CN111260320A - 面料订单的排程方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面料订单的排程方法及装置，其中，该方法包括：获得待排订单信息和已排订单信息；根据待排订单信息，确定待排订单的生产交期的取值范围；根据待排订单信息，确定待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量；根据已排订单信息，确定已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量；根据待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，在待排订单的生产交期的取值范围内搜索待排订单的目标生产交期；根据待排订单的目标生产交期，进行面料订单的排程，本发明可以得到符合面料厂和制衣厂的产能需求的生产交期，提高生产交期的计算精度。
Description
技术领域
本发明涉及订单排程技术领域，特别涉及一种面料订单的排程方法及装置。
背景技术
目前，现有的面料订单交期计算方法是根据接收订单日期和针织面料生产理论所需时长计算出理论的生产交期和订单交期，其中，生产交期为面料厂预计完成生产的日期，订单交期为面料厂预计交付面料的日期。在订单高峰期期间订单集中来单时，通过这种方法得到出的生产交期和订单交期会集中落在某个时间范围，较容易造成已排订单生产量的不平衡，不利于面料厂车间的均衡生产。另一方面，由于面料厂不同的工序存在过机量的产能限制，面料厂出货的不同制衣厂也存在面料供布量要求，而现有的面料订单交期计算方法考虑的因素不全面，使得计算出的生产交期和订单交期不符合面料厂和制衣厂的产能需求。
针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供一种面料订单的排程方法，用以解决现有面料订单交期计算方法得到的生产交期过于集中且不满足面料工厂和制衣厂的产能需求的技术问题，该方法包括：
获得待排订单信息和已排订单信息；
根据待排订单信息，确定待排订单的生产交期的取值范围；其中，生产交期为面料厂预计完成生产的日期；
根据待排订单信息，确定待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量；
根据已排订单信息，确定已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量；
根据待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，在待排订单的生产交期的取值范围内搜索待排订单的目标生产交期；
根据待排订单的目标生产交期，进行面料订单的排程。
本发明实施例提供一种面料订单的排程装置，用以解决现有面料订单交期计算装置得到的生产交期过于集中且不满足针织面料工厂和制衣厂的产能需求的技术问题，该装置包括：
数据获得模块，用于获得待排订单信息和已排订单信息；
生产交期取值范围确定模块，用于根据待排订单信息，确定待排订单的生产交期的取值范围；其中，生产交期为针织面料厂预计完成生产的日期；
待排订单过机量和成衣量确定模块，用于根据待排订单信息，确定待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量；
已排订单过机量和成衣量确定模块，用于根据已排订单信息，确定已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量；
目标生产交期确定模块，用于根据待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，在待排订单的生产交期的取值范围内搜索待排订单的目标生产交期；
订单排程模块，用于根据待排订单的目标生产交期，进行面料订单的排程。
本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述针织面料订单的排程方法。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行上述针织面料订单的排程方法的计算机程序。
本发明实施例通过：获得待排订单信息和已排订单信息；根据待排订单信息，确定待排订单的生产交期的取值范围；根据待排订单信息，确定待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量；根据已排订单信息，确定已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量；根据待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，在待排订单的生产交期的取值范围内搜索待排订单的目标生产交期；根据待排订单的目标生产交期，进行面料订单的排程，可以在满足按时交单的前提下，避免多个订单的生产交期过于集中，实现了面料厂车间的均衡生产，并且能够综合考虑面料工厂和制衣厂的产能需求，得到的符合实际情况的生产交期，提高生产交期的计算精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中面料订单的排程方法流程的示意图；
图2为本发明实施例中面料订单排程界面的示意图；
图3为本发明实施例中面料订单的排程装置结构的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
