CN117236660B - 一种钢管组批切割数据分析系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种钢管组批切割数据分析系统及方法，属于钢管组批切割数据分析技术领域。本发明包括：初始订单模块、模拟切割分析模块、数据标记模块、资源分析模块以及反馈模块；所述初始订单模块的输出端与所述模拟切割分析模块的输入端相连接；所述模拟切割分析模块的输出端与所述数据标记模块的输入端相连接；所述数据标记模块的输出端与所述资源分析模块的输入端相连接；所述资源分析模块的输出端与所述反馈模块的输入端相连接。本发明能够实现钢管组批切割时的材料复用，并尽可能减少废料的堆积存储损耗，规划后续的资源分析问题，能够大幅降低资源消耗，提高材料利用率。
Description
技术领域
本发明涉及钢管组批切割数据分析技术领域，具体为一种钢管组批切割数据分析系统及方法。
背景技术
目前的技术中，对于钢管组批切割模型的研究日益增多，部分技术仅根据合同订单直接切割，造成原材料浪费偏多，钢管组批切割过程对于生产过程乃至企业效益有着重要影响。
切割问题主要目的是满足一定合同需求及某些特定工艺的约束下，通过确定切割模式和执行次数，使某个预定目标达到最优或近优。切割问题是一类组合问题和调度问题紧密结合的复杂问题。主要体现在所有可能的合同的各种组合方式，即切割模式的数目是极其庞大的，但是由于不同合同订单的原因导致钢管组的变量不同，进而形成许多参数问题，例如最小化出投料量、废料量、剩余库存量和多余供货量等等，而目前最常用的方式即是将某一合同中的废料作为另一合同订单的原材料，以实现材料复用，降低损耗，国内大多数模型的研究也均是在解决废料的规划问题；然而目前技术在解决这些问题时，往往只考虑废料是否能够成为其他合同的原材料，而并不考虑如何在能够成为原材料的废料中选取最佳的废料，从而尽可能减少废料的堆积存储和资源损耗。
发明内容
本发明的目的在于提供一种钢管组批切割数据分析系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种钢管组批切割数据分析方法，该方法包括以下步骤：
S1、获取钢管组批的待处理合同订单，获取每一组合同订单的同一钢种下的钢管组批切割长度数据，生成至记录表内；
S2、获取工业生产的钢管组批长度，基于记录表内的合同订单的切割长度数据进行切割分析，根据工业生产的钢管组批长度对每一个合同订单进行模拟切割，标记出模拟切割下的废料长度高于任一合同订单内长度的钢管组批；
S3、构建钢管组批切割数据分析模型，选取不同废料作为原材料进行多次模拟切割，本组合同订单模拟切割完毕后，标记所有剩余废料；
S4、基于剩余废料，构建资源分析模型，选取出资源占用最低的对应的模拟切割数据分析模型，反馈至管理员端口，将模拟切割转换为实际切割方式。
根据上述技术方案，所述每一组合同订单包括：
构建固定时间周期T，采集时间周期T内下游供应端传输的钢管组批需求数据，在所述需求数据内部提取出需要的钢管组批数量和长度，形成时间周期T下的组合同订单；
基于合同订单下的总数量匹配同等数量的钢管进行模拟切割，分析模拟切割下的每段钢管的剩余废料长度，形成序列；
若存在任一个剩余废料长度满足大于组合同订单中任一个订单的需求长度，标记对应的钢管为再利用钢管；若存在任一个剩余废料长度满足小于等于组合同订单中任一个订单的需求长度，标记对应的钢管为非再利用钢管；
设置废料长度阈值，剩余钢管长度低于废料长度阈值的记为直接废料，计算非再利用钢管的直接废料总长度，记为第一废料组，计算非再利用钢管的剩余废料中除去直接废料的总长度，记为第二废料组。
根据上述技术方案，所述构建钢管组批切割数据分析模型包括：
