CN110689217B - 一种电脑生产智能制造系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种电脑生产智能制造系统，包括基础数据模块、生产计划模块、生产调度模块、质量管理模块、制造资源模块、员工管理模块、仓库管理模块、综合报表模块、系统管理模块、动态数据模块和配备的移动端系统。所述动态数据模块包括资金数据管理模块、能量数据管理模块、市场需求数据管理模块和售后数据管理模块，通过动态数据模块的数据构建电脑生产智能制造知识库，生产计划模块通过对知识库进行智能学习，实现电脑制造内容的智能优化设计，从而有效配置各环节高效运转，实现利益最高化、成本最低化的自动排产。
Description
技术领域
本发明涉及智能制造技术领域，尤其涉及一种电脑生产智能制造系统。
背景技术
电脑制造企业属于离散型制造企业，它是由SMT生产出主板后，通过显示器模组、硬体模组等程序装配生产而成，产品结构比较复杂。这些特点转换成信息模型，就表现为信息量大、品种多、规则多，处理分析复杂。因此，如何合理分配制造资源，缩短制造周期，降低制造成本是每一个电脑制造企业关心的问题。一是对产品形成过程的各种信息进行收集、分析与归纳，并将各类信息及时地传达给需要的人；二是对产品形成过程进行优化和监控，必要时进行流程再造。IMES正是具有上述功能的软件系统，它是“位于上层的计划管理系统与底层的工业控制之间的面向车间层的管理信息系统”，它提供生产计划的执行、跟踪及所有资源(人、设备、物料、客户需求等)的状态信息。
申请号为CN201711258673.7的发明专利提供了一种IMES智能制造执行系统，包括基础数据模块、生产计划模块、生产调度模块、质量管理模块、制造资源管理模块、员工管理模块、仓库管理模块、综合报表模块、系统管理模块和配备的移动端系统。通过基础数据模块的信息收集和传递，能够对从订单下达到产品完成的整个生产活动进行优化，以生产制造为核心，实现整个企业的生产经营效益最大化。
然而，以上所述IMES智能制造执行系统还存在以下不足：(1)该智能制造执行系统主要针对已经确定的客户订单的设计和智能制造，缺乏对于需要自主生产的产品的智能设计和制造，处于相对被动的生产状态；(2)基础数据管理模块缺乏制造过程中的资金数据管理和能量数据管理，无法为利益最高化、成本最低化的智能制造提供有效依据；(3)基础数据管理模块还缺乏对产品的售后数据管理，无法对产品的用户体验进行分析和处理，为产品的优化改进提供设计依据；(4)该智能制造执行系统缺乏对基础数据的智能学习，从而实现生产过程的智能优化和决策，降低生产成本，提高运作效率。
发明内容
针对上述现有技术存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种电脑生产智能制造系统，包括基础数据模块、生产计划模块、生产调度模块、质量管理模块、制造资源模块、员工管理模块、仓库管理模块、综合报表模块、系统管理模块、动态数据模块和配备的移动端系统。通过动态数据模块的数据构建电脑生产智能制造知识库，生产计划模块通过对知识库进行智能学习，实现电脑制造内容的智能优化设计，从而有效配置各环节高效运转，实现利益最高化、成本最低化的自动排产。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案实现：
一种电脑生产智能制造系统，包括基础数据模块、生产计划模块、生产调度模块、质量管理模块、制造资源模块、员工管理模块、仓库管理模块、综合报表模块、系统管理模块和配备的移动端系统，其特征在于，还包括动态数据模块，所述动态数据模块包括资金数据管理模块、能量数据管理模块、市场需求数据管理模块和售后数据管理模块，所述动态数据模块还承接生产计划模块、生产调度模块、质量管理模块、制造资源模块、员工管理模块、仓库管理模块、综合报表模块和系统管理模块的数据，并对数据进行分析和处理，然后传递至移动端系统。
