CN109345126A - 一种基于mes的板式定制家具企业订单接受控制算法 - Google Patents

一种基于mes的板式定制家具企业订单接受控制算法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于MES的板式定制家具企业订单接受控制算法，包括以下步骤：（1）新订单交期和产品BOM输入；（2）产品工序负荷计算；（3）期间现有负荷检查；（4）期间新订单负荷检查；（5）时段负荷检查。本发明的有益效果：1)将板式定制家具企业的生产负荷数据化，为销售部门提供准确交期参考，也为生产部门生产调度提供依据；2）提高板式定制家具企业订单准交率；3）提高板式定制家具企业的客户满足度以及市场竞争力。

Description

一种基于MES的板式定制家具企业订单接受控制算法
技术领域
本发明是一种基于MES的板式定制家具企业订单接受控制算法，属于智能制造技术领域。
背景技术
板式定制家具充分考虑订单产品的种类、数量、交货日期等不确定因素，生产系统需要具有动态响应能力，以满足多品种、小批量的生产需求。个性化、高质量、准交期的订单和产品已经成为消费者追求的目标。但是前端销售部门在接收订单时，常常面对客户要求交期，无法给出准确回复，不能根据当前生产负荷和订单状态，评估新订单的交期是否能够满足的情况。多数情况下，销售部门并没有考虑系统现有负荷和订单，只是按照正常生产周期计算，计算出来的交期存在较大误差，经常会出现答应客户的交期不能如期实现，影响客户对企业的信任度。
目前板式定制家具订单接受控制存在以下问题：
1）交期不准确。目前销售人员或系统计算出的订单交货日期，往往是基于无限产能条件下的固定交货周期，未考虑当前系统内已有订单和意向订单的影响，导致给出的交货日期提前，不能按照交货；
2）准确交期数据获取不及时。销售人员若要获得较为准确的订单交货周期，往往需要通过电话、邮件等方式与工厂人员联系，工厂人员了解后查看工厂内订单状况，再给予答复，不够及时，常会失去客户，订单交易失败；
3）超期订单接受后打乱生产节奏。销售人员与工厂人员联系后，接受部分可能会超期的订单，需要加急生产，工厂人员难以调度生产资料进行优先生产，甚至打乱原有订单生产节奏，导致其他订单交期延迟。
可见，面对客户给出的要求交货日期，现有的板式定制家具订单接受控制存在严重不足，表现为准确率低、反馈不及时、生产准备被动等问题，急需进行改进。
发明内容
本发明提出的是一种基于MES的板式定制家具企业订单接受控制算法，其目的在于解决现有板式定制家具订单接受控制存在的准确率低、反馈不及时、生产准备被动等问题，提供一种基于MES的，排产效率、生产数据准确性、生产效率和设备利用率显著提高的板式定制家具企业订单接受控制算法。
本发明的技术解决方案：
一种基于MES的板式定制家具企业订单接受控制算法，包括以下步骤：
（1）新订单交期和产品BOM输入；
（2）产品工序负荷计算；
（3）期间现有负荷检查；
（4）期间新订单负荷检查；
（5）时段负荷检查。
本发明的有益效果：
1)将板式定制家具企业的生产负荷数据化，为销售部门提供准确交期参考，也为生产部门生产调度提供依据；
2）提高板式定制家具企业订单准交率；3）提高板式定制家具企业的客户满足度以及市场竞争力。
附图说明
附图1是板式定制家具企业订单接受控制算法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明技术方案的具体实施方式作进一步说明。
如附图1所示，一种基于MES的板式定制家具企业订单接受控制算法，包括以下步骤：
（1）新订单交期和产品BOM输入；
（2）产品工序负荷计算；
（3）期间现有负荷检查；
（4）期间新订单负荷检查；
（5）时段负荷检查。
所述步骤（2）产品工序负荷计算，包括以下步骤：