获取再利用钢管，构建再利用钢管选择序列，每次随机选择一个未处理过的合同订单对应的再利用钢管，获取满足剩余废料的合同订单，记为第一合同订单，建立选择优先级，在剩余废料的基础上进行模拟切割，分别对第一合同订单内所有钢管需求进行分析，若存在切割完第一合同订单内的某一订单后，剩余废料还能满足第一合同订单内的其他订单，则选取切割完第一合同订单后剩余废料最多的订单作为第一优先级订单；若存在切割完第一合同订单内的某一订单后，剩余废料无法满足第一合同订单内的任一个其他订单，则选取切割完第一合同订单后剩余废料最少的订单作为第一优先级订单，并将剩余废料判断是否满足废料长度阈值，划分至不同废料组；
整个选择过程为抽取不放回形式，指合同订单一旦被选择过，就不会再出现在选择列表；
对再利用钢管形成的所有序列逐个进行分析，直至将所有的废料都划分至废料组为止，形成的序列总数为组合同订单数量的阶乘；
获取所有序列中消耗的成品钢管数量，选取消耗数量最低的作为基准值k，设置宽限值n，则消耗数量小于等于k+n的序列予以保留，送入资源分析模型，其他序列直接删除。
根据上述技术方案，所述构建资源分析模型包括：
获取进行资源分析的所有序列，以及每个序列对应的废料组；
所述第一废料组内废料记为直接资源消耗；所述第二废料组内废料记为储存资源消耗；
所述序列下的资源消耗等于直接资源消耗与储存资源消耗之和；
获取任一序列下的第二废料组内剩余废料的钢管长度，进行标记，分析每一个钢管长度在未来订单中的使用情况；
获取历史数据下，M个时间周期T的组合同订单数据；
选取出第二废料组内剩余废料的任一个钢管长度A，标记出历史数据中M个时间周期T的组合同订单数据中所有小于A的合同订单，记为训练合同订单；
获取相邻的训练合同订单之间的间隔时间周期数量，同时获取每个周期下的训练合同订单数量，形成训练数据组合[t0，y]，其中t0指间隔的时间周期数量，y指对应的训练合同订单数量，构建合同订单的预测分析模型：
；
其中，、/>指对应的回归系数；/>指回归误差；
获取训练合同订单中最后一组的训练合同订单数量，代入后生成间隔的时间周期数量；
基于生成的间隔的时间周期数量，更换训练数据组合，重新选取训练数据组合时，删除第一个训练合同订单数量，将第一个间隔的时间周期数量与第二个训练合同订单数量形成训练数据组，记为[t1，y1]，其中t1指前一个间隔的时间周期数量，y1指对应的后一个训练合同订单数量，构建合同订单的第二预测分析模型：
；
其中，、/>指合同订单的第二预测分析模型对应的回归系数；/>指第二回归误差；
获取合同订单的预测分析模型中生成的间隔的时间周期数量，代入后生成后一个训练合同订单数量；
分别获取合同订单的预测分析模型与合同订单的第二预测分析模型形成的间隔的时间周期数量与后一个训练合同订单数量；
获取第二废料组中与当前分析的钢管长度在标记训练合同订单时相同的钢管数量K，若钢管数量K小于等于后一个训练合同订单数量，则选取间隔的时间周期数量作为钢管数量K的存储时间；若钢管数量K大于后一个训练合同订单数量，则选取出满足后一个训练合同订单数量的钢管数量，选取方式为按照长度从小到大选取，将剩余的钢管废料再次进行预测分析，直到生成的后一个训练合同订单数量完全满足所有的钢管数量，分别获取每一组钢管的存储时间；
计算序列下的资源消耗：
其中，指序列下的资源消耗；/>指序列下的直接资源消耗；i指第二废料组的钢管序号；R指第二废料组的钢管数量；/>指单日存储的资源消耗；/>指第i个钢管的预测存储时间；
在资源分析的所有序列中选取出资源消耗最低的序列反馈至管理员端口，将模拟切割转换为实际切割方式。
在上述技术方案中，绝大部分情况下合同订单的数量均大于剩余废料的数量，因此大部分时刻下均只与时间周期有关。
一种钢管组批切割数据分析系统，该系统包括：初始订单模块、模拟切割分析模块、数据标记模块、资源分析模块以及反馈模块；
