CN116308664A - 一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统 - Google Patents

一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及订单跟踪管理技术领域，具体公开一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统，包括订单信息获取模块、订单价格分析模块、订单生产信息获取模块、订单生产效率分析模块、订单衣柜信息获取模块、订单衣柜质量分析模块、显示终端和云数据库，通过对目标衣柜订单生产前的预设价格、生产过程中的生产进度和生产后衣柜的质量进行分析，有效的解决了当前技术没有根据衣柜各生产步骤的不同进行针对性分析的问题，实现了衣柜订单的智能化和全周期的跟踪，大大的增加了客户和工厂管理人员对工厂中订单生产进度的掌握情况，同时也提高了订单生产的效率和质量，并且也保障了工厂的盈利。

Description

一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统
技术领域
本发明属于订单跟踪管理技术领域，涉及到一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统。
背景技术
随着经济和人们的生活水平的不断提高，越来越多的客户更注重生活品质，因此对衣柜的要求也逐渐变得精致，而对衣柜订单进行全周期跟踪，可以更方便客户和工厂管理人员更好的掌握工厂中订单生产情况，同时也为后续衣柜派送和交付的沟通提供参考。
当前技术对工厂订单追踪主要通过对工厂生产过程进行监控，分析订单对应的生产进度，并没有根据各生产步骤的不同进行针对性分析，很显然这种分析方式存在以下几个问题：1、订单报价是订单生产的基础，当前技术对订单的报价分析主要根据原料成本和人工成本分析订单的价格，并没有根据成本的变化，分析订单的利润率，进而无法有效的提高工厂对应的利润，也无法提高不同订单报价的针对性分析。
2、订单的生产进度影响着订单交付时间，当前技术并没有根据各采集时间点的生产工人数量和配件数量，分析衣柜订单生产速度的影响因子，进而无法有效的保障各采集时间点衣柜生产速度分析结果的可靠性，另一方面，没有根据各生产步骤的操作等级和危险等级，分析各生产步骤的参考生产速度，进而无法保障衣柜订单生产时间分析结果的真实性，同时也无法为后续订单的交付时间评估提供可靠的参考，从而无法为客户提供优质的服务，降低客户的购买体验感。
发明内容
本发明的目的在于提供的一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统，解决了背景技术中存在的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统，包括：订单信息获取模块，用于获取指定工厂对应目标衣柜订单的订单信息。
订单价格分析模块，用于分析目标衣柜订单对应的预设价格。
订单生产信息获取模块，用于获取各采集时间点目标衣柜订单对应的生产信息。
订单生产效率分析模块，用于分析各采集时间点目标衣柜订单对应的预设生产完成时间。
订单衣柜信息获取模块，用于获取目标衣柜订单对应衣柜的基本信息。
订单衣柜质量分析模块，用于分析目标衣柜订单对应衣柜的质量评估系数，进而判断目标衣柜订单对应衣柜质量的合格情况。
显示终端，用于显示目标衣柜订单对应的预设价格、各采集时间点目标衣柜订单对应的预设生产完成时间和目标衣柜订单对应衣柜质量的合格情况。
云数据库，用于存储各历史衣柜订单对应的衣柜类型、衣柜尺寸、各原料数量、原料成本、制作周期、生产人工数量和人工成本，存储各衣柜尺寸中各衣柜类型对应各生产步骤的各配件标准数量。
优选地，订单信息包括衣柜尺寸和衣柜类型。
优选地，分析目标衣柜订单对应的预设价格，具体分析过程如下：基于指定工厂对应目标衣柜订单的订单信息，获取目标衣柜订单对应各原料类型的数量和参考原料成本。
同时根据指定工厂对应目标衣柜订单的订单信息，分析目标衣柜订单对应衣柜的参考制作周期、参考工人数量和参考人工成本，并分别记为T、P和
Figure BDA0004141656060000031
根据计算公式
Figure BDA0004141656060000032
得到目标衣柜订单对应的成本溢出评估系数/>
Figure BDA0004141656060000033
其中Ni表示目标衣柜订单对应第i个原料类型的数量，Ri表示目标衣柜订单对应第i个原料类型的单价，/>
Figure BDA0004141656060000034
表示目标衣柜订单对应的参考原料成本，/>