进一步的，所述资金数据管理模块包含固定资金、流动资金、生产成本资金和收益资金，所述生产成本资金包含各个生产环节对应的成本资金分布；所述能量数据管理模块包含生产过程中能耗类别、能耗分布及能源利用率；所述市场需求数据管理模块包含产品市场占有率、地区分布、功能需求、结构需求、价格匹配；所述售后数据管理模块包含产品交付后用户使用过程中的状态参数的收集、用户评价的反馈、用户体验的反馈、售后服务过程中维修数据的积累。
进一步的，所述生产计划模块包括生产订单预测模块、生产订单设计模块和生产订单跟踪模块，所述生产订单预测模块根据市场需求数据及售后数据预测客户需求订单，所述客户需求订单包括产品的结构、功能、价格和待生产数量，所述生产订单设计模块将客户订单或所述客户需求订单转换成具体的制造内容，并将制造内容传递给所述生产调度模块。
作为本发明的进一步限定，所述生产订单预测模块采用以下方法进行生产订单的预测：
设有时间序列：x1，x2，x3，……，xt；线性趋势、周期性变动和不规则变动的三个基本方程为：
式中，α1、α2、α3为平滑常数，0<α1、α2、α3<1；μt为趋势值，除去周期变化影响的时间序列指数的平均数，包含了趋势变化但不包含周期变化的影响；βt为趋势斜率，用来处理时间序列的变化趋势；St为周期性指数，周期性因子的指数平滑均数；
即，本发明对生产订单的预测模型如下：
yt+m＝(μt+mβt)×St-L+m
m为要预测的时间段距离当前时间t的时间间隔数。
进一步的，所述生产订单跟踪模块对从销售部接到所述客户订单或所述预测客户需求订单开始，到使之变成釆购计划和生产计划的全过程进行跟踪，收集生产订单的计划、分派、执行数据，更新生产订单状态，对脱期订单发出警告信息；动态数据模块承接生产订单跟踪模块信息。
进一步的，所述生产订单跟踪模块对从销售部接到所述客户订单或所述预测客户需求订单开始，到使之变成釆购计划和生产计划的全过程进行跟踪，并将跟踪信息传递给动态数据模块；所述的生产调度模块用于作业计划调度，包含作业计划管理模块和作业计划跟踪模块，所述作业计划跟踪模块对从供应商供应原材料开始，到原材料入库、出库制造、产成品入库、产成品出库，最终产品到达客户处的全过程进行跟踪，并将跟踪信息传递给动态数据模块。
进一步的，所述生产订单设计模块根据动态数据模块的动态数据构建知识库，并以知识库为导向，对制造内容进行优化设计。
进一步的，所述知识库包括物质流、信息流、资金流和能量流。
进一步的，所述综合报表模块包括：设备报表模块、质量报表模块、产量报表模块、运行状况模块、资金报表模块、能量报表模块，所述资金报表模块包括成本资金报表和收益资金报表。
有益效果
与现有技术相比，本发明提供的一种电脑生产智能制造系统具有如下有益效果：
(1)本发明提供的电脑生产智能制造系统包括基础数据模块、生产计划模块、生产调度模块、质量管理模块、制造资源模块、员工管理模块、仓库管理模块、综合报表模块、系统管理模块、动态数据模块和配备的移动端系统。所述各模块组成一个完整的计算机程序，在一个包括多个计算机终端和服务器组成的计算机网络系统上运行，并通过VMI、SCM和ERP系统的有效结合，实现采购、设计、生产、库存、销售等各环节的有效配置和高效运转，进而实现电脑生产的智能制造。
(2)本发明提供的电脑生产智能制造系统，在现有技术基础上，增设动态数据模块，动态数据模块包括资金数据管理模块、能量数据管理模块、市场需求数据管理模块和售后数据管理模块，动态数据模块还承接生产计划模块、生产调度模块、质量管理模块、制造资源模块、员工管理模块、仓库管理模块、综合报表模块和系统管理模块的数据。通过动态数据模块的数据构建电脑生产智能制造知识库，生产计划模块通过对知识库进行智能学习，实现电脑制造内容的智能优化设计，从而有效配置各环节高效运转，实现利益最高化、成本最低化的自动排产。