所述初始订单模块用于获取钢管组批的待处理合同订单，获取每一组合同订单的同一钢种下的钢管组批切割长度数据，生成至记录表内；所述模拟切割分析模块用于获取工业生产的钢管组批长度，基于记录表内的合同订单的切割长度数据进行切割分析，根据工业生产的钢管组批长度对每一个合同订单进行模拟切割，标记出模拟切割下的废料长度高于任一合同订单内长度的钢管组批；所述数据标记模块用于构建钢管组批切割数据分析模型，选取不同废料作为原材料进行多次模拟切割，本组合同订单模拟切割完毕后，标记所有剩余废料；所述资源分析模块基于剩余废料，构建资源分析模型，选取出资源占用最低的对应的模拟切割数据分析模型；所述反馈模块用于将资源占用最低的对应的模拟切割数据分析模型反馈至管理员端口，将模拟切割转换为实际切割方式；
所述初始订单模块的输出端与所述模拟切割分析模块的输入端相连接；所述模拟切割分析模块的输出端与所述数据标记模块的输入端相连接；所述数据标记模块的输出端与所述资源分析模块的输入端相连接；所述资源分析模块的输出端与所述反馈模块的输入端相连接。
根据上述技术方案，所述初始订单模块包括待处理单元和记录单元；
所述待处理单元连接商业端口，获取钢管组批的待处理合同订单，获取每一组合同订单的同一钢种下的钢管组批切割长度数据；所述记录单元用于生成表格，将同一钢种下的钢管组批切割长度数据生成至记录表内；
所述待处理单元的输出端与所述记录单元的输入端相连接。
根据上述技术方案，所述模拟切割分析模块包括模拟切割分析单元和标记单元；
所述模拟切割分析单元用于获取工业生产的钢管组批长度，基于记录表内的合同订单的切割长度数据进行切割分析，根据工业生产的钢管组批长度对每一个合同订单进行模拟切割；所述标记单元用于标记出模拟切割下的废料长度高于任一合同订单内长度的钢管组批；
所述模拟切割分析单元的输出端与所述标记单元的输入端相连接。
根据上述技术方案，所述数据标记模块包括废料处理单元和分析单元；
所述废料处理单元用于构建钢管组批切割数据分析模型，选取不同废料作为原材料进行多次模拟切割；所述分析单元用于在本组合同订单模拟切割完毕后，标记所有剩余废料；
所述废料处理单元的输出端与所述分析单元的输入端相连接。
根据上述技术方案，所述资源分析模块包括资源分析单元和选择单元；
所述资源分析单元基于剩余废料，构建资源分析模型；所述选择单元用于选取出资源占用最低的对应的模拟切割数据分析模型；
所述资源分析单元的输出端与所述选择单元的输入端相连接。
根据上述技术方案，所述反馈模块包括反馈单元与实际操作单元；
所述反馈单元用于将资源占用最低的对应的模拟切割数据分析模型反馈至管理员端口，将模拟切割转换为实际切割方式；所述实际操作单元用于按照反馈的模拟数据切割模型进行钢管组批的切割；
所述反馈单元的输出端与所述实际操作单元的输入端相连接。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明能够实现钢管组批切割时的材料复用，并尽可能减少废料的堆积存储损耗，规划后续的资源分析问题，能够大幅降低资源消耗，提高材料利用率。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种钢管组批切割数据分析系统及方法的流程示意图。
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，在本实施例一中，提供一种钢管组批切割数据分析方法，首先获取钢管组批的待处理合同订单，获取每一组合同订单的同一钢种下的钢管组批切割长度数据，生成至记录表内；获取工业生产的钢管组批长度，基于记录表内的合同订单的切割长度数据进行切割分析，根据工业生产的钢管组批长度对每一个合同订单进行模拟切割，标记出模拟切割下的废料长度高于任一合同订单内长度的钢管组批；
在选取每一组合同订单时，主要通过固定时间周期，例如构建固定时间周期T=30天，采集时间周期T内下游供应端传输的钢管组批需求数据，在所述需求数据内部提取出需要的钢管组批数量和长度，形成时间周期T下的组合同订单；
在本实施例中，以简单的合同订单为例，例如存在合同订单3组，分别要求为10米、15米、30米；
基于合同订单下的总数量匹配同等数量的钢管进行模拟切割，分析模拟切割下的每段钢管的剩余废料长度，形成序列；
