CN114418479A - 一种通信基站设备配置的齐套方法、设备和存储介质 - Google Patents
一种通信基站设备配置的齐套方法、设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114418479A CN114418479A CN202111562752.3A CN202111562752A CN114418479A CN 114418479 A CN114418479 A CN 114418479A CN 202111562752 A CN202111562752 A CN 202111562752A CN 114418479 A CN114418479 A CN 114418479A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- base station
- equipment
- time
- type
- warehousing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000004891 communication Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 52
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 11
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 6
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 claims 1
- 239000011162 core material Substances 0.000 abstract description 6
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 abstract description 5
- 208000037855 acute anterior uveitis Diseases 0.000 description 13
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 9
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 6
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 5
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 3
- QSWYYWPMISVACF-LSBSRIOGSA-N [chloro-[(2s,5r)-5-(2,4-dioxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methyl] hypochlorite Chemical compound O1[C@H](C(Cl)OCl)CC[C@@H]1N1C(=O)NC(=O)C=C1 QSWYYWPMISVACF-LSBSRIOGSA-N 0.000 description 2
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 2
- 101100268579 Rhizobium meliloti (strain 1021) aau3 gene Proteins 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
- G06Q10/087—Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
- G06Q10/0875—Itemisation or classification of parts, supplies or services, e.g. bill of materials
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/60—Business processes related to postal services
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
Abstract
本发明公开了一种通信基站设备配置的齐套方法、设备和存储介质,包括:根据基站类型、设备类别及其所需数量建立物料清单表;建立入库清单表;根据入库清单表和物料清单表计算各类设备t时刻入库的基站齐套数预测值;根据各类设备t时刻入库的基站齐套数预测值计算基站实际齐套数;根据t时刻入库的基站齐套数预测值和基站实际齐套数更新基站k累计齐套件数、各类设备累计配套件数和未配套件数实际值。按照核心物料能够满足需求量进行向下取整和每日累计的原则计算,实现能够查找一个或多个物料在t时刻的累计库存情况,从而可以不依赖盘点方法,就能得到准确的设备齐套数量,减少呆滞料数量,从而压降库存和采购成本,提高库存管理精度和水平。
Description
技术领域
本发明涉及通信基站产品装配制造技术领域,具体涉及一种通信基站设备配置的齐套方法、设备和存储介质。
