[发明专利]智能生产决策支持系统

说明书

技术领域

本发明涉及智能生产决策支持系统，更具体地说，涉及一种应用于服装制造领域的智能生产决策支持系统。

背景技术

人们已经开发出各种不同的计算机系统用在服装制造上用来提高生产的快速响应速度和决策能力，这些系统包括生产数据采集(PDC)系统、管理信息系统(MIS)和企业资源规划(ERP)系统等等。

PDC系统旨在从缝纫生产线上通过手工输入、条形码扫描和无线射频识别技术(RFID)来收集生产数据，其中基于RFID的PDC系统是最新的技术，它能够实时、精确并高效地收集庞大的生产数据。不过，在如何利用所收集到的数据来对生产和车间管理进行决策的问题上，这种系统仍然存在困难。

前面提到的MIS和ERP系统是采用计算机来管理企业资源，二者的重点集中在经营和生产的流程上，它们并不能帮助生产一线的管理者进行有效的生产决策。这两类系统里的生产数据通常都依赖于每天的人工输入，而无法得到实时的生产数据、以及车缝员工和生产线的效率。由于这种实时生产数据的缺失，MIS和ERP系统并不能反映出车间和生产线上实时的生产状态。

综上所述，生产线的控制和平衡依靠车间管理来实现。目前的车间管理主要依赖于一线管理者的主观经验或简单推算。由于生产管理问题的复杂性，以及主观决策的局限性，实际服装生产中的生产管理效率处于相当低的水平。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术不能进行实时控制和自动车间管理的缺陷，提供一种克服上述缺陷的智能生产决策支持系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种智能生产决策支持系统，用于依据数据采集系统所采集到的实时的生产数据做出生产决策，包括决策支持数据库、数据交换平台、员工效率预测子系统；

其中，数据交换平台接收来自数据采集系统的实时的生产数据，并分离出生产决策所必需的必要数据，并将所述必要数据存储到所述决策支持数据库；员工效率预测子系统读取所述决策支持数据库中的必要数据，并根据影响员工效率的内部因素和外部因素输出员工的效率预测数据。

在本发明所述的智能生产决策支持系统中，还包括智能生产线进度预测子系统，其读取所述必要数据并生成预测每个生产单的生产进度预测数据。

在本发明所述的智能生产决策支持系统中，还包括智能员工和工序分配子系统，其读取所述必要数据，在每个生产单的车缝生产之前生成员工和工序分配数据。

在本发明所述的智能生产决策支持系统中，还包括智能生产线平衡子系统，其读取所述员工和工序分配数据和实施的生产数据，在每个生产单的车缝生产过程中，根据实时的生产数据，对所述员工和工序分配数据进行动态调整生成消除瓶颈工序的员工和工序分配调整数据。

在本发明所述的智能生产决策支持系统中，所述数据交换平台采用可扩展标记语言。

在本发明所述的智能生产决策支持系统中，所述影响员工效率的内部因素是指用来描述员工操作效率的趋势的学习曲线，所述影响员工效率的外部因素包括影响员工的未来效率的织物类型、机器性能因素。

在本发明所述的智能生产决策支持系统中，所述智能员工和工序分配子系统采用人工智能技术的遗传算法为每个生产单生成最优生产方案的员工和工序分配数据。

在本发明所述的智能生产决策支持系统中，所述智能生产线平衡子系统采用人工智能技术的启发式算法生成员工和工序分配调整数据。

在本发明所述的智能生产决策支持系统中，所述智能生产线进度预测子系统采用人工智能的神经网络技术生成生产进度预测数据。

实施本发明的智能生产决策支持系统，具有以下有益效果：利用数据交换平台可从庞大的实时生产数据中分离出效率预测和制定决策所必须的必要数据，从而方便用户有效地利用必要数据并通过员工效率预测子系统来预测员工的操作效率，利用智能员工和工序分配子系统、智能生产线平衡子系统以及进度预测子系统在最短时间内做出符合实际实时情形的生产制造决策。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明智能生产决策支持系统工作过程的数据流程图；

图2是本发明优选实施例中员工效率预测(OEP)子系统的结构示意图；

图3是本发明优选实施例中智能员工和工序分配子系统(IOWA)子系统的程序流程图；

图4是本发明优选实施例中智能生产线平衡子系统(IALB)子系统的流程图；