(3)本发明的生产计划模块包括生产订单预测模块、生产订单设计模块和生产订单跟踪模块，生产订单预测模块根据通过对市场需求数据及售后数据的分析，预测客户需求订单。通过对客户需求订单的提前预测，为后续生产计划和生产调度的安排以及原材料的采购预案提供分析依据，实现自主研发和设计以及产能的合理化调配，提高企业能动性和竞争力。
(4)本发明通过售后数据管理模块及时获取产品交付后用户使用过程中的状态参数、用户评价的反馈、用户体验的反馈和售后服务过程中维修数据的积累，通过售后数据的分析和处理，为产品的优化改进提供科学依据。
(5)本发明通过对产品物质流、信息流、资金流和能量流的跟踪与分析，构建知识库，通过合理的评价和运算逻辑，对电脑制造全过程和分过程中质量指标、效率指标和成本指标进行综合评价，从而发现产品生产过程中的浪费和不增值环节，为生产订单设计模块的订单设计提供科学依据，实现制造内容的优化设计，进而降低生产成本，提高运作效率。
附图说明
图1为本发明提供的电脑生产智能制造系统的整体构成框图；
图2为本发明的动态数据模块的构成框图；
图3为生产计划模块的构成框图；
图4为综合报表模块的构成框图；
图5为知识库组成框图；
图6为指标评价过程框图。
具体实施方式
以下将对本发明各实施例的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例；基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本发明所保护的范围。
请参阅图1所示，本发明提供一种电脑生产智能制造系统，包括基础数据模块、生产计划模块、生产调度模块、质量管理模块、制造资源模块、员工管理模块、仓库管理模块、综合报表模块、系统管理模块、动态数据模块，可对接ERP(企业资源计划)、SCM(供应链管理系统)、VMI(供应商管理库存)与PMC(生产及物料控制)，另配备移动端系统。本发明在存货管理方面实施企业供应链管理系统(SCM)，并与ERP系统集成，同时建立供应商管理库存(VMI)，可对存货的进、销、存三个环节进行有效的管理和控制。上述系统中的各模块组成一个完整的计算机程序，在一个包括多个计算机终端和服务器组成的计算机网络系统上运行。
本发明的技术环境为：Jdk技术开发项目基本运行环境、Redis内存存储的数据结构服务器、Mysql系统运行所需数据库、tomcat系统运行容器、FastDFS轻量级分布式文件系统、zookeeper分布式应用程序协调服务。
下面对本发明动态数据模块、生产计划模块、生产调度模块和综合报表模块的构成及对电脑制造的智能优化设计做详细说明。
请参阅图2所示，动态数据模块包括资金数据管理模块、能量数据管理模块、市场需求数据管理模块和售后数据管理模块，动态数据模块还承接生产计划模块、生产调度模块、质量管理模块、制造资源模块、员工管理模块、仓库管理模块、综合报表模块和系统管理模块的数据，并对数据进行分析和处理，然后传递至移动端系统。动态数据模块是电脑生产智能制造系统实现电脑制造内容的智能优化设计的依据。
资金数据管理模块包含企业固定资金、流动资金、生产成本资金和收益资金，所述生产成本资金包含各个生产环节对应的成本资金分布。该模块负责企业资金管理，通过对企业固定资金、流动资金、各个生产环节对应的成本资金分布及收益资金的分析，能及时发现高成本的生产环节，为生产计划模块的低成本订单设计提供导向。
能量数据管理模块包含生产过程中能耗类别、能耗分布及能源利用率，通过对生产过程中的能耗监控获取能量数据。该模块负责企业能量流动的管理，通过对能耗类别、能耗分布及能源利用率的分析，能及时发现高能耗生产环节，为生产计划模块的低能耗、绿色环保订单设计提供导向。
