CN116703321B - 一种基于绿色生产的药厂管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及企业节能减排技术领域，提供了一种基于绿色生产的药厂管理方法及系统，所述方法包括：获得目标生产方案；获得目标药厂的布局信息和能源设备数据集；基于数字孪生模块，执行目标药厂的能源设备的能效仿真分析，获得能源设备对应的能效算子；获得设备能效算子约束条件，并判断能效算子是否满足所述设备能效算子约束条件，基于判断结果对能效算子进行标识，获得标识能效算子；将目标生产方案和标识能效算子输入生产管理调度模型，获得生产调度方案；基于生产调度方案进行生产管理。能够解决药厂药品生产过程中存在能源浪费的问题，可以提高药厂能源资源的利用率，从而达到绿色生产和节能减排的目的。
Description
技术领域
本申请涉及企业节能减排技术领域，具体涉及一种基于绿色生产的药厂管理方法及系统。
背景技术
节能减排是指节约能源和减少有害物质排放，目前，药厂在生产药品的过程中，由于没有对生产设备能耗和生产方案进行管控，经常造成能源浪费的现象发生，也加大了企业的生产成本。
综上所述，现有技术中存在药厂药品生产过程中存在能源浪费的问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于绿色生产的药厂管理方法及系统。
一种基于绿色生产的药厂管理方法，所述方法应用于一种基于绿色生产的药厂管理系统，所述系统包括数字孪生模块，所述方法包括：对目标药厂进行生产需求解析，获得所述目标药厂的目标生产方案；基于所述目标药厂进行基础信息采集，获得所述目标药厂的布局信息和能源设备数据集，其中，所述能源设备数据集包括N个能源设备数据，且，N为大于1的正整数；基于所述数字孪生模块，根据所述目标生产方案、所述布局信息和所述能源设备数据集执行所述目标药厂的N个能源设备的能效仿真分析，获得所述目标药厂的N个能源设备对应的N个能效算子；基于所述N个能源设备，获得设备能效算子约束条件，并判断所述N个能效算子是否满足所述设备能效算子约束条件，基于判断结果对所述N个能效算子进行标识，获得N个标识能效算子；将所述目标生产方案和所述N个标识能效算子输入生产管理调度模型，获得生产调度方案；基于所述生产调度方案对所述目标药厂进行生产管理。
在一个实施例中，还包括：获得多维生产需求分析指标，其中，所述多维生产需求分析指标包括生产计划、生产成本约束和生产时限约束；基于所述多维生产需求分析指标对所述目标药厂进行生产需求采集，获得所述目标药厂的生产需求数据；基于所述生产需求数据进行多维生产特征匹配，生成所述目标生产方案。
在一个实施例中，还包括：基于所述数字孪生模块，根据所述布局信息和所述能源设备数据集，获得药厂数字孪生模型；基于所述数字孪生模块，根据所述药厂数字孪生模型和所述目标生产方案执行所述N个能源设备的能源运行模拟，获取N个能源设备工况数据；基于多维特征分析指标对所述N个能源设备工况数据进行特征识别，生成N个能源设备特征数据，其中，所述多维特征分析指标包括设备能耗指标、设备碳排指标和设备用能成本指标；基于所述N个能源设备特征数据进行数据融合，获得所述N个能效算子。
在一个实施例中，还包括：基于所述N个能源设备特征数据进行标准化处理，获得N个能源设备标准数据；构建能耗分析公式，其中，所述能耗分析公式包括：其中，E为有效能耗因子，X为设备能耗参数，Y为设备碳排参数；基于所述N个能源设备标准数据和所述能耗分析公式，获得N个有效能耗因子；基于所述N个有效能耗因子和所述N个能源设备标准数据进行计算，获得N个能耗价值因子；基于所述N个有效能耗因子和所述N个能耗价值因子，生成所述N个能效算子。
在一个实施例中，还包括：基于所述N个能源设备进行实时状态检测，获得N个设备状态检测结果；基于所述N个设备状态检测结果执行所述N个能源设备的生产能效影响分析，获得N个设备生产能效影响指数；基于所述N个能源设备，获得设备生产能效影响约束条件；基于所述设备生产能效影响约束条件对所述N个设备生产能效影响指数进行筛选，获得不满足所述设备生产能效影响约束条件的筛选设备生产能效影响数据；基于所述筛选设备生产能效影响数据对所述N个能效算子进行优化更新。
