[发明专利]基于人工智能的生产规划方法、装置、计算机设备及介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的生产规划方法、装置、计算机设备及介质。该方法将历史销售数据输入销量预测模型得到预测销量，将预测销量和生产信息输入产量预测模型得到预测产量，确定预测产量与预测销量的差值为预测库存量，在预测库存量不满足预设条件时，通过变分自编码器中得到优化产量，确定优化产量与预测销量的差值为优化库存量，并根据满足预设条件的优化库存量确定生产量，通过库存量对产量进行评估，避免在生产时出现库存超限，造成额外的损失，提高了生产规划的准确性，同时采用变分自编码器生成优化产量，能够对预测产量微调，防止多项产品的生产量由于库存限制存在对抗关系，从而提高了生产规划的效率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的生产规划方法、装置、计算机设备及介质。

背景技术

目前，产品的销售模式通常采用预售模式，以避免产品在销售过程中出现滞销或者脱销的情况，并根据预售情况确定产品的生产规划，然而，预售模式将导致购买方需要经历产品的等待周期，在等待周期期间可能出现购买方流失的情况，产品的竞争力较低，因此制造方在生产产品前，通常由相应的规划人员根据历史销售信息和企业的历史生产信息对产品进行生产规划。

但是，由于销售信息与生产信息具有较强的耦合性，规划人员在处理相关信息时，难以准确描述销售信息和生产信息的关系，导致生产规划的准确率较低，并且在应用过程中需要根据企业的库存能力对各产品的生产计划进行微调，采用人为方式难以快速且有效地调整生产规划，导致生产规划的效率较低，因此，如何在保证生产规划准确率的情况下，提高生产规划的效率成为亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于人工智能的生产规划方法、装置、计算机设备及介质，以解决在保证生产规划准确率的情况下，生产规划的效率较低的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种基于人工智能的生产规划方法，所述生产规划方法包括：

获取待生产产品在采样时间段的历史销售数据，将所述历史销售数据输入训练好的销量预测模型，得到目标时间段的预测销量；

获取待生产产品在所述目标时间段的生产信息，将所述预测销量和所述生产信息输入训练好的产量预测模型，得到所述目标时间段的预测产量；

计算所述预测产量与所述预测销量的差值，确定所述差值为预测库存量，并检测所述预测库存量是否满足所述预设条件，若所述预测库存量不满足预设条件，则将所述预测产量输入预训练好的变分自编码器中进行N次采样生成，得到N个优化产量，N为大于零的整数；

将N个优化产量分别与所述预测销量进行差值计算，确定对应优化产量的计算结果为对应的优化库存量，并根据N个优化库存量中满足所述预设条件的优化库存量，确定所述待生产产品在所述目标时间段的生产量，所述生产量用于指导生产者进行生产规划。

第二方面，本发明实施例提供一种基于人工智能的生产规划装置，所述生产规划装置包括：

销量预测模块，用于获取待生产产品在采样时间段的历史销售数据，将所述历史销售数据输入训练好的销量预测模型，得到目标时间段的预测销量；

产量预测模块，用于获取待生产产品在所述目标时间段的生产信息，将所述预测销量和所述生产信息输入训练好的产量预测模型，得到所述目标时间段的预测产量；

产量优化模块，用于计算所述预测产量与所述预测销量的差值，确定所述差值为预测库存量，并检测所述预测库存量是否满足预设条件，若所述预测库存量不满足所述预设条件，则将所述预测产量输入预训练好的变分自编码器中进行N次采样生成，得到N个优化产量，N为大于零的整数；