设置工业生产的钢管组批长度为50米，则在30米时剩余废料为20米，其满足10米和15米，则为再利用钢管；若20米切割完15米后，剩余为5米，为非再利用钢管；
设置废料长度阈值为2米，剩余钢管长度低于废料长度阈值的记为直接废料，计算非再利用钢管的直接废料总长度，记为第一废料组，计算非再利用钢管的剩余废料中除去直接废料的总长度，记为第二废料组。
获取再利用钢管，构建再利用钢管选择序列，每次随机选择一个未处理过的合同订单对应的再利用钢管，这里的选择方式为6种，即一选30米时，30、15、10；30、10、15两种；
获取满足剩余废料的合同订单，记为第一合同订单，建立选择优先级，在剩余废料的基础上进行模拟切割，分别对第一合同订单内所有钢管需求进行分析，若存在切割完第一合同订单内的某一订单后，剩余废料还能满足第一合同订单内的其他订单，则选取切割完第一合同订单后剩余废料最多的订单作为第一优先级订单；若存在切割完第一合同订单内的某一订单后，剩余废料无法满足第一合同订单内的任一个其他订单，则选取切割完第一合同订单后剩余废料最少的订单作为第一优先级订单，并将剩余废料判断是否满足废料长度阈值，划分至不同废料组；
整个选择过程为抽取不放回形式，指合同订单一旦被选择过，就不会再出现在选择列表；
对再利用钢管形成的所有序列逐个进行分析，直至将所有的废料都划分至废料组为止，形成的序列总数为组合同订单数量的阶乘；
获取所有序列中消耗的成品钢管数量，选取消耗数量最低的作为基准值k，设置宽限值n，则消耗数量小于等于k+n的序列予以保留，送入资源分析模型，其他序列直接删除。
所述构建资源分析模型包括：
获取进行资源分析的所有序列，以及每个序列对应的废料组；
所述第一废料组内废料记为直接资源消耗；所述第二废料组内废料记为储存资源消耗；
所述序列下的资源消耗等于直接资源消耗与储存资源消耗之和；
获取任一序列下的第二废料组内剩余废料的钢管长度，进行标记，分析每一个钢管长度在未来订单中的使用情况；
获取历史数据下，M个时间周期T的组合同订单数据；
选取出第二废料组内剩余废料的任一个钢管长度A，标记出历史数据中M个时间周期T的组合同订单数据中所有小于A的合同订单，记为训练合同订单；
获取相邻的训练合同订单之间的间隔时间周期数量，同时获取每个周期下的训练合同订单数量，形成训练数据组合[t0，y]，其中t0指间隔的时间周期数量，y指对应的训练合同订单数量，构建合同订单的预测分析模型：
；
其中，、/>指对应的回归系数；/>指回归误差；
获取训练合同订单中最后一组的训练合同订单数量，代入后生成间隔的时间周期数量；
在数据组的选择上，例如存在5个、间隔2T；4个、间隔2T；4个、间隔2T；4个；则会进一步根据4个，形成新的间隔时间周期；
基于生成的间隔的时间周期数量，更换训练数据组合，重新选取训练数据组合时，删除第一个训练合同订单数量，将第一个间隔的时间周期数量与第二个训练合同订单数量形成训练数据组，记为[t1，y1]，其中t1指前一个间隔的时间周期数量，y1指对应的后一个训练合同订单数量；
在数据组的选择上，删除5个，修改为间隔2T、4个；间隔2T、4个；间隔2T、4个；新的间隔时间周期；
构建合同订单的第二预测分析模型：
；
其中，、/>指合同订单的第二预测分析模型对应的回归系数；/>指第二回归误差；
获取合同订单的预测分析模型中生成的间隔的时间周期数量，代入后生成后一个训练合同订单数量；
分别获取合同订单的预测分析模型与合同订单的第二预测分析模型形成的间隔的时间周期数量与后一个训练合同订单数量；
获取第二废料组中与当前分析的钢管长度在标记训练合同订单时相同的钢管数量K，若钢管数量K小于等于后一个训练合同订单数量，则选取间隔的时间周期数量作为钢管数量K的存储时间；若钢管数量K大于后一个训练合同订单数量，则选取出满足后一个训练合同订单数量的钢管数量，选取方式为按照长度从小到大选取，将剩余的钢管废料再次进行预测分析，直到生成的后一个训练合同订单数量完全满足所有的钢管数量，分别获取每一组钢管的存储时间；