1）根据产品BOM，提取新订单零件所需加工的工序集（P 1 ，P 2 ，P 3 ...P n ）和各工序零件数量集（N 1 ，N 2 ，N 3 ...N n ）；
2）分别计算新订单中各工序的负荷SPL Pi ，计算方式为：，其中，N i 为工序P i 的零件数量，S j 为工序P i中第j个部件的面积。
所述步骤（3）期间现有负荷检查，包括以下步骤：
1）计算已投产订单的工序负荷：已投产订单的负荷全部计入，已投产订单工序P i的工序总负荷计算方式为：，其中α为已投产订单的数量，为第k个，订单工序P i的工序负荷；
2）计算已发放订单的工序负荷：已发放订单的负荷全部计入，已发放订单工序P i的工序总负荷计算方式为：，其中β为已发放订单的数量；
3）计算已确认未发放订单的工序负荷：开始投产日期可变，根据期间内资源占用量大小，可分为最早排产时间和最迟排产时间，最早排产时间就是时间为0时，即订单明天开始投产，最晚时间为订单到期日，即从订单交期日-生产周期的日期开始生产，以此分为最大工序负荷和最小工序负荷，已确认未发放订单工序P i，最大工序负荷计算方式为，其中0为订单的最早投产时间，λ为已发放订单的数量，最小工序负荷计算方式为，其中t为订单的最晚投产时间；
4）计算未确认订单的工序负荷：分最大工序负荷和最小工序负荷，未确认订单为意向订单，各订单的确认率集为（cp 1 ，cp 2 ，cp 3 ......），大工序负荷和最小工序负荷，未确认订单工序P i，最大工序负荷计算方式为，其中λ为未确认订单的的数量，最小工序负荷计算方式为；
5）计算工序总负荷：期间内工序总产能负荷由上述四类订单的负荷累加而成，存在最大工序总负荷和最小工序总负荷，工序P i最大工序总负荷计算方式为，最小工序负荷计算方式为；
6）计算工序产能负荷指数：由于工序总负荷存在一个范围，无法通过直接比较决定产能是否充足，故设置工序产能负荷指数CLI，工序P i的工序产能负荷指数计算方式为，其中MC Pi为工序P i的最大产能；
若 1，即，最小工序总负荷大于总产能，则工序P i过载；若，即，最大工序总负荷低于总产能，则工序P i可能满足，需要进一步检查加入新订单后工序P i是否过载；
7）计算工序产能负荷指数集：按照上述步骤1）-7），依次计算工序集（P 1 ，P 2 ，P 3 ...P n ）对应的工序产能负荷指数集（CLI P1, CLI P2, CLI P3... CLI Pn ），按照如下方式输出：
若工序产能负荷指数集均满足，则输出（P 1 ，P 2 ，P 3 ...P n ）均可能满足，进一步进行新订单负荷计算；
若工序产能负荷指数集存在工序，满足，则输出工序为过载资源，订单交期不接受。
所述步骤（4）期间新订单负荷检查，包括以下步骤：
4.1）计算工序总负荷：计算方式为，；
4.2）计算工序产能负荷指数：计算方式为
，
若，即，则工序P i满足条件；
若，即，则工序P i过载；
若，即，则可能满足，进一步需要检查新订单在期间内可以满足条件的时段；
3）计算工序产能负荷指数集：按照上述步骤1）、2），依次计算工序集（P 1 ，P 2 ，P 3 ...P n ）对应的工序产能负荷指数集（），按照如下方式输出：
若工序产能负荷指数集，均满足，则订单交期可接受；
若工序产能负荷指数集存在工序P i，满足，则输出工序P i为过载资源，订单交期不接受；
若工序产能负荷指数集，均满足，且存在工序P i满足，亦存在工序P k满足，则工序P l满足条件，工序P k可能满足，故需要进一步检查新订单各工序在期间内是否均存在满足条件的时段。
所述步骤（5）时段负荷检查，包括以下步骤：
1）固定订单开始加工日期，将已确认订单和未确认订单开始加工日期安排在可以满足交期的最晚日期，则每个时段内的工序产能占用已经固定；
2）计算日工序负荷（DL）集（），其中d为时段检查范围；
3）计算日剩余产能（SC）集，计算方式为
，
其中C Pi为工序P i的日产能；
