CN114581059A - 设备供需协同管理方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种设备供需协同管理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：从第一数据库获取需求方的设备基础数据，并从第二数据库获取供应方的计划到货时间；获取设备基础数据中目标设备所属的施工对象的施工时间；获取与目标设备所属的设备类别对应的安装需求时间计算规则；基于施工时间和安装需求时间计算规则，计算目标设备的安装需求时间；对安装需求时间与计划到货时间进行比对，得到偏差值；基于偏差值对应的决策信息进行设备供需协同管理。采用本方法能够对设备到货和需求时间进行有效检测，确保设备供需协同一致。
Description
技术领域
本申请涉及数据检测技术领域，特别是涉及一种设备供需协同管理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
在设施计划和建设的过程中，需要先确定大量设备的计划需求，再将这些设备投入到实际的建设过程中。由于设备的采购和实际建设过程存在时间差，为了避免采购延误而影响建设过程，需要对设备的计划到货时间与安装需求时间进行管理。
传统方案中，通常采用人工录入进度时间来进行时间管理，然而，这一工作模式需要耗费大量的人力成本，效率低下。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够高效进行地的设备供需协同管理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本申请提供了一种设备供需协同管理方法，所述方法包括：
从第一数据库获取需求方的设备基础数据，并从第二数据库获取供应方的计划到货时间；
获取所述设备基础数据中目标设备所属的施工对象的施工时间；
获取与所述目标设备所属的设备类别对应的安装需求时间计算规则；
基于所述施工时间和所述安装需求时间计算规则，计算所述目标设备的安装需求时间；
对所述安装需求时间与所述计划到货时间进行比对，得到偏差值；
基于所述偏差值对应的决策信息进行设备供需协同管理。
在其中一个实施例中，所述获取所述设备基础数据中目标设备所属的施工对象的施工时间包括：
获取所述设备基础数据中的目标设备的功能位置码；
按照所述功能位置码确定所述目标设备所属的施工对象；
获取所述施工对象的移交时间或者开工时间。
在其中一个实施例中，所述设备类别包括子设备类别；所述获取与所述目标设备所属的设备类别对应的安装需求时间计算规则包括：
获取所述设备基础数据中的目标设备的物料码，所述物料码包括物料分类字段；
基于所述物料分类字段确定所述目标设备所属的目标子设备类别；
获取所述目标子设备类别对应的安装需求时间计算规则。
在其中一个实施例中，所述基于所述施工时间和所述安装需求时间计算规则，计算所述目标设备的安装需求时间，包括：
获取所述目标设备的安装需求时长；
基于所述施工对象的所述施工时间与所述目标设备的安装需求时长，确定所述目标设备的安装需求时间点。
在其中一个实施例中，所述基于所述偏差值对应的决策信息进行设备供需协同管理包括：
将所述偏差值与偏差阈值进行匹配，基于匹配的结果确定所述偏差值所在的偏差值区间；
基于所述偏差值区间生成所述需求方与所述供应方的设备的不同级别的联动结果，所述联动结果用于进行设备供需协同管理。
在其中一个实施例中，所述基于所述偏差值对应的决策信息进行设备供需协同管理包括：
将所述设备基础数据与所述偏差值进行组合，得到组合数据；
将所述组合数据发布至合同执行平台，以使所述合同执行平台基于所述组合数据获取对应的决策信息，以进行设备供需协同管理。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
将所述设备基础数据与所述偏差值进行存储；
响应于在进度联动视图页面触发的显示操作，获取输入的关键词；
在存储的数据中，基于所述关键词查找匹配的所述设备基础数据与所述偏差值；
将所述设备基础数据与所述偏差值显示于所述进度联动视图页面中。
第二方面，本申请还提供了一种设备供需协同管理装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于从第一数据库获取需求方的设备基础数据，并从第二数据库获取供应方的计划到货时间；