在一个实施例中，还包括：基于大数据，获得药厂设备生产能效影响记录；基于所述药厂设备生产能效影响记录进行主成分分析，获得标准能效影响记录；基于所述标准能效影响记录，获得多个设备能效影响事件；遍历所述多个设备能效影响事件进行能效影响因子提取，获得多个设备能效影响因子；基于所述多个设备能效影响因子进行评估，获得多个设备能效影响特征值；基于知识图谱，根据所述多个设备能效影响因子和所述多个设备能效影响特征值，构建设备能效影响分析模型；将所述N个设备状态检测结果输入所述设备能效影响分析模型，获得所述N个设备生产能效影响指数。
在一个实施例中，还包括：采集所述目标药厂的实时生产反馈信息；基于所述实时生产反馈信息进行信息整合，获得生产反馈调度数据；基于所述生产反馈调度数据对所述生产调度方案进行实时调整。
一种基于绿色生产的药厂管理系统，所述系统包括数字孪生模块，所述系统包括：
目标生产方案获得模块，所述目标生产方案获得模块用于对目标药厂进行生产需求解析，获得所述目标药厂的目标生产方案；
基础信息采集模块，所述基础信息采集模块用于基于所述目标药厂进行基础信息采集，获得所述目标药厂的布局信息和能源设备数据集，其中，所述能源设备数据集包括N个能源设备数据，且，N为大于1的正整数；
能效仿真分析模块，所述能效仿真分析模块用于基于所述数字孪生模块，根据所述目标生产方案、所述布局信息和所述能源设备数据集执行所述目标药厂的N个能源设备的能效仿真分析，获得所述目标药厂的N个能源设备对应的N个能效算子；
标识能效算子获得模块，所述标识能效算子获得模块用于基于所述N个能源设备，获得设备能效算子约束条件，并判断所述N个能效算子是否满足所述设备能效算子约束条件，基于判断结果对所述N个能效算子进行标识，获得N个标识能效算子；
生产调度方案获得模块，所述生产调度方案获得模块用于将所述目标生产方案和所述N个标识能效算子输入生产管理调度模型，获得生产调度方案；
药厂生产管理模块，所述药厂生产管理模块用于基于所述生产调度方案对所述目标药厂进行生产管理。
上述一种基于绿色生产的药厂管理方法及系统，能够解决药厂药品生产过程中存在能源浪费的问题，首先获得目标药厂的目标生产方案和目标药厂的布局信息、能源设备数据集，其中所述能源设备数据集包括N个能源设备数据；基于数字孪生技术，对目标药厂的能源设备进行能效仿真分析，获得N个能源设备对应的N个能效算子。根据所述N个能源设备，获得设备能效算子约束条件；根据所述设备能效算子约束条件对所述N个能效算子进行判断，并根据判断结果对所述N个能效算子进行标识。最后将所述目标生产方案和所述N个标识能效算子输入生产管理调度模型，获得生产调度方案；基于所述生产调度方案对所述目标药厂进行生产管理。可以提高药厂能源资源的利用率，从而达到绿色生产和节能减排的目的。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请提供了一种基于绿色生产的药厂管理方法的流程示意图；
图2为本申请提供了一种基于绿色生产的药厂管理方法中获得目标生产方案的流程示意图；
图3为本申请提供了一种基于绿色生产的药厂管理方法中获得N个能源设备对应的N个能效算子的流程示意图；
图4为本申请提供了一种基于绿色生产的药厂管理系统的结构示意图。
附图标记说明：目标生产方案获得模块1、基础信息采集模块2、能效仿真分析模块3、标识能效算子获得模块4、生产调度方案获得模块5、药厂生产管理模块6。
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。
如图1所示，本申请提供了一种基于绿色生产的药厂管理方法，所述方法应用于一种基于绿色生产的药厂管理系统，所述系统包括数字孪生模块，所述方法包括：
步骤S100：对目标药厂进行生产需求解析，获得所述目标药厂的目标生产方案；
如图2所示，在一个实施例中，本申请步骤S100还包括：
步骤S110：获得多维生产需求分析指标，其中，所述多维生产需求分析指标包括生产计划、生产成本约束和生产时限约束；
