CN108876263A - 汽车制造智能排产处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种汽车制造智能排产处理方法。该方法包括以下步骤：接收外部输入的订单信息，并将所述订单信息添加到订单物料清单中；将所述订单物料清单中的产品系列及产品型号与预设的制造物料清单结合生成制造物料清单；将所述制造物料清单中的汽车产品名称和汽车产品代码与预设的工艺物料清单结合生成生产物料清单。从而实现根据订单自动生成所需要进行生产的生产物料清单。由于有了生产物料清单，可以计算出生产中每一工位的装配节拍时间与物流节拍时间；根据每一种产品的制造工艺的节拍时间以及所需生产的数量根据下述文档中的计算方法，在保证市场需求的前提下，用最少的人力资源进行生产组织，从而达到效益最优排产的目的。

Description

汽车制造智能排产处理方法

技术领域

本发明涉及计算机信息处理技术领域，尤其涉及一种汽车制造智能排产处理方法。

背景技术

随着互联网技术的发展，各行业都在努力与互联网接轨，各种采购、生产信息均电子化处理，便于信息搜索及后期分析处理。在生产制造业也是如此。但是制造业、如汽车行业在生产设备、元件时常常会涉及到多种原材料、多种制造工艺，各种信息难以直接统一管理处理。汽车制造商一般根据订单及生产经验生产、存储所需要的生产原材料，原料及零部件准备计划准确度不高，通常提供预计定购量或者生产量，通常周期较长，如果需求发生变更，零部件准备量与需求量产生较大差距，导致需重新采购或增加库存现象，成本提高。

发明内容

为解决零部件准备与需求之间不能精确匹配的问题，提供一种关联性高的自动化处理的汽车制造智能排产处理方法。

为实现本发明目的提供的一种汽车制造智能排产处理方法，包括以下步骤：

接收外部输入的订单信息，并将所述订单信息添加到订单物料清单中；所述订单物料清单中包含产品系列及产品型号信息；

将所述订单物料清单中的产品系列及产品型号与预设的制造物料清单结合生成制造物料清单；所述制造物料清单中包括汽车产品名称、汽车产品代码、汽车产品类型以、所在仓库信息以及货位号；所述汽车产品类型包括标配件和可选件；所述标配件为产品标准配置的的汽车产品，所述可选件为产品的客户定制需求所需的汽车产品；且在获取所述物料清单时，会从仓库管理模块中获取相应汽车产品名称和/或汽车产品代码的仓库存储信息，当所述相应汽车产品的仓库存储量大于或者等于所述制造物料清单中的需求数量时，在所述物料清单中显示所述相应汽车产品的仓库名称及货架号；

将所述制造物料清单中的汽车产品名称和汽车产品代码与预设的工艺物料清单结合生成生产物料清单；所述生产物料清单中包含生产线、生产工位、汽车产品代号、汽车产品名称、汽车产品类型以及所在仓库信息以及货位号；

统计每种汽车产品涉及的生产节拍、生产工位的人力数量以及每个生产工位物流路径时间长度；

统计每种汽车产品的订单数量Xi；

根据每种汽车产品的订单数量Xi，使用以下公式计算预设时间段内效益指标最大的值：

其中，Yj为汽车产品对应的生产节拍；Mpk为对应生产线的生产工位的人力数量；Mmax为生产线中员工总数量；Tpl为对应生产线工位的物流路径的时间；P(Xi)为设定时间区间的产品的生产排序；V(P(Xi))为设定时间区间的生产产品数量；T(t)为最小节拍调整时间间隔；