Figure BDA0004141656060000035
为指定工厂中工人平均日薪，ε1、ε2分别为设定的原料成本、人工成本对应的权重因子,i表示各原料类型对应的编号，i＝1,2......n。
若目标衣柜订单对应的成本溢出评估系数大于零，则将目标衣柜订单对应的成本溢出评估系数与设定的各成本溢出评估系数区间对应的利润率进行对比，进而得到目标衣柜订单对应衣柜的利润率。
若目标衣柜订单对应的成本溢出评估系数小于或者等于零，则提取指定工厂的标准利润率，并将其作为目标衣柜订单对应衣柜的利润率。
根据计算公式
Figure BDA0004141656060000041
得到目标衣柜订单对应的预设价格G，其中λ表示目标衣柜订单对应衣柜的利润率。
优选地，各采集时间点目标衣柜订单对应的生产信息包括当前生产步骤、各未生产步骤、当前生产步骤的已完成面积、当前生产步骤的未完成面积、实际工人数量和各配件对应的数量。
优选地，分析各采集时间点目标衣柜订单对应的预设生产完成时间，具体分析过程如下：根据各采集时间点目标衣柜订单对应的当前生产步骤和当前生产步骤的已完成面积，分析各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产速度。
进而根据各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产速度，分析各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产总时长，进而根据各采集时间点，得到各采集时间点目标衣柜订单对应的生产完成时间，并将其作为各采集时间点目标衣柜订单对应的预设生产完成时间。
优选地，分析各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产速度，具体分析过程如下：根据各采集时间点目标衣柜订单对应的当前生产步骤，分析得到各采集时间点目标衣柜订单对应的各配件的参考数量，并记为Qt′j，其中j表示各配件对应的编号，j＝1,2......m。
将各采集时间点目标衣柜订单对应的实际工人数量和各配件对应的数量代入计算公式
Figure BDA0004141656060000042
得到各采集时间点目标衣柜订单对应的生产速度影响系数δt，Pt表示第t个采集时间点目标衣柜订单对应的实际工人数量，Qtj表示第t个采集时间点目标衣柜订单对应第j个配件对应的数量，γ1、γ2分别为设定的施工工人数量、配件数量对应的权重因子。
根据各采集时间点目标衣柜订单对应的当前生产步骤和当前生产步骤的已完成面积，得到各采集时间点对应的生产完成面积，并记为ΔSt，其中t表示各采集时间点对应的编号，t＝1,2......u。
根据计算公式
Figure BDA0004141656060000051
得到各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产速度vt，其中ΔT表示采集时间点之间的时长间隔，η1为设定的参考生产速度对应的修正因子，e表示自然常数。
优选地，分析各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产总时长，具体分析过程如下：获取目标衣柜订单对应各生产步骤的生产操作等级，进而得到各采集时间点目标衣柜订单对应当前生产步骤对应的生产操作等级和各未生产步骤对应的操作等级，并分别记为Dt和Dtg，其中g表示各未生产步骤对应的编号，g＝1,2......f。
获取目标衣柜订单对应各生产步骤的各器具类型，进而分析目标衣柜订单对应各生产步骤的生产危险系数，从而得到各采集时间点目标衣柜订单对应当前生产步骤对应的生产危险系数和各未生产步骤对应的生产危险系数，并分别记为Wt和Wtg。
根据计算公式
Figure BDA0004141656060000061
得到各采集时间点目标衣柜订单对应各未生产步骤对应的生产影响因子κtg，其中μ1、μ2分别为设定的操作等级、生产危险系数对应的权重因子。
根据计算公式
Figure BDA0004141656060000062
得到各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产总时长，St′表示第t个采集时间点目标衣柜订单对应的当前生产步骤的未完成面积，S表示目标衣柜订单对应衣柜的总面积，/>
Figure BDA0004141656060000064
分别为设定的当前生产步骤未完成面积的生产时长、未完成步骤的生产时长对应的修正因子，e表示自然常数。
优选地，目标衣柜订单对应衣柜的基本信息包括实际尺寸、平整度、裂纹数量、各裂纹对应的面积、含水量和甲醛含量。