4）检查新订单首道工序P i可加工最早时段T i，从t=1开始在日剩余产能集中寻找，若存在t，满足，则T i=t；
5）继续从t+1开始依次寻找工序P 2 ，P 3 ...P n 可能存在的加工时段；
6）若工序集（P 1 ，P 2 ，P 3 ...P n ）在期间d内均能依次找到满足的时段，则输出交期可接受，否则输出交期不接受和过载资源P i。
实施例1
一种基于MES的板式定制家具企业订单接受控制算法在实际订单交期判断中的应用，依次包括以下步骤：
1）算例说明：新订单1客户要求交期均为10日后，均包含开料、封边、打孔、分拣、包装五个工序，故该订单接受控制算法只要考虑开料、封边、打孔、分拣、包装五个工序；
2）计算已投产订单、已发放订单、已确认未发放订单和未确认订单的工序负荷，计算结果如表1所示；
表1 期间订单工序负荷
订单类型 开料 封边 打孔 分拣 包装
已投产订单 1151 1304 1452 1356 1851
已发放订单 1943 1862 1679 1943 1943
已确认未发放订单 9030 8520 6510 9030 9030
已确认未发放订单 7990 7370 5364 6392 5593
未确认订单 5510 4490 4190 4959 5510
未确认订单 4010 3820 3276 3208 2807
最大工序总产能负荷 17634 16176 13831 17288 18334
最小工序产能总负荷 15094 14356 11771 12899 12194
总产能 18220 16490 13740 13220 13690
3）计算各工序的工序产能负荷指数，计算结果如表2所示，均小于1，需要进行期间新订单负荷检查；
表2 工序产能负荷指数
开料 封边 打孔 分拣 包装
工序产能负荷指数 -0.23 -0.17 0.04 0.93 0.76
新订单 可能满足 可能满足 可能满足 可能满足 可能满足
4）计算新订单1的工序产能，如表3所示；
表3 新订单1工序负荷
订单类型 开料 封边 打孔 分拣 包装
新订单1 400 350 335 400 400
5）计算加入新订单后的工序产能负荷，如表4所示；
表4 新订单1工序产能负荷
开料 封边 打孔 分拣 包装
加入新订单1总负荷最大值 18034 16526 14166 17688 18734
加入新订单1总负荷最小值 15494 14706 12106 13299 12594
总产能 18220 16490 13740 13220 13690
6）计算加入新订单1后的工序产能负荷指数，如表5所示，其中，开料负荷指数小于0，一定满足条件，封边、打孔、包装的负荷指数大于0小于1，可能满足，而分拣的负荷指数大于1，一定不满足条件，属于过载资源，则计算结束，输出订单交期不接受和分拣工序为过载工序。
表5 新订单1工序产能负荷指数
开料 封边 打孔 分拣 包装
工序产能负荷指数 -0.07 0.02 0.21 1.02 0.82
订单1 一定满足 可能满足 可能满足 一定不满足 可能满足
实施例二
一种基于MES的板式定制家具企业订单接受控制算法在实际订单交期判断中的应用，依次包括以下步骤：
步骤1）-步骤3）与实施例一致；
4）计算新订单2的工序产能，如表6所示；
表6 新订单1工序负荷表
订单类型 开料 封边 打孔 分拣 包装
新订单2 300 280 280 300 300
5）计算加入新订单后的工序产能负荷，如表7所示；
表7 新订单2工序产能负荷
开料 封边 打孔 分拣 包装
加入新订单2总负荷最大值 17934 16456 14111 17588 18634
加入新订单2总负荷最小值 15394 14636 12051 13199 12494
总产能 18220 16490 13740 13220 13690