背景技术
5G产业作为国家战略受到政府高度重视,我国正在以适度超前的原则积极推进5G网络建设,2021年有望新建5G基站超过100万个。基建速度加快的同时使得光模块、AAU等通信设备物资采购种类增多、采购数量加大、采购时间拉长,进而难以确定物料齐套信息。物料齐套一般指一份合同中所需要的多种物料,按其物料配套清单表已全部配齐,具备了开展工程建设的条件。物料齐套信息不准确可能会导致物料齐套与库存管理之间的不协调,产生某批物料重复采购、工期延长等问题。
目前,电信企业在物资管理的过程中,对需配套使用的5G设备在计算成套关系时,是在入库环节,主要方法是将同时入库的主设备数量与同时入库的辅助设备数量按照物料清单表(BOM表),计算出入库的齐套设备数,由于厂家出厂时并非按照客户订单齐套原则交付,因此运输送达的主设备、辅助设备并不是严格按照单个站点成套数量交接并装车运输的,这样会产生一定的取整舍入误差。当长期这样计算设备齐套数量时,会产生较大的偏差,为了消除偏差,需要通过盘点的方式,彻底统计库房中的设备数量,重新计算基站设备齐套数。在以往的仓储管理办法下,如果不进行盘点,库房中会存在很多不构成齐套关系而出现的剩余设备,会影响到采购准确性,甚至会形成呆滞料,不利于电信企业压降库存成本。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是现有计算齐套数量的方法仅以当期到货的主设备数量计算是否齐套,忽略了不能齐套的物资在进入仓储后的后续齐套计算,目的在于提供一种通信基站设备配置的齐套方法、设备和存储介质,精确计算物资齐套数目,从而可以不依赖盘点方法,就能得到准确的设备齐套数量,减少呆滞料数量,从而压降库存和采购成本,提高库存管理精度和水平,并根据实时数据计算可交付站型及站点数量,降低单站平均运输次数,提升工程项目一次上站率。
本发明通过下述技术方案实现:
第一方面,本发明提供一种通信基站设备配置的齐套方法,包括以下步骤:
S1、根据基站类型、设备类别及其所需数量建立物料清单表;
S2、建立入库清单表;
S3、根据入库清单表和物料清单表计算各类设备t时刻入库的基站齐套数预测值;
S4、根据各类设备t时刻入库的基站齐套数预测值计算基站实际齐套数;
S5、根据t时刻入库的基站齐套数预测值和基站实际齐套数更新基站累计齐套件数、各类设备累计配套件数和未配套件数实际值。
本发明通过建立物料清单表和入库清单表,对各类设备t时刻入库的基站齐套数进行预测值计算,根据基站齐套数预测值计算基站实际齐套数,从而计算t时刻基站累计齐套件数、各类设备累计配套件数和未配套件数实际值,按照核心物料能够满足需求量进行向下取整和每日累计的原则计算,主设备以及辅助设备的未配套的数量除以物料清单表,向下取整后作为本次设备的基站齐套数量,能够实现查找一个或多个物料在t时刻的库存情况,通过对各设备基站齐套数取最小值,以此为齐套计算基准得到物资齐套数目,从而可以不依赖盘点方法,就能得到准确的设备齐套数量,减少呆滞料数量,从而压降库存和采购成本,提高库存管理精度和水平,并根据实时数据计算可交付站型及站点数量,降低单站平均运输次数,提升工程项目一次上站率。
作为本发明的进一步限定,所述S1具体包括:
根据站点类型信息,建立不同基站所需主设备和辅助设备及其数量的BOM表;
根据主设备类型,建立基站主设备齐套数量表。
作为本发明的进一步限定,所述入库清单表根据厂商产品码-设备类别映射关系表和到货单进行构建,所述入库清单表包括厂商产品码、主设备数量、主设备类型、基站类型和辅助设备数量,所述入库清单表构建步骤包括:
根据厂商产品码判断该主设备类型;
根据主设备类型判断基站类型。
不同厂商产品码对应一定的主设备类型,通过主设备类型从而判断基站类型,通过基站类型判断物料齐套所需的辅助设备数量,通过建立含厂商产品码的入库清单表对各基站主设备物料、辅助设备物料齐套数量进行计算,厂商产品码-设备类别映射关系表建立含设备类型的入库清单表,通过BOM表得到的基站主设备齐套数量表,通过该表内的主设备与基站主设备齐套数量表、辅助设备齐套数量表,结合BOM表计算当前入库清单表中每个基站的主设备、辅助设备齐套数料,由于每个基站的辅助设备通用,存在辅助设备齐套数与主设备齐套数不一致可能,须更新计算当前入库清单表中每个基站的总计齐套数。
作为本发明的进一步限定,所述计算各类设备t时刻入库的基站齐套数预测值包括:
计算t时刻主设备i在基站k的入库齐套数预测值;
计算t时刻辅助设备j在基站k的入库齐套数预测值。
作为本发明的进一步限定,所述计算t时刻主设备i在基站k的入库齐套数预测值具体包括以下步骤:
主设备i在时间t基站k的入库齐套数预测值:
基站类型为k的主设备i在t时刻累计入库件数:
其中:
bomk,i:在BOM表中,基站类型为k的主设备i配套数量;
作为本发明的进一步限定,所述计算t时刻辅助设备j在基站k的入库齐套数预测值具体包括以下步骤:
基站类型为k的辅助设备j在时间t入库的齐套数预测值:
bomk,j:在BOM表中,基站类型为k的辅助设备j配套数量;
作为本发明的进一步限定,所述S4具体包括:
基站类型为k的辅助设备j在t时刻入库的齐套数预测值:
作为本发明的进一步限定,所述S5具体包括:计算t时刻基站k累计齐套件数、计算主设备累计配套件数、未配套件数和辅助设备累计配套件数、未配套件数的实际值:
所述t时刻基站k累计齐套件数:
所述t时刻主设备i累计配套件数计算步骤为:
所述t时刻主设备i累计未配套件数计算步骤为:
所述t时刻辅助设备j累计配套件数计算步骤为:
所述t时刻辅助设备j累计未配套件数计算步骤为:
第二方面,本发明还提供一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述通信基站设备配置的齐套方法。
第三方面,本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现上述通信基站设备配置的齐套方法。
本发明与现有技术相比,具有如下的优点和有益效果:
解决了不能齐套的物资在进入仓库后的后续齐套计算,保证了后续齐套计算的精确度,减少了取整误差,减少了呆滞料的形成,减少了入库物资的进展齐套数量计算的误差。
附图说明
为了更清楚地说明本发明示例性实施方式的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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相关的附图。在附图中:
图1为本发明实施例中的物料齐套算法流程图;
图2为本发明实施例中的t时刻入库设备的齐套数量误差频率分布图(1000次试验)。
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明白,下面结合实施例和附图,对本发明作进一步的详细说明,本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明,并不作为对本发明的限定。
实施例1
如图1所示,本实施例提供一种通信基站设备配置的齐套方法,包括以下步骤:
S1、根据基站类型、设备类别及其所需数量建立物料清单表;
S2、建立入库清单表;
S3、根据入库清单表和物料清单表计算各类设备t时刻入库的基站齐套数预测值;
S4、根据各类设备t时刻入库的基站齐套数预测值计算基站实际齐套数;
S5、根据t时刻入库的基站齐套数预测值和基站实际齐套数更新基站累计齐套件数、各类设备累计配套件数和未配套件数实际值。
通过建立物料清单表和入库清单表,结合物料清单表和入库清单表对各类设备在t时刻入库的基站的齐套数进行预测值计算,根据基站各类设备齐套数预测值的最小值计算基站主设备实际齐套数,从而计算t时刻基站累计齐套件数、各类设备累计配套件数和未配套件数实际值,按照核心物料能够满足需求量进行向下取整和每日累计的原则计算,主设备以及辅助设备的未配套的数量除以物料清单表,向下取整后作为本次设备的基站齐套数量能够实现查找一个或多个物料在t时刻的库存情况,通过对各设备基站齐套数取最小值,以此为齐套计算基准得到物资齐套数目,从而可以不依赖盘点方法,就能得到准确的设备齐套数量,减少呆滞料数量,从而压降库存和采购成本,提高库存管理精度和水平,并根据实时数据计算可交付站型及站点数量,降低单站平均运输次数,提升工程项目一次上站率。其中基站类型包括3.5G、2.1G、室分站1和室分站2,设备类别包括主设备和辅助设备,主设备包括AU、RRU-4TR、pRRU和RRU,辅助设备包括BBU、BBU-RRU和DCDU,基站类型通过主设备类型进行判断述辅助设备在各类基站均通用。按照BOM物料清单分解需要入库的物料、设备数量,将核心物料设置为主物料,即主设备。
根据站点类型信息,建立不同基站所需主设备和辅助设备及其数量的BOM表,如表1所示:
表1 BOM表
根据主设备类型,建立基站主设备齐套数量表,如表2所示:
表2基站主设备齐套数量表
站点类型 | 站点 | 主设备 | 类别 | 齐套数量 | |
1 | 3.5G | 3.5G | AAU | AAU | 3 |
2 | 2.1G | 2.1G | RRU | RRU-4TR | 3 |
3 | 室分站1 | ourtdoor1 | pRRU | pRRU | 24 |
4 | 室分站2 | ourtdoor2 | RRU | RRU | 2.5 |
根据厂商产品码-设备类别映射关系表和到货单进行构建入库清单表,如表3和表4所示:
表3厂商产品码-设备类别映射关系表(以AAU为例)
厂商产品码 | 数量 | 厂商 | 类别 |
WD7MQTRA3000 | 1 | HW | AAU |
NR0M5639WCT0 | 1 | HW | AAU |
NR0M5636WCT0 | 1 | HW | AAU |
NR0M5336WCT0 | 1 | HW | AAU |
NR0MAU5831CT | 1 | HW | AAU |
表4入库清单表
入库清单表构建步骤包括:不同厂商产品码对应一定的主设备类型,通过主设备类型从而判断基站类型,通过基站类型判断物料齐套所需的辅助设备数量,通过建立含厂商产品码的入库清单表对各基站主设备物料、辅助设备物料齐套数量进行计算,厂商产品码-设备类别映射关系表建立含设备类型的入库清单表,通过BOM表得到的基站主设备齐套数量表,通过该表内的主设备与基站主设备齐套数量表、辅助设备齐套数量表,结合BOM表计算当前入库清单表中每个基站的主设备、辅助设备齐套数料,由于每个基站的辅助设备通用,存在辅助设备齐套数与主设备齐套数不一致可能,须更新计算当前入库清单表中每个基站的总计齐套数。