市场需求数据管理模块包含产品市场占有率、地区分布、功能需求、结构需求、价格匹配等。通过对市场需求数据的分析，为生产计划模块的客户需求订单的预测提供依据。
售后数据管理模块包含产品交付后用户使用过程中的状态参数的收集、用户评价的反馈、用户体验的反馈、售后服务过程中维修数据的积累等数据。通过对售后数据的收集和分析，能及时发现产品的弊端，为产品的优化改进提供依据。
请参阅图3所示，生产计划模块包括生产订单预测模块、生产订单设计模块和生产订单跟踪模块，生产计划模块进行电脑生产智能制造系统总体方面的计划，是电脑生产智能制造系统的入口，并可对接其它系统，做出生产计划后将信息传递到生产调度模块。
其中，生产订单预测模块通过对市场需求数据及售后数据的分析，对订单类型进行预测分析，预测出客户需求订单，所述客户需求订单包括需求电脑产品的结构、功能、价格和待生产数量等。通过对客户需求订单的提前预测，为后续生产计划和生产调度的安排以及原材料的采购预案提供分析依据，从而实现自主研发和设计以及产能的合理化调配，提高企业能动性和竞争力。
生产订单预测模块具体的采用以下方法进行生产订单的预测：
设有时间序列：x1，x2，x3，……，xt；本发明的预测模型由三个基本方程构成，这三个方程分别模拟时间序列的三个组成因素：线性趋势、周期性变动、不规则变动，三个基本方程为：
式中，μt为趋势值，除去周期变化影响的时间序列指数的平均数，包含了趋势变化但不包含周期变化的影响；
βt为趋势斜率，用来处理时间序列的变化趋势。
St为周期性指数，周期性因子的指数平滑均数。
α1、α2、α3为平滑常数，0<α1、α2、α3<1。
即，本发明对生产订单的预测模型如下：
yt+m＝(μt+mβt)×St-L+m
m为要预测的时间段距离当前时间t的时间间隔数。
具体使用时，根据文献和经验，取α1＝0.2、α2＝0.1、α3＝0.05，预测计算过程如下：
μ5＝x5
对订单(例如内存8G DDR4，处理器i5，硬盘240G SSD)，用上述方法进行预测，预测结果与实际值对比结果参见表1。
表1生产订单预测结果与实际值对比结果
由图可以看出，本发明的上述预测结果前几期与实际偏差较大，之后预测值拟合度较好，后期拟合度不受前几期影响。本发明的生产订单的预测模型对于需求变化点的预测比较准确，适合于具有一定相关性变化和周期性特点的生产订单预测，该预测模型的预测精度可以通过改变α的取值来调整。
作为本发明进一步的改进，本发明的生产订单设计模块对客户订单或所述客户需求订单进行处理，根据产品数据、物料数据和工艺数据的要求，将生产订单的要求转换成具体的制造内容，包括工艺路线、生产BOM(物料清单)等。生产订单设计模块承接物料数据管理、产品数据管理、工艺数据管理，并将制造内容信息传递给生产订单跟踪和生产调度模块。
生产订单跟踪模块对从销售部接到所述客户订单或所述预测客户需求订单开始，到使之变成釆购计划和生产计划的全过程进行跟踪，收集生产订单的计划、分派、执行等数据，更新生产订单状态，对脱期订单发出警告信息；动态数据模块承接生产订单跟踪模块信息。
生产调度模块用于作业计划调度，包含作业计划管理模块和作业计划跟踪模块。其中：作业计划管理模块根据车间生产能力以及批次、设备、人员等约束，进行车间作业计划的编制。将信息传递到作业计划跟踪、移动端模块。
作业计划跟踪模块对从供应商供应原材料开始，到原材料入库、出库制造、产成品入库、产成品出库，最终产品到达客户处的全过程进行跟踪，并将跟踪信息传递给动态数据模块。
请参阅图5和图6所示，生产订单设计模块根据动态数据模块的动态数据构建知识库，并以知识库为导向，通过对电脑制造全过程和分过程中的质量指标、效率指标和成本指标的评价，发现电脑制造中的瓶颈和不增值过程，从而对制造内容进行优化设计。
