CN113095610A - 计划排产调配***、方法及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种计划排产调配***、方法及存储介质，其中，数据收集模块获取与目标产品相关的生产数据；数据过滤模块剔除生产数据中不满足预设条件的异常数据；数据统计模块从不同维度统计过滤后的生产数据以获得目标产品的销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据；数据分析模块依据所述销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成所述目标产品的生产计划和/或货物调配计划。本申请实现了产品的合理生产和调配，优化了资源的利用。
Description
技术领域
本申请涉及资源管理技术领域，特别地涉及一种计划排产调配***、方法及存储介质。
背景技术
随着大数据技术发展与应用落地，越来越多的企业特别是大公司，应用大数据技术将大量实际数据可视化直观呈现，数据直观可视化提高了决策效率与科学性，降低主观决策意识与人工维护成本，同时优化了资源调配，实现效率提升促进经济效益。
随着企业业务量快速上升，特别是大公司产品销售量急剧增加，传统人工统计数据费时费力，管理层看报表来决策很不直观，数据可视化可以最大限度实现科学决策与提高决策效率。同时通过多维度统计数据，实现产品生产计划以及物流分配合理化、高效化。传统决策方法采用报表，效率底下，传统生产空调、电器产品依据上年或往年历史报表数据，存在信息过时，市场信息反馈不及时，传统将电器产品发往全国各地经销商任意发送，可能造成仓库货物推积或缺货，导致资源的浪费。
面对物流范围的扩大和仓库数量的增多，大部分企业都建立了物流信息化***，对物流活动进行计划、协调、控制和监督，使各项物流活动实现最佳的协调与配合。然而，信息种类越来越多，整合越来越复杂，如何有效利用这些信息，为企业提供高效精确的决策依据，简化作业流程，提高企业效益，是资源管理技术发展的重点。
发明内容
针对上述问题，本申请提供一种计划排产调配***、方法及存储介质，以解决现有技术中信息整合率低，生产和物流分配效率差的技术问题。
第一方面，本申请提供了一种计划排产调配***，所述***包括：
数据收集模块，用于获取与目标产品相关的生产数据；
数据过滤模块，用于剔除所述生产数据中不满足预设条件的异常数据，所述异常数据包括残缺数据、错误数据和重复数据；
数据统计模块，用于从不同维度统计过滤后的所述生产数据，以获得所述目标产品的销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据；
数据分析模块，用于依据所述目标产品的销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成所述目标产品的生产计划和/或货物调配计划。
更进一步的，所述***还包括：
存储模块，用于存储所述数据收集模块、数据过滤模块、数据统计模块和数据分析模块执行操作过程中产生的数据和指令。
更进一步的，所述***还包括：
定时模块，用于设置定时信息并发送给所述数据收集模块，所述数据收集模块依据所述定时信息在指定时刻获取指定时间段内的所述生产数据。
更进一步的，所述***还包括：
客户端，用于输入人为制定计划数据并输送给所述数据分析模块，所述数据分析模块还结合所述人为制定计划数据，并依据所述目标产品的销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成所述生产计划和/或货物调配计划。
更进一步的，所述***还包括：
生产执行模块，用于依据所述生产计划调整所述目标产品的生产数量和/或生产进度；和/或
调配执行模块，用于依据所述货物调配计划调整所述目标产品的调配地区和/或调配数量。
第二方面，本申请提供一种计划排产调配方法，所述方法包括：
获取与目标产品相关的生产数据；
剔除所述生产数据中的不满足预设条件的异常数据，所述异常数据包括残缺数据、错误数据和重复数据；
从不同维度统计剔除所述异常数据后的所述生产数据，以获得所述目标产品的销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据；
依据所述销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成生产计划和/或货物调配计划。
更进一步的，所述获取与目标产品相关的生产数据，包括：
依据定时信息在指定时刻获取指定时间段内的所述生产数据。
更进一步的，所述方法还包括：
获取人为制定计划数据；
结合所述人为制定计划数据，并依据所述目标产品的销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成所述生产计划和/或货物调配计划。
更进一步的，所述方法还包括：
当依据所述销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成生产计划时，依据所述生产计划调整所述目标产品的生产数量和/或生产进度；
当依据所述销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成货物调配计划时，依据所述货物调配计划调整所述目标产品的调配地区和/或调配数量。