施工时间获取模块，用于获取所述设备基础数据中目标设备所属的施工对象的施工时间；
计算规则获取模块，用于获取与所述目标设备所属的设备类别对应的安装需求时间计算规则；
安装时间计算模块，用于基于所述施工时间和所述安装需求时间计算规则，计算所述目标设备的安装需求时间；
偏差计算模块，用于对所述安装需求时间与所述计划到货时间进行比对，得到偏差值；
协同管理模块，用于基于所述偏差值对应的决策信息进行设备供需协同管理。
第三方面，本申请还提供了一种电子设备。所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述设备供需协同管理方法的步骤。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述设备供需协同管理方法的步骤。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述验证码获取方法的步骤。
上述设备供需协同管理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，确定设备基础数据中的目标设备所属的施工对象，获取施工对象的施工时间，将施工对象的施工时间作为节点，以实现对整体施工进度的把控；并在确定目标设备所属的设备类别后，获取设备类别对应的安装需求时间计算规则，将施工时间按照安装需求时间计算规则进行计算，计算出属于该施工对象的目标设备的安装需求时间，再将安装需求时间与计划到货时间进行比对，得到偏差值，基于偏差值对应的决策信息进行设备供需协同管理，有效地提高了设备供需协同管理的效率，对设备到货和需求时间进行有效检测，确保设备供需协同一致。
附图说明
图1为一个实施例中设备供需协同管理方法的应用环境图；
图2为一个实施例中设备供需协同管理方法的流程示意图；
图3为另一个实施例中设备供需协同管理方法的流程示意图；
图4为一个实施例中设备供需协同管理装置的结构框图；
图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的设备供需协同管理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。服务器104从第一数据库获取需求方的设备基础数据，并从第二数据库获取供应方的计划到货时间；获取设备基础数据中目标设备所属的施工对象的施工时间；获取与目标设备所属的设备类别对应的安装需求时间计算规则；基于施工时间和安装需求时间计算规则，计算目标设备的安装需求时间；对安装需求时间与计划到货时间进行比对，得到偏差值；基于偏差值对应的决策信息进行设备供需协同管理。
其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种设备供需协同管理方法，以该方法应用于图1中的终端102为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202，从第一数据库获取需求方的设备基础数据，并从第二数据库获取供应方的计划到货时间。
第一数据库用于存储需求方的数据，其存储有需求方的设备基础数据，设备基础数据包括物料码、设备的功能位置码、用于表示该设备的所属设备信息、该设备在其所属设备的功能类别、房间号、系统号、厂房号等信息。其中，物料码用于对设备或设备的布局进行标识；设备的功能位置码用于确定设备的功能与位置；设备的功能类别用于标识某一设备在该设备的所属设备中的功能。其中，房间号、系统号、厂房号，是施工对象标识，施工对象标识用于确定标识不同的施工对象，例如：当某一房间号对应的房间需要施工，则该房间是施工对象；当某一系统号对应的设备系统需要施工，则该设备系统是施工对象。
第二数据库与第一数据库存在关联关系，该关联关系基于第二数据库对应的供应方与第一数据库对应的需求方之间的供需协同关系而设定，因而，需要使用某种手段来进行设备供需协同管理。第二数据库用于存储供应方的数据，其存储有该供应方的设备的计划到货时间。
步骤204，获取设备基础数据中目标设备所属的施工对象的施工时间。
目标设备是需要通过自动计算的方式，进行预估出安装需求时间的设备，其是设备基础数据中的一个或多个设备数据，而任一设备数据均有其所属的施工对象。在确定目标设备所属的施工对象后，获取施工对象的施工时间。施工对象中可以包括多个设备，多个设备中存在目标设备，一个施工对象相当于确定了在该施工对象内的目标设备集合，因而，将施工对象的施工时间作为节点，有助于把控整体施工进度。