且根据生产物料清单以及对应的工位，计算每一工位的节拍时间；对于不同的产品，同一工位的节拍时间会不同，或者要求的装配工人数不同；

根据计算结果生成所有订单的生产计划。

作为汽车制造智能排产处理方法的一种可实施方式，还包括：

以表格形式输出所述生产物料清单。

作为汽车制造智能排产处理方法的一种可实施方式，还包括：

接收外部输入的新的生产物料清单；

对所述新的生产物料清单进行格式检查，当通过所述格式检查时，执行下一步操作，当未通过所述格式检查时，发出非法报警；

用所述新的生产物料清单替换当前物料清单。

作为汽车制造智能排产处理方法的一种可实施方式，还包括：

筛选所述生产物料清单中仓库存储量不足的标配件或者可选件，在对应的生产线及生产工位排产。

作为汽车制造智能排产处理方法的一种可实施方式，所述将所述订单物料清单中的订单信息与预设的制造物料清单结合生成生产物料清单包括：

获取输入的订单选取信号；

根据选取的订单生成所述生产物料清单。

作为汽车制造智能排产处理方法的一种可实施方式，所述选取的订单为一个或者两个以上。

作为汽车制造智能排产处理方法的一种可实施方式，还包括：

获取所述标配件与可选件生产完成信息及入库信息；

在所述库存管理统计表中录入所述标配件的汽车产品代码、汽车产品名称、生产日期以及入库日期。

作为汽车制造智能排产处理方法的一种可实施方式，所述生产物料清单中包含生产车间信息；该方法还包括：

获取所述标配件与可选件生产完成信息；

根据所述生产完成信息、所述生产车间信息及对应汽车产品对应存储仓库，生成物流配送计划。

作为汽车制造智能排产处理方法的一种可实施方式，还包括：

获取外部输入的标配件与可选件采购信息；

在所述库存管理统计表中录入所述可选件的汽车产品代码、汽车产品名称、生产日期、供应商以及入库信息。

本发明的有益效果包括：该方法通过订单关联到产品的零部件，并提供生产计划安排，形成从订单到生成物料需求计划、制造生产计划和生产下线等闭环生产流程控制体系。且订单中包含各种品类，生产节拍(对应生产产量)，线上工人，零部件库存，成品库存，线边物流路径等多变量的函数相关性的输出最优，同时要兼顾生产厂因设备，工艺，网络，以及优化目标的侧重等要素带来的附加约束。以生产订单作为主变量，线上员工配给作为主要优化目标函数；配合零部件库存最优，成品库存最优，设备，物流效率最优为辅助目标函数；进行统筹优化计算，合理配置工人出勤，生产节拍，物流路径规划；以达到生产效率最优。且能够实现主机厂对整车或供应商对零部件生产计划的全流程管理。会有效提高生产计划的安排，合理利用生产资源，实现从客户订单到生产下线于一体的平台实时管控。也为主机厂及零部件厂商大幅缩短计划分配时间，快速从零部件转化为有序的物料清单，并以最快的速度掌握物料需求计划和制造计划，避免人为产生的错误及掌控不及时和资源分配不均匀现象，合理利用有效资源，缩短工程周期。从而提高效率、节约开支，达到开源节支，增产增效的目的。

附图说明

图1为本发明一种汽车制造智能排产处理方法的一具体实施例的流程图；

图2为一具体实例中汽车制造的订单物料清单的示意图；

图3为一具体实例中物料清单构建示意图；

图4为一具体实例中制造物料清单示意图；

图5为一具体实例中汽车制造的工艺物料清单示意图；

图6为一具体实例中汽车制造领域的生产物料清单；

图7为本发明一种汽车制造智能排产处理方法的另一具体实施例的流程图；

图8为一具体实例中库存管理的清单示意图；

图9为一具体实例中物流计划管理的清单示意图；

图10为一具体实例中生产计划管理的清单示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明的汽车制造智能排产处理方法的具体实施方式进行说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