6）计算加入新订单2后的工序产能负荷指数，如表8所示，其中，开料、封边负荷指数小于0，一定满足条件，打孔、分拣、包装的负荷指数大于0小于1，可能满足，需要进行时段层面检查；
表8新订单1工序产能负荷指数
开料 封边 打孔 分拣 包装
工序产能负荷指数 -0.113 -0.019 0.180 0.995 0.805
订单1 一定满足 一定满足 可能满足 可能满足 可能满足
7）计算时段内日工序负荷，如表9所示；
表9 计算时段内日工序负荷
工序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
开料 1509 1350 1785 1328 1455 1620 1236 1567 1703 1541
封边 1524 1545 1417 1103 1503 1406 1409 1403 1450 1596
打孔 1315 1226 1387 1215 982 1215 1243 1023 1219 946
分拣 1287 1323 1398 1325 1287 1287 969 1387 1287 1349
包装 1319 1128 1387 1218 1317 1215 1226 1128 1324 932
8）计算日剩余产能，如表10所示，表中的数据大于等于0时，表示当日该工序产能满足条件，小于0时，表示当日该工序产能产能不足，不能满足条件；
表10 新订单状况下时段工序负荷情况
工序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
开料 -37 122 -313 144 17 -148 236 -95 -231 -69
封边 -195 -216 -88 226 -174 -77 -80 -74 -121 -267
打孔 -241 -152 -313 -141 92 -141 -169 51 -145 128
分拣 -315 -351 -426 -353 -315 -315 3 -415 -315 -377
包装 -300 -109 -368 -199 -298 -196 -207 -109 -305 87
9）寻找满足条件的时段，开料工序从第1日到第10日寻找第一个满足条件的日期，T=2时满足开料条件，封边工序从第2日到第10日寻找第一个满足条件的日期，T=4时满足封边条件；依次类推，寻找到T=5时满足打孔条件，T=7日满足分拣条件，T=10日满足包装条件，即新订单的五个工序在交期内均能找到满足的时段进行加工，所以，系统输出订单2交期可接受，并输出准确的参考投产日期和各工序的加工时间，计算结束。

Claims (5)

1.一种基于MES的板式定制家具企业订单接受控制算法，其特征是包括以下步骤FF1A
（1）新订单交期和产品BOM输入；
（2）产品工序负荷计算；
（3）期间现有负荷检查；
（4）期间新订单负荷检查；
（5）时段负荷检查。
2.根据权利要求1所述的一种基于MES的板式定制家具企业订单接受控制算法，其特征是所述步骤（2）产品工序负荷计算，包括以下步骤：
1）根据产品BOM，提取新订单零件所需加工的工序集（P 1 ，P 2 ，P 3 ...P n）和各工序零件数量集（N 1 ，N 2 ，N 3 ...N n ）；
2）分别计算新订单中各工序的负荷SPL Pi ，计算方式为：，其中，N i 为工序P i 的零件数量，S j 为工序P i中第j个部件的面积。
3.根据权利要求1所述的一种基于MES的板式定制家具企业订单接受控制算法，其特征是所述步骤（3）期间现有负荷检查，包括以下步骤：
1）计算已投产订单的工序负荷：已投产订单的负荷全部计入，已投产订单工序P i的工序总负荷计算方式为：，其中α为已投产订单的数量，为第k个订单工序P i的工序负荷；
2）计算已发放订单的工序负荷：已发放订单的负荷全部计入，已发放订单工序P i的工序总负荷计算方式为：，其中β为已发放订单的数量；