在一个实施例中，描述施工时间的获取过程。获取设备基础数据中的目标设备的功能位置码，按照功能位置码确定目标设备所属的施工对象，获取施工对象的移交时间或者开工时间。由此，通过目标设备的功能位置码映射到施工对象，再根据该施工对象的属性进行选择，以获得与该属性相应的时间节点。例如：当该施工对象是一个房间时，获取该房间的移交时间；当施工对象是一个厂房或设备的系统时，获取厂房或系统的开工时间。
步骤206，获取与目标设备所属的设备类别对应的安装需求时间计算规则。
对于任意设备，其均可以通过功能进行分类得到设备类别，而同一设备类别有着相同或相似的结构与特征，因而同一设备类别可以归纳为一个安装范围，该安装范围面向同一安装范围的施工者对这一类型的工作进行处理。例如：电器设备属于一个安装范围，仪表设备属于一个安装范围，水管属于一个安装范围，阀门又属于一个安装范围。
而在施工的过程中，同一设备类别对应的安装需求计算规则具有普适性，通过该设备类别获取多个设备分别对应的安装需求时间，可以减少同一设备类别的设备反复计算的过程，且降低了需要存储的安装需求时间计算规则，以保障计算的效率。
表1
在一个实施例中，如表1所示，同一设备类别的设备可以通过对应的序号CI、BOP等数据来标识出设备子类别，而各序号对应有相应的安装需求时间计算规则可以是相同的。例如：对于含大小管系统阀门的需求时间计算规则为：与系统开工时间的差值为3个月的时间，但其包括CI6、CI7、CI8这三个序号；其中，CI6对应的阀门管道直径大于或等于80毫米；CI7对应的阀门管道直径小于80毫米，且工期小于或等于6个月；CI7对应的阀门管道直径小于80毫米，且大于6个月。
在一个实施例中，对安装需求时间计算规则的获取过程进行描述。获取设备基础数据中的目标设备的物料码，物料码包括物料分类字段；基于物料分类字段确定目标设备所属的目标子设备类别，获取目标子设备类别对应的安装需求时间计算规则。本实施例中，使用物料码对目标设备进行标识，并使用物料码中的预设的物料分类字段确定物料码所属的设备类别，由此，更高效率地获取目标子设备类别对应的安装需求时间计算规则。
表2
在一个具体的实施例中，如表2所示，通过安装范围表示设备类别，并对安装范围内的设备进一步分类；例如：当目标设备是EM4中的“阀门/在线设备”且目标设备的管道直径大于50mm时，其对应于一个安装需求时间计算规则；当目标设备是EM4中的“阀门/在线设备”且目标设备的管道直径小于50mm时，其对应于另一个安装需求时间计算规则。
其中，将物料码中预设位置字段确定为物料分类字段，该物料分类字段中填写的一个或多个字段可以确定出所需的目标设备子类别。例如，当一个物料分类字段中的第一个字符为V或JF时，确定该物料码对应的设备为发明。
在一个实施例中，在检测到物料码中的某一预设字符串后，将该预设字符串作为物料分类字段，使用该预设字符串确定出所需的目标设备子类别。例如，当一个物料码中存在“X”时，而该“X”对应于“小三箱设备”，表征目标设备属于“小三箱设备”；当一个物料码中存在“EX”时，而该“EX”对应于“蓄电池”，表征目标设备属于“蓄电池”。
步骤208，基于施工时间和安装需求时间计算规则，计算目标设备的安装需求时间。
在计算安装需求时间的过程中，当同一个施工对象的一个或多个目标设备对应于相同的施工时间时，不同目标设备分别按照目标设备分别的设备类别计算出相应的安装需求时间，以计算出目标设备的安装需求时间。由此，可以在保障目标设备的计算结果准确度的前提下，提升安装需求时间的计算效率。
在一个实施例中，安装需求时间的计算步骤，包括：获取目标设备的安装需求时长；基于施工对象的施工时间与目标设备的安装需求时长，确定目标设备的安装需求时间点。本实施例中，基于目标设备对应的设备类别获取安装需求时长后，将与施工时间的时间差为安装需求时长的时间点确定为目标设备的安装需求时间点，高效地计算出安装需求时间。
步骤210，对安装需求时间与计划到货时间进行比对，得到偏差值。
在计算出目标设备的安装需求时间后，需要确定与目标设备对应的计划到货时间后，将安装需求时间与计划到货时间的差值以得到偏差值。可以理解，对于不同方式计算出的偏差值，其对应的描述信息也需要进行相应的改变。
