【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能制造，具体涉及排产计划筛选，尤其涉及一种基于标识解析的排产计划筛选方法装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，线缆的生产工艺较复杂，一般包含配料、摇料、压胚、推挤绝缘烧结、并丝、编织、浸锡、护套、分割、包装等。生产过程中也会流转多个中间件，包括根据配料、摇料、压胚、推挤绝缘烧结等工艺生成的绝缘铜丝件，根据并丝等工艺生成的镀锡铜并丝件，根据编织、浸锡等工艺生成的浸锡线芯件，根据护套、分割、包装等工艺生成的最终产品件。
2、由于在生成的过程中生产的中间件较多，为了保障交付质量，通常需要生产人员及时管控生产流程，这类管控方式较为机械且需要耗费大量的人工成本，导致生产设备的投入产出比较低、生产过程等待时间长和生产效率低等问题。
技术实现思路
1、鉴于以上内容，有必要提出一种基于标识解析的排产计划筛选方法及相关设备，以解决制定排产计划的准确度低的技术问题。其中，相关设备包括一种基于标识解析的排产计划筛选装置、电子设备及存储介质。
2、本申请提供一种基于标识解析的排产计划筛选方法，应用于电子设备，所述方法包括：通过解析第一工业互联网标识确定多个加工节点的属性数据，其中，所述属性数据包括每个加工节点的额定工时、额定良率以及当前工作状态；通过解析第二工业互联网标识获取所述多个加工节点对应的多个历史排产计划，其中，每个历史排产计划包括所述多个加工节点的组合，每个加工节点对应于历史属性数据；根据所述历史属性数据确定所述多个历史排产计划中每两个相邻的加工节点
3、在一些实施例中，所述历史数据包括历史工时和历史良率，每个历史排产计划对应于多个生产周期，所述根据所述历史属性数据确定所述多个历史排产计划中每两个相邻的加工节点之间的相关性包括：根据所述两个相邻的加工节点在所述多个历史排产计划中对应的所述历史工时确定所述相邻两个加工节点的工时相关性；根据所述两个相邻的加工节点在所述多个历史排产计划中对应的所述历史良率确定所述相邻两个加工节点的良率相关性；根据所述工时相关性和所述良率相关性确定所述两个相邻的加工节点之间的相关性。
4、在一些实施例中，所述根据所述两个相邻的加工节点在所述多个历史排产计划中对应的所述历史工时确定所述相邻两个加工节点的工时相关性包括：确定所述两个相邻的加工节点在每个历史排产计划对应的多个生产周期中的历史工时；根据每个生产周期对应的所述历史工时确定每个历史排产计划对应的工时相关系数；确定所述多个历史排产计划对应的所述工时相关系数的均值为所述工时相关性。
5、在一些实施例中，所述根据所述两个相邻的加工节点在所述多个历史排产计划中对应的所述历史良率确定所述相邻两个加工节点的良率相关性包括：确定所述两个相邻的加工节点在每个历史排产计划对应的多个生产周期中的历史良率；根据每个生产周期对应的所述历史良率确定每个历史排产计划对应的良率相关系数；确定所述多个历史排产计划对应的所述良率相关系数的均值为所述良率相关性。
6、在一些实施例中，所述根据所述工时相关性和所述良率相关性确定所述两个相邻的加工节点之间的相关性包括：对所述工时相关性和所述良率相关性进行归一化处理，得到归一化的工时相关性和归一化的良率相关性；确定所述工时相关性与所述归一化的工时相关性的乘积为第一相关性；确定所述良率相关性与所述归一化的良率相关性的乘积为第二相关性；确定所述第一相关性和所述第二相关性之和为所述两个相邻的加工节点之间的相关性。
7、在一些实施例中，所述根据预存的约束条件分割所述每个有向图，获得多个排产计划包括：根据所述预存的约束条件确定所述每个有向图对应的多种分割方式，根据所述属性数据以及所述相关性计算每种分割方式的损失值，其中，每种分割方式对应于多个候选排产计划以及所述有向图中的多条边；所述损失值的计算方式满足以下关系式：
8、
9、其中，n代表分割方式；l(n)代表所述分割方式的损失值；a和b代表预设的权重系数，其中，a与b之和为1；r（n）代表所述分割方式对应的第一损失值，所述第一损失值用于表征所述分割方式n对应的候选排产计划中每两个相邻的加工节点的相关性的平均值；b（n）代表所述分割方式对应的第二损失值，所述第二损失值用于表征所述分割方式n对应的所述多条边的边权的均值的倒数；确定所述损失值最小的分割方式对应的所述多个候选排产计划为所述排产计划。
10、在一些实施例中，所述根据所述属性数据确定所述每个排产计划对应的平均工时以及平均良率，根据所述平均工时和所述平均良率确定所述每个排产计划的优先级包括：根据所述属性数据确定所述每个排产计划中的加工节点对应的平均工时；根据所述属性数据确定所述每个排产计划中的加工节点对应的平均良率；根据所述平均工时和所述平均良率确定所述每个排产计划的优先级，其中，确定所述优先级的方法满足以下关系式：
11、
12、其中，p代表所述优先级；t代表所述平均工时；r代表所述平均良率。