其中，知识库包括物质流、信息流、资金流和能量流。物质流通过生产订单跟踪模块和质量管理模块的信息，生成生产全过程和生产分过程的质量指标数据。信息流通过作业计划跟踪模块和产量报表模块的信息，生成生产全过程和生产分过程的效率指标数据。资金流通过资金数据管理模块获取企业资金分布信息；能量流通过能量数据管理模块获取能量数据分布信息；通过资金流和能量流生成生产全过程和生产分过程的成本指标数据。
电脑制造全过程和分过程中，质量指标、效率指标和成本指标通过下式计算：
请参阅表1所示，为各指标评价的逻辑关系表。设评价对象工序i的第j个指标值为aij，其中i＝(1，2，…，n)，j＝(1，2，3)，分别表示质量指标、效率指标和成本指标。ai＝(ai1，ai2，…，aim)，为每个评价对象i的指标向量；第i个评价对象第j个指标值主观权重的选择比例为lij，0≤lij≤1，li为第i个评价对象指标主观权重比例向量；等i个评价对象第j个指标值客观权重的选择比例为l'ij，且lij+l'ij＝1，l'i为第i个评价对象指标客观权重比例向量。则通过以下步骤进行综合评价运算：
(1)确定主观权重
通过专家赋权方式确定第i个评价对象第j个指标的主观权重为wij，其中wi＝(wi1,wi2,…,wim)是第i个评价对象的主观权重向量。
(2)确定客观权重
通过指标信息提取的方式确定第i个评价对象第j个指标的客观权重为w'ij，其中w'i＝I-wi是第个评价对象的客观权重向量，其中I＝(1,1,…,1)为m阶单位向量。
(3)计算评价结果bi
bi＝ai×wi+ai×w′i (7)
(4)定义优化函数F
对于基于遗传算法的拉开档次权重确定方法，对模型权重进行优化，li为被优化参数，使下式F达到最大。这是一个非线性优化问题，使用遗传算法进行优化，如下式：
其中，
为评价结果均值。
基于遗传算法的主客观偏差最小化方法，对模型权重进行优化，li为被优化参数，使下式F达到最小。这是一个非线性优化问题，使用遗传算法进行优化，如下式：
表1指标评价逻辑关系
| 工序 | 1 | 2 | … | n | 全过程 |
| 质量指标 | ↓→ | ↓→ | ↓→ | ↓→ | ↓ |
| 效率指标 | ↓→ | ↓→ | ↓→ | ↓→ | ↓ |
| 成本指标 | ↓→ | ↓→ | ↓→ | ↓→ | ↓ |
| 综合评价 | → | → | → | → | Δ |
通过上述方法对电脑制造全过程和分过程中质量指标、效率指标和成本指标进行综合评价，能够及时发现电脑制造中的瓶颈和不增值过程，从而为生产订单设计模块的订单设计提供科学依据，实现制造内容的优化设计。
请参阅图4所示，综合报表模块包括：设备报表模块、质量报表模块、产量报表模块、运行状况模块、资金报表模块、能量报表模块，所述资金报表模块包括成本资金报表和收益资金报表。综合报表对生产设备、物料、生产作业、资金、能量进行统计过程控制，对实时数据进行统计与分析。通过对大量数据的综合分析，可以对整个生产运行情况进行有效的评价，为优化生产组织、提高产品质量、提高设备保障能力、降低生产成本提供强有力的手段。
本发明的工作流程：自生产订单预测模块预测客户需求订单或自客户下订单开始，经由ERP系统、PMC下达生产计划到本发明的电脑生产智能制造系统，系统在基础数据模块中维护所需的公共数据、制造资源、物料数据、产品数据、工艺数据，然后在生产计划模块中下达计划到生产调度模块，生产调度模块与移动端系统中的班长工作台协作把任务下达到各事业部，事业部将计划分解到班组，班组开始工作，质检员会通过质检工作台在工作过程或完成后进行质量检验，检验结果会传递到质量管理模块进行分析记录；保管员通过保管员工作台在工作过程或完成后进行出/入库操作，并将数据传递到仓库管理模块；当工作过程中出现设备故障等意外时，依据制造资源模块进行停机维修等处理，并在综合报表模块中的设备报表中进行记录；综合报表模块整合生产计划、生产调度、移动端的数据，并以图表的形式展示，管理层通过综合报表、生产计划、生产调度、仓库管理实时监控生产状态，并及时作出决策。此外，员工管理模块查询员工技能以及签到情况，系统管理模块管理每个员工的登录权限以及查看系统日志，当系统出现问题时可以快速定位。