安装需求时间与计划到货时间是按照具体的施工领域而确定的。例如：在核电站项目施工相适配的设备供需协同过程中，安装需求时间与计划到货时间均是指以月或天为单位的，因而，当偏差值是安装需求时间与计划到货时间的差值时，偏差值也需要以月或天为单位。
步骤212，基于偏差值对应的决策信息进行设备供需协同管理。
在一个实施例中，将偏差值与偏差阈值进行匹配，基于匹配的结果确定偏差值所在的偏差值区间，基于偏差值区间生成需求方与供应方的设备的不同级别的联动结果，联动结果用于进行设备供需协同管理。由此，可以通过输出不同级别的联动结果，以表征设备供需协同状态，从而更高效地进行设备的供需协同管理。
表3
| 偏差的描述信息 | 联动结果 | 预警 |
| 预计到货时间早于安装需求时间3个月以上 | 余量过大 | 蓝灯 |
| 预计到货时间早于安装需求时间3个月内至1个月内 | 合理区间 | 绿灯 |
| 预计到货时间晚于安装需求时间1至3个月区间 | PC关注 | 黄灯 |
| 预计到货时间晚于安装需求时间3至6个月区间 | 项目关注 | 红灯 |
| 预计到货时间晚于安装需求时间6个月以上 | 立即行动 | 紫灯 |
| 针对偏差无法达成一致 | 搁置分歧 | 灰灯 |
具体的，如表3所示，偏差值区间与不同级别的联动结果存在某种对应关系，基于该对应关系确定设备的供需协同管理行为，且可以提供相应的预警信息。例如：当计划到货时间早于安装需求时间，且偏差值大于三个月，则联动结果表示余量过大，用于表征无需管理；当计划到货时间早于安装需求时间，偏差值小于三个月，则联动结果表示其处于合理区间，用于表征无需管理；当计划到货时间晚于安装需求时间，且偏差值小于三个月，则联动结果表示其处于“PC关注”的预警状态，用于表征需求方与供应方的处理者需要关注此项设备的供需协同；当计划到货时间晚于安装需求时间，偏差值大于三个月且小于六个月，则联动结果表示其处于“项目关注”的预警状态，用于表征需求方与供应方的处理者的上级部门或其业主对此关注；当偏差值无法达成一致时，则联动结果表示其处于“搁置分歧”的预警状态，表征暂时搁置。
在一个实施例中，进行设备供需协同管理，包括：将设备基础数据与偏差值进行组合，得到组合数据，将组合数据发布至合同执行平台，以使合同执行平台基于组合数据获取对应的决策信息，以进行设备供需协同管理。由此，通过设备基础数据与偏差值形成组合数据，用户可以将这一组合数据按照表格的形式下载，还可以将这一组合数据发布到合同执行平台，以基于组合数据获取对应的决策信息，将设备的供需协同管理行为扩散到其他平台。
在一个实施例中，方法还包括：将设备基础数据与偏差值进行存储；响应于在进度联动视图页面触发的显示操作，获取输入的关键词；在存储的数据中，基于关键词查找匹配的设备基础数据与偏差值，设备基础数据与偏差值显示于进度联动视图页面中。其中，输入的关键词可以是某一项目、机组、系统、功能位置码、设备名称、技术规格书、物料码、协同联动的预警信息及协同状态等一项或多项。由此，将设备基础数据与偏差值进行存储后，得到存储的数据，直到获取输入的关键词后，才会基于该关键词从存储的数据中获取与其匹配的数据进行显示，以便于对于设备的安装需求时间和计划到货时间的反馈，有效地提高了设备供需协同管理的效率。
上述设备供需协同管理方法中，获取设备基础数据中目标设备所属的施工对象的施工时间，将施工对象的施工时间作为节点，以实现对整体施工进度的把控；并获取与目标设备所属的设备类别对应的安装需求时间计算规则，将施工时间按照安装需求时间计算规则进行计算，计算出属于该施工对象的目标设备的安装需求时间，再将安装需求时间与计划到货时间进行比对，得到偏差值，基于偏差值对应的决策信息进行设备供需协同管理，有效地提高了设备供需协同管理的效率，对设备到货和需求时间进行有效检测，确保设备供需协同一致。
为了进一步阐释本申请应用到具体环境下的情景，通过一个实施例进行概括。
如图3所示，第一数据库是针对施工部门C端的数据库，用于获取预计需求到货日期等安装需求时间，当预计需求到货日期人工录入当前终端或服务器后，使用人工录入的预计需求到货日期参与偏差值计算，以获得的偏差值进行预警；否则，从第一数据库获取需求方的设备基础数据，获取设备基础数据中目标设备所属的施工对象的施工时间，获取与目标设备所属的设备类别对应的安装需求时间计算规则；基于施工时间和安装需求时间计算规则，计算目标设备的预计需求到货日期，计算出的预计需求到货日期参与偏差值计算，以获得的偏差值进行预警。