首先需要说明的是，本发明的方法通过软件执行实现。软件编程采用系统的思维方式，从全局角度出发，以客户为中心，对现有的模式进行了审势和思考，把握客户的需求，及时掌握产品的多样性、复杂性，消除或连接信息化孤岛，实现全局数据集成。即基于统一数据库构建产品的工艺开发，制造开发，生产开发以及物流开发，根据产品订单智能生成工艺BOM(Bill of Material，物料清单)，制造物料BOM，制造物流BOM，从而智能的安排生产，以提高工艺数据在生产制造环节流转的正确性，可靠性，及时响应性，以及安全性；从而达到提高生产效率，节约管理成本，降低物流与采购的冗余浪费，并做到产品质量追诉精确到采购汽车产品个体；最终为企业更精益的管理供应商，提高收益与竞争力奠定软实力基础。

以BOM为基础，实现订单BOM，产品BOM，工艺BOM，制造BOM的无缝衔接与流转，从而实现快速交付客户，高效生产与物流；提高客户满意度，节省产品生产的制造开发时间，减少库存，优化物流(含线边物流，库线物流以及厂厂物流)，与提高企业竞争力。

如图1所示，本发明一实施例的汽车制造智能排产处理方法，包括以下步骤：

S100，接收外部输入的订单信息，并将订单信息添加到订单物料清单中。如图2所示为一个具体的汽车制造的订单物料清单的格式，所述订单物料清单中包含订单号，订单日期，产品代码，品名，系列，规格，型号，外观颜色，订购数，交货日期，状态进度以及备注。该订单BOM可以根据需求进行设计，所包含的列信息可以进行调整，但是一般均会包含产品系列(系列这一列)及产品型号(信号列)信息。

本步骤中，当接收到产品的订单后，按照当前订单BOM中包含信息要求，填写、输入订单信息。且，该订单物料清单上方还设置有筛选控件，可筛选要素包括订单类型，如整车或者部件；订单号，日期，产品代码，品名，系列，型号，规格。

另外，在本处理方法中，可以根据需求对对BOM进行个性化设计与定义，及对各种BOM相互间的结构信息描述或修改。

如图3所示，可以对每一个产品的每个零部件所涉及的所有BOM信息进行编辑。

S200，将订单物料清单中的产品系列及产品型号与预设的制造物料清单结合生成制造物料清单。

其中所述预设的制造物料清单为预先存储的产品与产品所包含的汽车产品的信息。

具体的，参见图4，为用于汽车生产的一个制造物料清单具体实例，该物料清单中包含信息包括：序号、模块、汽车产品代码、汽车产品编码、汽车产品名称、隶属层级、车间、生产线、工位、工序、使用产品、适用系列、适用型号、类型、用量、属性、仓库、货位信息。与前述的订单BOM类似的，该制造物料清单中具体包含的信息也可以根据需求进行设定。具体的，可以在BOM物料清单自定义过程中对所要包含的信息进行选择。

其中，汽车产品类型包括标配件和可选件，标配件为产品标准配置的汽车产品，可选件产品的客户定制需求所需的汽车产品。且在获取制造物料清单时，会从仓库管理模块中获取相应汽车产品名称和/或汽车产品代码的仓库存储信息，当相应汽车产品的仓库存储量大于或者等于制造物料清单中的需求数量时，在物料清单中显示相应汽车产品的仓库名称及货架号。

另外，还需要注意的是，该制造物料清单上方还设置有筛选控件，可筛选要素包括订单类型，如生产线、工位、汽车产品代号、汽车产品名称、适用产品、适用系列、型号、类型。

在具体实施过程中，可预先设置预设制造物料清单与订单模块之间的关联关系，如直接获取订单物料清单中的系列及型号信息，从而在订单模块中选中相应订单后，在制造物料清单模块中会自动获取订单物料清单中对应的系列及型号信息，并按照该系列及型号信息进行制造物料清单的查询，得到该订单对应的制造物料清单。