步骤S120：基于所述多维生产需求分析指标对所述目标药厂进行生产需求采集，获得所述目标药厂的生产需求数据；
步骤S130：基于所述生产需求数据进行多维生产特征匹配，生成所述目标生产方案。
具体而言，本申请提供的方法用于对药厂进行绿色生产管理，从而达到节能减排的目的，其中所述方法具体实施于一种基于绿色生产的药厂管理系统，其中所述药厂生产管理系统包括数字孪生模块，所述数字孪生模块用于对药厂进行数字孪生仿真分析。
获得多维生产需求分析指标，其中包括生产计划、生产成本约束、和生产时限约束，所述生产计划包括生产药品类型、生产时间、生产数量等，所述生产成本约束包括材料生产成本、能耗使用成本等，所述生产时限约束是指药品生产的控制时间。根据所述多维生产需求分析指标对所述目标药厂进行生产需求采集，获得目标药厂的生产需求数据，并将所述生产需求数据于所述多维生产特征进行匹配，获得目标生产方案，通过获得所述目标生产方案，为下一步对所述目标生产方案进行优化分析提供了数据支持。
步骤S200：基于所述目标药厂进行基础信息采集，获得所述目标药厂的布局信息和能源设备数据集，其中，所述能源设备数据集包括N个能源设备数据，且，N为大于1的正整数；
具体而言，对所述目标药厂进行基础信息采集，获得所述目标药厂的布局信息和能源设备数据集，所述布局信息是指药厂布局规划信息，包括生产设备布局规划信息、生产线路布局规划信息、以及其他能耗设备的布局规划信息，比如：照明用电等。所述能源设备数据集包括N个能源设备数据，其中N为大于1的正整数，所述能源设备数据包括设备运行参数和设备类型。通过获得所述布局信息和所述能源设备数据集，为下一步构建药厂数字孪生模型提供了基础信息。
步骤S300：基于所述数字孪生模块，根据所述目标生产方案、所述布局信息和所述能源设备数据集执行所述目标药厂的N个能源设备的能效仿真分析，获得所述目标药厂的N个能源设备对应的N个能效算子；
如图3所示，在一个实施例中，本申请步骤S300还包括：
步骤S310：基于所述数字孪生模块，根据所述布局信息和所述能源设备数据集，获得药厂数字孪生模型；
步骤S320：基于所述数字孪生模块，根据所述药厂数字孪生模型和所述目标生产方案执行所述N个能源设备的能源运行模拟，获取N个能源设备工况数据；
步骤S330：基于多维特征分析指标对所述N个能源设备工况数据进行特征识别，生成N个能源设备特征数据，其中，所述多维特征分析指标包括设备能耗指标、设备碳排指标和设备用能成本指标；
具体而言，基于数字孪生模块，所述数字孪生模块是指通过数字孪生技术对所述目标药厂进行三维可视化仿真模拟，将所述布局信息和所述能源设备数据输入所述数字孪生模块构建药厂数字孪生模型，所述药厂数字孪生模型用于所述目标药厂的N个能源设备的能效仿真分析。将所述目标执行方案输入所述药厂数字孪生模型，通过所述数字孪生模型执行所述N个能源设备的能源运行模拟，获取N个能源设备工况数据，所述设备工况数据是指设备运行参数和能源消耗情况，根据多维特征分析指标对所述N个能源设备工况数据进行特征识别，其中所述多维特征分析指标包括能耗指标、设备碳排指标、设备用能成本指标。生成N个能源设备特征数据，每个能源设备特征数据包括设备能耗参数、设备碳排放量参数、设备用能成本参数。
步骤S340：基于所述N个能源设备特征数据进行数据融合，获得所述N个能效算子。
在一个实施例中，本申请步骤S340还包括：
步骤S341：基于所述N个能源设备特征数据进行标准化处理，获得N个能源设备标准数据；
步骤S342：构建能耗分析公式，其中，所述能耗分析公式包括：
其中，E为有效能耗因子，X为设备能耗参数，Y为设备碳排参数；
步骤S343：基于所述N个能源设备标准数据和所述能耗分析公式，获得N个有效能耗因子；
步骤S344：基于所述N个有效能耗因子和所述N个能源设备标准数据进行计算，获得N个能耗价值因子；
步骤S345：基于所述N个有效能耗因子和所述N个能耗价值因子，生成所述N个能效算子。
具体而言，对所述N个能源设备特征数据进行标准化处理，所述数据标准化处理主要用于解决数据之间可比性的问题。例如：可以通过无量纲化处理的方式进行数据标准化处理，将其转化为无量纲的纯数值进行评价和比较，可以提高比较结果的准确度。获得N个能源设备标准数据。
