CN110689278A - 一种钣金物料管理方法、系统、存储介质以及电子设备 - Google Patents

一种钣金物料管理方法、系统、存储介质以及电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种钣金物料管理方法、系统、存储介质以及电子设备,涉及智能家居技术领域,该方法包括:利用回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货。本发明的有益效果是:能够根据钣金件生成订单,进行智能化的钣金物料备货,从而避免产生余料、呆料,以降低钣金开料的成本以及物料管理的成本。

Description

一种钣金物料管理方法、系统、存储介质以及电子设备
技术领域
本发明属于物料管理技术领域,尤其涉及一种钣金物料管理方法、系统、存储介质以及电子设备。
背景技术
随着科学技术的不断发展,钣金成形技术与数字化技术相结合形成的钣金成形信息化得到了快速发展。钣金成形的工艺与设计质量对其经济性产生决定性作用,这将要求其在设计与构造时选择合理的方式,而得到大量来自材料、设备、工艺、产品几何等方面的信息支持,这些都需要运用钣金信息自动化技术来实现。但是,目前钣金物料的采购主要依靠人工分析订单生产计划,从而确定钣金物料的采购数量。但这种方式过于依赖产线管理人员的经验,经常导致钣金物料的采购量过大,从而导致产生余料、呆料。因此,如何实现钣金物料的智能化管理,成为越来越重要的技术问题。
发明内容
本发明正是基于上述技术问题,提出了一种钣金物料管理方法、系统、存储介质以及电子设备,以提供一种能够根据钣金件生产订单对其所需的钣金物料的数量进行预测的方法,从而实现钣金物料能够根据钣金件生产订单进行备货,避免备货量过大,从而产生余料、呆料。
第一方面,本发明实施例提供了一种钣金物料管理方法,包括:
利用回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货。
进一步,利用回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货,包括:
确定钣金件生产订单中将要生产的钣金件数量;
将所述将要生产的钣金件类型作为回归预测模型的输入,以对所述钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货。
进一步,所述回归预测模型通过以下步骤建立:
获取历史钣金件生产订单以及所述历史钣金件生产订单对应的钣金物料消耗信息;
根据所述历史钣金件生产订单以及所述钣金物料消耗信息,构建所述回归预测模型。
进一步,根据所述历史钣金件生产订单以及所述钣金物料消耗信息,构建所述回归预测模型,包括:
根据所述历史钣金件生产订单以及所述钣金物料消耗信息,确定所述历史钣金件生产订单中的钣金件类型和数量以及生产该类型的钣金件所需的钣金物料的类型及消耗信息;
对所述历史钣金件生产订单中的钣金件类型和数量以及生产该类型的钣金件所需的钣金物料的类型及消耗信息进行大数据分析,以确定所述钣金件类型和数量以及生产该类型的钣金件所需的钣金物料的类型及消耗信息之间的关联关系,并根据所述关联关系建立所述回归预测模型。
进一步,根据所述关联关系建立所述回归预测模型之后,还包括:
利用钣金物料数据训练集对所述回归预测模型中的回归系数进行修正,以获得调整后的回归预测模型,其中,所述钣金物料数据训练集包括钣金件生产订单以及所述钣金物料消耗信息。
进一步,获取历史钣金件生产订单以及所述历史钣金件生产订单对应的钣金物料消耗信息之后,还包括:
对所述历史钣金件生产订单以及所述历史钣金件生产订单对应的钣金物料消耗信息的数据信息进行预处理,以得到预处理后的数据信息。
进一步,所述预处理包括数据的清洗、数据的集成、数据的转换以及数据的消减中的至少一种。
第二方面,本发明实施例还提供了一种钣金物料管理系统,包括:
预测模块,用于根据回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货。
第三方面,本发明实施例还提供了一种存储介质,所述存储介质上存储有程序代码,所述程序代码被处理器执行时,实现如上述实施例任一项所述的钣金物料管理方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种电子设备,所述电子设备包括存储器、处理器,所述存储器存储有可在所述处理器上运行的程序代码,所述程序代码被所述处理器执行时,实现如上述实施例任一项所述的钣金物料管理方法。
在本发明实施例提供的一种钣金物料管理方法、系统、存储介质及电子设备,通过利用回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货。可见,本发明实施例提供的钣金物料管理方法,能够根据钣金件生成订单,进行智能化的钣金物料备货,从而避免产生余料、呆料,以降低钣金开料的成本以及物料管理的成本。
附图说明
通过结合附图阅读下文示例性实施例的详细描述可更好地理解本公开的范围。其中所包括的附图是:
图1示出了本发明实施例一提出的一种钣金物料管理方法的流程示意图;
图2示出了本发明实施例二提出的一种钣金物料管理方法的流程示意图;
图3示出了图2所示的步骤210的具体步骤的流程示意图;
图4示出了本发明实施例二提出的构建回归预测模型的流程示意图;
图5示出了图4所示的步骤202的具体步骤的流程示意图;
