CN112508390B - 一种协同制造支撑系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及制造服务技术领域,具体为一种协同制造支撑系统及方法,该方法,包括根据采集的各生产线的供应商相关信息,预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若晚于,再根据库存,到货时间和备选供应商决定是都需要制定培训计划;如果需要,则根据相关数据制定培训日期不超过一日的培训计划;根据培训计划生成该生产线上的员工的调岗计划;监测该生产线的供应商相关信息预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若晚于,则发布培训计划和调岗计划。本方案能能减小个别生产线出现问题对协同制造过程的影响,从而保证生产进度,提高生产稳定性。

Description

一种协同制造支撑系统及方法
技术领域
本发明涉及制造服务技术领域,具体为一种协同制造支撑系统及方法。
背景技术
协同制造,是21世纪的现代制造模式。它也是敏捷制造、协同商务、智能制造、云制造的核心内容。协同制造充分利用Internet技术为特征的网络技术、信息技术,协同制造将串行工作变为并行工程,实现供应链内及跨供应链间的企业产品设计、制造、管理和商务等的合作的生产模式,最终通过改变业务经营模式与方式达到资源最充分利用的目的。
虽然协同制造是并行工程,但是如果供应材料的供应商出现了问题,是会影响生产企业的生产工作。一个有多条不同零部件生产线的工厂,一个生产线的材料供应出现问题,很可能会影响整个产品的生产制造,进而影响整个协同制造的过程。
因此现在提出一种能解决上述问题的协同制造支撑系统及方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能减小个别生产线出现问题对协同制造过程的影响,从而保证生产进度,提高生产稳定性的协同制造支撑系统及方法。
本发明提出一种协同制造支撑方法,包括如下内容:
S1:采集各生产线的供应商相关信息,所述相关信息包括供应商的员工数量、供应商的员工服务时间、供应商的工厂的安全生产情况、供应商历史供货准时概率和供应商历史供货合格率;
S2:根据各生产线的供应商相关信息预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若存在生产线的供应商下次到货时间晚于规定到货时间,则计算该生产线的供应商下次到货时间与规定到货时间之间的第一相差时间;
S3:采集该生产线的原料库存、该生产线上的员工人数和该生产线上员工的平均工作效率,根据原料库存、员工人数和平均工作效率计算生产线的剩余生产时间;
S4:判断剩余生产时间与第一相差时间的长短,若剩余生产时间比第一相差时间短,则计算剩余生产时间小于第一相差时间的第二相差时间,并采集启用备选供应商到备选供应商供货所需的启用时间;
S5:判断剩余生产时间与启用时间的长短,若剩余生产时间比启用时间短,则计算剩余生产时间小于启用时间的第三相差时间,判断第二相差时间和第三相差时间的长短,若第二相差时间比第三相差时间短,则选择等待原供应商供货,若第二相差时间比第三相差时间长,则选择备选供应商供货;
S6:采集该生产线上的员工的临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,若选择等待原供应商供货,则根据该生产线的原料库存、员工人数、平均工作效率、第一相差时间、临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,制定培训日期不超过一日的培训计划,若选择备选供应商供货,则根据该生产线的原料库存、员工人数、平均工作效率、启用时间、临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,制定培训日期不超过一日的培训计划,所述培训计划排除了被调岗的生产线剩余原材料生产到最早到货时间需要的最少员工;
S7:根据培训计划生成该生产线上的员工的调岗计划;
S8:监测该生产线的供应商相关信息预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若晚于,则发布培训计划和调岗计划。
与现有技术相比,本方案的优点在于:1、预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,是根据多方面的信息进行预测的,而不是只根据供应商的员工数量和供应商的员工服务时间进行预测。结合供应商历史供货准时概率和供应商历史供货合格率进行预测,可以合理的判断供应商是否会出现延时交货或者供货的产品不合格的情况。结合供应商的工厂的安全生产情况进行预测,可以提前应对供应商的生产工厂出现意外引发不能及时供货的情况的出现。
2、预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若存在生产线的供应商下次到货时间晚于规定到货时间,则会衡量库存原料按该生产线的原产能生产是否能支撑到下次到货时间,如果不能则考虑启用备选供应商,但是从选择备选供应商到启用备选供应商,到备选供应商完成送货之间也会有一定时间,所以还需要衡量该生产线的原产能生产是否能支撑到备选供应商下次到货时间,如果不能还需要衡量是等待原供应商供货快还是启用备选供货商供货快,无论选择哪种方式,都需要根据相应数据制定培训计划,所述培训计划排除了被调岗的生产线剩余原材料生产到最早到货时间需要的最少员工,以保证有被调岗员工的生产线还能维持生产。
3、根据培训计划生成相应的调岗计划,以面对预测情况的出现,减小个别生产线原料供应出现问题对协同制造过程的影响,从而保证生产进度,提高生产稳定性。
4、监测该生产线的供应商相关信息预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若晚于,则发布培训计划和调岗计划,而不是在生成了培训计划和调岗计划就直接调配员工,避免预测不准确,造成不必要的员工调配影响生产进度。
