【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧工厂管理，更具体地说，本专利技术涉及一种基于大数据的工厂管理系统及方法。
技术介绍
1、随着新一代信息技术的快速发展，大数据和云计算成为各行业关注的重点并得到广泛应用。目前，如何构建智能制造的体系，实现智慧工厂成为企业的数字化蓝图和实施路线，制造业通过引入自动化、al、物联网、大数据和云计算等新兴技术，实现制造过程的透明化、智能化和信息化，进而促进生产、管理的数字化转型，仓储管理是工厂管理的重要环节之一，现有技术中，已经出现了通过使用现代信息技术，使得仓储管理更加智能化。
2、例如，公开号为cn1 17575477a的中国专利提供了一种智慧工厂的数据可视化处理方法及系统，该专利通过获取目标仓储货物的相关采购单数据以及目标仓储货物的相关生产计划单数据，基于目标仓储货物的相关采购单数据以及目标仓储货物的相关生产计划单数据判断是否存在与目标仓储货物具有时空关联性的目标未来段仓储货物，当确定存在与目标仓储货物具有时空关联性的目标未来段仓储货物时，划分出指定存储区域。
3、虽然上述专利通过生产计划预先划分了存储区域，但在实际生产过程中，工厂可能会遇到各种状况，例如机器故障等，导致无法进行动态调整。此外，在现实情况下，工作人员需要频繁对仓储区域的货物进行盘点，以确保货物符合出货顺序，这无疑增加了工作量。
4、鉴于此，本专利技术提出一种基于大数据的工厂管理系统及方法以解决上述问题。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于大数据的工厂管理方法，包括：
4、s10：获取生产订单数据和初始车间产能数据，基于初始车间产能数据将生产订单数据划分为m个初始生产计划数据。
5、s20：根据m个初始生产计划数据以及相应的初始车间产能数据生成初始优先级序列。
6、s30：获取车间状态数据，基于车间状态数据判断车间生产状态是否正常，若是，则转入s50，若否，则转入s40。
7、s40：基于车间状态数据调整m个初始生产计划数据，以此确定n个目标生产计划数据，根据n个目标生产计划数据以及初始优先级序列生成目标优先级序列。
8、s50：获取入库结果，基于入库结果和优先级序列将目标产品放置于预构建的仓储区域中，所述目标产品由车间根据生产计划生产获得，所述优先级序列包括初始优先级序列和目标优先级序列。
9、进一步地，生成初始优先级序列的方法包括：
10、根据m个初始生产计划数据以及相应的初始车间产能数据预测初始生产完成时刻，基于初始生产完成时刻生成初始优先级序列。
11、进一步地，根据m个初始生产计划数据以及相应的初始车间产能数据预测初始生产完成时刻的方法包括：
12、遍历m个初始生产计划数据，将每一个初始生产计划数据以及相应的初始车间产能数据输入到预构建的初始完成时刻预测模型中，获得相应的初始生产完成时刻。
13、进一步地，初始完成时刻预测模型的构建方法包括：
14、获取历史样本数据集，历史样本数据集包括历史初始生产计划数据、相应的历史初始车间产能数据和历史初始生产完成时刻，预设滑动步长以及滑动窗口长度；将历史样本数据集使用滑动窗口方法将其转化为多个训练样本，将训练样本作为初始完成时刻预测模型的输入，预测滑动步长后的历史初始生产完成时刻作为输出，每个训练样本的后续历史初始生产完成时刻作为预测目标，以预测准确率作为训练目标，对初始完成时刻预测模型进行训练；生成根据实时初始生产计划数据和初始车间产能数据预测未来初始生产完成时刻的初始完成时刻预测模型。
15、进一步地，基于初始生产完成时刻生成初始优先级序列的方法包括：
16、根据映射关系确定每个初始生产完成时刻对应优先级，根据优先级将每个初始生产完成时刻进行升序排列，生成初始优先级序列。
17、进一步地，生产订单数据包括订单数量、订单交付日期、质量标准以及产品信息，所述初始车间产能数据包括m个车间产能子数据，车间产能子数据包括标准产量、加工名称和车间编号，基于初始车间产能数据将生产订单数据划分为m个初始生产计划数据的方法包括：
18、根据生产订单数据中的产品信息进行聚类，生成w个聚类结果，再根据初始车间产能数据中的加工名称和标准产量将w个聚类结果进行均分，生成m个初始生产计划数据，m和w均为大于0的整数。
19、进一步地，车间状态数据包括平均设备利用率、设备故障次数、产品合格率以及工人出勤率，基于车间状态数据判断车间生产状态是否正常的方法包括：
20、基于车间状态数据计算车间状态系数，判断车间状态系数是否大于预设系数阈值，若是，则车间生产状态正常，若否，则车间生产状态不正常。
21、进一步地，基于车间状态数据计算车间状态系数的方法包括：
22、
23、式中，sfp为车间状态系数，aeu为平均设备利用率，pqr为产品合格率，war为工人出勤率，efc为设备故障次数，k和e均为大于0的常数，sin-1(·)为反正弦函数，ln(·)是以e为底的对数函数，f1、f2和f3均为权重因子。
24、进一步地，基于车间状态数据调整m个初始生产计划数据的方法包括：
25、遍历m个初始生产计划数据，将标记为不正常的车间状态数据所对应的初始生产计划数据进行剔除，以此确定n个目标生产计划数据；