S300，将制造物料清单中的汽车产品名称和汽车产品代码与预设的工艺物料清单结合生成生产物料清单。

工艺包括加工工艺和装配工艺。其中，加工工艺包括：设定加工工序、加工所用到生产资源，所需工时等；装配工艺包括适用的产品和装配对应的车间、生产线、工位、上件顺序等。

由于有了生产物料清单，可以计算出生产中每一工位的装配节拍时间与物流节拍时间；根据每一种产品的制造工艺的节拍时间以及所需生产的数量根据下述文档中的计算方法，在保证市场需求的前提下，用最少的人力资源进行生产组织，从而达到效益最优排产的目的。如果仅仅按照接受订单顺序进行生产排产，由于订单产品的随机性，其产品制造节拍时间的跳跃，将会导致效能低下(既低JPH节拍产品按照高JPH节拍生产)。本专利将根据文中所述算法，进行优化排产，从而达到人力资源最少配置来满足正常的市场需求。

在一具体实施例中，筛选生产物料清单中仓库存储量不足的汽车产品，在对应的生产线及生产工位排产，按照以下步骤：

S001，统计每种汽车产品涉及的生产节拍、生产工位的人力数量以及每个生产工位物流路径时间长度；

S002，统计每种汽车产品的订单数量Xi；

S003，根据每种汽车产品的订单数量Xi，使用以下公式计算预设时间段内效益指标最大的值：

其中，Yj为对汽车产品对应的生产节拍；Mpk为对应生产线的生产工位的人力数量；M max为生产线中员工总数量；Tpl为对应生产线工位的物流路径的时间；P(Xi)为设定时间区间的产品的生产排序；V(P(Xi))为设定时间区间的生产产品数量；T(t)为最小节拍调整时间间隔；

且最后执行步骤S004，根据计算结果生成所有汽车产品的生产计划。使生产排产达到产量最大，人力资源用量最少的排序，作为最优选择。智能排产计划通过个性化、多样化的BOM设计，能够适应并满足灵活多变的市场变化及客户需求。且这既复杂又繁琐的计划编排过程通过一键完成。

如图5所示为一个汽车制造的工艺物料清单示意图。其包括汽车产品代号、汽车产品名称、加工工序、生产设备、设备工作时间、是否无人值守以及具体的操作工人等信息。且该工艺BOM中查询控件包括汽车产品代号及汽车产品名称。

对于本步骤的执行，与订单对应的制造BOM生成后，会自动获取对应的制造物料清单中汽车产品代号或者汽车产品名称，并根据汽车产品名称或者汽车产品代号进行工艺工序，生产设备，设备工作时间等的检索，并将制造BOM中涉及到的汽车产品的工艺进行组合，形成该订单对应的工艺BOM。

最终生成的生产物料清单中包含生产线、生产工位、汽车产品代号、汽车产品名称、汽车产品类型以及所在仓库信息以及货位号。

如图6所示为一个汽车制造的生产物料清单，其包含的信息包括：序号、模块、汽车产品代号、汽车产品编码、汽车产品名称、隶属层级、路线、车间、生产线、工位、工序、类型、用量、属性、仓库以及货位。其中，路线是指该汽车产品选购或者生产到最终完成需要经历的过程、大致步骤。

如图6所示，在生产物料清单中，查询控件包括汽车产品编码、汽车产品名称、类型以及属性。且其还设置了导出、保存、驳回、提交、变更导入控件。其中，导出包含两种方式：1.导出表单2.标配件导出到生产计划管理，结合工艺BOM属性实现汽车产品自动排产。导出表单为以表格形式输出生产物料清单，输出的表单可以用于生产的安排以及该订单对应生产信息向外报送等工作。导出表格准确，具有较高参考价值，如根据具体的库存信息及需要生产的汽车产品进行报价等。保存为存储该物料清单，驳回为退回该表单，为重新建立该表单的指示，可通过点击驳回按钮将该生产物料清单数据清零，返回订单数据获取步骤，再次根据订单信息进行制造物料清单获取以及生产物料清单生成的过程，该过程尤其适用于仓库存储等信息有更新的处理。提交为进行排产生产的下一。而变更导入具体包括以下步骤：