构建能耗分析公式：其中E为有效能耗因子，X为设备能耗参数，Y为设备碳排参数。根据所述能耗分析公式对所述N个能源设备标准数据进行计算，获得N个有效能耗因子。根据所述N个有效能耗因子和所述N个能源设备标准数据进行计算，获得N个能耗价值因子，所述能耗价值因子是指所述有效能耗因子与所述设备用能成本参数的比值。通过获得所述有效能耗因子和所述能耗价值因子，可以更加直观的显示出设备运行过程中有效能耗的占比情况。根据所述N个有效能耗因子和所述N个能耗价值因子构成所述N个能效算子。
在一个实施例中，本申请步骤S340还包括：
步骤S346：基于所述N个能源设备进行实时状态检测，获得N个设备状态检测结果；
步骤S347：基于所述N个设备状态检测结果执行所述N个能源设备的生产能效影响分析，获得N个设备生产能效影响指数；
在一个实施例中，本申请步骤S347还包括：
步骤S3471：基于大数据，获得药厂设备生产能效影响记录；
步骤S3472：基于所述药厂设备生产能效影响记录进行主成分分析，获得标准能效影响记录；
步骤S3473：基于所述标准能效影响记录，获得多个设备能效影响事件；
步骤S3474：遍历所述多个设备能效影响事件进行能效影响因子提取，获得多个设备能效影响因子；
步骤S3475：基于所述多个设备能效影响因子进行评估，获得多个设备能效影响特征值；
步骤S3476：基于知识图谱，根据所述多个设备能效影响因子和所述多个设备能效影响特征值，构建设备能效影响分析模型；
步骤S3477：将所述N个设备状态检测结果输入所述设备能效影响分析模型，获得所述N个设备生产能效影响指数。
具体而言，对所述N个能源设备进行实时状态检测，所述状态检测是指能源设备的运行状态，获得N个设备状态检测结果，且每个设备检测结果包括具体的能源设备的实时运行参数数据，例如实时功率等。基于大数据技术进行数据搜索和查询，获得药厂设备生产能效影响记录，所述药厂设备生产能效影响记录包括目标药厂和多个其他药厂的设备能效影响记录，对所述述药厂设备生产能效影响记录进行主成分分析，所述主成分分析是指将所述药厂设备生产能效影响记录中的特征数据进行降维，在保证信息量的前提下，剔除冗余数据，使得药厂设备生产能效影响记录中特征数据的样本量减小，从而加快训练模型对于数据的运算速度，获得标准能效影响记录。
根据所述标准能效影响记录获得多个设备能效影响事件，所述设备能效影响事件是指设备能效影响的具体案例。对所述多个设备能效影响事件进行能效影响因子提取，获得多个设备能效影响因子，所述能效影响因子是指造成设备能效影响事件的原因。并对所述多个能效设备影响因子进行评估，根据设备能效影响因子的重要程度获得多个设备能效影响特征值。构建知识图谱，所述知识图谱是指为人工智能和数据库相结合的设备能效专家数据库，其中存储了大量和设备能效相关的知识，并且可以通过不断学习进行更新。基于知识图谱，根据所述多个设备能效影响因子和所述多个设备能效影响特征值，构建设备能效影响分析模型，其中所述设备能效影响分析模型中存储有多个设备能效因子和对应的多个设备能效影响特征值，将所述N个设备状态检测结果输入所述设备能效影响分析模型进行能效影响分析，通过所述设备能效因子对所述N个设备检测状态进行匹配，并将对应的能效影响特征值进行相加，获得所述N个设备生产能效影响指数。
步骤S348：基于所述N个能源设备，获得设备生产能效影响约束条件；
步骤S349：基于所述设备生产能效影响约束条件对所述N个设备生产能效影响指数进行筛选，获得不满足所述设备生产能效影响约束条件的筛选设备生产能效影响数据；
步骤S3410：基于所述筛选设备生产能效影响数据对所述N个能效算子进行优化更新。
具体而言，根据所述N个能源设备，获得设备生产能效影响约束条件，所述设备生成能效影响约束条件本领域技术人员可基于实际情况自定义设置，并根据所述设备生产能效影响约束条件对所述N个设备生产能效影响指数进行筛选，获得不满足所述设备生产能效影响约束条件的筛选设备生产能效影响数据即多个设备生产能效影响指数，最后根据所述筛选设备生产能效影响数据对所述N个能效算子进行优化更新。通过对所述N个能效算子进行优化更新，可以提高能效算子的适配性。