进一步,所述临时调岗意见包括期望调岗生产线和其他生产线工作时长,并将其他生产线工作时长由多到少排序,若工作时长最多的生产线与期望调岗生产线不一致,则将期望调岗生产线更改为工作时长最多的生产线。
有益效果:根据员工工作时长最多的生产线调整期望调岗生产线,可以缩短培训时间,节约调岗前培训的培训成本。
进一步,所述协同制造支撑方法还包括:S9:若在执行调岗计划期间到货时间相较于预测到货时间早,则提前结束调岗计划。
有益效果:协同制造是并行工程,各生产线都有自己需要完成的生产量,如果在执行调岗计划期间,出现预期不能按时供应原料的生产线恢复了供货或者备选供货商提前完成供货,及时结束调岗计划,让调岗的员工回到原生产线,保证该生产线的生产进度。
进一步,所述协同制造支撑方法还包括:S10:采集执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、实际生产量和该生产线原本的员工人数与有被调岗员工的生产线的计划生产量和实际生产量;
S11:判断执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的实际生产量与计划生产量是否一致,若不一致,判断其实际生产量是否高于计划生产量,若高于,则判断其实际生产量和计划生产量的相差量是否高于预设相差量阈值,若高于,则根据执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、实际生产量和该生产线原本的员工人数与有被调岗员工的生产线的计划生产量和实际生产量生成调岗补偿计划,所述调岗补偿计划为将执行调岗计划后的有调岗员工加入的生产线的部分员工调岗到执行调岗计划后的有被调岗员工的生产线中进行工作。
有益效果:执行调岗计划后,有被调岗员工的生产线实际生产量必定会受到影响,而一个生产线生产进度受到影响,很可能对最终产品完成的进度造成影响,所以考虑到有调岗员工加入的生产线,生产进度加快,产能增加,当前实际生产量大于计划生产,因此根据执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、实际生产量和该生产线原本的员工人数与有被调岗员工的生产线的计划生产量和实际生产量执行调岗计划后的有调岗人员加入的生产线的员工人数和有被调岗人员的生产线当前人员缺口需求生成调岗补偿计划,将执行调岗计划后的有调岗员工加入的生产线的部分员工,调岗到执行调岗计划后的有被调岗员工的生产线中进行工作,从而加快该生产线的生产进度,保证生产的稳定性。
进一步,所述协同制造支撑方法还包括:S12:检测执行调岗补偿计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量和实际生产量,若其实际生产量和计划生产量一致,则结束调岗补偿计划。
有益效果:检测执行调岗补偿计划后当前执行调岗计划后有被调岗人员员工加入的生产线的计划生产量和实际生产量,若其实际生产量和计划生产量一致,则结束调岗补偿计划,防止执行调岗计划后有被调岗员工的生产线的实际生产量远超计划生产量,而造成生产线之间生产进度相差过大,和将执行调岗计划后的有调岗员工加入的生产线的部分员工调岗到执行调岗计划后的有被调岗员工的生产线中进行工作的工作时间过长,影响原生产线的生产进度。
本发明提出一种协同制造支撑系统,包括采集模块、存储模块、预测模块、培训计划生成模块、调岗计划生成模块、监测模块、判断模块和提醒模块;
所述采集模块,用于在终端设备上采集各生产线的供应商相关信息,所述相关信息包括供应商的员工数量、供应商的员工服务时间、供应商的工厂的安全生产情况、供应商历史供货准时概率和供应商历史供货合格率,并发送给预测模块和存储模块;
所述预测模块,用于预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若存在生产线的供应商下次到货时间晚于规定到货时间,则计算该生产线的供应商下次到货时间与规定到货时间之间的第一相差时间,将第一相差时间数据发送给存储模块,并向采集模块发送采集信号;
所述采集模块,还用于根据接收到的采集信号,采集该生产线的原料库存、该生产线上的员工人数和该生产线上员工的平均工作效率,发送给存储模块,根据原料库存、员工人数和平均工作效率计算生产线的剩余生产时间,将剩余生产时间发送给存储模块;
所述判断模块,用于判断剩余生产时间与第一相差时间的长短,若剩余生产时间比第一相差时间短,则计算剩余生产时间小于第一相差时间的第二相差时间,将第二相差时间数据发送给存储模块,并向采集模块发送采集信号;
所述采集模块,还用于根据接收到的采集信号,采集启用备选供应商到备选供应商供货所需的启用时间,将启用时间数据发送给存储模块;
所述判断模块,还用于判断剩余生产时间与启用时间的长短,若剩余生产时间比启用时间短,则计算剩余生产时间小于启用时间的第三相差时间,将第三相差时间数据发送给存储模块,判断第二相差时间和第三相差时间的长短,若第二相差时间比第三相差时间短,则发送选择等待原供应商供货的提醒信号给提示模块,若第二相差时间比第三相差时间长,则发送选择备选供应商供货的提醒信号给提示模块;
所述提醒模块,用于接收选择等待原供应商供货的提醒信号和选择备选供应商供货的提醒信号,并根据提醒信号提醒选择对应的供货方式,并发送采集信号给采集模块;
所述采集模块,还用于根据接收到的对应采集信号,采集该生产线上的员工的临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,并发送给存储模块;
所述判断模块,根据选择的供货方式发送对应的培训计划生成信号给培训模块;
所述培训计划生成模块,用于根据培训计划生成信号的类型,选择制定对应的培训计划,若选择等待原供应商供货,则根据该生产线的原料库存、员工人数、平均工作效率、第一相差时间、临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,制定培训日期不超过一日的培训计划,若选择备选供应商供货,则根据该生产线的原料库存、员工人数、平均工作效率、启用时间、临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,制定培训日期不超过一日的培训计划,所述培训计划排除了被调岗的生产线剩余原材料生产到最早到货时间需要的最少员工,所述培训计划生成模块将制定的培训计划发送给存储模块;