图6示出了本发明实施例三提出的一种钣金物料管理方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方法,借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题,并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是,本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施,因此,本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
实施例一
根据本发明的实施例,提供了一种钣金物料管理方法,图1示出了本发明实施例一提出的一种钣金物料管理方法的流程示意图,如图1所示,该钣金物料管理方法可以包括:步骤110。
在步骤110中,利用回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货。
这里,在钣金件生产过程中,通常是产线人员获取生产计划,然后根据生产计划确定钣金物料的备货量,从而进行物料的采购。但是,由于在实际生产过程中,由于加工设备或加工工艺的不同,导致物料的消耗量出现差别。因此,在钣金物料备货的时候,需要依赖产线人员的工作经验来确定钣金物料的备货量。在本实施方式中,通过利用回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,使得钣金物料的备货能够根据钣金件生产订单实际所需的钣金物料的数量进行,从而避免产生余料、呆料,导致钣金开料成本的增加。
其中,所述回归预测模型是运用一定的数学模型,以一个或几个自变量作为依据,来预测因变量发展变动趋势和水平的一种方法。通过该回归预测模型能够以钣金件生产订单作为因变量,从而达到预测所述钣金件生产订单实际所需的钣金物料的数量。
在本实施例中,通过利用回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货。可见,本发明实施例提供的钣金物料管理方法,能够根据钣金件生成订单,进行智能化的钣金物料备货,从而避免产生余料、呆料,以降低钣金开料的成本以及物料管理的成本。
实施例二
在上述实施例的基础上,本发明的实施例二还可以提供一种钣金物料管理方法。图2示出了本发明实施例二提出的一种钣金物料管理方法的流程示意图如图2所示,该钣金物料管理方法可以包括:步骤210。
在步骤210中,利用回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货。
这里,在钣金件生产过程中,通常是产线人员获取生产计划,然后根据生产计划确定钣金物料的备货量,从而进行物料的采购。但是,由于在实际生产过程中,由于加工设备或加工工艺的不同,导致物料的消耗量出现差别。因此,在钣金物料备货的时候,需要依赖产线人员的工作经验来确定钣金物料的备货量。在本实施方式中,通过利用回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,使得钣金物料的备货能够根据钣金件生产订单实际所需的钣金物料的数量进行,从而避免产生余料、呆料,导致钣金开料成本的增加。
其中,所述回归预测模型是运用一定的数学模型,以一个或几个自变量作为依据,来预测因变量发展变动趋势和水平的一种方法。通过该回归预测模型能够以钣金件生产订单作为因变量,从而达到预测所述钣金件生产订单实际所需的钣金物料的数量。
在本实施方式中,通过利用回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货。可见,本发明实施例提供的钣金物料管理方法,能够根据钣金件生成订单,进行智能化的钣金物料备货,从而避免产生余料、呆料,以降低钣金开料的成本以及物料管理的成本。
图3示出了图2所示的步骤210的具体步骤的流程示意图,如图3所示,步骤210中,利用回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货,可以包括:步骤211至步骤212。
在步骤211中,确定钣金件生产订单中将要生产的钣金件的类型以及数量。
这里,钣金件生产订单中可能包括一种或多种将要生产的钣金件类型,通过确定钣金件生产订单中将要生产的钣金件的类型以及数量,能够确定将要生成的钣金件的类型以及生产量。
在步骤212中,将所述将要生产的钣金件的类型以及数量作为回归预测模型的输入,以对所述钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货。
这里,将所述将要生产的钣金件的类型以及数量作为回归预测模型的输入,即是以所述将要生产的钣金件的类型以及数量作为所述回归预测模型的因变量,从而获得该钣金件生产订单所需的钣金物料的数量。
图4示出了本发明实施例二提出的构建回归预测模型的流程示意图,如图4所示,在步骤210之前,还包括构建所述回归预测模型的步骤,具体包括:步骤201至步骤202。
在步骤201中,获取历史钣金件生产订单以及所述历史钣金件生产订单对应的钣金物料消耗信息。
在步骤202中,根据所述历史钣金件生产订单以及所述钣金物料消耗信息,构建所述回归预测模型。
这里,通过对历史钣金件生产订单以及所述历史钣金件生产订单对应的钣金物料消耗信息进行大数据分析,能够获得钣金件生产订单以及钣金件生产订单需要的钣金物料消耗信息,从而建立所述回归预测模型。