计算序列下的资源消耗：
；
其中，指序列下的资源消耗；/>指序列下的直接资源消耗；i指第二废料组的钢管序号；R指第二废料组的钢管数量；/>指单日存储的资源消耗；/>指第i个钢管的预测存储时间；
在资源分析的所有序列中选取出资源消耗最低的序列反馈至管理员端口，将模拟切割转换为实际切割方式。
在本实施例二中，提供一种钢管组批切割数据分析系统，该系统包括：初始订单模块、模拟切割分析模块、数据标记模块、资源分析模块以及反馈模块；
所述初始订单模块用于获取钢管组批的待处理合同订单，获取每一组合同订单的同一钢种下的钢管组批切割长度数据，生成至记录表内；所述模拟切割分析模块用于获取工业生产的钢管组批长度，基于记录表内的合同订单的切割长度数据进行切割分析，根据工业生产的钢管组批长度对每一个合同订单进行模拟切割，标记出模拟切割下的废料长度高于任一合同订单内长度的钢管组批；所述数据标记模块用于构建钢管组批切割数据分析模型，选取不同废料作为原材料进行多次模拟切割，本组合同订单模拟切割完毕后，标记所有剩余废料；所述资源分析模块基于剩余废料，构建资源分析模型，选取出资源占用最低的对应的模拟切割数据分析模型；所述反馈模块用于将资源占用最低的对应的模拟切割数据分析模型反馈至管理员端口，将模拟切割转换为实际切割方式；
所述初始订单模块的输出端与所述模拟切割分析模块的输入端相连接；所述模拟切割分析模块的输出端与所述数据标记模块的输入端相连接；所述数据标记模块的输出端与所述资源分析模块的输入端相连接；所述资源分析模块的输出端与所述反馈模块的输入端相连接。
所述初始订单模块包括待处理单元和记录单元；
所述待处理单元连接商业端口，获取钢管组批的待处理合同订单，获取每一组合同订单的同一钢种下的钢管组批切割长度数据；所述记录单元用于生成表格，将同一钢种下的钢管组批切割长度数据生成至记录表内；
所述待处理单元的输出端与所述记录单元的输入端相连接。
所述模拟切割分析模块包括模拟切割分析单元和标记单元；
所述模拟切割分析单元用于获取工业生产的钢管组批长度，基于记录表内的合同订单的切割长度数据进行切割分析，根据工业生产的钢管组批长度对每一个合同订单进行模拟切割；所述标记单元用于标记出模拟切割下的废料长度高于任一合同订单内长度的钢管组批；
所述模拟切割分析单元的输出端与所述标记单元的输入端相连接。
所述数据标记模块包括废料处理单元和分析单元；
所述废料处理单元用于构建钢管组批切割数据分析模型，选取不同废料作为原材料进行多次模拟切割；所述分析单元用于在本组合同订单模拟切割完毕后，标记所有剩余废料；
所述废料处理单元的输出端与所述分析单元的输入端相连接。
所述资源分析模块包括资源分析单元和选择单元；
所述资源分析单元基于剩余废料，构建资源分析模型；所述选择单元用于选取出资源占用最低的对应的模拟切割数据分析模型；
所述资源分析单元的输出端与所述选择单元的输入端相连接。
所述反馈模块包括反馈单元与实际操作单元；
所述反馈单元用于将资源占用最低的对应的模拟切割数据分析模型反馈至管理员端口，将模拟切割转换为实际切割方式；所述实际操作单元用于按照反馈的模拟数据切割模型进行钢管组批的切割；
所述反馈单元的输出端与所述实际操作单元的输入端相连接。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种钢管组批切割数据分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1、获取钢管组批的待处理合同订单，获取每一组合同订单的同一钢种下的钢管组批切割长度数据，生成至记录表内；
S2、获取工业生产的钢管组批长度，基于记录表内的合同订单的切割长度数据进行切割分析，根据工业生产的钢管组批长度对每一个合同订单进行模拟切割，标记出模拟切割下的废料长度高于任一合同订单内长度的钢管组批；