优选地，分析目标衣柜订单对应衣柜的质量评估系数，具体分析过程如下：将目标衣柜订单对应衣柜的各裂纹对应的面积通过累加得到目标衣柜订单对应衣柜的裂纹总面积。
将目标衣柜订单对应衣柜的实际尺寸、裂纹数量和裂纹总面积代入计算公式
Figure BDA0004141656060000063
中，得到目标衣柜订单对应衣柜的第一质量评估系数φ1，其中C表示目标衣柜订单对应的衣柜尺寸，X、XS分别为设定的衣柜许可裂纹数量、许可裂纹总面积，C′、X′、XS′分别为目标衣柜订单对应衣柜的实际尺寸、裂纹数量、裂纹总面积，σ1、σ2、σ3分别为设定的实际尺寸、裂纹数量、裂纹总面积对应的权重因子。
将目标衣柜订单对应衣柜的平整度、含水量和甲醛含量代入计算公式
Figure BDA0004141656060000071
中，得到目标衣柜订单对应衣柜的第二质量评估系数φ2，其中Z、H、KQ分别为设定的衣柜标准平整度、许可含水量、许可甲醛含量，Z′、H′、KQ′分别表示目标衣柜订单对应衣柜的平整度、含水量、甲醛含量，σ4、σ5、σ6分别为设定的平整度、含水量、甲醛含量对应的权重因子。
根据计算公式
Figure BDA0004141656060000072
得到目标衣柜订单对应衣柜的质量评估系数φ，其中τ1、τ2分别为设定的第一质量评估系数、第二质量评估系数对应的权重因子，e表示自然常数。
优选地，判断目标衣柜订单对应衣柜质量的合格情况，具体判断过程如下：将目标衣柜订单对应衣柜的质量评估系数与设定的标准衣柜质量评估系数进行对比，若目标衣柜订单对应衣柜的质量评估系数大于或者等于标准衣柜质量评估系数，则判定目标衣柜订单对应衣柜的质量合格，反之则判定目标衣柜订单对应衣柜的质量不合格。
相较于现有技术，本发明的有益效果如下：1、本发明提供的一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统，通过对目标衣柜订单生产前的预设价格、生产过程中的生产进度和生产后衣柜的质量进行分析，有效的解决了当前技术没有根据衣柜各生产步骤的不同进行针对性分析的问题，实现了衣柜订单的智能化和全周期的跟踪，大大的增加了客户和工厂管理人员对工厂中订单生产进度的掌握情况，同时也提高了订单生产的效率和质量，并且也保障了工厂的盈利。
2、本发明在订单价格分析模块中通过根据目标衣柜订单成本的变化，对目标衣柜订单的预设价格进行分析，有效的保障了工厂在目标衣柜订单中的利润，同时也大大的增加了工厂对目标衣柜订单报价的灵活性。
3、本发明在订单生产效率分析模块中通过对各采集时间点目标衣柜订单的生产速度进行分析，进而分析各采集时间点目标衣柜订单的预设生产完成时间，实现了订单进度的实时性分析，同时也为工厂管理人员对工人的生产监督和管理提供了参考。
4、本发明在订单衣柜质量分析模块中通过对目标衣柜订单的衣柜质量进行分析，有效的保障了衣柜的质量，同时也增加了后续客户对订单的满意度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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。
图1为本发明的系统模块连接结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统其特征在于，包括：订单信息获取模块、订单价格分析模块、订单生产信息获取模块、订单生产效率分析模块、订单衣柜信息获取模块、订单衣柜质量分析模块、显示终端和云数据库。
所述订单价格分析模块分别与订单信息获取模块、订单生产信息获取模块和显示终端连接，所述订单价格分析模块分别与订单信息获取模块、订单生产信息获取模块、云数据库和显示终端连接，所述订单生产效率分析模块分别与订单生产信息获取模块、订单衣柜信息获取模块、云数据库和显示终端连接，所述订单衣柜质量分析模块分别与订单衣柜信息获取模块和显示终端连接。
订单信息获取模块，用于获取指定工厂对应目标衣柜订单的订单信息。
在一个具体的实施例中，订单信息包括衣柜尺寸和衣柜类型。
需要说明的是，衣柜尺寸包括衣柜高度、衣柜面积和衣柜宽度等，衣柜类型包括实木型衣柜、吸塑型衣柜和模压型衣柜等。
上述中，获取指定工厂对应目标衣柜订单的订单信息，具体获取过程如下：从订单管理平台获取目标衣柜订单对应的衣柜尺寸和衣柜类型。
订单价格分析模块，用于分析目标衣柜订单对应的预设价格。
在一个具体的实施例中，分析目标衣柜订单对应的预设价格，具体分析过程如下：基于指定工厂对应目标衣柜订单的订单信息，获取目标衣柜订单对应各原料类型的数量和参考原料成本。