步骤S400：基于所述N个能源设备，获得设备能效算子约束条件，并判断所述N个能效算子是否满足所述设备能效算子约束条件，基于判断结果对所述N个能效算子进行标识，获得N个标识能效算子；
步骤S500：将所述目标生产方案和所述N个标识能效算子输入生产管理调度模型，获得生产调度方案；
具体而言，基于所述N个能源设备，获得设备能效算子约束条件，所述设备能效算子约束条件本领域技术人员可自定义设置，然后根据所述能效算子约束条件对所述N个能效算子进行判断，并根据判断结果对所述N个能效算子进行标识，所述判断结果包括满足和未满足，获得N个标识能效算子。构建生产管理调度模型，将所述目标生产方案和所述N个标识能效算子输入生产管理调度模型，通过所述未满足标识能效算子对所述目标生产方案中的能源设备进行优化，获得生产调度方案，通过获得所述生产调度方案，为下一步进行药厂绿色生产提供了支持依据。
步骤S600：基于所述生产调度方案对所述目标药厂进行生产管理。
在一个实施例中，本申请步骤S600还包括：
步骤S610：采集所述目标药厂的实时生产反馈信息；
步骤S620：基于所述实时生产反馈信息进行信息整合，获得生产反馈调度数据；
步骤S630：基于所述生产反馈调度数据对所述生产调度方案进行实时调整。
具体而言，根据所述生产调度方案控制所述目标药厂进行绿色生产。在药厂进行绿色生产过程中，对所述绿色生产过程进行实时生产反馈信息采集，所述实时生产反馈信息是指生产过程中设备的运行数据。并对所述实时生产反馈信息进行分类和整理，获得生产反馈调度数据。最后根据所述生产反馈调度数据对所述生产调度方案进行实时调整。例如：当绿色生产过程中某个设备或者环节出现问题时，采用备用生产方案对所述生产调度方案进行调整，以保证药品生产的正常运行。通过获得生产反馈调度数据对生产调度方案进行实时调整，可以保证药厂绿色生产的可靠性。通过上述方法解决了药厂药品生产过程中存在能源浪费的问题，可以提高药厂能源资源的利用率，从而达到绿色生产和节能减排的目的。
在一个实施例中，如图4所示提供了一种基于绿色生产的药厂管理系统，包括：目标生产方案获得模块1、基础信息采集模块2、能效仿真分析模块3、标识能效算子获得模块4、生产调度方案获得模块5、药厂生产管理模块6、其中：
目标生产方案获得模块1，所述目标生产方案获得模块1用于对目标药厂进行生产需求解析，获得所述目标药厂的目标生产方案；
基础信息采集模块2，所述基础信息采集模块2用于基于所述目标药厂进行基础信息采集，获得所述目标药厂的布局信息和能源设备数据集，其中，所述能源设备数据集包括N个能源设备数据，且，N为大于1的正整数；
能效仿真分析模块3，所述能效仿真分析模块3用于基于所述数字孪生模块，根据所述目标生产方案、所述布局信息和所述能源设备数据集执行所述目标药厂的N个能源设备的能效仿真分析，获得所述目标药厂的N个能源设备对应的N个能效算子；
标识能效算子获得模块4，所述标识能效算子获得模块4用于基于所述N个能源设备，获得设备能效算子约束条件，并判断所述N个能效算子是否满足所述设备能效算子约束条件，基于判断结果对所述N个能效算子进行标识，获得N个标识能效算子；
生产调度方案获得模块5，所述生产调度方案获得模块5用于将所述目标生产方案和所述N个标识能效算子输入生产管理调度模型，获得生产调度方案；
药厂生产管理模块6，所述药厂生产管理模块6用于基于所述生产调度方案对所述目标药厂进行生产管理。
在一个实施例中，所述系统还包括：
多维生产需求分析指标获得模块，所述多维生产需求分析指标获得模块用于获得多维生产需求分析指标，其中，所述多维生产需求分析指标包括生产计划、生产成本约束和生产时限约束；
生产需求采集模块，所述生产需求采集模块用于基于所述多维生产需求分析指标对所述目标药厂进行生产需求采集，获得所述目标药厂的生产需求数据；
目标生产方案生成模块，所述目标生产方案生成模块用于基于所述生产需求数据进行多维生产特征匹配，生成所述目标生产方案。
在一个实施例中，所述系统还包括：