在一些可能的实施例中,物料齐套的原则是核心物料能够满足需求量并齐套数按照向下取整和每日累计的原则计算,低于批量的齐套,无法满足最小单位,则齐套计算结果为0,在本算法中,基站齐套数是指配套完整的基站数量,因主辅设备入库时数量并不匹配,故需要计算基站齐套的预测值,计算各类设备t时刻入库的基站齐套数预测值包括:
计算t时刻主设备i在基站k的入库齐套数预测值;
计算t时刻辅助设备j在基站k的入库齐套数预测值。
主设备i在时间t基站k的入库齐套数预测值:
基站类型为k的主设备i在t时刻累计入库件数:
其中:
bomk,i:在BOM表中,基站类型为k的主设备i配套数量;
基站类型为k的辅助设备j在时间t入库的齐套数预测值:
bomk,j:在BOM表中,基站类型为k的辅助设备j配套数量;
计算基站k实际齐套数,需要取主设备入库齐套数预测值与各个辅助设备入库齐套数预测值最小值,基站类型为k的辅助设备j在t时刻入库的齐套数预测值:
S5具体包括:计算t时刻基站k累计齐套件数、计算主设备累计配套件数、未配套件数和辅助设备累计配套件数、未配套件数的实际值:
t时刻基站k累计齐套件数:
t时刻主设备i累计配套件数计算步骤为:
t时刻主设备i累计未配套件数计算步骤为:
t时刻辅助设备j累计配套件数计算步骤为:
t时刻辅助设备j累计未配套件数计算步骤为:
表5齐套计算结果表
日期(天) | 厂商码 | 到货数量 | 主设备 | 站点类型 | 齐套数量 | 累计齐套 | 当日齐套数 |
1 | NR0M5336WCT0 | 5 | AAU | 3.5G | 1 | 1 | 1 |
2 | NR0M5262CT00 | 8 | RRU | outdoor2 | 1 | 1 | 1 |
3 | WD6MIPRU5621JH | 8 | pRRU | outdoor1 | 0 | 0 | 1 |
4 | WD7MQTRA3000 | 13 | AAU | 3.5G | 4 | 5 | 4 |
5 | NR0M5639WCT0 | 13 | AAU | 3.5G | 2 | 7 | 2 |
通过入库清单表和齐套计算结果表,如表5所示,第4天入库的辅助设备为3件BBU、6件BBU_RRU、4件DCDU,如果仅计算当日入库的设备,则齐套基站数量仅为1套,但是如果将第2日、3日剩余为配套的辅助设备考虑进去,则可齐套的基站数量为4套,由此可见,本发明算法可以提高基站齐套计算的准确性。为企业后续制定采购计划、仓储管理起到数据支撑作用。
本实施例还提供一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,处理器执行所述计算机程序时实现上述通信基站设备配置的齐套方法。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,计算机程序被处理器执行时实现上述通信基站设备配置的齐套方法。
实施例2
如表6所示,在技术方案执行至步骤S4时,能够实现查找一个或多个物料在某天的在库存中情况;在执行至S5时,能够实现按基站查找当前可用齐套设备的数量。
假设现有某5G基站建设中需一种成套设备,每个基站设备配置数量为AAU3台,BBU1台,BBU_RRU6个,DCDU忽略不计,如果根据上述算法流程,利用AAU数量计算基站齐套数,如第3日累计基站齐套数为(5+5+8)/3=6,第3日上报入库齐套基站数为6-3=3,以此类推:
表6基站累计入库设备齐套计算表
累计基站齐套数量与入库齐套数量合计之间没有偏离,如果不考虑未配套设备,则累计齐套数与当日入库齐套数存在偏差,如果辅助设备存在共用情况,则差异会更大。
在一些可能的实施例中,本发明主要针对电信运营商的第三方物流服务企业,其面临仓储管理的角色无法获得物资所有环节相关信息,需要衔接物流各个环节,并保证信息传递的最大化真实可靠的场景,需避免信息失真带来的一系列管理问题,本发明算法已经使用python工具编写了齐套算法代码,并运用仿真工具对算法进行了算例验证,该方案不仅可以确定当天物料齐套状态,也可计算整体物料齐套状态,展示提货量、物料库存数量等节点信息,同时提高齐套信息计算速度。
如图2所示,在1000次计算中,如果仅计算当日入库设备的基站齐套数量,则会产生较大的误差,平均误差率为-6.0%,最大误差可达-39.0%,而采用本发明算法,可以完全消除齐套误差。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种通信基站设备配置的齐套方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、根据基站类型、设备类别及其所需数量建立物料清单表;
S2、建立入库清单表;
S3、根据入库清单表和物料清单表计算各类设备t时刻入库的基站齐套数预测值;
S4、根据各类设备t时刻入库的基站齐套数预测值计算基站实际齐套数;
S5、根据t时刻入库的基站齐套数预测值和基站实际齐套数更新基站累计齐套件数、各类设备累计配套件数和未配套件数实际值。
2.根据权利要求1所述的通信基站设备配置的齐套方法,其特征在于,所述S1具体包括:
根据站点类型信息,建立不同基站所需主设备和辅助设备及其数量的BOM表;
根据主设备类型,建立基站主设备齐套数量表。
3.根据权利要求1所述的通信基站设备配置的齐套方法,其特征在于,所述入库清单表根据厂商产品码-设备类别映射关系表和到货单进行构建,所述入库清单表构建步骤包括:
根据厂商产品码判断该主设备类型;
根据主设备类型判断基站类型;