上述中，获取目标衣柜订单对应各原料类型的数量和参考原料成本，具体获取过程如下：将目标衣柜订单的衣柜类型与云数据库中存储的各历史衣柜订单对应的衣柜类型进行对比，若目标衣柜订单的衣柜类型与云数据库中某历史衣柜订单对应的衣柜类型相同，则将该历史衣柜订单作为目标衣柜订单的第一参考历史订单，由此得到目标衣柜订单对应的各第一参考历史订单。
基于云数据库中存储的各历史衣柜订单对应的衣柜尺寸，得到目标衣柜订单对应各第一参考历史订单的衣柜尺寸，进而将目标衣柜订单对应的衣柜尺寸与其对应各第一参考历史订单的衣柜尺寸进行对比，若目标衣柜订单对应的衣柜尺寸其对应某第一参考历史订单的衣柜尺寸相同，则将该第一参考历史订单作为目标衣柜订单对应的参考历史订单，由此得到目标衣柜订单对应的各参考历史订单。
根据云数据库中存储的各历史衣柜订单对应的各原料数量和原料成本，得到目标衣柜订单对应各参考历史订单的各原料数量和原料成本，进而将目标衣柜订单对应各参考历史订单的各原料数量通过均值计算，得到目标衣柜订单对应参考历史订单的各原料的平均数量，并作为目标衣柜订单对应各原料类型的数量。
同理将目标衣柜订单对应各参考历史订单的原料成本通过均值计算，得到目标衣柜订单对应参考历史订单的平均原料成本，并作为目标衣柜订单对应的参考原料成本。
同时根据指定工厂对应目标衣柜订单的订单信息，分析目标衣柜订单对应衣柜的参考制作周期、参考工人数量和参考人工成本，并分别记为T、P和R″。
上述中，分析目标衣柜订单对应衣柜的参考制作周期、参考工人数量和参考人工成本，具体分析过程如下：根据云数据库中存储的各历史衣柜订单对应的制作周期、生产人工数量和人工成本，得到目标衣柜订单对应各参考历史订单的制作周期、生产人工数量和人工成本，进而按照目标衣柜订单对应各原料类型的数量的分析方式，分析得到目标衣柜订单对应衣柜的参考制作周期、参考工人数量和参考人工成本。
根据计算公式
Figure BDA0004141656060000111
得到目标衣柜订单对应的成本溢出评估系数/>
Figure BDA0004141656060000114
其中Ni表示目标衣柜订单对应第i个原料类型的数量，Ri表示目标衣柜订单对应第i个原料类型的单价，/>
Figure BDA0004141656060000112
表示目标衣柜订单对应的参考原料成本，/>
Figure BDA0004141656060000113
为指定工厂中工人平均日薪，ε1、ε2分别为设定的原料成本、人工成本对应的权重因子,i表示各原料类型对应的编号，i＝1,2......n。
需要说明的是目标衣柜订单对应各原料类型的单价从仓库管理中心获取，指定工厂中工人平均日薪从工厂管理中心获取。
若目标衣柜订单对应的成本溢出评估系数大于零，则将目标衣柜订单对应的成本溢出评估系数与设定的各成本溢出评估系数区间对应的利润率进行对比，进而得到目标衣柜订单对应衣柜的利润率。
若目标衣柜订单对应的成本溢出评估系数小于或者等于零，则提取指定工厂的标准利润率，并将其作为目标衣柜订单对应衣柜的利润率。
根据计算公式
Figure BDA0004141656060000121
得到目标衣柜订单对应的预设价格G，其中λ表示目标衣柜订单对应衣柜的利润率。
本发明实施例通过根据目标衣柜订单成本的变化，对目标衣柜订单的预设价格进行分析，有效的保障了工厂在目标衣柜订单中的利润，同时也大大的增加了工厂对目标衣柜订单报价的灵活性。
订单生产信息获取模块，用于获取各采集时间点目标衣柜订单对应的生产信息。
在一个具体的实施例中，各采集时间点目标衣柜订单对应的生产信息包括当前生产步骤、各未生产步骤、当前生产步骤的已完成面积、当前生产步骤的未完成面积、实际工人数量和各配件对应的数量。
需要说明的是，配件包括抽屉锁、铝方脚和金属脚等。
上述中，获取各采集时间点目标衣柜订单对应的生产信息，具体获取过程如下：通过摄像头获取各采集时间点对应的生产图像，进而将其与设定的各生产步骤对应的标准图像集合进行对比，若某采集时间点对应的生产图像与某生产步骤对应的标准图像集合中某图像相同，则将该生产步骤作为该采集时间点对应的当前生产步骤，以此方式得到各采集时间点对应的当前生产步骤。
从各采集时间点对应的生产图像中获取当前生产步骤的已完成面积、当前生产步骤的未完成面积和实际工人数量。
从仓库管理后台获取目标衣柜订单各生产步骤对应的各配件数量，进而根据各采集时间点目标衣柜订单对应的当前生产步骤，得到各采集时间点目标衣柜订单对应的各配件数量。
订单生产效率分析模块，用于分析各采集时间点目标衣柜订单对应的预设生产完成时间。
在一个具体的实施例中，分析各采集时间点目标衣柜订单对应的预设生产完成时间，具体分析过程如下：根据各采集时间点目标衣柜订单对应的当前生产步骤和当前生产步骤的已完成面积，分析各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产速度。