为了解决现有面料订单交期计算方法得到的生产交期过于集中且不满足面料工厂和制衣厂的产能需求的技术问题，本发明实施例提供一种面料订单的排程方法，图1为本发明实施例中面料订单的排程方法流程的示意图，如图1所示，该方法包括：
步骤101：获得待排订单信息和已排订单信息；
步骤102：根据待排订单信息，确定待排订单的生产交期的取值范围；其中，生产交期为面料厂预计完成生产的日期；
步骤103：根据待排订单信息，确定待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量；
步骤104：根据已排订单信息，确定已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量；
步骤105：根据待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，在待排订单的生产交期的取值范围内搜索待排订单的目标生产交期；
步骤106：根据待排订单的目标生产交期，进行面料订单的排程。
如图1所示，本发明实施例通过：获得待排订单信息和已排订单信息；根据待排订单信息，确定待排订单的生产交期的取值范围；根据待排订单信息，确定待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量；根据已排订单信息，确定已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量；根据待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，在待排订单的生产交期的取值范围内搜索待排订单的目标生产交期；根据待排订单的目标生产交期，进行面料订单的排程，可以在满足按时交单的前提下，避免多个订单的生产交期过于集中，实现了面料厂车间的均衡生产，并且能够综合考虑面料工厂和制衣厂的产能需求，得到的符合实际情况的生产交期，提高生产交期的计算精度。
具体实施时，步骤101中，订单信息可以包括订单号、面料花型、生产批次、用途、等数据，面料订单可以是针织面料订单，也可以是其他类型的面料订单，本发明实施例不以此为限定。
在一个实施例中，步骤102可以包括：
根据订单接收日期、采购时长、面料理论生产时长和指定工序生产时长，确定生产交期的下限；
根据成衣交期、成衣生产时长、运输时长、成品检验时长和批头缸时长，确定生产交期的上限。
具体实施时，采购时长可以是特殊纱的采购时长；面料理论生产时长可以是根据针织面料订单的染方式类型确定的针织面料理论生产时长；指定工序生产时长可以是在针织面料订单品种含有特殊工序时，该特殊工序对应的生产时长；可以在订单接收日期的基础上加上采购时长、面料理论生产时长和指定工序生产时长，确定生产交期的下限。批头缸时长可以是从针织面料订单第一个生产批次生产完成后进行剪样，寄样，到收到客人批样回复的时长；成品检验时长可以是针织面料成品检验的时长；运输时长可以是针织面料出货运输到制衣厂的物流时长；成衣生产时长可以是根据成衣款式分类确定的成衣制衣生产时长；成衣交期可以是制衣厂需要完成成衣制衣生产的日期，可以在成衣交期的基础上，减去成衣生产时长、运输时长、成品检验时长和批头缸时长，确定确定生产交期的上限，根据生产交期的上限和下限，即可以确定生产交期的取值范围，也即搜索范围。
在一个实施例中，步骤103可以包括：
步骤1031：根据各个制衣厂的日生产量，将待排订单合并为多个目标待排订单；
步骤1032：确定每个目标待排订单的每种瓶颈工序的过机量。
在一个实施例中，步骤1032中，可以按照如下方式确定每个目标待排订单的每种瓶颈工序的过机量：
目标待排订单瓶颈工序过机量＝目标待排订单任务量×工艺要求过机次数 (1)。
具体实施时，步骤103中，可以在待排订单信息中直接获取待排订单的成衣量，步骤1031中，可以根据不同地区不同制衣厂的日生产量，将多个待排订单合并为多个目标待排订单，表1显示了不同地区不同制衣厂的日生产量的订单合并规则，这样合并之后，目标待排订单可以满足不同制衣厂的日生产量的面料需求。
表1
具体实施时，步骤1032中，表2显示了目标待排任务的过机量确定过程，可以先将目标待排订单按工艺路线拆分出不同的瓶颈工序，如表2所示，瓶颈工序可以包括：烧毛、染色、定型、旧预缩等，再按照公式(1)计算每个目标待排订单的每种瓶颈工序的过机量。
表2
在一个实施例中，步骤104可以包括：按照如下方式确定每个已排订单的每种瓶颈工序的过机量：
已排订单瓶颈工序过机量＝已排单已开缸工序重量×工艺要求过机次数+已排单未开缸工序重量×工艺要求过机次数 (2)。
在一个实施例中，步骤104还可以包括：对已排订单，在预设周期内存在瓶颈工序的过机量超出过机产能的工日时，将该工日超出的过机量分配至预设周期内存在剩余可排过机量对应的工日。
具体实施时，可以根据公式(2)确定每个已排订单的每种瓶颈工序的过机量，在确定了每个已排订单的每种瓶颈工序的过机量之后，还可以对已排订单的瓶颈工序的过机量进行平摊处理。表3显示了已排订单的瓶颈工序的过机量平摊处理过程，如表3所示，预设周期可以是一个日历周的7天，可以对每个瓶颈工序的每个日历周从当周的最后1天开始往前遍历，如果日历周内某一天的过机量超出当天工序的过机产能，则把超出过机产能的量放入日历周内存在剩余可排过机量对应的工日，这样可以实现日历周内每天的已排订单的瓶颈工序的过机量的平衡，进而实现面料厂车间的均衡生产。如表3所示，平摊处理之前，定型工序12月27日的过机量超出当天工序的过机产能，将12月27日超出过机产能的部分平摊至12月26日后，定型工序12月26日剩余可排过机量为130-101.05＝28.95吨。
