System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 生产管理方法、电子设备以及计算机可读存储介质技术_技高网

生产管理方法、电子设备以及计算机可读存储介质技术

技术编号:41187649 阅读:4 留言:0更新日期:2024-05-07 22:19
本申请公开了生产管理方法、电子设备以及计算机可读存储介质,该生产管理方法通过获取多个生产线的实时生产数据,并对实时生产数据进行分析转化,以获得生产线的分析数据;将分析数据输入至第二模型,以获得第二模型输出的预测数据;获取生产线的资源数据,基于资源数据和/或预测数据,获得生产线的优化目标;基于优化目标、资源数据以及实时生产数据,构建第三模型;通过第三模型获得多个生产线的生产调度方案,以基于生产调度方案对生产线的资源进行调度控制,使得本申请的生产管理方法能够整合数据处理、决策制定和调度控制的功能,实现了生产决策的自动化和生产线的资源配置高效化,进一步提高生产效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及生产线管理,特别是涉及生产管理方法、电子设备以及计算机可读存储介质


技术介绍

1、随着工业自动化和信息技术的迅猛发展,生产线管理面临着越来越多的挑战和机遇。传统的生产线管理通常依赖于人工决策和简单的自动化系统,难以应对复杂的市场需求和生产条件,并且人力成本高。近年来,随着人工智能和大数据技术的发展,智能化的生产管理方法逐渐成为研究和应用的热点。

2、目前,生产管理方法主要通过以下几个方面实现:利用传感器等数据采集设备进行生产数据的实时收集,后续再通过人工对生产数据进行处理和决策,智能化程度低;部分生产线通过固定的算法规则进行数据分析和决策,缺乏足够的灵活性和适应性,并且缺乏实时的数据处理能力,与复杂的生产线环境的适配性低,存在一定的局限性。


技术实现思路

1、为解决上述技术问题,本申请提供了生产管理方法、电子设备以及计算机可读存储介质。

2、为解决上述问题,本申请提供了第一种技术方案:提供一种生产管理方法,该生产管理方法应用于第一模型,生产管理方法包括:获取多个生产线的实时生产数据,并对上述实时生产数据进行分析转化,以获得上述生产线的分析数据;将上述分析数据输入至第二模型,以获得上述第二模型输出的预测数据;获取上述生产线的资源数据,基于上述资源数据和/或上述预测数据,获得上述生产线的优化目标;基于上述优化目标、上述资源数据以及上述实时生产数据,构建第三模型;通过上述第三模型获得多个上述生产线的生产调度方案,以基于上述生产调度方案对上述生产线的资源进行调度控制。

3、可选地,上述基于上述优化目标、上述资源数据以及上述实时生产数据,构建第三模型,包括:基于上述资源数据和上述优化目标,构建上述第三模型的目标函数和约束条件;基于上述目标函数和上述约束条件获得上述第三模型的性质信息,以根据上述性质信息确定上述第三模型适用的优化算法;基于上述目标函数、上述约束条件以及上述优化算法,构建上述第三模型。

4、可选地,上述通过上述第三模型获得多个上述生产线的生产调度方案,以基于上述生产调度方案对上述生产线的资源进行调度控制的步骤之后,上述生产管理方法还包括:获取上述多个生产线执行上述生产调度方案后的反馈数据;基于上述反馈数据,对上述第三模型的优化算法、模型参数、约束条件的至少一种进行调整。

5、可选地,上述基于上述优化目标获得上述第三模型的性质信息,以根据上述性质信息确定上述第三模型适用的优化算法,包括:响应于上述性质信息包括上述第三模型为线性问题,将单纯形法作为上述优化算法;响应于上述性质信息包括上述第三模型为整数问题,将分支定界法或割平面法作为上述优化算法;响应于上述性质信息包括上述第三模型为非线性问题或复杂问题,将启发式算法或元启发式算法作为上述优化算法。

6、可选地,上述将上述分析数据输入至第二模型,以获得上述第二模型输出的预测数据的步骤之前,上述生产管理方法还包括:选取对应的学习目标和特征参数,以构建上述第二模型;利用上述分析数据作为训练数据对上述第二模型进行训练,以使上述第二模型用于进行生产预测。

7、可选地,上述第一模型与企业资源计划系统和/或供应链管理系统连接,上述第一模型用于从上述企业资源计划系统和/或上述供应链管理系统中调取与上述生产线对应的资源数据。

8、可选地,上述获取上述生产线的资源数据,基于上述资源数据和/或上述预测数据,获得上述生产线的优化目标,包括:获取上述资源数据,并基于上述资源数据获得上述生产线的优化目标,上述资源数据用于指示上述生产线的业务需求,或者,响应于上述预测数据指示目标参数低于预设阈值,将上述目标参数作为上述优化目标。

