[发明专利]一种基于大数据的智能计分排产的方法

说明书

本发明的目的在于提供一种基于大数据的智能计分排产的方法，特别是应用于生产管理方面。该发明通过创建原始的评分标准，评分标准里可设置若干评分条件，自定义评分条件的名称、有效期、适用条件(订单类型和产品类型等)；设置评分条件的在各个工厂的计分方式以及优先级权重；用户通过对产品属性的分析，并跟原始的评分标准进行一一匹配，模拟产品在各个工厂生产的适配值，权重计算每个产品在不同工厂的总得分；用户对智能信息系统计算出来的排单结果进行审核确认或调整，智能信息系统记录审核确认或调整行为，并进行大数据分析统计，结合历史排厂数据，提供一个更优的评分标准；用户根据智能信息系统的建议，确认对评分标准的调整，并应用于下一次的排厂选择过程中；智能信息系统通过智能学习，使得排单结果跟主观的人为经验分离，实现最科学最合理最优的以及经济最大化的排单结果，而且不断迭代优化。

技术领域

本发明涉及智能计分俳优技术领域，尤其涉及应用于生产管理的基于大数据的智能计分排产处理的方法。

背景技术

工厂实际生产排单的考虑因素众多，比如工厂产能，工厂基础设备情况，产品的生产周期，产品的类型，产品的工艺要求，地方的关税政策，地方的假期政策，集团的产品策略，季度/年度历史排单情况，客户要求的生产地，产品原材料供应商的产地限制，产品原材料采购成本，产品生产成本，成品运输成本等。现状对于工厂排单的综合考虑判断都是基于人为的主观经验，存在考虑不全面，结果非最优，以及效率低下的情况。。

对于企业来说，如何按照优先级权重量化适配值，并通过历史数据不断优化迭代，得到最优的排单结果，实际利益的最大化是他们最关注的。是否能撇除人为经验和主观判断，解决各个因素优先级以及权重的设定，同时进行历史排单大数据的分析统计从而不断优化实现智能排单是关键。

当前人为经验排单主要存在以下问题：

1.排单时只能考虑有限的主要因素，而无法覆盖所有相关的因素，并按优先级权重量化是配置，得到最优的结果；

2.严重依赖个人经验，排单结果偏主观，结果会有因人而异的情况；

3.无法根据历史排单的大数据进行统计分析，不断优化迭代更优排厂方案；

4.排单容易出错，花费人力时间多，效率低下。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的智能计分排产的方法，特别是应用于生产管理方面。该发明通过设定优先级权重，以及统计分析历史数据和用户行为，进行计分量化排产，使得排单结果跟主观的人为经验分离，实现最科学最合理最优的以及经济最大化的排单结果，而且不断迭代优化。

本发明的目的通过以下技术方案予以实现：

一种基于大数据的智能计分排产的应用于生产管理的方法，可以通过计算机等设备以智能信息系统的形式实现所述方法，具体包含以下阶段：

如附图1所述，本发明所提供的一种基于大数据的智能计分排产的方法，包括：阶段1，创建原始的评分标准阶段；阶段2，推荐最优排厂结果阶段；阶段3，评分标准迭代优化阶段。

所述阶段1的创建原始评分标准阶段，其处理流程如附图2所示，可分为以下步骤：

1.用户在智能信息系统上创建原始的评分标准；

2.在评分标准里设置若干评分条件；

所述的评分条件包含且不限于以下要素：工厂产能、工厂基础设备情况、产品的生产周期、产品的类型、产品的工艺要求、地方的关税政策、地方的假期政策、集团的产品策略、季度/年度历史排单情况、客户要求的生产地、产品原材料供应商的产地限制、产品原材料采购成本、产品生产成本和成品运输成本。

3.设置评分条件的名称、有效期等基本属性；

4.设置评分条件的适用条件：订单类型、产品类型等；