相对应的，第二数据库是针对采购部门P端的源数据库，用于提供预计到货时间，当预计到货日期人工录入当前终端或服务器后，如果存在人工录入的预计到货日期参与偏差值计算，以获得的偏差值进行预警；否则，将第二数据库中的预计到货日期参与偏差值计算，以获得的偏差值进行预警。
在分级预警后，按照项目部门制定的规则，确定相应的偏差天数预警及分级决策机制。由此，通过技术方案中的计算方法和判断逻辑，摒弃以往需要大量人工录入进度时间的工作模式，通过系统抓取和计算逻辑完成PC对于设备到货和需求时间的反馈，有效地提高了设备供需协同管理的效率。
为了进一步地阐释本申请的技术方案，通过设备的功能模块展示本申请的技术方案。供需协同系统包括如下模块：数据采集模块、计划管理模块、安装信息模块、规则管理模块、安装计划模块、偏差管理模块和输出模块；其中，各模块在供需协同过程中，执行如下步骤：
(1)数据采集模块，从上游E源数据库采集设备基础数据，并从P源数据库中采集设备的计划到货时间。
其中，设备基础数据可以包括：物料码、设备功能位置码、房间号、系统号、厂房号、功能类别和所属设备等信息。
此外，数据采集模块还可以采集设备的实际到货时间。
(2)计划管理模块，对施工对象的安装需求计划进行管理，并提供人机交互，获得在管理过程中生成的对象的施工管理数据。
其中，该施工对象包括房间、厂房和系统等。施工管理数据包括管理房间移交计划日期、厂房开工日期和系统开工日期等。
(3)安装信息模块，对施工对象的安装内容进行维护，去除安装内容中的冗余数据、补全安装内容中缺失的数据，得到安装信息；其中，该安装内容包括安装范围，安装范围包括与属于该施工对象的目标设备，其中，当目标设备是阀门时，安装范围还包括管径信息。
(4)规则管理模块，维护规则信息，规则信息包括：供需协同规则信息、偏差计算差的规则信息和生成需求时间需求计划的规则信息。
(5)安装计划模块，依据数据采集模块的设备基础数据、安装信息模块的安装信息和计划管理模块的规则信息，计算安装需求日期。
(6)偏差管理模块，根据计算出来的安装需求日期和计划到货日期进行偏差对比，得到偏差值。
(7)输出模块，依据偏差值确定分级决策机制，并进行输出分级决策机制以及对应的描述信息。
由此，设计了设备供需协同系统，对设备到货和需求时间进行有效检测，确保核电站PC设备供需协同一致。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的设备供需协同管理方法的设备供需协同管理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个设备供需协同管理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于设备供需协同管理方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图4所示，提供了一种设备供需协同管理装置，所述装置包括：数据获取模块402、施工时间获取模块404、计算规则获取模块406、安装时间计算模块408、偏差计算模块410及协同管理模块412，其中：
数据获取模块402，用于从第一数据库获取需求方的设备基础数据，并从第二数据库获取供应方的计划到货时间；
施工时间获取模块404，用于获取所述设备基础数据中目标设备所属的施工对象的施工时间；
计算规则获取模块406，用于获取与所述目标设备所属的设备类别对应的安装需求时间计算规则；
安装时间计算模块408，用于基于所述施工时间和所述安装需求时间计算规则，计算所述目标设备的安装需求时间；
偏差计算模块410，用于对所述安装需求时间与所述计划到货时间进行比对，得到偏差值；
协同管理模块412，用于基于所述偏差值对应的决策信息进行设备供需协同管理。
在其中一个实施例中，所述施工时间获取模块404包括：
功能位置码获取单元，用于获取所述设备基础数据中的目标设备的功能位置码；
施工对象确定单元，用于按照所述功能位置码确定所述目标设备所属的施工对象；
时间获取单元，用于获取所述施工对象的移交时间或者开工时间。
在其中一个实施例中，所述设备类别包括子设备类别；所述计算规则获取模块406包括：
分类字段获取单元，用于获取所述设备基础数据中的目标设备的物料码，所述物料码包括物料分类字段；
子设备类别确定单元，用于基于所述物料分类字段确定所述目标设备所属的目标子设备类别；