S3、构建钢管组批切割数据分析模型，选取不同废料作为原材料进行多次模拟切割，本组合同订单模拟切割完毕后，标记所有剩余废料；
S4、基于剩余废料，构建资源分析模型，选取出资源占用最低的对应的模拟切割数据分析模型，反馈至管理员端口，将模拟切割转换为实际切割方式；
所述每一组合同订单包括：
构建固定时间周期T，采集时间周期T内下游供应端传输的钢管组批需求数据，在所述需求数据内部提取出需要的钢管组批数量和长度，形成时间周期T下的组合同订单；
基于合同订单下的总数量匹配同等数量的钢管进行模拟切割，分析模拟切割下的每段钢管的剩余废料长度，形成序列；
若存在任一个剩余废料长度满足大于组合同订单中任一个订单的需求长度，标记对应的钢管为再利用钢管；若存在任一个剩余废料长度满足小于等于组合同订单中任一个订单的需求长度，标记对应的钢管为非再利用钢管；
设置废料长度阈值，剩余钢管长度低于废料长度阈值的记为直接废料，计算非再利用钢管的直接废料总长度，记为第一废料组，计算非再利用钢管的剩余废料中除去直接废料的总长度，记为第二废料组；
所述构建钢管组批切割数据分析模型包括：
获取再利用钢管，构建再利用钢管选择序列，每次随机选择一个未处理过的合同订单对应的再利用钢管，获取满足剩余废料的合同订单，记为第一合同订单，建立选择优先级，在剩余废料的基础上进行模拟切割，分别对第一合同订单内所有钢管需求进行分析，若存在切割完第一合同订单内的某一订单后，剩余废料还能满足第一合同订单内的其他订单，则选取切割完第一合同订单后剩余废料最多的订单作为第一优先级订单；若存在切割完第一合同订单内的某一订单后，剩余废料无法满足第一合同订单内的任一个其他订单，则选取切割完第一合同订单后剩余废料最少的订单作为第一优先级订单，并将剩余废料判断是否满足废料长度阈值，划分至不同废料组；
整个选择过程为抽取不放回形式，指合同订单一旦被选择过，就不会再出现在选择列表；
对再利用钢管形成的所有序列逐个进行分析，直至将所有的废料都划分至废料组为止，形成的序列总数为组合同订单数量的阶乘；
获取所有序列中消耗的成品钢管数量，选取消耗数量最低的作为基准值k，设置宽限值n，则消耗数量小于等于k+n的序列予以保留，送入资源分析模型，其他序列直接删除；
所述构建资源分析模型包括：
获取进行资源分析的所有序列，以及每个序列对应的废料组；
所述第一废料组内废料记为直接资源消耗；所述第二废料组内废料记为储存资源消耗；
所述序列下的资源消耗等于直接资源消耗与储存资源消耗之和；
获取任一序列下的第二废料组内剩余废料的钢管长度，进行标记，分析每一个钢管长度在未来订单中的使用情况；
获取历史数据下，M个时间周期T的组合同订单数据；
选取出第二废料组内剩余废料的任一个钢管长度A，标记出历史数据中M个时间周期T的组合同订单数据中所有小于A的合同订单，记为训练合同订单；
获取相邻的训练合同订单之间的间隔时间周期数量，同时获取每个周期下的训练合同订单数量，形成训练数据组合[t0，y]，其中t0指间隔的时间周期数量，y指对应的训练合同订单数量，构建合同订单的预测分析模型：
；
其中，、/>指对应的回归系数；/>指回归误差；
获取训练合同订单中最后一组的训练合同订单数量，代入后生成间隔的时间周期数量；
基于生成的间隔的时间周期数量，更换训练数据组合，重新选取训练数据组合时，删除第一个训练合同订单数量，将第一个间隔的时间周期数量与第二个训练合同订单数量形成训练数据组，记为[t1，y1]，其中t1指前一个间隔的时间周期数量，y1指对应的后一个训练合同订单数量，构建合同订单的第二预测分析模型：
；
其中，、/>指合同订单的第二预测分析模型对应的回归系数；/>指第二回归误差；
获取合同订单的预测分析模型中生成的间隔的时间周期数量，代入后生成后一个训练合同订单数量；
分别获取合同订单的预测分析模型与合同订单的第二预测分析模型形成的间隔的时间周期数量与后一个训练合同订单数量；