在整个生产过程中，通过ERP系统、SCM系统和VMI系统对存货的进、销、存三个环节进行有效的管理和控制，通过动态数据模块承接的整个生产过程动态数据，对生产制造进行适应性调整，实现利益最高化、成本最低化的智能优化和决策。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种电脑生产智能制造系统，包括基础数据模块、生产计划模块、生产调度模块、质量管理模块、制造资源模块、员工管理模块、仓库管理模块、综合报表模块、系统管理模块和配备的移动端系统，其特征在于，还包括动态数据模块，所述动态数据模块包括资金数据管理模块、能量数据管理模块、市场需求数据管理模块和售后数据管理模块，所述动态数据模块还承接生产计划模块、生产调度模块、质量管理模块、制造资源模块、员工管理模块、仓库管理模块、综合报表模块和系统管理模块的数据，并对数据进行分析和处理，然后传递至移动端系统；
所述生产计划模块包括生产订单预测模块、生产订单设计模块和生产订单跟踪模块，所述生产订单预测模块根据市场需求数据及售后数据预测客户需求订单，所述客户需求订单包括产品的结构、功能、价格和待生产数量，所述生产订单设计模块将客户订单或所述客户需求订单转换成具体的制造内容，并将制造内容传递给所述生产调度模块；
所述生产订单预测模块采用以下方法进行生产订单的预测：
设有时间序列：x1，x2，x3，……，xt；线性趋势、周期性变动和不规则变动的三个基本方程为：
式中，α1、α2、α3为平滑常数，0<α1、α2、α3<1；μt为趋势值，除去周期变化影响的时间序列指数的平均数，包含了趋势变化但不包含周期变化的影响；βt为趋势斜率，用来处理时间序列的变化趋势；St为周期性指数，周期性因子的指数平滑均数；
即，本发明对生产订单的预测模型如下：
yt+m＝(μt+mβt)×St-L+m
m为要预测的时间段距离当前时间t的时间间隔数；
所述所述生产订单设计模块根据动态数据模块的动态数据构建知识库，并以知识库为导向，通过以下方法对电脑制造全过程和分过程中的质量指标、效率指标和成本指标进行综合评价，发现电脑制造中的瓶颈和不增值过程，从而对制造内容进行优化设计：
设电脑制造全过程包括i个评价对象工序，每个评价对象工序包括j个指标，其中i＝(1，2，…，n)；j＝(1，2，3)，分别表示质量指标、效率指标和成本指标；
(1)确定主观权重
通过专家赋权方式确定第i个评价对象第j个指标的主观权重为wij，其wi＝(wi1,wi2,…,wim)是第i个评价对象的主观权重向量；
(2)确定客观权重
通过指标信息提取的方式确定第i个评价对象第j个指标的客观权重为w'ij，其中w'i＝I-wi是第个评价对象的客观权重向量，其中I＝(1,1,…,1)为m阶单位向量；
(3)计算评价结果bi
bi＝ai×wi+ai×w′i
其中，ai为每个评价对象i的指标向量；
(4)定义优化函数F
对于基于遗传算法的拉开档次权重确定方法，对模型权重进行优化，li为被优化参数，使下式F达到最大，如下式：
其中，
为评价结果均值；lij为第i个评价对象第j个指标值主观权重的选择比例；l'ij为第i个评价对象第j个指标值客观权重的选择比例；
基于遗传算法的主客观偏差最小化方法，对模型权重进行优化，li为被优化参数，使下式F达到最小，如下式：
2.根据权利要求1所述的一种电脑生产智能制造系统，其特征在于，所述资金数据管理模块包含固定资金、流动资金、生产成本资金和收益资金，所述生产成本资金包含各个生产环节对应的成本资金分布；所述能量数据管理模块包含生产过程中能耗类别、能耗分布及能源利用率；所述市场需求数据管理模块包含产品市场占有率、地区分布、功能需求、结构需求、价格匹配；所述售后数据管理模块包含产品交付后用户使用过程中的状态参数的收集、用户评价的反馈、用户体验的反馈、售后服务过程中维修数据的积累。