所述调岗计划生成模块,用于根据培训计划,生成该生产线上的员工的调岗计划,并发送给存储模块;
所述监测模块,用于监测该生产线的供应商相关信息预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若晚于,则发布培训计划和调岗计划;
所述存储模块,用于存储供应商相关信息、第一相差时间、剩余生产时间、第二相差时间、将启用时间、第三相差时间、原料库存、员工人数、平均工作效率、临时调岗意见、员工需求数据、培训计划和调岗计划。
与现有技术相比,本方案的优点在于:1、预测模块预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,是根据多方面的信息进行预测的,而不是只根据供应商的员工数量和供应商的员工服务时间进行预测。结合供应商历史供货准时概率和供应商历史供货合格率进行预测,可以合理的判断供应商是否会出现延时交货或者供货的产品不合格的情况。结合供应商的工厂的安全生产情况进行预测,可以提前应对供应商的生产工厂出现意外引发不能及时供货的情况的出现。
2、预测模块预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若存在生产线的供应商下次到货时间晚于规定到货时间,则会衡量库存原料按该生产线的原产能生产是否能支撑到下次到货时间,如果不能则考虑启用备选供应商,但是从选择备选供应商到启用备选供应商,到备选供应商完成送货之间也会有一定时间,所以还需要衡量该生产线的原产能生产是否能支撑到备选供应商下次到货时间,如果不能还需要衡量是等待原供应商供货快还是启用备选供货商供货快,无论选择哪种方式,都需要根据相应数据制定培训计划,所述培训计划排除了被调岗的生产线剩余原材料生产到最早到货时间需要的最少员工,以保证有被调岗员工的生产线还能维持生产。
3、如果出现了预测情况,监测模块,发布培训计划和调岗计划,工厂管理者根据培训计划和调岗计划对出现预测情况的生产线的员工进行培训和调岗,减小个别生产线原料供应出现问题对协同制造过程的影响,从而提高生产稳定性。
4、监测模块监测该生产线的供应商相关信息预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若晚于,则发布培训计划和调岗计划,而不是在生成了培训计划和调岗计划就直接调配员工,避免预测不准确,造成不必要的员工调配影响生产进度。
进一步,所述临时调岗意见包括期望调岗生产线和其他生产线工作时长,采集模块将其他生产线工作时长由多到少排序,若工作时长最多的生产线与期望调岗生产线不一致,则将期望调岗生产线更改为工作时长最多的生产线。
有益效果:根据员工工作时长最多的生产线调整期望调岗生产线,可以缩短培训时间,节约调岗前培训的培训成本。
进一步,所述监测模块,还用于监测在执行调岗计划期间供应商到货时间,若检测到执行调岗计划期间供应商到货时间相较于预测到货时间早,则发送调岗计划结束提示信号给提醒模块;
所述提醒模块,用于接收到调岗计划结束提示信号,并提示结束调岗计划。
有益效果:协同制造是并行工程,各生产线都有自己需要完成的生产量,如果在执行调岗计划期间,出现预期不能按时供应原料的生产线恢复了供货,及时结束调岗计划,让调岗的员工回到原生产线,保证该生产线的生产进度。
进一步,所述协同制造支撑系统还包括调岗补偿计划生成模块;
所述采集模块,还用于采集执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、实际生产量和该生产线原本的员工人数与有被调岗员工的生产线的计划生产量和实际生产量,并发送给判断模块和存储模块;
所述判断模块,用于判断执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的实际生产量与计划生产量是否一致,若不一致,判断其实际生产量是否高于计划生产量,若高于,则判断其实际生产量和计划生产量的相差量是否高于预设相差量阈值,若高于,则发送调岗补偿计划生成信号给调岗补偿计划生成模块;
所述调岗补偿计划生成模块,用于根据执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、实际生产量和该生产线原本的员工人数与有被调岗员工的生产线的计划生产量和实际生产量生成调岗补偿计划,所述调岗补偿计划为将执行调岗计划后的有调岗员工加入的生产线的部分员工调岗到执行调岗计划后的有被调岗员工的生产线中进行工作;
所述存储模块,还用于存储执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的实际生产量、执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的原本的员工人数、执行调岗计划后有被调岗员工的生产线的计划生产量、执行调岗计划后有被调岗员工的生产线的实际生产量和调岗补偿计划。
有益效果:执行调岗计划后,有被调岗员工的生产线实际生产量必定会受到影响,而一个生产线生产进度受到影响,很可能对最终产品完成的进度造成影响,所以考虑到有调岗员工加入的生产线,生产进度加快,产能增加,当前实际生产量大于计划生产,因此根据执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、实际生产量和该生产线原本的员工人数与有被调岗员工的生产线的计划生产量和实际生产量执行调岗计划后的有调岗人员加入的生产线的员工人数和有被调岗人员的生产线当前人员缺口需求生成调岗补偿计划,将执行调岗计划后的有调岗员工加入的生产线的部分员工,调岗到执行调岗计划后的有被调岗员工的生产线中进行工作,从而加快该生产线的生产进度,保证生产的稳定性。
进一步,所述监测模块用于检测执行调岗补偿计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量和实际生产量,若其实际生产量和计划生产量一致,则发送调岗补偿计划结束提示信号给提醒模块;