13、本申请实施例还提供一种基于标识解析的排产计划筛选装置，所述装置包括：获取模块，用于根据第一工业互联网标识确定多个加工节点的属性数据，其中，所述属性数据包括每个加工节点的工时、良率以及当前工作状态；所述获取模块，还用于根据第二工业互联网标识获取所述多个加工节点对应的多个历史排产计划，其中，每个历史排产计划包括所述多个加工节点的组合；确定模块，用于根据所述多个历史排产计划确定每两个相邻的加工节点之间的相关性；所述确定模块，还用于根据所述相关性构建多个有向图，其中，每个有向图对应于多个加工节点的组合；所述确定模块，还用于根据预存的约束条件分割所述每个有向图，获得多个排产计划，其中，每个排产计划代表多个加工结点的组合；所述确定模块，还用于确定所述每个排产计划对应的工时以及良率，根据所述工时和良率确定每个所述排产计划的优先级；所述确定模块，还用于确定最高的所述优先级对应的排产计划为目标排产计划。
14、本申请实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器，存储至少一个指令；处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现所述的一种基于标识解析的排产计划筛选方法。
15、本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现所述的一种基于标识解析的排产计划筛选方法。
16、由以上技术方案可以看出，本申请实施例通过解析第一工业互联网标识和第本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于标识解析的排产计划筛选方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种基于标识解析的排产计划筛选方法，其特征在于，所述历史数据包括历史工时和历史良率，每个历史排产计划对应于多个生产周期，所述根据所述历史属性数据确定所述多个历史排产计划中每两个相邻的加工节点之间的相关性包括：
3.如权利要求2所述的一种基于标识解析的排产计划筛选方法，其特征在于，所述根据所述两个相邻的加工节点在所述多个历史排产计划中对应的所述历史工时确定所述相邻两个加工节点的工时相关性包括：
4.如权利要求2所述的一种基于标识解析的排产计划筛选方法，其特征在于，所述根据所述两个相邻的加工节点在所述多个历史排产计划中对应的所述历史良率确定所述相邻两个加工节点的良率相关性包括：
5.如权利要求2所述的一种基于标识解析的排产计划筛选方法，其特征在于，所述根据所述工时相关性和所述良率相关性确定所述两个相邻的加工节点之间的相关性包括：
6.如权利要求1所述的一种基于标识解析的排产计划筛选方法，其特征在于，所述根据预存的约束条件
7.如权利要求1所述的一种基于标识解析的排产计划筛选方法，其特征在于，所述根据所述属性数据确定所述每个排产计划对应的平均工时以及平均良率，根据所述平均工时和所述平均良率确定所述每个排产计划的优先级包括：
8.一种基于标识解析的排产计划筛选装置，其特征在于，所述装置包括实现如权利要求1至7中任意一项所述的一种基于标识解析的排产计划筛选方法的模块，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的一种基于标识解析的排产计划筛选方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的一种基于标识解析的排产计划筛选方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于标识解析的排产计划筛选方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种基于标识解析的排产计划筛选方法，其特征在于，所述历史数据包括历史工时和历史良率，每个历史排产计划对应于多个生产周期，所述根据所述历史属性数据确定所述多个历史排产计划中每两个相邻的加工节点之间的相关性包括：
3.如权利要求2所述的一种基于标识解析的排产计划筛选方法，其特征在于，所述根据所述两个相邻的加工节点在所述多个历史排产计划中对应的所述历史工时确定所述相邻两个加工节点的工时相关性包括：
4.如权利要求2所述的一种基于标识解析的排产计划筛选方法，其特征在于，所述根据所述两个相邻的加工节点在所述多个历史排产计划中对应的所述历史良率确定所述相邻两个加工节点的良率相关性包括：
5.如权利要求2所述的一种基于标识解析的排产计划筛选方法，其特征在于，所述根据所述工时相关性和所述良率相关性确定所述两个相邻的加工节点之间的相关性包括：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：张贤根，杨晓亮，陈辰，渠立孝，王飞，时宗胜，徐陈钢，薛驰，
申请(专利权)人：江苏中天互联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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