第三方面，本申请提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被一个或多个处理器执行时实现第二方面所述方法的步骤。
与现有技术相比，本申请具有如下优点或有益效果：
本申请提供的计划排产调配***、方法及存储介质，通过收集并统计生产记录数据、安装数据和扫描数据，从销售信息、生产信息、仓储信息和成本信息等多维度进行整合分析，并将分析得到的生产计划和货物调配计划实时接入生产执行模块和调配执行模块，实现每种产品合理的生产以及高效的调配。上述方法打破了信息孤岛，形成信息闭合环路，优化了资源的合理生产和调配，避免了资源的浪费，促进了经济效益的提高。
附图说明
在下文中将基于实施例并参考附图来对本申请进行更详细的描述：
图1为本申请实施例一提供的计划排产***的结构框图；
图2为本申请实施例一提供的计划排产方法的流程图；
图3为本申请实施例一提供的空调计划排产方法的流程图；
图4为本申请实施例二提供的货物调配***的结构框图；
图5为本申请实施例二提供的货物调配方法的流程图；
图6为本申请实施例二提供的空调货物调配方法的流程图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本申请的实施方式，借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题，并达到相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本申请实施例以及实施例中的各个特征，在不相冲突前提下可以相互结合，所形成的技术方案均在本申请的保护范围之内。
实施例一
如图1所示，本实施例提供一种计划排产***，包括数据收集模块201、数据过滤模块202、数据统计模块203和数据分析模块204。
数据收集模块201用于获取目标产品的生产数据，生产数据包括生产记录数据、安装数据和扫描数据。
其中，生产记录数据可以包括开始条码号、截止条码号、订单数、打印条数、打印时间、工厂所属基地等参数中的一种或多种，安装数据可以包括产品类型、品牌型号、内机条码、外机条码、用户电话、用户名字、省份、城市、乡镇、街道、销售商公司名等参数中的一种或多种，扫描数据可以包括扫描模块、型号、电器类型、品牌、ip地址、地区、用户、时间、条形码、浏览器等参数中的一种或多种。
上述数据的获取可通过程序接口模拟HTTP请求的方式从大数据平台获取，或者通过开放数据库的方式直接从目标数据库中获取，或者通过数据直接采集的方式从底层数据中分析出所需的数据。
数据过滤模块202用于剔除所述生产数据中的不符合条件的异常数据，所述异常数据为残缺数据、错误数据和重复数据的一种或多种。
对于每一条收集到的数据，首先判断该数据是否为空、是否损坏、是否丢失、是否符合要求、是否重复等，若是，则剔除掉该数据，以提高数据的有效性，保证统计分析结果的准确性。
数据统计模块203用于分类统计过滤后的所述生产数据，得到所述目标产品的销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据。
从不同维度统计即是从不同角度、不同参数、不同方向进行统计，由此得到各类统计后的数据，比如目标产品的销售数据可以包括目标产品的总销售量、目标产品在特定地区的销售量、目标产品特定型号的销售分布等，目标产品的仓储数据可以包括目标产品在特定仓库的库存量、目标产品的总库存量等，目标产品的生产数据可以包括目标产品的总生产量、目标产品的生产分布等，目标产品的成本数据可以包括目标产品从特定地区运输到另一特定地区的运输成本和/运输时长、目标产品的物料采购周期等。
其中，若数据收集模块201获取到的生产数据是一天内的数据时，则经由数据统计模块203统计后的各类数据代表一天内的情况；若数据收集模块201获取到的生产数据是一周内的数据时，则经由数据统计模块203统计后的各类数据代表一周内的情况。
数据分析模块204用于依据所述目标产品的销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成所述目标产品的生产计划。
生产计划用于对目标产品的生产情况的调整和修改，比如目标产品在特定地区的生产件数的增加或减少、目标产品特定型号的生产比例的提高或降低等。依据代表一天内情况统计后的数据生成的为调整和修改第二天生产的明天生产计划，依据代表一周内情况统计后的数据生成的为调整和修改下周生产的下周生产计划。数据分析模块204可通过程序接口将生产计划上传至大数据平台供分享。
计划排产***还可以包括存储模块302，用于存储各种类型的数据，这些数据例如可以包括计划排产***中的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。
计划排产***还可以包括定时模块207，用于设置定时信息并发送给数据收集模块201，数据收集模块201依据所述定时信息在指定时刻获取指定时间段内的生产数据。