进而根据各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产速度，分析各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产总时长，进而根据各采集时间点，得到各采集时间点目标衣柜订单对应的生产完成时间，并将其作为各采集时间点目标衣柜订单对应的预设生产完成时间。
在另一个具体的实施例中，分析各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产速度，具体分析过程如下：根据各采集时间点目标衣柜订单对应的当前生产步骤，分析得到各采集时间点目标衣柜订单对应的各配件的参考数量，并记为Qt′j，其中j表示各配件对应的编号，j＝1,2......m。
上述中，分析得到各采集时间点目标衣柜订单对应的各配件的参考数量，具体分析过程如下：根据云数据库中存储的各衣柜尺寸中各衣柜类型对应各生产步骤的各配件标准数量和目标衣柜订单对应的衣柜尺寸和衣柜类型，得到目标衣柜订单对应各生产步骤的各配件标准数量，进而从中获取各采集时间点目标衣柜订单对应当前生产步骤的各配件标准数量，并作为各采集时间点目标衣柜订单对应的各配件的参考数量。
将各采集时间点目标衣柜订单对应的实际工人数量和各配件对应的数量代入计算公式
Figure BDA0004141656060000141
得到各采集时间点目标衣柜订单对应的生产速度影响系数δt，Pt表示第t个采集时间点目标衣柜订单对应的实际工人数量，Qtj表示第t个采集时间点目标衣柜订单对应第j个配件对应的数量，γ1、γ2分别为设定的施工工人数量、配件数量对应的权重因子。
根据各采集时间点目标衣柜订单对应的当前生产步骤和当前生产步骤的已完成面积，得到各采集时间点对应的生产完成面积，并记为ΔSt，其中t表示各采集时间点对应的编号，t＝1,2......u。
根据计算公式
Figure BDA0004141656060000142
得到各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产速度vt，其中ΔT表示采集时间点之间的时长间隔，η1为设定的参考生产速度对应的修正因子，e表示自然常数。
在另一个具体的实施例中，分析各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产总时长，具体分析过程如下：获取目标衣柜订单对应各生产步骤的生产操作等级，进而得到各采集时间点目标衣柜订单对应当前生产步骤对应的生产操作等级和各未生产步骤对应的操作等级，并分别记为Dt和Dtg，其中g表示各未生产步骤对应的编号，g＝1,2......f。
上述中，获取目标衣柜订单对应各生产步骤的生产操作等级，具体获取过程如下：从工厂管理中心获取目标衣柜订单对应各生产步骤的生产操作等级。
获取目标衣柜订单对应各生产步骤的各器具类型，进而分析目标衣柜订单对应各生产步骤的生产危险系数，从而得到各采集时间点目标衣柜订单对应当前生产步骤对应的生产危险系数和各未生产步骤对应的生产危险系数，并分别记为Wt和Wtg。
上述中，分析目标衣柜订单对应各生产步骤的生产危险系数，具体获取过程如下：从工厂管理中心获取目标衣柜订单对应各生产步骤的各器具类型和各器具类型对应的重量和最小厚度，进而根据计算公式
Figure BDA0004141656060000151
得到目标衣柜订单对应各生产步骤的生产危险系数Wg′，其中Mg′u′、HMg′u′分别为目标衣柜订单对应第g′个生产步骤的第u′个器具类型对应的重量、最小厚度，M、HM分别为设定的危险器具的参考重量、参考最小厚度，θ1、θ2分别为设定的重量、最小厚度对应的权重因子，g′表示各生产步骤对应的编号，g′＝1′,2′......f′，u′表示各器具对应的编号，u′＝1′,2′......v′。
需要说明的是，器具类型对应的最小厚度为器具类型的各组成部分中对应的最小厚度。
根据计算公式
Figure BDA0004141656060000161
得到各采集时间点目标衣柜订单对应各未生产步骤对应的生产影响因子κtg，其中μ1、μ2分别为设定的操作等级、生产危险系数对应的权重因子。
根据计算公式
Figure BDA0004141656060000162
得到各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产总时长，St′表示第t个采集时间点目标衣柜订单对应的当前生产步骤的未完成面积，S表示目标衣柜订单对应衣柜的总面积，/>
Figure BDA0004141656060000163