药厂数字孪生模型获得模块，所述药厂数字孪生模型获得模块用于基于所述数字孪生模块，根据所述布局信息和所述能源设备数据集，获得药厂数字孪生模型；
能源设备工况数据获得模块，所述能源设备工况数据获得模块用于基于所述数字孪生模块，根据所述药厂数字孪生模型和所述目标生产方案执行所述N个能源设备的能源运行模拟，获取N个能源设备工况数据；
特征识别模块，所述特征识别模块用于基于多维特征分析指标对所述N个能源设备工况数据进行特征识别，生成N个能源设备特征数据，其中，所述多维特征分析指标包括设备能耗指标、设备碳排指标和设备用能成本指标；
数据融合模块，所述数据融合模块用于基于所述N个能源设备特征数据进行数据融合，获得所述N个能效算子。
在一个实施例中，所述系统还包括：
标准化处理模块，所述标准化处理模块用于基于所述N个能源设备特征数据进行标准化处理，获得N个能源设备标准数据；
能耗分析公式模块，所述能耗分析公式模块是指构建能耗分析公式，其中，所述能耗分析公式包括：其中，E为有效能耗因子，X为设备能耗参数，Y为设备碳排参数；
有效能耗因子获得模块，所述有效能耗因子获得模块用于基于所述N个能源设备标准数据和所述能耗分析公式，获得N个有效能耗因子；
能耗价值因子获得模块，所述能耗价值因子获得模块用于基于所述N个有效能耗因子和所述N个能源设备标准数据进行计算，获得N个能耗价值因子；
能效算子生成模块，所述能效算子生成模块用于基于所述N个有效能耗因子和所述N个能耗价值因子，生成所述N个能效算子。
在一个实施例中，所述系统还包括：
检测结果获得模块，所述检测结果获得模块用于基于所述N个能源设备进行实时状态检测，获得N个设备状态检测结果；
生产能效影响指数获得模块，所述生产能效影响指数获得模块用于基于所述N个设备状态检测结果执行所述N个能源设备的生产能效影响分析，获得N个设备生产能效影响指数；
约束条件获得模块，所述约束条件获得模块用于基于所述N个能源设备，获得设备生产能效影响约束条件；
筛选设备生产能效影响数据获得模块，所述筛选设备生产能效影响数据获得模块用于基于所述设备生产能效影响约束条件对所述N个设备生产能效影响指数进行筛选，获得不满足所述设备生产能效影响约束条件的筛选设备生产能效影响数据；
优化更新模块，所述优化更新模块用于基于所述筛选设备生产能效影响数据对所述N个能效算子进行优化更新。
在一个实施例中，所述系统还包括：
生产能效影响记录获得模块，所述生产能效影响记录获得模块用于基于大数据，获得药厂设备生产能效影响记录；
主成分分析模块，所述主成分分析模块用于基于所述药厂设备生产能效影响记录进行主成分分析，获得标准能效影响记录；
设备能效影响事件获得模块，所述设备能效影响事件获得模块用于基于所述标准能效影响记录，获得多个设备能效影响事件；
能效影响因子提取模块，所述能效影响因子提取模块用于遍历所述多个设备能效影响事件进行能效影响因子提取，获得多个设备能效影响因子；
能效影响因子评估模块，所述能效影响因子评估模块用于基于所述多个设备能效影响因子进行评估，获得多个设备能效影响特征值；
设备能效影响分析模型构建模块，所述设备能效影响分析模型构建模块用于基于知识图谱，根据所述多个设备能效影响因子和所述多个设备能效影响特征值，构建设备能效影响分析模型；
生产能效影响指数获得模块，所述生产能效影响指数获得模块用于将所述N个设备状态检测结果输入所述设备能效影响分析模型，获得所述N个设备生产能效影响指数。
在一个实施例中，所述系统还包括：
实时生产反馈信息采集模块，所述实时生产反馈信息采集模块用于采集所述目标药厂的实时生产反馈信息；
生产反馈调度数据获得模块，所述生产反馈调度数据获得模块用于基于所述实时生产反馈信息进行信息整合，获得生产反馈调度数据；
生产调度方案调整模块，所述生产调度方案调整模块用于基于所述生产反馈调度数据对所述生产调度方案进行实时调整。
综上所述，本申请提供了一种基于绿色生产的药厂管理方法及系统具有以下技术效果：
1.解决了药厂药品生产过程中存在能源浪费的问题，通过获得生产调度方案对目标药厂进行生产管理。可以提高药厂能源资源的利用率，从而达到绿色生产和节能减排的目的。