步骤A,接收外部输入的新的生产物料清单。

在具体实施过程中，如果生产物料清单中的部分参数发生变化可手动将生产物料清单导出后进行修改，并将修改后的生产物料清单作为新的生产物料清单通过“变更导入”按钮导入。采用对导出的生产物料清单进行修改的方式导入行的生产物料清单与系统整体匹配度高，不容易出错。

步骤B，对新的生产物料清单进行格式检查，当通过格式检查时，执行下一步操作，也即步骤C；当未通过格式检查时，发出非法报警。该步骤中的格式检查是指对清单中是否包含必要信息进行检查，如为了进行下一步安排排产，生产物料清单中需要包含生产车间、生产线以及工位等信息，该步骤在检查过程中，如果不包含该信息则可以发出非法报警，从而可以避免在后续步骤中不能顺利执行。

步骤C,用新的生产物料清单替换当前物料清单。

如图7所示，生成生产物料清单后，还可以执行以下步骤：

S400，筛选生产物料清单中仓库存储量不足的标配件，在对应的生产线及生产工位排产。

所述生产物料清单中包含汽车产品类型，仓库存储信息，对于可选件可通过采购的方式获取，而标配件则需要自己加工生产，对于从仓库中存储量不足的标配件需要尽快安排排产。因此，本步骤中，选取该类型汽车产品列入到生产计划中。

在上一实施例的步骤将订单物料清单中的订单信息与预设的制造物料清单结合生成生产物料清单中，可按照以下步骤执行：

S201，获取输入的订单选取信号。在该步骤中，订单可以为一个也可以为两个以上。该步骤是根据当前需求选择需要对一个订单进行生产信息获取或者同时对多个订单进行生成信息获取。该步骤的设置在实践中具有重要的意义，如对于多个订单作为参考报价，而且多个订单同时排产也便于后续生产计划的优化计算。

本实例中，选择多个订单同时进行智能排产，通过统一的生产线节拍调整与工位的人员配置，同时将市场订单顺序打乱重排；按照算法，使排序与工艺节拍与人员配置达到优化统一，从而节约生产的员工配置。如果按市场订单顺序的生产就必然导致低节拍产品按照高节拍生产配置生产，从而导致浪费。

S202，根据选取的订单生成生产物料清单。

在该方法中还设置有库存管理模块，库存管理模块与生成模块相关联，具体的，其会获取标配件生产完成信息及入库信息，并在库存管理统计表中录入标配件的汽车产品代码、汽车产品名称、生产日期以及入库日期。从而不断更新库存信息。

更佳的，在订单BOM中还包括订单完成信息，更具所述标配件生产完成情况更新所述订单完成信息。具体的，可在产品信息中预先设定产品所包含的各个汽车产品的权重值，从而根据每个汽车产品的完成情况更新订单完成情况。而且可选件的采购完成情况也可以包含在所述订单完成情况中。也可以更具对应汽车产品的入库信息更新订单的完成情况。当有汽车产品全部完成、入库后，订单完成。对于库存的管理，如图8所示。

对于可选件，可采用外部直接输入采购信息的方式录入到库存管理系统中。本发明的处理方法中，按照以下步骤录入信息到库存管理系统中。

步骤C1，获取外部输入的可选件信息；

步骤C2，在库存管理统计表中录入可选件的汽车产品代码、汽车产品名称、生产日期、供应商以及入库信息。

另外，在本处理方法中，还包括汽车产品运送、物流的管理，具体的，生产物料清单中包含生产车间信息；该方法还包括：

S500，获取标配件生产完成信息；

S600，根据生产完成信息、生产车间信息及对应汽车产品对应存储仓库，生成物流配送计划。

对于物流计划管理如图9所示。

生产计划管理表格如图10所示。

另外还需要说明的是，本发明的方法中，生产物料清单、生产计划以及物流计划均能够通过BOM表的属性等信息相互关联自动生成。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种汽车制造智能排产处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收外部输入的订单信息，并将所述订单信息添加到订单物料清单中；所述订单物料清单中包含产品系列及产品型号信息；