分别为设定的当前生产步骤未完成面积的生产时长、未完成步骤的生产时长对应的修正因子，e表示自然常数。
本发明实施例通过对各采集时间点目标衣柜订单的生产速度进行分析，进而分析各采集时间点目标衣柜订单的预设生产完成时间，实现了订单进度的实时性分析，同时也为工厂管理人员对工人的生产监督和管理提供了参考。
订单衣柜信息获取模块，用于获取目标衣柜订单对应衣柜的基本信息。
在一个具体的实施例中，目标衣柜订单对应衣柜的基本信息包括实际尺寸、平整度、裂纹数量、各裂纹对应的面积、含水量和甲醛含量。
上述中，获取目标衣柜订单对应衣柜的基本信息，具体获取过程如下：通过摄像头获取目标衣柜订单对应衣柜的图像，进而从中获取目标衣柜订单对应衣柜的实际尺寸、裂纹数量和各裂纹对应的面积。
基于目标衣柜订单对应衣柜的图像，选取指定面作为分析面，进而在目标衣柜订单对应衣柜的分析面中布设各检测点，从而得到目标衣柜订单对应衣柜的分析面中各检测点对应的厚度，并记为HJr，根据计算公式
Figure BDA0004141656060000171
得到目标衣柜订单对应衣柜的平整度Z′，其中HJ为目标衣柜订单对应衣柜的分析面的标准厚度，HJr为目标衣柜订单对应衣柜的分析面中第r个检测点对应的厚度，r表示各检测点对应的编号，r＝1,2......b。
在目标衣柜订单对应衣柜上布设各监测点，进而通过水分检测仪对目标衣柜订单对应衣柜各监测点的含水量进行采集，并通过均值计算得到目标衣柜订单对应衣柜各监测点的平均含水量，并将其作为目标衣柜订单对应衣柜的含水量。
通过甲醛检测仪对目标衣柜订单对应衣柜各监测点的甲醛含量进行采集，并通过均值计算得到目标衣柜订单对应衣柜各监测点的平均甲醛含量，并将其作为目标衣柜订单对应衣柜的甲醛含量。
订单衣柜质量分析模块，用于分析目标衣柜订单对应衣柜的质量评估系数，进而判断目标衣柜订单对应衣柜质量的合格情况。
在一个具体的实施例中，分析目标衣柜订单对应衣柜的质量评估系数，具体分析过程如下：将目标衣柜订单对应衣柜的各裂纹对应的面积通过累加得到目标衣柜订单对应衣柜的裂纹总面积。
将目标衣柜订单对应衣柜的实际尺寸、裂纹数量和裂纹总面积代入计算公式
Figure BDA0004141656060000181
中，得到目标衣柜订单对应衣柜的第一质量评估系数φ1，其中C表示目标衣柜订单对应的衣柜尺寸，X、XS分别为设定的衣柜许可裂纹数量、许可裂纹总面积，C′、X′、XS′分别为目标衣柜订单对应衣柜的实际尺寸、裂纹数量、裂纹总面积，σ1、σ2、σ3分别为设定的实际尺寸、裂纹数量、裂纹总面积对应的权重因子。
将目标衣柜订单对应衣柜的平整度、含水量和甲醛含量代入计算公式
Figure BDA0004141656060000182
中，得到目标衣柜订单对应衣柜的第二质量评估系数φ2，其中Z、H、KQ分别为设定的衣柜标准平整度、许可含水量、许可甲醛含量，Z′、H′、KQ′分别表示目标衣柜订单对应衣柜的平整度、含水量、甲醛含量，σ4、σ5、σ6分别为设定的平整度、含水量、甲醛含量对应的权重因子。
根据计算公式
Figure BDA0004141656060000183
得到目标衣柜订单对应衣柜的质量评估系数φ，其中τ1、τ2分别为设定的第一质量评估系数、第二质量评估系数对应的权重因子，e表示自然常数。
在另一个具体的实施例中，判断目标衣柜订单对应衣柜质量的合格情况，具体判断过程如下：将目标衣柜订单对应衣柜的质量评估系数与设定的标准衣柜质量评估系数进行对比，若目标衣柜订单对应衣柜的质量评估系数大于或者等于标准衣柜质量评估系数，则判定目标衣柜订单对应衣柜的质量合格，反之则判定目标衣柜订单对应衣柜的质量不合格。
本发明实施例通过对目标衣柜订单的衣柜质量进行分析，有效的保障了衣柜的质量，同时也增加了后续客户对订单的满意度和购买体验感。
显示终端，用于显示目标衣柜订单对应的预设价格、各采集时间点目标衣柜订单对应的预设生产完成时间和目标衣柜订单对应衣柜质量的合格情况。
云数据库，用于存储各历史衣柜订单对应的衣柜类型、衣柜尺寸、各原料数量、原料成本、制作周期、生产人工数量和人工成本，存储各衣柜尺寸中各衣柜类型对应各生产步骤的各配件标准数量。
本发明实施例通过对目标衣柜订单生产前的预设价格、生产过程中的生产进度和生产后衣柜的质量进行分析，有效的解决了当前技术没有根据衣柜各生产步骤的不同进行针对性分析的问题，实现了衣柜订单的智能化和全周期的跟踪，大大的增加了客户和工厂管理人员对工厂中订单生产进度的掌握情况，同时也提高了订单生产的效率和质量，并且也保障了工厂的盈利。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统，其特征在于，包括：
订单信息获取模块，用于获取指定工厂对应目标衣柜订单的订单信息；