3.根据权利要求1所述的一种电脑生产智能制造系统，其特征在于，所述生产订单跟踪模块对从销售部接到所述客户订单或所述预测客户需求订单开始，到使之变成釆购计划和生产计划的全过程进行跟踪，收集生产订单的计划、分派、执行数据，更新生产订单状态，对脱期订单发出警告信息；动态数据模块承接生产订单跟踪模块信息。
4.根据权利要求3所述的一种电脑生产智能制造系统，其特征在于，所述生产订单跟踪模块对从销售部接到所述客户订单或所述预测客户需求订单开始，到使之变成采购计划和生产计划的全过程进行跟踪，并将跟踪信息传递给动态数据模块；所述的生产调度模块用于作业计划调度，包含作业计划管理模块和作业计划跟踪模块，所述作业计划跟踪模块对从供应商供应原材料开始，到原材料入库、出库制造、产成品入库、产成品出库，最终产品到达客户处的全过程进行跟踪，并将跟踪信息传递给动态数据模块。
5.根据权利要求1所述的一种电脑生产智能制造系统，其特征在于，所述知识库包括物质流、信息流、资金流和能量流。
6.根据权利要求1所述的一种电脑生产智能制造系统，其特征在于，所述综合报表模块包括：设备报表模块、质量报表模块、产量报表模块、运行状况模块、资金报表模块、能量报表模块，所述资金报表模块包括成本资金报表和收益资金报表。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107038556A (zh) * | 2017-04-18 | 2017-08-11 | 威海芸祥家纺技术服务有限公司 | 一种纺织erp智能管理系统 |
| CN107705157A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-02-16 | 大连理工大学 | 基于统一动态集成模型和元启发式算法的汽车备件销量预测方法及系统 |
| CN107831750A (zh) * | 2017-12-04 | 2018-03-23 | 青岛鹏海软件有限公司 | Imes智能制造执行系统 |
| CN107862506A (zh) * | 2017-11-01 | 2018-03-30 | 青岛鹏海软件有限公司 | 一种实现订单执行全流程可视化的系统和方法 |
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|---|---|---|---|---|
| CN103390195B (zh) * | 2013-05-28 | 2016-11-09 | 重庆大学 | 一种基于强化学习的机械车间任务调度节能优化系统 |
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107038556A (zh) * | 2017-04-18 | 2017-08-11 | 威海芸祥家纺技术服务有限公司 | 一种纺织erp智能管理系统 |
| CN107705157A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-02-16 | 大连理工大学 | 基于统一动态集成模型和元启发式算法的汽车备件销量预测方法及系统 |
| CN107862506A (zh) * | 2017-11-01 | 2018-03-30 | 青岛鹏海软件有限公司 | 一种实现订单执行全流程可视化的系统和方法 |
| CN107831750A (zh) * | 2017-12-04 | 2018-03-23 | 青岛鹏海软件有限公司 | Imes智能制造执行系统 |
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