计算规则获取单元，用于获取所述目标子设备类别对应的安装需求时间计算规则。
在其中一个实施例中，所述安装时间计算模块408，包括：
时长获取单元，用于获取所述目标设备的安装需求时长；
安装需求时间计算单元，用于基于所述施工对象的所述施工时间与所述目标设备的安装需求时长，确定所述目标设备的安装需求时间点。
在其中一个实施例中，所述协同管理模块412包括：
偏差值区间确定单元，用于将所述偏差值与偏差阈值进行匹配，基于匹配的结果确定所述偏差值所在的偏差值区间；
联动结果生成单元，用于基于所述偏差值区间生成所述需求方与所述供应方的设备的不同级别的联动结果，所述联动结果用于进行设备供需协同管理。
在其中一个实施例中，所述协同管理模块412包括：
数据协同组合单元，用于将所述设备基础数据与所述偏差值进行组合，得到组合数据；
数据发布单元，用于将所述组合数据发布至合同执行平台，以使所述合同执行平台基于所述组合数据获取对应的决策信息，以进行设备供需协同管理。
在其中一个实施例中，所述装置还包括：
数据存储单元，用于将所述设备基础数据与所述偏差值进行存储；
关键词接收单元，用于响应于在进度联动视图页面触发的显示操作，获取输入的关键词；
关键词匹配单元，用于在存储的数据中，基于所述关键词查找匹配的所述设备基础数据与所述偏差值；
协同管理展示单元，用于将所述设备基础数据与所述偏差值显示于所述进度联动视图页面中。
上述设备供需协同管理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种设备供需协同管理方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置，显示屏可以是液晶显示屏或电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种设备供需协同管理方法，其特征在于，所述方法包括：
从第一数据库获取需求方的设备基础数据，并从第二数据库获取供应方的计划到货时间；
获取所述设备基础数据中目标设备所属的施工对象的施工时间；
获取与所述目标设备所属的设备类别对应的安装需求时间计算规则；
基于所述施工时间和所述安装需求时间计算规则，计算所述目标设备的安装需求时间；
对所述安装需求时间与所述计划到货时间进行比对，得到偏差值；
基于所述偏差值对应的决策信息进行设备供需协同管理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述设备基础数据中目标设备所属的施工对象的施工时间包括：
获取所述设备基础数据中的目标设备的功能位置码；
按照所述功能位置码确定所述目标设备所属的施工对象；
获取所述施工对象的移交时间或者开工时间。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备类别包括子设备类别；所述获取与所述目标设备所属的设备类别对应的安装需求时间计算规则包括：
获取所述设备基础数据中的目标设备的物料码，所述物料码包括物料分类字段；
基于所述物料分类字段确定所述目标设备所属的目标子设备类别；
获取所述目标子设备类别对应的安装需求时间计算规则。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述施工时间和所述安装需求时间计算规则，计算所述目标设备的安装需求时间，包括：
获取所述目标设备的安装需求时长；
基于所述施工对象的所述施工时间与所述目标设备的安装需求时长，确定所述目标设备的安装需求时间点。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述偏差值对应的决策信息进行设备供需协同管理包括：
将所述偏差值与偏差阈值进行匹配，基于匹配的结果确定所述偏差值所在的偏差值区间；
基于所述偏差值区间生成所述需求方与所述供应方的设备的不同级别的联动结果，所述联动结果用于进行设备供需协同管理。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述偏差值对应的决策信息进行设备供需协同管理包括：
将所述设备基础数据与所述偏差值进行组合，得到组合数据；
将所述组合数据发布至合同执行平台，以使所述合同执行平台基于所述组合数据获取对应的决策信息，以进行设备供需协同管理。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述设备基础数据与所述偏差值进行存储；