表3
| 生产交期 | 工序 | 平摊后过机量 | 过机产能 | 剩余可排过机量 | 平摊前过机量 | 日历周 | 日历天 |
| 2019-12-22 | 定型 | 106.95 | 130 | 23.05 | 106.95 | 2019-W52 | 1 |
| 2019-12-23 | 定型 | 96.36 | 130 | 33.64 | 96.36 | 2019-W52 | 2 |
| 2019-12-24 | 定型 | 113.95 | 130 | 16.05 | 113.95 | 2019-W52 | 3 |
| 2019-12-25 | 定型 | 83.46 | 130 | 46.54 | 83.46 | 2019-W52 | 4 |
| 2019-12-26 | 定型 | 101.05 | 130 | 28.95 | 78.65 | 2019-W52 | 5 |
| 2019-12-27 | 定型 | 123.5 | 123.5 | 0 | 156.25 | 2019-W52 | 6 |
| 2019-12-28 | 定型 | 123.5 | 123.5 | 0 | 113.15 | 2019-W52 | 7 |
具体实施时，可以根据公式(3)确定已排订单的成衣量；
已排订单成衣量＝已排订单成衣件数+虚拟订单成衣件数 (3)
具体实施时，步骤105中，可以将生产交期作为搜索变量，建立生产交期区间搜索模型，将待排订单的瓶颈工序的过机量、已排订单的瓶颈工序的过机量、已排订单的成衣量、指定的约束规则和节假日字典表信息等数据输入该模型，以排程后的订单成衣量不超过制衣厂周产能，排程后的订单工序过机量不超过工序过机产能为目标函数，在待排订单的生产交期的取值范围内搜索待排订单的目标生产交期，然后在目标生产交期的基础上加上一指定的时间参数，得到目标订单交期，根据目标生产交期和目标订单交期进行排程，这样可以综合考虑面料工厂和制衣厂的产能需求，得到的符合实际情况的生产交期和订单交期。
在一个实施例中，步骤105还可以包括：
根据待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，在待排订单的生产交期的取值范围和一时间参数的取值范围内搜索待排订单的目标订单交期；其中，订单交期为面料厂预计交付面料的日期；
步骤106还可以包括：根据待排订单的目标生产交期和目标订单交期，进行面料订单的排程。
具体实施时，可以将生产交期和时间参数均作为搜索变量，建立生产交期区间搜索模型，时间参数的取值范围可以是3到6天，将待排订单的瓶颈工序的过机量、已排订单的瓶颈工序的过机量、已排订单的成衣量、指定的约束规则和节假日字典表信息等数据输入该模型，以排程后的订单成衣量不超过制衣厂周产能，排程后的订单工序过机量不超过工序过机产能为目标函数，在待排订单的生产交期的取值范围内搜索待排订单的目标生产交期和目标时间参数，根据目标生产交期与目标时间参数之和确定目标订单交期，并进行订单排程，这样可以综合考虑面料工厂和制衣厂的产能需求，得到的符合实际情况的生产交期和订单交期。
具体实施时，上述指定的约束规则可以包括：硬约束规则，中约束规则，软约束规则，搜索规则的优先级为：硬约束>中约束>软约束，每条约束规则都有分数机制，同一类型约束规则的优先级按扣分数越大优先级越高设定，硬约束规则可以包括：订单交期不能落在节假日，违反扣1000分；辅料的生产交期不能早于主料的生产交期+设定参数,或超出主料的生产交期+设定参数，违反扣200分；同一订单组别下任务之间生产交期时间间隔要＝7天，违反扣(100+间隔天数)分；同一订单组别下成衣生产交期早的面料订单交期也要排得早，违反扣150分；生产交期和订单交期相差不能超7天，违反扣(100+差异天数)分；时间参数变量不等于时间参数理论设定值，违反扣50分；成衣生产交期-面料订单交期不能>＝40天,违反扣(500+差异天数)分；中约束规则可以包括：周订单成衣量不能超制衣厂周产能，扣分数＝超当周制衣厂产能百分比，超1％扣1分；日订单工序过机量不能超工序日过机产能，扣分数＝超当天过机产能百分比，超1％扣1分；软约束规则可以包括：排出的面料订单交期应不超过等于制衣厂面料需求期，违反扣(200+差异天数)分；国内制衣厂订单交期不要落在周5，违反扣100分；尽量往前排，违反扣(搜索区间最小值与生产交期差异天数)分，指定的约束规则还可以是其他约束规则，本发明实施例不以此为限定。可以根据指定的约束规则在搜索的过程中进行综合打分，选择满足目标函数且分数较高的生产交期作为目标生产交期。
在一个实施例中，步骤105可以包括：
根据待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，按照如下方式，基于禁忌搜索算法，在待排订单的生产交期的取值范围内搜索待排订单的目标生产交期：
对待排订单进行初始化搜索，得到待排订单的初始化生产交期；
基于禁忌表对待排订单的初始化生产交期进行全局优化搜索，得到待排订单的目标生产交期。
具体实施时，基于禁忌搜索算法的搜索过程可以包括：
初始化阶段：每次挑选1个待排任务进行搜索，为1个搜索步骤；每个搜索步骤里有若干次搜索移动，可以从若干次搜索移动里选择最优结果的作为这次搜索步骤的初始化结果。