获取第二废料组中与当前分析的钢管长度在标记训练合同订单时相同的钢管数量K，若钢管数量K小于等于后一个训练合同订单数量，则选取间隔的时间周期数量作为钢管数量K的存储时间；若钢管数量K大于后一个训练合同订单数量，则选取出满足后一个训练合同订单数量的钢管数量，选取方式为按照长度从小到大选取，将剩余的钢管废料再次进行预测分析，直到生成的后一个训练合同订单数量完全满足所有的钢管数量，分别获取每一组钢管的存储时间；
计算序列下的资源消耗：
；
其中，指序列下的资源消耗；/>指序列下的直接资源消耗；i指第二废料组的钢管序号；R指第二废料组的钢管数量；/>指单日存储的资源消耗；/>指第i个钢管的预测存储时间；
在资源分析的所有序列中选取出资源消耗最低的序列反馈至管理员端口，将模拟切割转换为实际切割方式。
2.应用如权利要求1所述的一种钢管组批切割数据分析方法的一种钢管组批切割数据分析系统，其特征在于：该系统包括：初始订单模块、模拟切割分析模块、数据标记模块、资源分析模块以及反馈模块；
所述初始订单模块用于获取钢管组批的待处理合同订单，获取每一组合同订单的同一钢种下的钢管组批切割长度数据，生成至记录表内；所述模拟切割分析模块用于获取工业生产的钢管组批长度，基于记录表内的合同订单的切割长度数据进行切割分析，根据工业生产的钢管组批长度对每一个合同订单进行模拟切割，标记出模拟切割下的废料长度高于任一合同订单内长度的钢管组批；所述数据标记模块用于构建钢管组批切割数据分析模型，选取不同废料作为原材料进行多次模拟切割，本组合同订单模拟切割完毕后，标记所有剩余废料；所述资源分析模块基于剩余废料，构建资源分析模型，选取出资源占用最低的对应的模拟切割数据分析模型；所述反馈模块用于将资源占用最低的对应的模拟切割数据分析模型反馈至管理员端口，将模拟切割转换为实际切割方式；
所述初始订单模块的输出端与所述模拟切割分析模块的输入端相连接；所述模拟切割分析模块的输出端与所述数据标记模块的输入端相连接；所述数据标记模块的输出端与所述资源分析模块的输入端相连接；所述资源分析模块的输出端与所述反馈模块的输入端相连接。
3.根据权利要求2所述的一种钢管组批切割数据分析系统，其特征在于：所述初始订单模块包括待处理单元和记录单元；
所述待处理单元连接商业端口，获取钢管组批的待处理合同订单，获取每一组合同订单的同一钢种下的钢管组批切割长度数据；所述记录单元用于生成表格，将同一钢种下的钢管组批切割长度数据生成至记录表内；
所述待处理单元的输出端与所述记录单元的输入端相连接。
4.根据权利要求2所述的一种钢管组批切割数据分析系统，其特征在于：所述模拟切割分析模块包括模拟切割分析单元和标记单元；
所述模拟切割分析单元用于获取工业生产的钢管组批长度，基于记录表内的合同订单的切割长度数据进行切割分析，根据工业生产的钢管组批长度对每一个合同订单进行模拟切割；所述标记单元用于标记出模拟切割下的废料长度高于任一合同订单内长度的钢管组批；
所述模拟切割分析单元的输出端与所述标记单元的输入端相连接。
5.根据权利要求2所述的一种钢管组批切割数据分析系统，其特征在于：所述数据标记模块包括废料处理单元和分析单元；
所述废料处理单元用于构建钢管组批切割数据分析模型，选取不同废料作为原材料进行多次模拟切割；所述分析单元用于在本组合同订单模拟切割完毕后，标记所有剩余废料；
所述废料处理单元的输出端与所述分析单元的输入端相连接。
6.根据权利要求2所述的一种钢管组批切割数据分析系统，其特征在于：所述资源分析模块包括资源分析单元和选择单元；
所述资源分析单元基于剩余废料，构建资源分析模型；所述选择单元用于选取出资源占用最低的对应的模拟切割数据分析模型；
所述资源分析单元的输出端与所述选择单元的输入端相连接。
7.根据权利要求2所述的一种钢管组批切割数据分析系统，其特征在于：所述反馈模块包括反馈单元与实际操作单元；
所述反馈单元用于将资源占用最低的对应的模拟切割数据分析模型反馈至管理员端口，将模拟切割转换为实际切割方式；所述实际操作单元用于按照反馈的模拟数据切割模型进行钢管组批的切割；