所述提醒模块,还用于接收到调岗补偿计划结束提示信号,并提示结束调岗补偿计划。
有益效果:检测执行调岗补偿计划后当前执行调岗计划后有被调岗人员员工加入的生产线的计划生产量和实际生产量,若其实际生产量和计划生产量一致,则结束调岗补偿计划,防止执行调岗计划后有被调岗员工的生产线的实际生产量远超计划生产量,而造成生产线之间生产进度相差过大,和将执行调岗计划后的有调岗员工加入的生产线的部分员工调岗到执行调岗计划后的有被调岗员工的生产线中进行工作的工作时间过长,影响原生产线的生产进度。
附图说明
图1是实施例一种协同制造支撑方法的流程图;
图2是实施例一种协同制造支撑系统的示意性框图。
具体实施方式
说明书附图中的附图标记包括:采集模块1、存储模块2、预测模块3、培训计划生成模块4、调岗计划生成模块5、监测模块6、提醒模块7、判断模块8、调岗补偿计划生成模块9。
实施例一
实施例基本如附图1所示:一种协同制造支撑方法,包括如下内容:
S1:采集各生产线的供应商相关信息,所述相关信息包括供应商的员工数量、供应商的员工服务时间、供应商的工厂的安全生产情况、供应商历史供货准时概率和供应商历史供货合格率;所述供应商的员工数量、供应商的员工服务时间和供应商的工厂的安全生产情况可以通过爬虫获取,所述供应商历史供货准时概率和供应商历史供货合格率可以在本工厂的存储器获取;
S2:根据各生产线的供应商相关信息预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若存在生产线的供应商下次到货时间晚于规定到货时间,则计算该生产线的供应商下次到货时间与规定到货时间之间的第一相差时间;
S3:采集该生产线的原料库存、该生产线上的员工人数和该生产线上员工的平均工作效率,根据原料库存、员工人数和平均工作效率计算生产线的剩余生产时间;
S4:判断剩余生产时间与第一相差时间的长短,若剩余生产时间比第一相差时间短,则计算剩余生产时间小于第一相差时间的第二相差时间,并采集启用备选供应商到备选供应商供货所需的启用时间;
S5:判断剩余生产时间与启用时间的长短,若剩余生产时间比启用时间短,则计算剩余生产时间小于启用时间的第三相差时间,判断第二相差时间和第三相差时间的长短,若第二相差时间比第三相差时间短,则选择等待原供应商供货,若第二相差时间比第三相差时间长,则选择备选供应商供货;
S6:采集该生产线上的员工的临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,所述临时调岗意见包括期望调岗生产线和其他生产线工作时长,并将其他生产线工作时长由多到少排序,若工作时长最多的生产线与期望调岗生产线不一致,则将期望调岗生产线更改为工作时长最多的生产线,从而尽量减少培训员工的时间,调岗员工也能快速的适应新的岗位;若选择等待原供应商供货,则根据该生产线的原料库存、员工人数、平均工作效率、第一相差时间、临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,制定培训日期不超过一日的培训计划,若选择备选供应商供货,则根据该生产线的原料库存、员工人数、平均工作效率、启用时间、临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,制定培训日期不超过一日的培训计划,所述培训计划排除了被调岗的生产线剩余原材料生产到最早到货时间需要的最少员工;具体为以满足其他生产线员工实际需求情况为前提,采用智能匹配,最大限度的遵循临时调岗意见,生成需被调岗生产线员工的调岗岗位和对应岗位的培训计划;
S7:根据培训计划生成该生产线上的员工的调岗计划;根据培训计划,采用对应的网络计划库中的模型生成调岗计划,也可以人工设定生成调岗计划的模型;
S8:监测该生产线的供应商相关信息预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若晚于,则发布培训计划和调岗计划;
S9:若在执行调岗计划期间到货时间相较于预测到货时间早,则提前结束调岗计划;
S10:采集执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、实际生产量和该生产线原本的员工人数与有被调岗员工的生产线的计划生产量和实际生产量;
S11:判断执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的实际生产量与计划生产量是否一致,若不一致,判断其实际生产量是否高于计划生产量,若高于,则判断其实际生产量和计划生产量的相差量是否高于预设相差量阈值,若高于,则根据执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、实际生产量和该生产线原本的员工人数与有被调岗员工的生产线的计划生产量和实际生产量生成调岗补偿计划,所述调岗补偿计划为将执行调岗计划后的有调岗员工加入的生产线的部分员工调岗到执行调岗计划后的有被调岗员工的生产线中进行工作;
S12:检测执行调岗补偿计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量和实际生产量,若其实际生产量和计划生产量一致,则结束调岗补偿计划。
预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,是根据多方面的信息进行预测的,而不是只根据供应商的员工数量和供应商的员工服务时间进行预测。结合供应商历史供货准时概率和供应商历史供货合格率进行预测,可以合理的判断供应商是否会出现延时交货或者供货的产品不合格的情况。结合供应商的工厂的安全生产情况进行预测,可以提前应对供应商的生产工厂出现意外引发不能及时供货的情况的出现。