响应于在进度联动视图页面触发的显示操作，获取输入的关键词；
在存储的数据中，基于所述关键词查找匹配的所述设备基础数据与所述偏差值；
将所述设备基础数据与所述偏差值显示于所述进度联动视图页面中。
8.一种设备供需协同管理装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，用于从第一数据库获取需求方的设备基础数据，并从第二数据库获取供应方的计划到货时间；
施工时间获取模块，用于获取所述设备基础数据中目标设备所属的施工对象的施工时间；
计算规则获取模块，用于获取与所述目标设备所属的设备类别对应的安装需求时间计算规则；
安装时间计算模块，用于基于所述施工时间和所述安装需求时间计算规则，计算所述目标设备的安装需求时间；
偏差计算模块，用于对所述安装需求时间与所述计划到货时间进行比对，得到偏差值；
协同管理模块，用于基于所述偏差值对应的决策信息进行设备供需协同管理。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，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7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115345388A (zh) * | 2022-10-19 | 2022-11-15 | 山东省地质科学研究院 | 一种砂石资源供需精准分析方法及系统 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102137140A (zh) * | 2010-10-08 | 2011-07-27 | 华为软件技术有限公司 | 一种流服务处理方法、装置及系统 |
| CN109377308A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-02-22 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种供需匹配方法、系统及区块链节点设备和存储介质 |
| CN111476465A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-07-31 | 中广核工程有限公司 | 一种核电设备在工程阶段进度协同构建方法及系统 |
| US20200356871A1 (en) * | 2019-05-07 | 2020-11-12 | Sap Se | Declarative rule-based decision support system |
-
2022
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102137140A (zh) * | 2010-10-08 | 2011-07-27 | 华为软件技术有限公司 | 一种流服务处理方法、装置及系统 |
| CN109377308A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-02-22 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种供需匹配方法、系统及区块链节点设备和存储介质 |
| US20200356871A1 (en) * | 2019-05-07 | 2020-11-12 | Sap Se | Declarative rule-based decision support system |
| CN111476465A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-07-31 | 中广核工程有限公司 | 一种核电设备在工程阶段进度协同构建方法及系统 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115345388A (zh) * | 2022-10-19 | 2022-11-15 | 山东省地质科学研究院 | 一种砂石资源供需精准分析方法及系统 |
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