所述反馈单元的输出端与所述实际操作单元的输入端相连接。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4534002A (en) * | 1983-01-19 | 1985-08-06 | Republic Steel Corporation | Method and apparatus to optimize cut lengths of material |
| CN114523174A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-05-24 | 广西桂通工程管理集团有限公司 | 一种提高钢管拱肋筒节母材钢板火焰切割下料精度的方法 |
| CN114734210A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-07-12 | 浙江大学 | 一种基于滚动填炉策略的钢管合同组批方法 |
| CN115034525A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-09-09 | 宝信软件(南京)有限公司 | 基于数据分析的钢管订单生产工期预测监管系统及方法 |
| CN116342041A (zh) * | 2023-04-17 | 2023-06-27 | 深圳市感恩网络科技有限公司 | 一种基于区块链的国际贸易数据存储管理系统及方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115497272B (zh) * | 2022-11-21 | 2023-03-24 | 中建安装集团有限公司 | 一种基于数字化建造的工期智能化预警系统及方法 |
-
2023
- 2023-11-14 CN CN202311508594.2A patent/CN117236660B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4534002A (en) * | 1983-01-19 | 1985-08-06 | Republic Steel Corporation | Method and apparatus to optimize cut lengths of material |
| CN114523174A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-05-24 | 广西桂通工程管理集团有限公司 | 一种提高钢管拱肋筒节母材钢板火焰切割下料精度的方法 |
| CN114734210A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-07-12 | 浙江大学 | 一种基于滚动填炉策略的钢管合同组批方法 |
| CN115034525A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-09-09 | 宝信软件(南京)有限公司 | 基于数据分析的钢管订单生产工期预测监管系统及方法 |
| CN116342041A (zh) * | 2023-04-17 | 2023-06-27 | 深圳市感恩网络科技有限公司 | 一种基于区块链的国际贸易数据存储管理系统及方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 中厚板材料组板优化设计与实现;杨鹏;李川阳;;新疆钢铁(04);全文 * |
| 杨鹏 ; 李川阳 ; .中厚板材料组板优化设计与实现.新疆钢铁.2012,(04),全文. * |
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