所述入库清单表包括厂商产品码、主设备数量、主设备类型、基站类型和辅助设备数量。
4.根据权利要求1所述的通信基站设备配置的齐套方法,其特征在于,所述计算各类设备t时刻入库的基站齐套数预测值包括:
计算t时刻主设备i在基站k的入库齐套数预测值;
计算t时刻辅助设备j在基站k的入库齐套数预测值。
8.根据权利要求1所述的通信基站设备配置的齐套方法,其特征在于,所述S5具体包括:计算t时刻基站k累计齐套件数、计算主设备累计配套件数、未配套件数和辅助设备累计配套件数、未配套件数的实际值:
所述t时刻基站k累计齐套件数:
所述t时刻主设备i累计配套件数计算步骤为:
所述t时刻主设备i累计未配套件数计算步骤为:
所述t时刻辅助设备j累计配套件数计算步骤为:
所述t时刻辅助设备j累计未配套件数计算步骤为:
9.一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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如权利要求1至8任一项所述的一种通信基站设备配置的齐套方法。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的一种通信基站设备配置的齐套方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111562752.3A CN114418479A (zh) | 2021-12-20 | 2021-12-20 | 一种通信基站设备配置的齐套方法、设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111562752.3A CN114418479A (zh) | 2021-12-20 | 2021-12-20 | 一种通信基站设备配置的齐套方法、设备和存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114418479A true CN114418479A (zh) | 2022-04-29 |
Family
ID=81268299
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111562752.3A Pending CN114418479A (zh) | 2021-12-20 | 2021-12-20 | 一种通信基站设备配置的齐套方法、设备和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114418479A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115062991A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-09-16 | 陕西法士特齿轮有限责任公司 | 一种刀具齐套性检查方法、系统及存储介质 |
CN116451974A (zh) * | 2023-06-13 | 2023-07-18 | 苏州阿普奇物联网科技有限公司 | 一种数字化工厂业务管理方法及系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101908168A (zh) * | 2010-06-29 | 2010-12-08 | 用友软件股份有限公司 | 成套领料确定方法和装置 |
CN111461590A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-07-28 | 南京同赢信息科技有限公司 | 一种根据销售、库存、采购信息计算物料齐套的方法 |
US20210201213A1 (en) * | 2020-01-01 | 2021-07-01 | Rockspoon, Inc. | Reservation and waitlist management using precision table turn-time analysis |
CN113469616A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-10-01 | 筑友智造建设科技集团有限公司 | Pc构件物料齐套管理方法、装置、设备及存储介质 |
CN113742908A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-12-03 | 吉利汽车集团有限公司 | 一种基于离散仿真的物料齐套判断方法 |
-
2021
- 2021-12-20 CN CN202111562752.3A patent/CN114418479A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101908168A (zh) * | 2010-06-29 | 2010-12-08 | 用友软件股份有限公司 | 成套领料确定方法和装置 |
US20210201213A1 (en) * | 2020-01-01 | 2021-07-01 | Rockspoon, Inc. | Reservation and waitlist management using precision table turn-time analysis |