订单价格分析模块，用于分析目标衣柜订单对应的预设价格；
订单生产信息获取模块，用于获取各采集时间点目标衣柜订单对应的生产信息；
订单生产效率分析模块，用于分析各采集时间点目标衣柜订单对应的预设生产完成时间；
订单衣柜信息获取模块，用于获取目标衣柜订单对应衣柜的基本信息；
订单衣柜质量分析模块，用于分析目标衣柜订单对应衣柜的质量评估系数，进而判断目标衣柜订单对应衣柜质量的合格情况；
显示终端，用于显示目标衣柜订单对应的预设价格、各采集时间点目标衣柜订单对应的预设生产完成时间和目标衣柜订单对应衣柜质量的合格情况；
云数据库，用于存储各历史衣柜订单对应的衣柜类型、衣柜尺寸、各原料数量、原料成本、制作周期、生产人工数量和人工成本，存储各衣柜尺寸中各衣柜类型对应各生产步骤的各配件标准数量。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统，其特征在于：所述订单信息包括衣柜尺寸和衣柜类型。
3.根据权利要求2所述的一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统，其特征在于：所述分析目标衣柜订单对应的预设价格，具体分析过程如下：
基于指定工厂对应目标衣柜订单的订单信息，获取目标衣柜订单对应各原料类型的数量和参考原料成本；
同时根据指定工厂对应目标衣柜订单的订单信息，分析目标衣柜订单对应衣柜的参考制作周期、参考工人数量和参考人工成本，并分别记为T、P和
Figure FDA0004141656040000021
根据计算公式
Figure FDA0004141656040000022
得到目标衣柜订单对应的成本溢出评估系数/>
Figure FDA0004141656040000023
其中Ni表示目标衣柜订单对应第i个原料类型的数量，Ri表示目标衣柜订单对应第i个原料类型的单价，R表示目标衣柜订单对应的参考原料成本，R′为指定工厂中工人平均日薪，ε1、ε2分别为设定的原料成本、人工成本对应的权重因子,i表示各原料类型对应的编号，i＝1,2......n；
若目标衣柜订单对应的成本溢出评估系数大于零，则将目标衣柜订单对应的成本溢出评估系数与设定的各成本溢出评估系数区间对应的利润率进行对比，进而得到目标衣柜订单对应衣柜的利润率；
若目标衣柜订单对应的成本溢出评估系数小于或者等于零，则提取指定工厂的标准利润率，并将其作为目标衣柜订单对应衣柜的利润率；
根据计算公式
Figure FDA0004141656040000031
得到目标衣柜订单对应的预设价格G，其中λ表示目标衣柜订单对应衣柜的利润率。
4.根据权利要求1所述的一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统，其特征在于：所述各采集时间点目标衣柜订单对应的生产信息包括当前生产步骤、各未生产步骤、当前生产步骤的已完成面积、当前生产步骤的未完成面积、实际工人数量和各配件对应的数量。
5.根据权利要求4所述的一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统，其特征在于：所述分析各采集时间点目标衣柜订单对应的预设生产完成时间，具体分析过程如下：
根据各采集时间点目标衣柜订单对应的当前生产步骤和当前生产步骤的已完成面积，分析各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产速度；
进而根据各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产速度，分析各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产总时长，进而根据各采集时间点，得到各采集时间点目标衣柜订单对应的生产完成时间，并将其作为各采集时间点目标衣柜订单对应的预设生产完成时间。
6.根据权利要求1所述的一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统，其特征在于：所述分析各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产速度，具体分析过程如下：
根据各采集时间点目标衣柜订单对应的当前生产步骤，分析得到各采集时间点目标衣柜订单对应的各配件的参考数量，并记为Qt′j，其中j表示各配件对应的编号，j＝1,2......m；
将各采集时间点目标衣柜订单对应的实际工人数量和各配件对应的数量代入计算公式
Figure FDA0004141656040000041