3）计算已确认未发放订单的工序负荷：开始投产日期可变，根据期间内资源占用量大小，可分为最早排产时间和最迟排产时间，最早排产时间就是时间为0时，即订单明天开始投产，最晚时间为订单到期日，即从订单交期日-生产周期的日期开始生产，以此分为最大工序负荷和最小工序负荷，已确认未发放订单工序P i，最大工序负荷计算方式为，其中0为订单的最早投产时间，λ为已发放订单的数量，最小工序负荷计算方式为，其中t为订单的最晚投产时间；
4）计算未确认订单的工序负荷：分最大工序负荷和最小工序负荷，未确认订单为意向订单，各订单的确认率集为（cp 1 ，cp 2 ，cp 3 ......），大工序负荷和最小工序负荷，未确认订单工序P i，最大工序负荷计算方式为，其中λ为未确认订单的的数量，最小工序负荷计算方式为；
5）计算工序总负荷：期间内工序总产能负荷由上述四类订单的负荷累加而成，存在最大工序总负荷和最小工序总负荷，工序P i最大工序总负荷计算方式为，最小工序负荷计算方式为；
6）计算工序产能负荷指数：由于工序总负荷存在一个范围，无法通过直接比较决定产能是否充足，故设置工序产能负荷指数CLI，工序P i的工序产能负荷指数计算方式为，其中MC Pi为工序P i的最大产能；
若 1，即，最小工序总负荷大于总产能，则工序P i过载；若，即，最大工序总负荷低于总产能，则工序P i可能满足，需要进一步检查加入新订单后工序P i是否过载；
7）计算工序产能负荷指数集：按照上述步骤1）-7），依次计算工序集（P 1 ，P 2 ，P 3 ...P n）对应的工序产能负荷指数集（CLI P1, CLI P2, CLI P3... CLI Pn），按照如下方式输出：
若工序产能负荷指数集均满足，则输出（P 1 ，P 2 ，P 3 ...P n）均可能满足，进一步进行新订单负荷计算；
若工序产能负荷指数集存在工序，满足，则输出工序为过载资源，订单交期不接受。
4.根据权利要求1所述的一种基于MES的板式定制家具企业订单接受控制算法，其特征是所述步骤（4）期间新订单负荷检查，包括以下步骤：
4.1）计算工序总负荷：计算方式为，；
4.2）计算工序产能负荷指数：计算方式为
，
若，即，则工序P i满足条件；
若，即，则工序P i过载；
若，即，则可能满足，进一步需要检查新订单在期间内可以满足条件的时段；
3）计算工序产能负荷指数集：按照上述步骤1）、2），依次计算工序集（P 1 ，P 2 ，P 3 ...P n）对应的工序产能负荷指数集（），按照如下方式输出：
若工序产能负荷指数集，均满足，则订单交期可接受；
若工序产能负荷指数集存在工序P i，满足，则输出工序P i为过载资源，订单交期不接受；
若工序产能负荷指数集，均满足，且存在工序P i满足，亦存在工序P k满足，则工序P l满足条件，工序P k可能满足，故需要进一步检查新订单各工序在期间内是否均存在满足条件的时段。
5.根据权利要求1所述的一种基于MES的板式定制家具企业订单接受控制算法，其特征是所述步骤（5）时段负荷检查，包括以下步骤：
1）固定订单开始加工日期，将已确认订单和未确认订单开始加工日期安排在可以满足交期的最晚日期，则每个时段内的工序产能占用已经固定；
2）计算日工序负荷（DL）集（），其中d为时段检查范围；
3）计算日剩余产能（SC）集，计算方式为
其中C Pi为工序P i的日产能；
4）检查新订单首道工序P i可加工最早时段T i，从t=1开始在日剩余产能集中寻找，若存在t，满足，则T i=t；
5）继续从t+1开始依次寻找工序P 2 ，P 3 ...P n可能存在的加工时段；
6）若工序集（P 1 ，P 2 ，P 3 ...P n）在期间d内均能依次找到满足的时段，则输出交期可接受，否则输出交期不接受和过载资源P i。
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