预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若存在生产线的供应商下次到货时间晚于规定到货时间,则会衡量库存原料按该生产线的原产能生产是否能支撑到下次到货时间,如果不能则考虑启用备选供应商,但是从选择备选供应商到启用备选供应商,到备选供应商完成送货之间也会有一定时间,所以还需要衡量该生产线的原产能生产是否能支撑到备选供应商下次到货时间,如果不能还需要衡量是等待原供应商供货快还是启用备选供货商供货快,无论选择哪种方式,都需要根据相应数据制定培训计划,所述培训计划排除了被调岗的生产线剩余原材料生产到最早到货时间需要的最少员工,以保证有被调岗员工的生产线还能维持生产。根据培训计划生成相应的调岗计划,以面对预测情况的出现,减小个别生产线原料供应出现问题对协同制造过程的影响,从而保证生产进度,提高生产稳定性。
执行调岗计划后,有被调岗员工的生产线实际生产量必定会受到影响,而一个生产线生产进度受到影响,很可能对最终产品完成的进度造成影响,所以考虑到有调岗员工加入的生产线,生产进度加快,产能增加,当前实际生产量大于计划生产,因此根据执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、实际生产量和该生产线原本的员工人数与有被调岗员工的生产线的计划生产量和实际生产量执行调岗计划后的有调岗人员加入的生产线的员工人数和有被调岗人员的生产线当前人员缺口需求生成调岗补偿计划,将执行调岗计划后的有调岗员工加入的生产线的部分员工,调岗到执行调岗计划后的有被调岗员工的生产线中进行工作,从而加快该生产线的生产进度,保证生产的稳定性。
实施例二
实施例二基本如图2所示,一种协同制造支撑系统,应用于服务器,包括采集模块1、存储模块2、预测模块3、培训计划生成模块4、调岗计划生成模块5、监测模块6、提醒模块7、判断模块8和调岗补偿计划生成模块9;
所述采集模块1,用于在终端设备上采集各生产线的供应商相关信息,所述相关信息包括供应商的员工数量、供应商的员工服务时间、供应商的工厂的安全生产情况、供应商历史供货准时概率和供应商历史供货合格率,并发送给预测模块3和存储模块2;所述采集模块1可以采用爬虫从供应商网站、本工厂内部存储器中获取;
所述预测模块3,用于预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若存在生产线的供应商下次到货时间晚于规定到货时间,则计算该生产线的供应商下次到货时间与规定到货时间之间的第一相差时间,将第一相差时间数据发送给存储模块2,并向采集模块1发送采集信号;预测模块3可以采用BP神经网络预测,BP神经网络预测模型为由供应商相关信息经过训练生成的,预测模块3也可以采用人工智能预测;
所述采集模块1,还用于根据接收到的采集信号,采集该生产线的原料库存、该生产线上的员工人数和该生产线上员工的平均工作效率,发送给存储模块2,根据原料库存、员工人数和平均工作效率计算生产线的剩余生产时间,将剩余生产时间发送给存储模块2;所述临时调岗意见包括期望调岗生产线和其他生产线工作时长,采集模块1将其他生产线工作时长由多到少排序,若工作时长最多的生产线与期望调岗生产线不一致,则将期望调岗生产线更改为工作时长最多的生产线;
所述判断模块8,用于判断剩余生产时间与第一相差时间的长短,若剩余生产时间比第一相差时间短,则计算剩余生产时间小于第一相差时间的第二相差时间,将第二相差时间数据发送给存储模块2,并向采集模块1发送采集信号;
所述采集模块1,还用于根据接收到的采集信号,采集启用备选供应商到备选供应商供货所需的启用时间,将启用时间数据发送给存储模块2;
所述判断模块8,还用于判断剩余生产时间与启用时间的长短,若剩余生产时间比启用时间短,则计算剩余生产时间小于启用时间的第三相差时间,将第三相差时间数据发送给存储模块2,判断第二相差时间和第三相差时间的长短,若第二相差时间比第三相差时间短,则发送选择等待原供应商供货的提醒信号给提示模块,若第二相差时间比第三相差时间长,则发送选择备选供应商供货的提醒信号给提示模块;
所述提醒模块7,用于接收选择等待原供应商供货的提醒信号和选择备选供应商供货的提醒信号,并根据提醒信号提醒选择对应的供货方式,并发送采集信号给采集模块1;
所述采集模块1,还用于根据接收到的对应采集信号,采集该生产线上的员工的临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,并发送给存储模块2;
所述培训计划生成模块4,用于根据培训计划生成信号的类型,选择制定对应的培训计划,若选择等待原供应商供货,则根据该生产线的原料库存、员工人数、平均工作效率、第一相差时间、临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,制定培训日期不超过一日的培训计划,若选择备选供应商供货,则根据该生产线的原料库存、员工人数、平均工作效率、启用时间、临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,制定培训日期不超过一日的培训计划,所述培训计划排除了被调岗的生产线剩余原材料生产到最早到货时间需要的最少员工,所述培训计划生成模块4将制定的培训计划发送给存储模块2;培训计划生成模块4以满足其他生产线员工实际需求情况为前提,采用智能匹配,最大限度的遵循临时调岗意见,生成需被调岗生产线员工的调岗岗位和对应岗位的培训计划;
所述调岗计划生成模块5,用于根据培训计划,生成该生产线上的员工的调岗计划,并发送给存储模块2;根据培训计划,采用对应的网络计划库中的模型生成调岗计划,也可以人工设定生成调岗计划的模型;
所述监测模块6,用于监测该生产线的供应商相关信息预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若晚于,则发布培训计划和调岗计划;
所述监测模块6,还用于监测在执行调岗计划期间供应商到货时间,若检测到执行调岗计划期间供应商到货时间相较于预测到货时间早,则发送调岗计划结束提示信号给提醒模块7;
所述提醒模块7,用于接收到调岗计划结束提示信号,并提示结束调岗计划。提醒模块7可以采用GPRS设备,通过短信提醒工厂管理者和员工;
