基于大数据分析处理技术的自动排产优化管理信息模型的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及物流配送模式中的库存优化管理系统，具体地说是一种基于大数据分析处理技术的自动排产优化管理信息模型。
【背景技术】
[0002]本发明提出之前，传统工业领域一般都是按计划经济模式进行产能配送，随着汽车产销量的不断攀升、竞争的日趋加剧，使得生产效率和成本控制成为汽车企业高速发展的内生动力，在传统的钢铁与汽车企业合作中，由于生产周期和模式的不同，供应链的任一环节产生波动，都会对最终整车的装配产生难以预估的影响，因此要在供应链的各个环节储存大量的库存来确保准确及时的材料和零件供应，这不仅抑制了供应链的高效运作，而且使得企业的经营成本持续走高，在一定时期内成本压力持续存在。但如今，全球掀起的新一轮创新和变革的浪潮，移动互联网、智能终端、大数据、云计算、物联网等技术研发和产业化都取得了重大的突破，特别是在传统工业领域，智能制造、智能交通、智能家居等逐渐从概念走向现实，迈入了高速发展期。钢企生产也从以传统的产品制造为核心转向提供具有丰富内涵的产品和服务，互联网与制造业、生产业与服务业之间的边界日益模糊，互联网对传统企业的改造在碰撞和融合中悄然发生，企业间、产业间跨界合作将会无远弗届，开启了互联网与传统行业融合的新趋势。依靠先进的移动互联网和可视化信息技术的进步，使构建一种更加紧密的钢铁与汽车客户的协作模式成为可能。
【发明内容】
[0003]本发明的目的在于解决传统计划经济状态下实现JIT实时生产，需要以上游的库存的持续放大为代价，确保生产的安全稳定的产能库存模式的弊端，实现合理排产备库，在实现现保供的前提下，降低成品库存甚至“零库存”，减少资金占用为目标，建立一个能够根据客户的要货计划，自动下达原料加工排产计划，大力提升排产效率、准确率，大力提升机组利用率、动态的建立合理的成品库存等自动排产系统模型。
[0004]实现本发明的技术方案是，这种基于大数据分析处理技术的自动排产优化管理信息模型，其特殊之处在于:它的构建方法包括客户需求信息收集模块、客户信息处理模块、生产计划调度模块、库存分类模块；
[0005]I)收到客户要货计划，建立客户需求信息单元；
[0006]2)汇总数据到数据交换中心对客户信息进行需求分类处理；
[0007]3)根据设定库存率，建立相应客户订单任务，智能计算生产量、排定加工顺序；
[0008]4)下达生产计划；
[0009]5)组织生产；
[0010]6)产品下线进行库存分类；
[0011]7)完成客户订单生产加工任务、产品下线进行库存分类等详细数据返回数据交换中心存档，相应任务消除。
[0012]具体地，所述步骤I)中客户需求信息包括供应合同、车型计划产量、物件单耗、物件的型号、物件的数量、时间要求等。
[0013]具体地，所述步骤2)中需求分类处理，是将所有客户的信息结合历史大数据进行分类统计，确定物料需求数量。
[0014]具体地，所述步骤3)中根据设定库存率，建立相应客户订单任务，智能计算生产量、排定加工顺序，预测当前库存是否满足客户要货需求，在实现保供、合理的成品库存前提下，建立相应客户订单任务。
[0015]具体地，即预测当前库存是否满足客户要货需求，若满足，则无需下达生产加工计划;若不满足，则通过智能运算以产生对应生产加工计划。通过输入成品库存量、人工调配最优值、客户需求信息(要货计划)、机组饱和度、机组最大产能、班组工作频率、生产工序等数据进行智能运算，其运算公式为:加工原料重量=模型计算值*系数;产出成品量=(加工原料重量-废料)*成材率;成品库存率=产出成品量/(2周要货计划量)，得出加工原料重量、产出成品量、成品库存率等，来确定相应客户订单所对应生产加工计划，即在实现保供、合理的成品库存前提下，建立相应客户订单任务。综合机组日产能、设备故障率、人员出勤等数据、产成品规格、物料表面要求等因素，计算编排设备最优利用率的生产顺序。所述步骤4)中下达生产计划，是按客户需求信息分类和确定合理备存量、计划生产顺序后，按物件安排通过系统生产指令。
[0016]具体地，所述步骤4)中下达生产计划，是按客户需求信息分类和确定合理备存量后，按物件安排通过系统生产指令。
[0017]具体地，所述步骤5)中组织生产，是通过系统生产指令后，通过生产现场显示屏看板调度产能分布。
[0018]具体地，所述步骤6)中产品下线进行库存分类(待配送)，是生产产品下线后，按物件分类入库，等待配卷装车，根据客户需求量及时限进行智能配卷。
[0019]具体地，所述步骤7)数据返回数据交换中心存档，相应任务消除，是监控是否按客户需求完成客户订单生产加工、产品下线进行库存分类(待配送)等原定生产计划任务。
[0020]本发明借助于互联网与传统行业融合的新趋势，创新了钢铁与汽车企业协作的管理思想和管理模式，以自动化、可视化、精细化管控为特点，依靠先进的大数据、云计算、移动互联网和可视化信息技术的进步，通过综合用户车型计划、成品库存、要货计划、要货习惯、型号代用等多种因素，智能计算己方库存率，预测用户要货需求，合理备库，实现了钢铁企业交付原卷到加工配送中心后，按照汽车企业客户的车型计划自动生成原材料采购及加工计划，并可实现各个关键业务节点的全过程监控预警，使物料能够以最合适的时间，最准确的数量交付到汽车客户的制造车间，大大减少环节中的冗余库存，使传统意义上的JIT实时生产概念不再以上游的高库存作为代价，在保供的前提下降低成品库存，减少资金占用，极大的提升了供应链的效率。
【附图说明】
[0021]图1为本发明基于大数据分析处理技术的自动排产优化管理信息模型的流程简图。
【具体实施方式】
[0022]下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
[0023]图1中所示的基于大数据分析处理技术的自动排产优化管理信息模型，其构建方法包括客户需求信息收集模块、客户信息处理模块、生产计划调度模块、库存分类模块，具体步骤为:
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