9、可选地,上述基于上述生产调度方案对上述生产线的资源进行调度控制,包括:通过任务调度算法执行上述生产调度方案中的调度任务,以对上述生产线的材料、生产进程、生产设备以及生产人工的至少一者进行调度;和/或,上述基于上述生产调度方案对上述生产线的资源进行调度控制的步骤之后,上述生产管理方法还包括:对上述生产线的资源数据进行更新;基于更新后的上述资源数据,对上述生产线的材料库存和/或产品库存进行优化。

10、为解决上述问题,本申请提供了第二种技术方案:提供一种电子设备,上述电子设备包括处理器、与上述处理器连接的存储器,其中,上述存储器存储有程序指令;上述处理器用于执行上述存储器存储的程序指令以实现如上的生产管理方法。

11、为解决上述问题,本申请提供了第三种技术方案:提供一种计算机可读存储介质,上述计算机可读存储介质存储有程序指令,上述程序指令能够被处理器执行以实现如上的生产管理方法。

12、本申请提供了生产管理方法、电子设备以及计算机可读存储介质,该生产管理方法通过获取多个生产线的实时生产数据,并对实时生产数据进行分析转化,以获得生产线的分析数据;将分析数据输入至第二模型,以获得第二模型输出的预测数据;获取生产线的资源数据,基于资源数据和/或预测数据,获得生产线的优化目标;基于优化目标、资源数据以及实时生产数据,构建第三模型;通过第三模型获得多个生产线的生产调度方案,以基于生产调度方案对生产线的资源进行调度控制。通过上述方法,本申请的生产管理方法能够通过第一模型对实时生产数据进行处理和分析,并通过第二模型对实时生产数据进行预测、通过第三模型对实时生产数据进行生产调度方案的决策制定,使得本申请的生产管理方法能够整合数据处理、决策制定和调度控制的功能,实现了生产决策的自动化和生产线的资源配置高效化,进一步提高生产效率。

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【技术保护点】

1.一种生产管理方法,其特征在于,应用于第一模型,包括:

2.根据权利要求1所述的生产管理方法,其特征在于,所述基于所述优化目标、所述资源数据以及所述实时生产数据,构建第三模型,包括:

3.根据权利要求2所述的生产管理方法,其特征在于,所述通过所述第三模型获得多个所述生产线的生产调度方案,以基于所述生产调度方案对所述生产线的资源进行调度控制的步骤之后,所述生产管理方法还包括:

4.根据权利要求2所述的生产管理方法,其特征在于,所述基于所述优化目标获得所述第三模型的性质信息,以根据所述性质信息确定所述第三模型适用的优化算法,包括:

5.根据权利要求1所述的生产管理方法,其特征在于,所述将所述分析数据输入至第二模型,以获得所述第二模型输出的预测数据的步骤之前,所述生产管理方法还包括:

6.根据权利要求1所述的生产管理方法,其特征在于,所述第一模型与企业资源计划系统和/或供应链管理系统连接,所述第一模型用于从所述企业资源计划系统和/或所述供应链管理系统中调取与所述生产线对应的资源数据。

7.根据权利要求6所述的生产管理方法,其特征在于,所述获取所述生产线的资源数据,基于所述资源数据和/或所述预测数据,获得所述生产线的优化目标,包括:

8.根据权利要求1所述的生产管理方法,其特征在于,所述基于所述生产调度方案对所述生产线的资源进行调度控制,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、与所述处理器连接的存储器,其中,

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存储有程序指令,所述程序指令能够被处理器执行以实现如权利要求1~8任一项所述的生产管理方法。

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【技术特征摘要】

1.一种生产管理方法,其特征在于,应用于第一模型,包括:

2.根据权利要求1所述的生产管理方法,其特征在于,所述基于所述优化目标、所述资源数据以及所述实时生产数据,构建第三模型,包括:

3.根据权利要求2所述的生产管理方法,其特征在于,所述通过所述第三模型获得多个所述生产线的生产调度方案,以基于所述生产调度方案对所述生产线的资源进行调度控制的步骤之后,所述生产管理方法还包括:

4.根据权利要求2所述的生产管理方法,其特征在于,所述基于所述优化目标获得所述第三模型的性质信息,以根据所述性质信息确定所述第三模型适用的优化算法,包括:

5.根据权利要求1所述的生产管理方法,其特征在于,所述将所述分析数据输入至第二模型,以获得所述第二模型输出的预测数据的步骤之前,所述生产管理方法还包括:

6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员:李雨洋吴承科饶建波胡军军
申请(专利权)人:中科先进深圳集成技术有限公司
类型:发明
国别省市:

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