所述采集模块1,还用于采集执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、实际生产量和该生产线原本的员工人数与有被调岗员工的生产线的计划生产量和实际生产量,并发送给判断模块8和存储模块2;
所述判断模块8,用于判断执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的实际生产量与计划生产量是否一致,若不一致,判断其实际生产量是否高于计划生产量,若高于,则判断其实际生产量和计划生产量的相差量是否高于预设相差量阈值,若高于,则发送调岗补偿计划生成信号给调岗补偿计划生成模块9;
所述调岗补偿计划生成模块9,用于根据执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、实际生产量和该生产线原本的员工人数与有被调岗员工的生产线的计划生产量和实际生产量生成调岗补偿计划,所述调岗补偿计划为将执行调岗计划后的有调岗员工加入的生产线的部分员工调岗到执行调岗计划后的有被调岗员工的生产线中进行工作;
所述监测模块6用于检测执行调岗补偿计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量和实际生产量,若其实际生产量和计划生产量一致,,则发送调岗补偿计划结束提示信号给提醒模块7;
所述提醒模块7,还用于接收到调岗补偿计划结束提示信号,并提示结束调岗补偿计划;
所述存储模块2,用于存储供应商相关信息、第一相差时间、剩余生产时间、第二相差时间、将启用时间、第三相差时间、原料库存、员工人数、平均工作效率、临时调岗意见、员工需求数据、培训计划、调岗计划、执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的实际生产量、执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的原本的员工人数、执行调岗计划后有被调岗员工的生产线的计划生产量、执行调岗计划后有被调岗员工的生产线的实际生产量和调岗补偿计划。
预测模块3预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,是根据多方面的信息进行预测的,而不是只根据供应商的员工数量和供应商的员工服务时间进行预测。结合供应商历史供货准时概率和供应商历史供货合格率进行预测,可以合理的判断供应商是否会出现延时交货或者供货的产品不合格的情况。结合供应商的工厂的安全生产情况进行预测,可以提前应对供应商的生产工厂出现意外引发不能及时供货的情况的出现。
预测模块3预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若存在生产线的供应商下次到货时间晚于规定到货时间,则会衡量库存原料按该生产线的原产能生产是否能支撑到下次到货时间,如果不能则考虑启用备选供应商,但是从选择备选供应商到启用备选供应商,到备选供应商完成送货之间也会有一定时间,所以还需要衡量该生产线的原产能生产是否能支撑到备选供应商下次到货时间,如果不能还需要衡量是等待原供应商供货快还是启用备选供货商供货快,无论选择哪种方式,都需要根据相应数据制定培训计划,所述培训计划排除了被调岗的生产线剩余原材料生产到最早到货时间需要的最少员工,以保证有被调岗员工的生产线还能维持生产。
如果出现了预测情况,监测模块6,发布培训计划和调岗计划,工厂管理者根据培训计划和调岗计划对出现预测情况的生产线的员工进行培训和调岗,减小个别生产线原料供应出现问题对协同制造过程的影响,从而提高生产稳定性。
以上所述的仅是本发明的实施例,方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述。应当指出,对于本领域的技术员工来说,在不脱离本发明结构的前提下,还可以作出若干变形和改进,这些也应该视为本发明的保护范围,这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准,说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (10)

1.一种协同制造支撑方法,其特征在于,包括如下内容:
S1:采集各生产线的供应商相关信息,所述相关信息包括供应商的员工数量、供应商的员工服务时间、供应商的工厂的安全生产情况、供应商历史供货准时概率和供应商历史供货合格率;
S2:根据各生产线的供应商相关信息预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若存在生产线的供应商下次到货时间晚于规定到货时间,则计算该生产线的供应商下次到货时间与规定到货时间之间的第一相差时间;
S3:采集该生产线的原料库存、该生产线上的员工人数和该生产线上员工的平均工作效率,根据原料库存、员工人数和平均工作效率计算生产线的剩余生产时间;
S4:判断剩余生产时间与第一相差时间的长短,若剩余生产时间比第一相差时间短,则计算剩余生产时间小于第一相差时间的第二相差时间,并采集启用备选供应商到备选供应商供货所需的启用时间;
S5:判断剩余生产时间与启用时间的长短,若剩余生产时间比启用时间短,则计算剩余生产时间小于启用时间的第三相差时间,判断第二相差时间和第三相差时间的长短,若第二相差时间比第三相差时间短,则选择等待原供应商供货,若第二相差时间比第三相差时间长,则选择备选供应商供货;
S6:采集该生产线上的员工的临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,若选择等待原供应商供货,则根据该生产线的原料库存、员工人数、平均工作效率、第一相差时间、临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,制定培训日期不超过一日的培训计划,若选择备选供应商供货,则根据该生产线的原料库存、员工人数、平均工作效率、启用时间、临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,制定培训日期不超过一日的培训计划,所述培训计划排除了被调岗的生产线剩余原材料生产到最早到货时间需要的最少员工;