具体的，定时模块207可以发送触发信号给数据收集模块201，数据收集模块201接收到上述触发信号后进行生产数据的获取。触发信号可以是电流信号或电压信号，也可以是电平信号或脉冲信号。定时模块207可发出多种形式的触发信号，比如发出三种不同形式和/或强度的触发信号给数据收集模块201实现分别获取生产记录数据、安装数据和扫描数据。比如每天3:00收集生产记录数据，每天4:00收集安装数据，每天6:00、12:00、18:00、24:00收集扫描数据。生产记录数据和安装数据可以是从昨天3:00截止到今天3:00的数据，或者上周天3:00截止到本周天3:00的数据。扫描数据可以是当天6:00截止到当天12:00的数据，或者是上周天12:00截止到本周天12:00的数据。定时模块207可以用软件或者硬件实现，可以具备延时功能。
在一些实施例中，计划排产***还包括客户端206，用于输入人为制定计划生产数据并输送给数据分析模块204，人为制定计划生产数据即是用户自定义的生产计划。数据分析模块204结合人为制定计划生产数据与经数据统计模块203统计后的数据，生成生产计划。客户端206还用于接收并显示上述生产计划，可从存储模块205中读取或从大数据平台上获取。
客户端206能够实现数据可视化，用户可通过关键词从产品信息、生产信息和仓储信息等不同维度进行检索，得到目标产品的相关信息，比如销售排名、各个月份的销售或生产数量等。客户端优选的为移动客户端，方便用户实时调整计划，检索并查看产品情况，监测生产及配送方案。
客户端206可以包括音频组件，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器302或通过通信组件发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。音频组件主要用来实现提醒、告警、确认等功能。
生产执行模块208用于依据所述生产计划调整所述目标产品的生产数量和/或生产进度。
生产执行模块208可通过数据接口从大数据平台获取生产计划。各个地区的生产计划不同，相应的，生产执行模块208可包括多个子***去执行不同地区的生产调整。同理，不同产品的生产计划也不同，生产执行模块208可从产品类型上分为多个子***，不同的子***执行不同产品的生产调整。
相应的，本实施例提供一种应用于上述计划排产***的计划排产方法，如图2所示，该方法包括如下步骤：
步骤S11，依据定时信息获取生产数据。
步骤S12，剔除所述生产数据中的异常数据。
步骤S13，从不同维度统计所述生产数据，得到目标产品的销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据。
步骤S14A，依据所述销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成目标产品的生产计划。
步骤S15，依据所述生产计划调整所述目标产品的生产数量和/或生产进度。
在一些实施例中，可用下述步骤替代上述步骤S14A，具体步骤为：
步骤S134，获取人为制定计划生产数据；
步骤S14B，依据所述人为制定计划生产数据和所述销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成所述生产计划。
所述人为制定计划生产数据可以通过客户端206获取，作为初始数据或者默认数据。也可以理解为在客观的统计数据中加入了人为调控，以减少不可控因素的干扰，增强资源调控方法的冗余性和灵活性。人为制定计划生产数据不需要经过过滤和统计，可直接被数据分析模块204利用。
具体的，以生成空调的生产计划为例，说明上述计划排产方法的实现过程。
数据收集模块201获取全部空调的生产记录数据、安装数据和扫描数据。之后数据过滤模块202剔除掉上述数据中的残缺数据、错误数据和重复数据。接着，数据统计模块203对过滤后的数据进行统计。在实际应用中，可以依据定时模块207设置的定时信息每隔8小时向数据分析模块204推送上述统计后的数据。
如图3所示，数据分析模块204通过数据接口模块210获得上述统计后的数据，包括空调总销售量数据、空调在每个地区的销售量数据、空调在每个地区销售量的型号排名、空调仓库的库存量、生产空调所需物料的采购周期、空调的运输成本和运输时长等，再结合人为制定计划生产数据生成空调生产计划。空调生产计划可以以表格的形式呈现。在实际应用中，可以依据定时模块207设置的定时信息每隔12小时读取上述数据并生成生产计划。
同时，数据分析模块204还可以得到其他电器(电饭煲、冰箱、洗衣机)的销售量和每个地区的型号比例、其他电器的库存量、其他电器所需物料的采购周期等，结合人为制定计划生产数据生成其他电器的生产计划。其他电器的生产计划和空调生产计划的生成可同时进行，并显示在同一个表格中。
依据所述人为制定计划生产数据和所述销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成所述生产计划过程中，还可以剔除掉不需要的生产计划。比如只需要生成空调和冰箱的生产计划，那就可以剔除掉洗衣机的生产计划；或者空调的某个型号销售量小于设定值，则剔除掉空调该型号的生产计划；或者某种电器所需物料的采购周期大于设定值，则剔除掉该电器的生产计划；或者冰箱某型号的库存量大于设定值，则剔除掉冰箱该型号的生产计划；或者某电器的生产不符合国家或公司规定的规范值，则剔除掉该电器的生产计划。