2.通过获得生产反馈调度数据对生产调度方案进行实时调整，可以保证药厂绿色生产的可靠性。
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发明专利范围的限制。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，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (5)
1.一种基于绿色生产的药厂管理方法，其特征在于，所述方法应用于一种基于绿色生产的药厂管理系统，所述系统包括数字孪生模块，所述方法包括：
对目标药厂进行生产需求解析，获得所述目标药厂的目标生产方案；
基于所述目标药厂进行基础信息采集，获得所述目标药厂的布局信息和能源设备数据集，其中，所述能源设备数据集包括N个能源设备数据，且，N为大于1的正整数；
基于所述数字孪生模块，根据所述目标生产方案、所述布局信息和所述能源设备数据集执行所述目标药厂的N个能源设备的能效仿真分析，获得所述目标药厂的N个能源设备对应的N个能效算子；
基于所述N个能源设备，获得设备能效算子约束条件，并判断所述N个能效算子是否满足所述设备能效算子约束条件，基于判断结果对所述N个能效算子进行标识，获得N个标识能效算子；
将所述目标生产方案和所述N个标识能效算子输入生产管理调度模型，获得生产调度方案；
基于所述生产调度方案对所述目标药厂进行生产管理；
其中，获得所述目标药厂的N个能源设备对应的N个能效算子，包括：
基于所述数字孪生模块，根据所述布局信息和所述能源设备数据集，获得药厂数字孪生模型；
基于所述数字孪生模块，根据所述药厂数字孪生模型和所述目标生产方案执行所述N个能源设备的能源运行模拟，获取N个能源设备工况数据；
基于多维特征分析指标对所述N个能源设备工况数据进行特征识别，生成N个能源设备特征数据，其中，所述多维特征分析指标包括设备能耗指标、设备碳排指标和设备用能成本指标；
基于所述N个能源设备特征数据进行数据融合，获得所述N个能效算子，其中，基于所述N个能源设备特征数据进行数据融合，获得所述N个能效算子，包括：
基于所述N个能源设备特征数据进行标准化处理，获得N个能源设备标准数据；
构建能耗分析公式，其中，所述能耗分析公式包括：
其中，E为有效能耗因子，X为设备能耗参数，Y为设备碳排参数；
基于所述N个能源设备标准数据和所述能耗分析公式，获得N个有效能耗因子；
基于所述N个有效能耗因子和所述N个能源设备标准数据进行计算，获得N个能耗价值因子；
基于所述N个有效能耗因子和所述N个能耗价值因子，生成所述N个能效算子；
基于所述N个能源设备进行实时状态检测，获得N个设备状态检测结果；
基于所述N个设备状态检测结果执行所述N个能源设备的生产能效影响分析，获得N个设备生产能效影响指数；
基于所述N个能源设备，获得设备生产能效影响约束条件；
基于所述设备生产能效影响约束条件对所述N个设备生产能效影响指数进行筛选，获得不满足所述设备生产能效影响约束条件的筛选设备生产能效影响数据；
基于所述筛选设备生产能效影响数据对所述N个能效算子进行优化更新。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对目标药厂进行生产需求解析，获得所述目标药厂的目标生产方案，包括：
获得多维生产需求分析指标，其中，所述多维生产需求分析指标包括生产计划、生产成本约束和生产时限约束；
基于所述多维生产需求分析指标对所述目标药厂进行生产需求采集，获得所述目标药厂的生产需求数据；
基于所述生产需求数据进行多维生产特征匹配，生成所述目标生产方案。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述N个设备状态检测结果执行所述N个能源设备的生产能效影响分析，获得N个设备生产能效影响指数，包括：
基于大数据，获得药厂设备生产能效影响记录；
基于所述药厂设备生产能效影响记录进行主成分分析，获得标准能效影响记录；
基于所述标准能效影响记录，获得多个设备能效影响事件；
遍历所述多个设备能效影响事件进行能效影响因子提取，获得多个设备能效影响因子；
