计算订单剩余数量Q
s
＝Q
w
‑
Q
z
，其中Q
w
为订单总量，将所有订单完成量Q
i
按从大到小的顺序进行排序，记为Q
j
，j＝1，2，3
······
I，I为订单数据已进行装配的总天数；S4.3：令k＝1；S4.4：计算订单完成量差值判断“α≤A”是否成立，其中A为差值置信度，若是“α≤A”成立，进入S4.5；若是“α≤A”不成立，进入S4.6；S...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晓双，金艳梅，谷牧，高浩天，王旭亮，刘鑫，周小波，
申请(专利权)人：北京航天智造科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：