之后数据分析模块204通过数据接口模块211将需要的空调及其他电器生产计划发送出去，生产执行模块208获取上述生产计划进行空调及其他电器生产数量和/或生产进度的调整。
实施例二
如图4所示，本实施例提供一种货物调配***，包括数据收集模块201、数据过滤模块202、数据统计模块203和数据分析模块204、存储模块205、客户端206、定时模块207和调配执行模块209。
上述数据收集模块201、数据过滤模块202、数据统计模块203、存储模块205和定时模块207与实施例一相同，在此不赘述。
数据分析模块204依据所述目标产品的销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成目标产品的货物调配计划。
货物调配计划用于对目标产品的调配情况的调整和修改，比如目标产品发往特定地区的改变、目标产品发货量的增加或减少等。依据代表一天内情况统计后的数据生成的为调整和修改第二天调配情况的明天货物调配计划，依据代表一周内情况统计后的数据生成的为调整和修改下周调配情况的下周货物调配计划。数据分析模块204可通过程序接口将调配计划上传至大数据平台供分享。
相比于实施例一，客户端206输入的是人为制定计划调配数据，人为制定计划调配数据即是用户自定义的调配计划。此时，数据分析模块204还依据所述人为制定计划调配数据，并结合销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成货物调配计划。客户端206还用于接收并显示上述货物调配计划。客户端206的其他功能及结构与实施例一相同。
调配执行模块209用于获取货物调配计划，并依据所述货物调配计划调整所述目标产品的调配地区和调配数量。调配执行模块209可通过数据接口从大数据平台获取货物调配计划。各个地区的货物调配计划不同，相应的，调配执行模块209可包括多个子***去执行不同地区的货物调配的调整。同理，不同产品的货物调配计划也不同，调配执行模块209可从产品类型上分为多个子***，不同的子***执行不同产品的货物调配的调整。
相应的，本实施例还提供一种应用于上述货物调配***的货物调配方法，如图5所示，该方法包括如下步骤：
步骤S21，依据定时信息获取生产数据。
步骤S22，剔除所述生产数据中的异常数据。
步骤S23，从不同维度统计所述生产数据，得到目标产品的销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据。
步骤S24A，依据所述销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成目标产品的货物调配计划。
在一些实施例中，上述步骤S24A可以被下述步骤替代，具体步骤为：
步骤S234，获取人为制定计划调配数据；
步骤S24B，结合人为制定计划调配数据和所述销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成目标产品的货物调配计划。
所述人为制定计划调配数据可以通过客户端206获取，作为初始数据或者默认数据。也可以理解为在客观的结果数据中加入了人为调控，以减少不可控因素的干扰，增强资源调控方法的冗余性和灵活性。
具体的，以生成空调的调配计划为例，说明上述货物调配方法的实现过程。
数据收集模块201获取全部空调的生产记录数据、安装数据和扫描数据。之后数据过滤模块202剔除掉上述数据中的残缺数据、错误数据和重复数据。接着数据统计模块203对过滤后的数据进行统计。在实际应用中，可以依据定时模块207设置的定时信息每隔8小时向数据分析模块204推送上述统计后的数据。
如图6所示，数据分析模块204通过数据接口模块210获得上述统计后的数据，包括空调总销售量数据、空调在每个地区的销售量数据、空调在每个地区销售量的型号排名、空调仓库的库存量、生产空调所需物料的采购周期、空调的运输成本和运输时长等，再结合人为制定计划调配数据生成空调调配计划。空调调配计划可以以表格的形式呈现。在实际应用中，可以依据定时模块207设置的定时信息每天凌晨读取上述数据并生成调配计划。
同时，数据分析模块204还可以得到其他电器(电饭煲、冰箱、洗衣机)的销售量和每个地区的型号比例、其他电器的库存量、其他电器所需物料的采购周期等，结合人为制定计划调配数据生成其他电器的调配计划。其他电器的调配计划和空调调配计划的生成可同时进行，并显示在同一个表格中。
结合人为制定计划调配数据和所述销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成目标产品的货物调配计划过程中，还可以剔除掉不需要的调配计划。比如只需要生成空调和冰箱的调配计划，那就可以剔除掉洗衣机的调配计划；或者由于客户加单，空调的某个型号不需要进行调配，则剔除掉空调该型号的调配计划。
之后数据分析模块204通过数据接口模块211将需要的空调及其他电器调配计划发送出去，调配执行模块209获取上述调配计划进行空调及其他电器调配地区和/或调配数量的调整。
实施例三
本实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被一个或多个处理器执行时实现上述实施例一所述的计划排产方法和/或实施例二所述的货物调配方法的步骤。
计划排产方法和货物调配方法在实施例一和实施例二中已详述，此处不再赘述。