基于所述多个设备能效影响因子进行评估，获得多个设备能效影响特征值；
基于知识图谱，根据所述多个设备能效影响因子和所述多个设备能效影响特征值，构建设备能效影响分析模型；
将所述N个设备状态检测结果输入所述设备能效影响分析模型，获得所述N个设备生产能效影响指数。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
采集所述目标药厂的实时生产反馈信息；
基于所述实时生产反馈信息进行信息整合，获得生产反馈调度数据；
基于所述生产反馈调度数据对所述生产调度方案进行实时调整。
5.一种基于绿色生产的药厂管理系统，其特征在于，所述系统包括数字孪生模块，所述系统包括：
目标生产方案获得模块，所述目标生产方案获得模块用于对目标药厂进行生产需求解析，获得所述目标药厂的目标生产方案；
基础信息采集模块，所述基础信息采集模块用于基于所述目标药厂进行基础信息采集，获得所述目标药厂的布局信息和能源设备数据集，其中，所述能源设备数据集包括N个能源设备数据，且，N为大于1的正整数；
能效仿真分析模块，所述能效仿真分析模块用于基于所述数字孪生模块，根据所述目标生产方案、所述布局信息和所述能源设备数据集执行所述目标药厂的N个能源设备的能效仿真分析，获得所述目标药厂的N个能源设备对应的N个能效算子；
标识能效算子获得模块，所述标识能效算子获得模块用于基于所述N个能源设备，获得设备能效算子约束条件，并判断所述N个能效算子是否满足所述设备能效算子约束条件，基于判断结果对所述N个能效算子进行标识，获得N个标识能效算子；
生产调度方案获得模块，所述生产调度方案获得模块用于将所述目标生产方案和所述N个标识能效算子输入生产管理调度模型，获得生产调度方案；
药厂生产管理模块，所述药厂生产管理模块用于基于所述生产调度方案对所述目标药厂进行生产管理；
药厂数字孪生模型获得模块，所述药厂数字孪生模型获得模块用于基于所述数字孪生模块，根据所述布局信息和所述能源设备数据集，获得药厂数字孪生模型；
能源设备工况数据获得模块，所述能源设备工况数据获得模块用于基于所述数字孪生模块，根据所述药厂数字孪生模型和所述目标生产方案执行所述N个能源设备的能源运行模拟，获取N个能源设备工况数据；
特征识别模块，所述特征识别模块用于基于多维特征分析指标对所述N个能源设备工况数据进行特征识别，生成N个能源设备特征数据，其中，所述多维特征分析指标包括设备能耗指标、设备碳排指标和设备用能成本指标；
数据融合模块，所述数据融合模块用于基于所述N个能源设备特征数据进行数据融合，获得所述N个能效算子；
标准化处理模块，所述标准化处理模块用于基于所述N个能源设备特征数据进行标准化处理，获得N个能源设备标准数据；
能耗分析公式模块，所述能耗分析公式模块是指构建能耗分析公式，其中，所述能耗分析公式包括：其中，E为有效能耗因子，X为设备能耗参数，Y为设备碳排参数；
有效能耗因子获得模块，所述有效能耗因子获得模块用于基于所述N个能源设备标准数据和所述能耗分析公式，获得N个有效能耗因子；
能耗价值因子获得模块，所述能耗价值因子获得模块用于基于所述N个有效能耗因子和所述N个能源设备标准数据进行计算，获得N个能耗价值因子；
能效算子生成模块，所述能效算子生成模块用于基于所述N个有效能耗因子和所述N个能耗价值因子，生成所述N个能效算子；
检测结果获得模块，所述检测结果获得模块用于基于所述N个能源设备进行实时状态检测，获得N个设备状态检测结果；
生产能效影响指数获得模块，所述生产能效影响指数获得模块用于基于所述N个设备状态检测结果执行所述N个能源设备的生产能效影响分析，获得N个设备生产能效影响指数；
约束条件获得模块，所述约束条件获得模块用于基于所述N个能源设备，获得设备生产能效影响约束条件；
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优化更新模块，所述优化更新模块用于基于所述筛选设备生产能效影响数据对所述N个能效算子进行优化更新。
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