优化阶段：利用禁忌表，记录每一次搜索过的排程对象，下次选择新的排程对象进行搜索时不会再选择禁忌表里记录过的对象，从而实现了避免对同一对象进行重复搜索从而陷入了局部最优，最终实现全局最优。
具体实施时，步骤106中，可以根据待排订单的目标生产交期和目标订单交期，进行面料订单的排程，图2为本发明实施例中面料订单排程界面的示意图，在图2所示的界面中对订单进行排程、查询、修改等操作。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种面料订单的排程装置，如下面的实施例。由于装置解决问题的原理与方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
为了解决现有面料订单交期计算装置得到的生产交期过于集中且不满足面料工厂和制衣厂的产能需求的技术问题，本发明实施例提供一种面料订单的排程装置，图3为本发明实施例中面料订单的排程装置结构的示意图，如图3所示，该装置包括：
数据获得模块01，用于获得待排订单信息和已排订单信息；
生产交期取值范围确定模块02，用于根据待排订单信息，确定待排订单的生产交期的取值范围；其中，生产交期为针织面料厂预计完成生产的日期；
待排订单过机量和成衣量确定模块03，用于根据待排订单信息，确定待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量；
已排订单过机量和成衣量确定模块04，用于根据已排订单信息，确定已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量；
目标生产交期确定模块05，用于根据待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，在待排订单的生产交期的取值范围内搜索待排订单的目标生产交期；
订单排程模块06，用于根据待排订单的目标生产交期，进行面料订单的排程。
在一个实施例中，生产交期取值范围确定模块02具体用于：
根据订单接收日期、采购时长、面料理论生产时长和指定工序生产时长，确定生产交期的下限；
根据成衣交期、成衣生产时长、运输时长、成品检验时长和批头缸时长，确定生产交期的上限。
在一个实施例中，待排订单过机量和成衣量确定模块03具体用于：
根据各个制衣厂的日生产量，将待排订单合并为多个目标待排订单；
确定每个目标待排订单的每种瓶颈工序的过机量。
在一个实施例中，待排订单过机量和成衣量确定模块03进一步用于：
按照如下方式确定每个目标待排订单的每种瓶颈工序的过机量：
目标待排订单瓶颈工序过机量＝目标待排订单任务量×工艺要求过机次数。
在一个实施例中，已排订单过机量和成衣量确定模块04具体用于：
按照如下方式确定每个已排订单的每种瓶颈工序的过机量：
已排订单瓶颈工序过机量＝已排单已开缸工序重量×工艺要求过机次数+已排单未开缸工序重量×工艺要求过机次数。
在一个实施例中，已排订单过机量和成衣量确定模块04进一步用于：
对已排订单，在预设周期内存在瓶颈工序的过机量超出过机产能的工日时，将该工日超出的过机量分配至预设周期内存在剩余可排过机量对应的工日。
在一个实施例中，目标生产交期确定模块05具体用于：
根据待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，基于用户指定的搜索规则和禁忌搜索算法，在待排订单的生产交期的取值范围内搜索待排订单的目标生产交期，包括：
根据用户指定的搜索规则，对待排订单进行初始化搜索，得到待排订单的初始化生产交期；
根据用户指定的搜索规则和禁忌表，对待排订单的初始化生产交期进行全局优化搜索，得到待排订单的目标生产交期。
在一个实施例中，该装置还包括：目标订单交期确定模块07，具体用于：
根据待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，在待排订单的生产交期的取值范围和一时间参数的取值范围内搜索待排订单的目标订单交期；其中，订单交期为面料厂预计交付面料的日期；
在一个实施例中，订单排程模块06具体用于：
根据所述待排订单的目标生产交期和目标订单交期，进行面料订单的排程。
本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述针织面料订单的排程方法。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行上述针织面料订单的排程方法的计算机程序。
综上所述，本发明实施例通过：获得待排订单信息和已排订单信息；根据待排订单信息，确定待排订单的生产交期的取值范围；根据待排订单信息，确定待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量；根据已排订单信息，确定已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量；根据待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，在待排订单的生产交期的取值范围内搜索待排订单的目标生产交期；根据待排订单的目标生产交期，进行面料订单的排程，可以在满足按时交单的前提下，避免多个订单的生产交期过于集中，实现了面料厂车间的均衡生产，并且能够综合考虑面料工厂和制衣厂的产能需求，得到的符合实际情况的生产交期，提高生产交期的计算精度。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (11)