将所述订单物料清单中的产品系列及产品型号与预设的制造物料清单结合生成制造物料清单；所述制造物料清单中包括汽车产品名称、汽车产品代码、汽车产品类型以、所在仓库信息以及货位号；汽车产品汽车产品汽车产品且在获取所述物料清单时，会从仓库管理模块中获取相应汽车产品名称和/或汽车产品代码的仓库存储信息，当所述相应汽车产品的仓库存储量大于或者等于所述制造物料清单中的需求数量时，在所述物料清单中显示所述相应汽车产品的仓库名称及货架号；

将所述制造物料清单中的汽车产品名称和汽车产品代码与预设的工艺物料清单结合生成生产物料清单；所述生产物料清单中包含生产线、生产工位、汽车产品代号、汽车产品名称、汽车产品类型以及所在仓库信息以及货位号；

统计每种汽车产品涉及的生产节拍、生产工位的人力数量以及每个生产工位物流路径时间长度；

统计每种汽车产品的订单数量Xi；

根据每种汽车产品的订单数量Xi，使用以下公式计算预设时间段内效益指标最大的值：

其中，Yj为汽车产品对应的生产节拍；Mpk为对应生产线的生产工位的人力数量；M max为生产线中员工总数量；Tpl为对应生产线工位的物流路径的时间；P(Xi)为设定时间区间的产品的生产排序；V(P(Xi))为设定时间区间的生产产品数量；T(t)为最小节拍调整时间间隔；

且根据生产物料清单以及对应的工位，计算每一工位的节拍时间；对于不同的产品，同一工位的节拍时间会不同，或者要求的装配工人数不同；

根据计算结果生成所有订单的生产计划。

2.根据权利要求1所述的汽车制造智能排产处理方法，其特征在于，还包括：

以表格形式输出所述生产物料清单。

3.权利要求1所述的汽车制造智能排产处理方法，其特征在于，还包括：

接收外部输入的新的生产物料清单；

对所述新的生产物料清单进行格式检查，当通过所述格式检查时，执行下一步操作，当未通过所述格式检查时，发出非法报警；

用所述新的生产物料清单替换当前物料清单。

4.根据权利要求1或2所述的汽车制造智能排产处理方法，其特征在于，还包括：

筛选所述生产物料清单中仓库存储量不足的标配件与可选件，在对应的生产线及生产工位排产或者采购。

5.根据权利要求1所述的汽车制造智能排产处理方法，其特征在于，所述将所述订单物料清单中的订单信息与预设的制造物料清单结合生成生产物料清单包括：

获取输入的订单选取信号；

根据选取的订单生成所述生产物料清单。

6.根据权利要求1所述的汽车制造智能排产处理方法，其特征在于，所述选取的订单为两个以上；

将市场订单顺序打乱重排，统一进行生产线节拍调整与工位的人员配置，同时；按照效益指标最大的值的算法，使排序与工艺节拍与人员配置达到优化统一。

7.根据权利要求1所述的汽车制造智能排产处理方法，其特征在于，还包括：

获取所述标配件与可选件生产或采购完成信息及入库信息；

在所述库存管理统计表中录入所述标配件与可选件的汽车产品代码、汽车产品名称、生产日期以及入库日期。

8.根据权利要求1所述的汽车制造智能排产处理方法，其特征在于：

所述生产物料清单中包含生产车间信息；该方法还包括：

获取所述标配件与可选件生产或者采购完成信息；

根据所述生产完成信息、所述生产车间信息及对应汽车产品对应存储仓库，生成物流配送计划。

9.根据权利要求1所述的汽车制造智能排产处理方法，其特征在于，还包括：

获取外部输入的采购件信息；

在所述库存管理统计表中录入所述可选件的汽车产品代码、汽车产品名称、生产日期、供应商以及入库信息。