得到各采集时间点目标衣柜订单对应的生产速度影响系数δt，Pt表示第t个采集时间点目标衣柜订单对应的实际工人数量，Qtj表示第t个采集时间点目标衣柜订单对应第j个配件对应的数量，γ1、γ2分别为设定的施工工人数量、配件数量对应的权重因子；
根据各采集时间点目标衣柜订单对应的当前生产步骤和当前生产步骤的已完成面积，得到各采集时间点对应的生产完成面积，并记为ΔSt，其中t表示各采集时间点对应的编号，t＝1,2......u；
根据计算公式
Figure FDA0004141656040000042
得到各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产速度vt，其中ΔT表示采集时间点之间的时长间隔，η1为设定的参考生产速度对应的修正因子，e表示自然常数。
7.根据权利要求6所述的一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统，其特征在于：所述分析各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产总时长，具体分析过程如下：
获取目标衣柜订单对应各生产步骤的生产操作等级，进而得到各采集时间点目标衣柜订单对应当前生产步骤对应的生产操作等级和各未生产步骤对应的操作等级，并分别记为Dt和Dtg，其中g表示各未生产步骤对应的编号，g＝1,2......f；
获取目标衣柜订单对应各生产步骤的各器具类型，进而分析目标衣柜订单对应各生产步骤的生产危险系数，从而得到各采集时间点目标衣柜订单对应当前生产步骤对应的生产危险系数和各未生产步骤对应的生产危险系数，并分别记为Wt和Wtg；
根据计算公式
Figure FDA0004141656040000051
得到各采集时间点目标衣柜订单对应各未生产步骤对应的生产影响因子κtg，其中μ1、μ2分别为设定的操作等级、生产危险系数对应的权重因子；
根据计算公式
Figure FDA0004141656040000052
得到各采集时间点目标衣柜订单对应的参考生产总时长，St′表示第t个采集时间点目标衣柜订单对应的当前生产步骤的未完成面积，S表示目标衣柜订单对应衣柜的总面积，/>
Figure FDA0004141656040000053
分别为设定的当前生产步骤未完成面积的生产时长、未完成步骤的生产时长对应的修正因子，e表示自然常数。
8.根据权利要求1所述的一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统，其特征在于：所述目标衣柜订单对应衣柜的基本信息包括实际尺寸、平整度、裂纹数量、各裂纹对应的面积、含水量和甲醛含量。
9.根据权利要求8所述的一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统，其特征在于：所述分析目标衣柜订单对应衣柜的质量评估系数，具体分析过程如下：
将目标衣柜订单对应衣柜的各裂纹对应的面积通过累加得到目标衣柜订单对应衣柜的裂纹总面积；
将目标衣柜订单对应衣柜的实际尺寸、裂纹数量和裂纹总面积代入计算公式
Figure FDA0004141656040000061
中，得到目标衣柜订单对应衣柜的第一质量评估系数φ1，其中C表示目标衣柜订单对应的衣柜尺寸，X、XS分别为设定的衣柜许可裂纹数量、许可裂纹总面积，C′、X′、XS′分别为目标衣柜订单对应衣柜的实际尺寸、裂纹数量、裂纹总面积，σ1、σ2、σ3分别为设定的实际尺寸、裂纹数量、裂纹总面积对应的权重因子；
将目标衣柜订单对应衣柜的平整度、含水量和甲醛含量代入计算公式
Figure FDA0004141656040000062
中，得到目标衣柜订单对应衣柜的第二质量评估系数φ2，其中Z、H、KQ分别为设定的衣柜标准平整度、许可含水量、许可甲醛含量，Z′、H′、KQ′分别表示目标衣柜订单对应衣柜的平整度、含水量、甲醛含量，σ4、σ5、σ6分别为设定的平整度、含水量、甲醛含量对应的权重因子；
根据计算公式
Figure FDA0004141656040000071
得到目标衣柜订单对应衣柜的质量评估系数φ，其中τ1、τ2分别为设定的第一质量评估系数、第二质量评估系数对应的权重因子，e表示自然常数。
10.根据权利要求9所述的一种基于智能制造的智慧工厂订单全周期跟踪管理系统，其特征在于：所述判断目标衣柜订单对应衣柜质量的合格情况，具体判断过程如下：
将目标衣柜订单对应衣柜的质量评估系数与设定的标准衣柜质量评估系数进行对比，若目标衣柜订单对应衣柜的质量评估系数大于或者等于标准衣柜质量评估系数，则判定目标衣柜订单对应衣柜的质量合格，反之则判定目标衣柜订单对应衣柜的质量不合格。
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