26、根据n个目标生产计划数据以及初始优先级序列生成目标优先级序列的方法包括：
27、遍历初始优先级序列，将n个目标生产计划数据所对应的初始生产完成时刻保留，将其余初始生产完成时刻剔除，以此生成目标优先级序列。
28、一种基于大数据的工厂管理系统，其用于实现上述的一种基于大数据的工厂管理方法，包括：
29、划分模块：用于获取生产订单数据和初始车间产能数据，基于初始车间产能数据将生产订单数据划分为m个初始生产计划数据。
30、序列生成模块：用于根据m个初始生产计划数据以及相应的初始车间产能数据生成初始优先级序列。
31、判断模块：用于获取车间状态数据，基于车间状态数据判断车间生产状态是否正常，若是，则转入仓储模块，若否，则转入序列调整模块。
32、序列调整模块：用于基于车间状态数据调整m个初始生产计划数据，以此确定n个目标生产计划数据，根据n个目标生产计划数据以及初始优先级序列生成目标优先级序列。
33、仓储模块：用于获取入库结果，基于入库结果和优先级序列将目标产品放置于预构建的仓储区域中，所述目标产品由车间根据生产计划生产获得，所述优先级序列包括初始优先级序列和目标优先级序列。
34、相比于现有技术，本专利技术的有益效果为：
35、本专利技术先是基于初始车间产能数据将生产订单数据划分为m个初始本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的工厂管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工厂管理方法，其特征在于，所述生成初始优先级序列的方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的工厂管理方法，其特征在于，所述根据M个初始生产计划数据以及相应的初始车间产能数据预测初始生产完成时刻的方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的工厂管理方法，其特征在于，所述初始完成时刻预测模型的构建方法包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于大数据的工厂管理方法，其特征在于，所述基于初始生产完成时刻生成初始优先级序列的方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工厂管理方法，其特征在于，所述生产订单数据包括订单数量、订单交付日期、质量标准以及产品信息，所述初始车间产能数据包括M个车间产能子数据，车间产能子数据包括标准产量、加工名称和车间编号，基于初始车间产能数据将生产订单数据划分为M个初始生产计划数据的方法包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工厂管理方法，其特征在于，所述车间状态数据包
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的工厂管理方法，其特征在于，所述基于车间状态数据计算车间状态系数的方法包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工厂管理方法，其特征在于，所述基于车间状态数据调整M个初始生产计划数据的方法包括：
10.一种基于大数据的工厂管理系统，其用于实现权利要求1-9中任一项所述的一种基于大数据的工厂管理方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的工厂管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工厂管理方法，其特征在于，所述生成初始优先级序列的方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的工厂管理方法，其特征在于，所述根据m个初始生产计划数据以及相应的初始车间产能数据预测初始生产完成时刻的方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的工厂管理方法，其特征在于，所述初始完成时刻预测模型的构建方法包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于大数据的工厂管理方法，其特征在于，所述基于初始生产完成时刻生成初始优先级序列的方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工厂管理方法，其特征在于，所述生产订单数据包括订单数量、订单交付日期、质量标准以及产品信息，所述初始车间产能数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：江海，柏磊，
申请(专利权)人：上海芯港信息科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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