CN111461590A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-07-28 | 南京同赢信息科技有限公司 | 一种根据销售、库存、采购信息计算物料齐套的方法 |
CN113469616A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-10-01 | 筑友智造建设科技集团有限公司 | Pc构件物料齐套管理方法、装置、设备及存储介质 |
CN113742908A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-12-03 | 吉利汽车集团有限公司 | 一种基于离散仿真的物料齐套判断方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
ALICEXUPING: "一、引子:物料的齐套计算(PART1)", 《HTTPS://WWW.BILIBILI.COM/READ/CV12429003/》 * |
邬跃: "《中国企业物流管理及运作实务》", 28 February 2004, 北京:中国社会出版社 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115062991A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-09-16 | 陕西法士特齿轮有限责任公司 | 一种刀具齐套性检查方法、系统及存储介质 |
CN116451974A (zh) * | 2023-06-13 | 2023-07-18 | 苏州阿普奇物联网科技有限公司 | 一种数字化工厂业务管理方法及系统 |
CN116451974B (zh) * | 2023-06-13 | 2023-12-12 | 苏州阿普奇物联网科技有限公司 | 一种数字化工厂业务管理方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN114418479A (zh) | 一种通信基站设备配置的齐套方法、设备和存储介质 | |
EP3321877A1 (en) | Automated process control hardware engineering using schema-represented requirements | |
CN115049175A (zh) | 多产品的生产规划方法及装置、计算机设备及存储介质 | |
CN114594744B (zh) | 一种分布式工厂生产配送集成调度方法和系统 | |
CN108462965A (zh) | 一种铁塔需求站址共享规划方法 | |
CN112306004B (zh) | 半导体制程工艺配方管理方法与系统 | |
CN102970163A (zh) | 电力通信骨干网节点升级方法及系统 | |
CN111507686A (zh) | 工程设计变更自动预算系统与方法 | |
CN111414670B (zh) | 一种利用bpa数据自动生成地理接线图的方法 | |
US11645272B2 (en) | Method, system, device and medium for querying product history | |
CN108229739B (zh) | 作物产量的预测方法、终端、计算机可读存储介质 | |
CN109740799A (zh) | 预算数据生成方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN116630082A (zh) | 生产资源的分配方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN110704791A (zh) | 一种基于0-1规划模型的一维管材最优下料方法 | |
CN114463030A (zh) | 一种内部成本流转估算方法及系统、存储介质 | |
CN112926907B (zh) | 一种仓库库存布局方法和装置 | |
CN112131470A (zh) | 一种基于线性最优的发票三单匹配方法 | |
CN108346080B (zh) | 一种流量套餐组合优化方法及装置 | |
CN106201606A (zh) | 软件发布方法与系统 | |
CN115545625B (zh) | 一种零件物流配送方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111553505A (zh) | 一种电力物资入库数量预测方法 | |
CN100365626C (zh) | 一种数据库优化方法 | |
CN110287272A (zh) | 一种可配置实时特征提取方法、装置及系统 | |
CN113538115B (zh) | 创业孵化器的智能匹配方法、系统、装置及可读存储介质 | |
CN104700170A (zh) | 一种生成成本计算树的方法和装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20220429 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |