本公开提供一种基于主动标识的产品预测性生产方法、系统、电子设备及存储介质，以解决厂家不能准确的判断产品所处的阶段的技术问题，所述方法包括：为每一件产品设置主动标识作为标识载体；通过主动标识的读码信息收集处于实质生产组装阶段的每日产品组装数量；判断是否得到超过第一预设天数且满足预设数量的非零数据，所述非零数据为不为空的每日产品组装数量；若是，则将所有每日产品组装数量的数据按时间远近分为多个小组，并进行分组求和；根据各个小组求和后的值按时间顺序的变化关系确定产品所处的时期。本公开可以判断出产品所处的时期，提前获得市场趋势，提前布局。
【技术实现步骤摘要】
本公开涉及产品生产，具体涉及一种基于主动标识的产品预测性生产方法，一种基于主动标识的产品预测性生产系统，一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
技术介绍
1、电子产品，例如电脑、手机的生产厂家，简称为“整机生产厂”或者“整机厂”，在推出一款新产品时，会每次少量，多个批次将新产品投放市场，测试消费者的喜好程度。若消费者反应较差，则放弃该款新产品；若确认消费者喜好程度较高，则可以安排大批量投放。整机厂向印刷电路板(pcb)厂采购pcb，pcb厂接受订单后，采购原材料(包括铜箔、药水等)，安排产线和人员，按照整机厂设计的电路完成订单的生产。一款新产品的生命周期如1图所示：根据销量的不同，分为培育期、爆发期、平台期、衰落期、淡出期。一款销量较好的电子产品，典型的平台期为1至3年。
2、在培育期，pcb厂会接收到整机厂的小单，小单会重复多次。如果无法准确判断爆发期，当爆发期到来时，pcb厂往往面临准备不足，如原材料紧缺且价格暴涨，产线紧张，人员不足等。另一方面，当市场尚且处于培育期时，过早按照爆发期准备，也会带来不必要的浪费。
3、当一款新产品确定进入爆发期后，为了满足整机厂的需求，同时也为了追求超额利润，pcb厂往往会囤积原料，扩张产线和人员。有时也会不等订单，提前生产。但是当平台期到来时，如果还按照爆发期的模式扩张，就有可能过度投资，造成损失。
4、而当衰落期到来时，如果还按照平台期的稳定模式，就有可能造成产线、人员空转。如果订单萎缩甚至违约，会造成原料、产品积压，企业损失加大，风险增加。
5、因此，如何准确的判断新产品所处的阶段对于厂家而言变的十分重要，但目前厂家只能根据订单数量进行pcb生产，无法获取pcb后续的需求数量，不能提前进行生产布局。
技术实现思路
1、为了至少解决现有技术中存在的厂家不能准确的判断产品所处的阶段的技术问题，本公开提供一种基于主动标识的产品预测性生产方法、基于主动标识的产品预测性生产系统、电子设备及计算机可读存储介质，可以根据标识的扫码信息判断每一件产品是否进入实质生产组装阶段，并根据积累的数据判断出产品所处的时期，提前获得市场趋势，提前布局。
2、第一方面，本公开提供一种基于主动标识的产品预测性生产方法，所述方法包括：
3、为每一件产品设置主动标识作为标识载体；
4、通过主动标识的读码信息收集处于实质生产组装阶段的每日产品组装数量；
5、判断是否得到超过第一预设天数且满足预设数量的非零数据，所述非零数据为不为空的每日产品组装数量；
6、若是，则将所有每日产品组装数量的数据按时间远近分为多个小组，并进行分组求和；
7、根据各个小组求和后的值按时间顺序的变化关系确定产品所处的时期。
8、进一步的，所述通过主动标识的读码信息收集处于实质生产组装阶段的每日产品组装数量包括：
9、若产品的主动标识具有两次读码信息，则认为该产品已进入实质生产组装阶段，所述两次读码信息包括作为组装厂接收入库及查询依据的读码信息和组装完成后的读码信息；
10、将第二次读码信息的日期作为该产品的组装日期，并统计到该组装日期的产品组装数量中。
11、进一步的，
12、所述第一预设天数包括30-90天中的任意一个；
13、所述满足第一预设数量包括非零数据超过总数据的x，其中x为50％-80％的中的任意值。
14、进一步的，所述将所有每日产品组装数量的数据按时间远近分为多个小组，并进行分组求和，包括：
15、按时间顺序将所有每日产品组装数量的数据进行排序；
16、按顺序将所有数据平均分为多个小组；
17、对每组数据分别进行求和。
18、进一步的，所述根据各个小组求和后的值按时间顺序的变化关系确定产品所处的时期包括：
19、将各个小组求和后的值确定为sum(1)、...、sum(m)，其中，m为组数量，m≥5，且sum(1)中的数据为距目前最近的数据；
20、通过以下公式计算判断因子y(1)、y(2)、y(3)的值，
21、sum(1)*[y(1)]m-3+sum(2)*[y(1)]m-4+…+sum(m-3)*[y(1)]+sum(m-2)＝(m-2)*sum(m-2)，
22、sum(2)*[y(2)]m-3+sum(3)*[y(2)]m-4+…+sum(m-2)*[y(2)]+sum(m-1)＝(m-2)*sum(m-1)，
23、sum(3)*[y(3)]m-3+sum(4)*[y(3)]m-4+…+sum(m-1)*[y(3)]+sum(m)＝(m-2)*sum(m)；
24、根据判断因子y(1)、y(2)、y(3)的值所在范围，判断产品所处的时期。
25、进一步的，所述方法还包括：
26、根据产品所处的时期按预设方案执行生产。
27、第二方面，本公开提供一种基于主动标识的产品预测性生产系统，所述系统包括：
28、标识模块，其设置为为每一件产品设置主动标识作为标识载体；
29、收集模块，其设置为通过主动标识的读码信息收集处于实质生产组装阶段的每日产品组装数量；
30、判断模块，其设置为判断是否得到超过第一预设天数且满足预设数量的非零数据，所述非零数据为不为空的每日产品组装数量；
31、分组求和模块，其设置为若所述判断模块判断为是，则将所有每日产品组装数量的数据按时间远近分为多个小组，并进行分组求和；
32、确定模块，其设置为根据各个小组求和后的值按时间顺序的变化关系确定产品所处的时期。
33、进一步的，
34、所述分组求和模块具体设置为：
35、按时间顺序将所有每日产品组装数量的数据进行排序；
36、按顺序将所有数据平均分为多个小组；
37、对每组数据分别进行求和；
38、所述确定模块具体设置为：
39、将各个小组求和后的值确定为sum(1)、...、sum(m)，其中，m为组数量，m≥5，且sum(1)中的数据为距目前最近的数据；
40、通过以下公式计算判断因子y(1)、y(2)、y(3)的值，
41、sum(1)*[y(1)]m-3+sum(2)*[y(1)]m-4+…+sum(m-3)*[y(1)]+sum(m-2)＝(m-2)*sum(m-2)，
42、sum(2)*[y(2)]m-3+sum(3)*[y(2)]m-4+…+sum(m-2)*[y(2)]+sum(m-1)＝(m-2)*sum(m-1)，
43、sum(3)*[y(3)]m-3+sum(4)*[y(3)]m-4+…+sum(m-1)*[y(3)]+sum(m)＝(m-2)*sum(m)；
...
【技术保护点】
1.一种基于主动标识的产品预测性生产方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过主动标识的读码信息收集处于实质生产组装阶段的每日产品组装数量包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所有每日产品组装数量的数据按时间远近分为多个小组，并进行分组求和，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各个小组求和后的值按时间顺序的变化关系确定产品所处的时期包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.一种基于主动标识的产品预测性生产系统，其特征在于，所述系统包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的基于主动标识的产品预测性生产方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的基于主动标识的产品预测性生产方法。
...
【技术特征摘要】
1.一种基于主动标识的产品预测性生产方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过主动标识的读码信息收集处于实质生产组装阶段的每日产品组装数量包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所有每日产品组装数量的数据按时间远近分为多个小组，并进行分组求和，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各个小组求和后的值按时间顺序的变化关系确定产品所处的时期包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋美景，聂智峰，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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