S7:根据培训计划生成该生产线上的员工的调岗计划;
S8:监测各生产线的供应商相关信息预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若晚于,则发布培训计划和调岗计划。
2.根据权利要求1所述的协同制造支撑方法,其特征在于,所述临时调岗意见包括期望调岗生产线和其他生产线工作时长,并将其他生产线工作时长由多到少排序,若工作时长最多的生产线与期望调岗生产线不一致,则将期望调岗生产线更改为工作时长最多的生产线。
3.根据权利要求2所述的协同制造支撑方法,其特征在于,还包括:S9:若在执行调岗计划期间到货时间相较于预测到货时间早,则提前结束调岗计划。
4.根据权利要求3所述的协同制造支撑方法,其特征在于,还包括:
S10:采集执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、实际生产量和该生产线原本的员工人数与有被调岗员工的生产线的计划生产量和实际生产量;
S11:判断执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的实际生产量与计划生产量是否一致,若不一致,判断其实际生产量是否高于计划生产量,若高于,则判断其实际生产量和计划生产量的相差量是否高于预设相差量阈值,若高于,则根据执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、实际生产量和该生产线原本的员工人数与有被调岗员工的生产线的计划生产量和实际生产量生成调岗补偿计划,所述调岗补偿计划为将执行调岗计划后的有调岗员工加入的生产线的部分员工调岗到执行调岗计划后的有被调岗员工的生产线中进行工作。
5.根据权利要求4所述的协同制造支撑方法,其特征在于,还包括:S12:检测执行调岗补偿计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量和实际生产量,若其实际生产量和计划生产量一致,则结束调岗补偿计划。
6.一种协同制造支撑系统,其特征在于,包括采集模块、存储模块、预测模块、培训计划生成模块、调岗计划生成模块、监测模块、判断模块和提醒模块;
所述采集模块,用于在终端设备上采集各生产线的供应商相关信息,所述相关信息包括供应商的员工数量、供应商的员工服务时间、供应商的工厂的安全生产情况、供应商历史供货准时概率和供应商历史供货合格率,并发送给预测模块和存储模块;
所述预测模块,用于预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若存在生产线的供应商下次到货时间晚于规定到货时间,则计算该生产线的供应商下次到货时间与规定到货时间之间的第一相差时间,将第一相差时间数据发送给存储模块,并向采集模块发送采集信号;
所述采集模块,还用于根据接收到的采集信号,采集该生产线的原料库存、该生产线上的员工人数和该生产线上员工的平均工作效率,发送给存储模块,根据原料库存、员工人数和平均工作效率计算生产线的剩余生产时间,将剩余生产时间发送给存储模块;
所述判断模块,用于判断剩余生产时间与第一相差时间的长短,若剩余生产时间比第一相差时间短,则计算剩余生产时间小于第一相差时间的第二相差时间,将第二相差时间数据发送给存储模块,并向采集模块发送采集信号;
所述采集模块,还用于根据接收到的采集信号,采集启用备选供应商到备选供应商供货所需的启用时间,将启用时间数据发送给存储模块;
所述判断模块,还用于判断剩余生产时间与启用时间的长短,若剩余生产时间比启用时间短,则计算剩余生产时间小于启用时间的第三相差时间,将第三相差时间数据发送给存储模块,判断第二相差时间和第三相差时间的长短,若第二相差时间比第三相差时间短,则发送选择等待原供应商供货的提醒信号给提醒模块,若第二相差时间比第三相差时间长,则发送选择备选供应商供货的提醒信号给提醒模块;
所述提醒模块,用于接收选择等待原供应商供货的提醒信号和选择备选供应商供货的提醒信号,并根据提醒信号提醒选择对应的供货方式,并发送采集信号给采集模块;
所述采集模块,还用于根据接收到的对应采集信号,采集该生产线上的员工的临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,并发送给存储模块;
所述判断模块,根据选择的供货方式发送对应的培训计划生成信号给培训计划生成模块;
所述培训计划生成模块,用于根据培训计划生成信号的类型,选择制定对应的培训计划,若选择等待原供应商供货,则根据该生产线的原料库存、员工人数、平均工作效率、第一相差时间、临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,制定培训日期不超过一日的培训计划,若选择备选供应商供货,则根据该生产线的原料库存、员工人数、平均工作效率、启用时间、临时调岗意见和其他生产线的员工实际需求,制定培训日期不超过一日的培训计划,所述培训计划排除了被调岗的生产线剩余原材料生产到最早到货时间需要的最少员工,所述培训计划生成模块将制定的培训计划发送给存储模块;
所述调岗计划生成模块,用于根据培训计划,生成该生产线上的员工的调岗计划,并发送给存储模块;
所述监测模块,用于监测各生产线的供应商相关信息预测各生产线的供应商下次到货时间是否晚于规定到货时间,若晚于,则发布培训计划和调岗计划;
所述存储模块,用于存储供应商相关信息、第一相差时间、剩余生产时间、第二相差时间、启用时间、第三相差时间、原料库存、员工人数、平均工作效率、临时调岗意见、员工需求数据、培训计划和调岗计划。
7.根据权利要求6所述的协同制造支撑系统,其特征在于,所述临时调岗意见包括期望调岗生产线和其他生产线工作时长,采集模块将其他生产线工作时长由多到少排序,若工作时长最多的生产线与期望调岗生产线不一致,则将期望调岗生产线更改为工作时长最多的生产线。
8.根据权利要求7所述的协同制造支撑系统,其特征在于,所述监测模块,还用于监测在执行调岗计划期间供应商到货时间,若检测到执行调岗计划期间供应商到货时间相较于预测到货时间早,则发送调岗计划结束提示信号给提醒模块;
