技術領域

本發明涉及物流配送模式中的庫存優化管理系統，具體地說是一種基于大數據分析處理技術的自動排產優化管理信息模型。

背景技術

本發明提出之前，傳統工業領域一般都是按計劃經濟模式進行產能配送，隨著汽車產銷量的不斷攀升、競爭的日趨加劇，使得生產效率和成本控制成為汽車企業高速發展的內生動力，在傳統的鋼鐵與汽車企業合作中，由于生產周期和模式的不同，供應鏈的任一環節產生波動，都會對最終整車的裝配產生難以預估的影響，因此要在供應鏈的各個環節儲存大量的庫存來確保準確及時的材料和零件供應，這不僅抑制了供應鏈的高效運作，而且使得企業的經營成本持續走高，在一定時期內成本壓力持續存在。但如今，全球掀起的新一輪創新和變革的浪潮，移動互聯網、智能終端、大數據、云計算、物聯網等技術研發和產業化都取得了重大的突破，特別是在傳統工業領域，智能制造、智能交通、智能家居等逐漸從概念走向現實，邁入了高速發展期。鋼企生產也從以傳統的產品制造為核心轉向提供具有豐富內涵的產品和服務，互聯網與制造業、生產業與服務業之間的邊界日益模糊，互聯網對傳統企業的改造在碰撞和融合中悄然發生，企業間、產業間跨界合作將會無遠弗屆，開啟了互聯網與傳統行業融合的新趨勢。依靠先進的移動互聯網和可視化信息技術的進步，使構建一種更加緊密的鋼鐵與汽車客戶的協作模式成為可能。

發明內容

本發明的目的在于解決傳統計劃經濟狀態下實現JIT實時生產，需要以上游的庫存的持續放大為代價，確保生產的安全穩定的產能庫存模式的弊端，實現合理排產備庫，在實現現保供的前提下，降低成品庫存甚至“零庫存”，減少資金占用為目標，建立一個能夠根據客戶的要貨計劃，自動下達原料加工排產計劃，大力提升排產效率、準確率，大力提升機組利用率、動態的建立合理的成品庫存等自動排產系統模型。

實現本發明的技術方案是，這種基于大數據分析處理技術的自動排產優化管理信息模型，其特殊之處在于：它的構建方法包括客戶需求信息收集模塊、客戶信息處理模塊、生產計劃調度模塊、庫存分類模塊；

1)收到客戶要貨計劃，建立客戶需求信息單元；

2)匯總數據到數據交換中心對客戶信息進行需求分類處理；

3)根據設定庫存率，建立相應客戶訂單任務，智能計算生產量、排定加工順序；

4)下達生產計劃；

5)組織生產；

6)產品下線進行庫存分類；

7)完成客戶訂單生產加工任務、產品下線進行庫存分類等詳細數據返回數據交換中心存檔，相應任務消除。

具體地，所述步驟1)中客戶需求信息包括供應合同、車型計劃產量、物件單耗、物件的型號、物件的數量、時間要求等。

具體地，所述步驟2)中需求分類處理，是將所有客戶的信息結合歷史大數據進行分類統計，確定物料需求數量。

具體地，所述步驟3)中根據設定庫存率，建立相應客戶訂單任務，智能計算生產量、排定加工順序，預測當前庫存是否滿足客戶要貨需求，在實現保供、合理的成品庫存前提下，建立相應客戶訂單任務。

具體地，即預測當前庫存是否滿足客戶要貨需求，若滿足，則無需下達生產加工計劃；若不滿足，則通過智能運算以產生對應生產加工計劃。通過輸入成品庫存量、人工調配最優值、客戶需求信息(要貨計劃)、機組飽和度、機組最大產能、班組工作頻率、生產工序等數據進行智能運算，其運算公式為：加工原料重量＝模型計算值*系數；產出成品量＝(加工原料重量-廢料)*成材率；成品庫存率＝產出成品量/(2周要貨計劃量)，得出加工原料重量、產出成品量、成品庫存率等，來確定相應客戶訂單所對應生產加工計劃，即在實現保供、合理的成品庫存前提下，建立相應客戶訂單任務。綜合機組日產能、設備故障率、人員出勤等數據、產成品規格、物料表面要求等因素，計算編排設備最優利用率的生產順序。所述步驟4)中下達生產計劃，是按客戶需求信息分類和確定合理備存量、計劃生產順序后，按物件安排通過系統生產指令。

具體地，所述步驟4)中下達生產計劃，是按客戶需求信息分類和確定合理備存量后，按物件安排通過系統生產指令。

具體地，所述步驟5)中組織生產，是通過系統生產指令后，通過生產現場顯示屏看板調度產能分布。

具體地，所述步驟6)中產品下線進行庫存分類(待配送)，是生產產品下線后，按物件分類入庫，等待配卷裝車，根據客戶需求量及時限進行智能配卷。