1.一种面料订单的排程方法，其特征在于，包括：
获得待排订单信息和已排订单信息；
根据所述待排订单信息，确定待排订单的生产交期的取值范围；其中，所述生产交期为面料厂预计完成生产的日期；
根据所述待排订单信息，确定待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量；
根据所述已排订单信息，确定已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量；
根据所述待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、所述已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，在所述待排订单的生产交期的取值范围内搜索待排订单的目标生产交期；
根据所述待排订单的目标生产交期，进行面料订单的排程。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、所述已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，在所述待排订单的生产交期的取值范围和一时间参数的取值范围内搜索待排订单的目标订单交期；其中，订单交期为面料厂预计交付面料的日期；
根据所述待排订单的目标生产交期，进行面料订单的排程，包括：
根据所述待排订单的目标生产交期和目标订单交期，进行面料订单的排程。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待排订单信息，确定待排订单的生产交期的取值范围，包括：
根据订单接收日期、采购时长、面料理论生产时长和指定工序生产时长，确定生产交期的下限；
根据成衣交期、成衣生产时长、运输时长、成品检验时长和批头缸时长，确定生产交期的上限。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待排订单信息，确定待排订单的瓶颈工序的过机量，包括：
根据各个制衣厂的日生产量，将所述待排订单合并为多个目标待排订单；
确定每个目标待排订单的每种瓶颈工序的过机量。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，按照如下方式确定每个目标待排订单的每种瓶颈工序的过机量：
目标待排订单瓶颈工序过机量＝目标待排订单任务量×工艺要求过机次数。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述已排订单信息，确定已排订单的瓶颈工序的过机量，包括：
按照如下方式确定每个已排订单的每种瓶颈工序的过机量：
已排订单瓶颈工序过机量＝已排单已开缸工序重量×工艺要求过机次数+已排单未开缸工序重量×工艺要求过机次数。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述已排订单信息，确定已排订单的瓶颈工序的过机量，还包括：
对已排订单，在预设周期内存在瓶颈工序的过机量超出过机产能的工日时，将该工日超出的过机量分配至预设周期内存在剩余可排过机量对应的工日。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、所述已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，在所述待排订单的生产交期的取值范围内搜索待排订单的目标生产交期，包括：
根据所述待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、所述已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，按如下方式，基于禁忌搜索算法，在所述待排订单的生产交期的取值范围内搜索待排订单的目标生产交期：
对待排订单进行初始化搜索，得到待排订单的初始化生产交期；
基于禁忌表对待排订单的初始化生产交期进行全局优化搜索，得到待排订单的目标生产交期。
9.一种针织面料订单的排程装置，其特征在于，包括：
数据获得模块，用于获得待排订单信息和已排订单信息；
生产交期取值范围确定模块，用于根据所述待排订单信息，确定待排订单的生产交期的取值范围；其中，所述生产交期为针织面料厂预计完成生产的日期；
待排订单过机量和成衣量确定模块，用于根据所述待排订单信息，确定待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量；
已排订单过机量和成衣量确定模块，用于根据所述已排订单信息，确定已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量；
目标生产交期确定模块，用于根据所述待排订单的瓶颈工序的过机量和待排订单的成衣量、所述已排订单的瓶颈工序的过机量和已排订单的成衣量，在所述待排订单的生产交期的取值范围内搜索待排订单的目标生产交期；
订单排程模块，用于根据所述待排订单的目标生产交期，进行面料订单的排程。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一所述方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至8任一所述方法的计算机程序。
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