所述提醒模块,用于接收到调岗计划结束提示信号,并提示结束调岗计划。
9.根据权利要求8所述的协同制造支撑系统,其特征在于,还包括调岗补偿计划生成模块;
所述采集模块,还用于采集执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、实际生产量和该生产线原本的员工人数与有被调岗员工的生产线的计划生产量和实际生产量,并发送给判断模块和存储模块;
所述判断模块,用于判断执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的实际生产量与计划生产量是否一致,若不一致,判断其实际生产量是否高于计划生产量,若高于,则判断其实际生产量和计划生产量的相差量是否高于预设相差量阈值,若高于,则发送调岗补偿计划生成信号给调岗补偿计划生成模块;
所述调岗补偿计划生成模块,用于根据执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、实际生产量和该生产线原本的员工人数与有被调岗员工的生产线的计划生产量和实际生产量生成调岗补偿计划,所述调岗补偿计划为将执行调岗计划后的有调岗员工加入的生产线的部分员工调岗到执行调岗计划后的有被调岗员工的生产线中进行工作;
所述存储模块,还用于存储执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量、执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的实际生产量、执行调岗计划后有调岗员工加入的生产线的原本的员工人数、执行调岗计划后有被调岗员工的生产线的计划生产量、执行调岗计划后有被调岗员工的生产线的实际生产量和调岗补偿计划。
10.根据权利要求9所述的协同制造支撑系统,其特征在于,所述监测模块用于检测执行调岗补偿计划后有调岗员工加入的生产线的计划生产量和实际生产量,若其实际生产量和计划生产量一致,则发送调岗补偿计划结束提示信号给提醒模块;
所述提醒模块,还用于接收到调岗补偿计划结束提示信号,并提示结束调岗补偿计划。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116384682A (zh) * 2023-04-04 2023-07-04 江苏智慧工场技术研究院有限公司 一种智慧工厂人员流动检测系统及其检测方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018180717A1 (ja) * 2017-03-28 2018-10-04 株式会社日立ハイテクノロジーズ 部材調達支援システム、部材調達支援方法およびプログラム
CN111768080A (zh) * 2020-06-01 2020-10-13 浙江大学 一种在制产品完工进度的评估方法与系统
CN111815222A (zh) * 2020-05-19 2020-10-23 北京建工新型建材科技股份有限公司 一种生产过程管理方法及系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7418307B2 (en) * 2006-05-16 2008-08-26 International Business Machines Corporation System and process for supply management for the assembly of expensive products
JP6344010B2 (ja) * 2014-03-28 2018-06-20 富士通株式会社 生産計画作成支援プログラム、生産計画作成支援方法および生産計画作成支援装置
CN108305004A (zh) * 2018-01-31 2018-07-20 贵州理工学院 一种用于柔性制造的智能调度系统和调度方法
KR20200114125A (ko) * 2019-03-27 2020-10-07 삼성전자주식회사 플로팅 팩토리, 제조 서비스 장치의 동작 방법, 및 플로팅 팩토리와 제조 서비스 장치를 포함하는 통합 제품 관리 시스템
CN110334950B (zh) * 2019-07-05 2022-09-09 福州国电远控科技开发有限公司 铁塔智能化生产及集团管控系统
CN111539602A (zh) * 2020-04-09 2020-08-14 江苏天拓龙川数字科技有限公司 一种生产企业多层级计划调度方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018180717A1 (ja) * 2017-03-28 2018-10-04 株式会社日立ハイテクノロジーズ 部材調達支援システム、部材調達支援方法およびプログラム
CN111815222A (zh) * 2020-05-19 2020-10-23 北京建工新型建材科技股份有限公司 一种生产过程管理方法及系统
CN111768080A (zh) * 2020-06-01 2020-10-13 浙江大学 一种在制产品完工进度的评估方法与系统

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
供应链环境下供应商应对交货时间干扰的策略研究;李静宜 等;《内蒙古大学学报(自然科学版)》;20100930;第41卷(第05期);第496-501页 *
随机需求下基于库存责任期的装配系统准时供货模型;关旭 等;《系统工程理论与实践》;20130930;第33卷(第09期);第2220-2228页 *
需求时间不确定下的多供应商配套供货模型研究;关旭 等;《中国管理科学》;20110430;第19卷(第02期);第79-87页 *
面向流水线生产的分布式供应商计划方法;蒙秋男 等;《系统工程》;20160131;第34卷(第01期);第108-115页 *

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