存储介质可以是闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等。
处理器可以是一种集成电路芯片，具有信息处理能力。处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等。
综上，本申请提供的计划排产调配***、方法及存储介质，通过收集生产记录数据、安装数据和扫描数据，从销售信息、仓储信息、生产信息和成本信息等多维度进行整合分析，得到生产计划和货物调配计划，实现每种产品合理化生产以及货物高效性调配。上述***打破了信息孤岛，形成信息闭合环路，优化了产品生产和物流分配，避免了资源的浪费，促进了经济效益的提高。
在本申请实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的***和方法实施例仅仅是示意性的。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
虽然本申请所揭露的实施方式如上，但上述的内容只是为了便于理解本申请而采用的实施方式，并非用以限定本申请。任何本申请所属技术领域内的技术人员，在不脱离本申请所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本申请的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (10)
1.一种计划排产调配***，其特征在于，所述***包括：
数据收集模块，用于获取与目标产品相关的生产数据；
数据过滤模块，用于剔除所述生产数据中不满足预设条件的异常数据，所述异常数据包括残缺数据、错误数据和重复数据；
数据统计模块，用于从不同维度统计过滤后的所述生产数据，以获得所述目标产品的销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据；
数据分析模块，用于依据所述目标产品的销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成所述目标产品的生产计划和/或货物调配计划。
2.根据权利要求1所述的计划排产调配***，其特征在于，所述***还包括：
存储模块，用于存储所述数据收集模块、数据过滤模块、数据统计模块和数据分析模块执行操作过程中产生的数据和指令。
3.根据权利要求2所述的计划排产调配***，其特征在于，所述***还包括：
定时模块，用于设置定时信息并发送给所述数据收集模块，所述数据收集模块依据所述定时信息在指定时刻获取指定时间段内的所述生产数据。
4.根据权利要求3所述的计划排产调配***，其特征在于，所述***还包括：
客户端，用于输入人为制定计划数据并输送给所述数据分析模块，所述数据分析模块还结合所述人为制定计划数据，并依据所述目标产品的销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成所述生产计划和/或货物调配计划。
5.根据权利要求1或4所述的计划排产调配***，其特征在于，所述***还包括：
生产执行模块，用于依据所述生产计划调整所述目标产品的生产数量和/或生产进度；和/或
调配执行模块，用于依据所述货物调配计划调整所述目标产品的调配地区和/或调配数量。
6.一种计划排产调配方法，其特征在于，所述方法包括：
获取与目标产品相关的生产数据；
剔除所述生产数据中的不满足预设条件的异常数据，所述异常数据包括残缺数据、错误数据和重复数据；
从不同维度统计剔除所述异常数据后的所述生产数据，以获得所述目标产品的销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据；
依据所述销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成生产计划和/或货物调配计划。
7.根据权利要求6所述的计划排产调配方法，其特征在于，所述获取与目标产品相关的生产数据，包括：
依据定时信息在指定时刻获取指定时间段内的所述生产数据。
8.根据权利要求7所述的计划排产调配方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取人为制定计划数据；
结合所述人为制定计划数据，并依据所述目标产品的销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成所述生产计划和/或货物调配计划。
9.根据权利要求6或8所述的计划排产调配方法，其特征在于，所述方法还包括：
当依据所述销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成生产计划时，依据所述生产计划调整所述目标产品的生产数量和/或生产进度；
当依据所述销售数据、仓储数据、生产数据和成本数据生成货物调配计划时，依据所述货物调配计划调整所述目标产品的调配地区和/或调配数量。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被一个或多个处理器执行时实现权利要求6至9中任一项所述方法的步骤。
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