图5示出了图4所示的步骤202的具体步骤的流程示意图,如图5所示,步骤202中,根据所述历史钣金件生产订单以及所述钣金物料消耗信息,构建所述回归预测模型,可以包括:步骤2021至步骤2022。
在步骤2021中,根据所述历史钣金件生产订单以及所述钣金物料消耗信息,确定所述历史钣金件生产订单中的钣金件类型和数量以及生产该类型的钣金件所需的钣金物料的类型及消耗信息。
这里,根据所述历史钣金件生产订单以及所述钣金物料消耗信息,能够从所述历史钣金件生产订单以及所述钣金物料消耗信息中,确定所述历史钣金件生产订单中的钣金件类型和数量以及生产该类型的钣金件所需的钣金物料的类型及消耗信息。
在步骤2022中,对所述历史钣金件生产订单中的钣金件类型和数量以及生产该类型的钣金件所需的钣金物料的类型及消耗信息进行大数据分析,以确定所述钣金件类型和数量以及生产该类型的钣金件所需的钣金物料的类型及消耗信息之间的关联关系,并根据所述关联关系建立所述回归预测模型。
这里,通过确定所述钣金件类型和数量以及生产该类型的钣金件所需的钣金物料的类型及消耗信息之间的关联关系,进而通过所述关联关系即可建立所述回归预测模型。例如,生产数量A的钣金件B,需要的钣金物料为C。通过大数据,能够准确获得所述钣金件类型和数量以及生产该类型的钣金件所需的钣金物料的类型及消耗信息之间的关联关系,从而实现钣金物料的智能预测。
在步骤2022,根据所述关联关系建立所述回归预测模型之后,还包括:
利用钣金物料数据训练集对所述回归预测模型中的回归系数进行修正,以获得调整后的回归预测模型,其中,所述钣金物料数据训练集包括钣金件生产订单以及所述钣金物料消耗信息。
这里,通过利用钣金物料数据训练集对所述回归预测模型中的回归系数进行修正,以获得调整后的回归预测模型。由于调整前的回归预测模型是通过大数据分析获得的,需要通过钣金物料数据训练集对所述回归预测模型中的回归系数进行修正,以验证调整前的回归预测模型是否能够达到期望值。例如,若所述回归预测模型是Y=a+bX,则通过数据训练集对回归系数a、b进行调整,以提高该回归预测模型的准确度。
在步骤211,获取历史钣金件生产订单以及所述历史钣金件生产订单对应的钣金物料消耗信息之后,还包括:
对所述历史钣金件生产订单以及所述历史钣金件生产订单对应的钣金物料消耗信息的数据信息进行预处理,以得到预处理后的数据信息。
值得说明的是,所述预处理包括数据的清洗、数据的集成、数据的转换以及数据的消减中的至少一种。
这里,对所述历史钣金件生产订单以及所述历史钣金件生产订单对应的钣金物料消耗信息的数据信息进行预处理,需要查看数据格式及类型,检查数据是否存在缺失,如果存在缺失数据通过与产线人员进行数据核对来判断是填补还是删除;同时判断数据信息是否需要进行清洗、集成、转换、消减等操作,以减少数据信息的误差。
实施例三
在上述实施例的基础上,本发明的实施例三还可以提供一种钣金物料管理方法。如图6所示,该钣金物料管理方法可以包括:
钣金物料数据收集:
这里,通过扫描钣金钢卷上的二维码,录入钣金物料的数据信息,所述数据信息包含卷材规格、宽度、重量、日期、厂商等信息。在扫描获得钣金物料的数据信息后,判断该数据信息是否符合大数据平台的数据存储标准,如不符合重新扫描,如果符合存入到大数据平台中。从而实现对钣金物料的结构化存储,而不用人工手动记录钣金物料的库存信息。
钣金物料数据管理:
这里,利用大数据平台对钣金物料数据信息进行统一的管理,根据数据结构建立数据仓库。在钣金物料被调用,导致库存发生变动时,利用数据管理系统对大数据平台中存储的对应的钣金物料的数据进行修改、处理、删减、分析等操作,并且可以通过打印的方式输出钣金物料库存信息。通过建立大数据平台,对钣金物料的库存进行智能化管理,以在库存变动后能够及时对库存信息进行修改。
在每次钣金切割完成后,所述数据管理系统从所述大数据平台中获取根据钣金原材料使用情况及对应的生产计划,生成对应的自检记录表。
这里,通过该数据管理系统以及所述大数据平台,能够自动生成自检记录表,从而给产线管理人员提供钣金开料数据支撑。
在一个可选的实施方式中,该钣金物料管理方法还可以包括:
从所述大数据平台中获取钣金物料的使用情况,进而通过聚类算法统计分析出各个不同类型的钣金物料的使用情况,进而将所述钣金物料的使用情况进行图表展示,方便产线人员查看钣金物料的消耗情况。
在一个可选的实施方式中,该钣金物料管理方法还可以包括:
利用回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货。
这里,通过回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,从而确定钣金开料需要准备的材料的数量。
所述回归预测模型通过以下步骤建立:
获取历史钣金件生产订单以及所述历史钣金件生产订单对应的钣金物料消耗信息。
这里,从所述大数据中心中获取历史钣金件生产订单以及所述历史钣金件生产订单对应的钣金物料消耗信息。
根据所述历史钣金件生产订单以及所述钣金物料消耗信息,构建所述回归预测模型。
这里,在上述实施例中对所述回归预测模型的构建过程已详细说明,在此不再赘述。
在本实施例中,通过本实施例提供的钣金物料管理方法,能够对钣金物料进行统一管理,并且能够在钣金物料的库存被调用后及时对库存信息进行更新,实现钣金物料管理的智能化管理。而且在切割完成后,根据所述大数据平台中的数据信息,输出自检记录表,从而提高产线人员的作业效率。
实施例四
根据本发明的实施例,还提供了一种钣金物料管理系统,包括:
预测模块,用于根据回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货。
实施例五
根据本发明的实施例,还提供了一种存储介质,所述存储介质上存储有程序代码,所述程序代码被处理器执行时,实现如上述实施例任一项所述的钣金物料管理方法。
实施例六
根据本发明的实施例,还提供了一种电子设备,所述电子设备包括存储器、处理器,所述存储器存储有可在所述处理器上运行的程序代码,所述程序代码被所述处理器执行时,实现如上述实施例任一项所述的钣金物料管理方法。
以上结合附图详细说明了本发明的技术方案,考虑到相关技术中,前钣金物料的采购主要依靠人工分析订单生产计划,从而确定钣金物料的采购数量。但这种方式过于依赖产线管理人员的经验,经常导致钣金物料的采购量过大,从而导致产生余料、呆料。本发明提供一种钣金物料管理方法、系统、存储介质以及电子设备,通过利用回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货。能够根据钣金件生成订单,进行智能化的钣金物料备货,从而避免产生余料、呆料,以降低钣金开料的成本以及物料管理的成本。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分,或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台智能设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
虽然本发明所公开的实施方式如上,但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式,并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员,在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下,可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化,但本发明的保护范围,仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种钣金物料管理方法,其特征在于,包括:
利用回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货。
2.根据权利要求1所述的钣金物料管理方法,其特征在于,利用回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货,包括:
确定钣金件生产订单中将要生产的钣金件的类型以及数量;
将所述将要生产的钣金件的类型以及数量作为回归预测模型的输入,以对所述钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货。
3.根据权利要求1所述的钣金物料管理方法,其特征在于,所述回归预测模型通过以下步骤建立:
获取历史钣金件生产订单以及所述历史钣金件生产订单对应的钣金物料消耗信息;
根据所述历史钣金件生产订单以及所述钣金物料消耗信息,构建所述回归预测模型。
4.根据权利要求3所述的钣金物料管理方法,其特征在于,根据所述历史钣金件生产订单以及所述钣金物料消耗信息,构建所述回归预测模型,包括:
根据所述历史钣金件生产订单以及所述钣金物料消耗信息,确定所述历史钣金件生产订单中的钣金件类型和数量以及生产该类型的钣金件所需的钣金物料的类型及消耗信息;
对所述历史钣金件生产订单中的钣金件类型和数量以及生产该类型的钣金件所需的钣金物料的类型及消耗信息进行大数据分析,以确定所述钣金件类型和数量以及生产该类型的钣金件所需的钣金物料的类型及消耗信息之间的关联关系,并根据所述关联关系建立所述回归预测模型。
5.根据权利要求4所述的钣金物料管理方法,其特征在于,根据所述关联关系建立所述回归预测模型之后,还包括:
利用钣金物料数据训练集对所述回归预测模型中的回归系数进行修正,以获得调整后的回归预测模型,其中,所述钣金物料数据训练集包括钣金件生产订单以及所述钣金物料消耗信息。
6.根据权利要求2所述的钣金物料管理方法,其特征在于,获取历史钣金件生产订单以及所述历史钣金件生产订单对应的钣金物料消耗信息之后,还包括:
对所述历史钣金件生产订单以及所述历史钣金件生产订单对应的钣金物料消耗信息的数据信息进行预处理,以得到预处理后的数据信息。
7.根据权利要求6所述的钣金物料管理方法,其特征在于,所述预处理包括数据的清洗、数据的集成、数据的转换以及数据的消减中的至少一种。
8.一种钣金物料管理系统,其特征在于,包括:
预测模块,用于根据回归预测模型对钣金件生产订单所需的钣金物料的数量进行预测,以根据预测结果进行钣金物料的备货。
9.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有程序代码,所述程序代码被处理器执行时,实现如权利要求1至7中任一项所述的钣金物料管理方法。
10.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器、处理器,所述存储器存储有可在所述处理器上运行的程序代码,所述程序代码被所述处理器执行时,实现如权利要求1至7任一项所述的钣金物料管理方法。
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