专利名称：确定特征值组合的值的制作方法
技术领域：
本发明涉及在生产环境中确定特征组合。
背景技术：
存在很多采用不同配置例如不同颜色、不同尺寸、不同型号或其组合的产品。产品制造商典型地对生产每种配置的特定数目的产品感兴趣。典型情形的一个简化例子如下。
假定汽车制造商生产红绿蓝三种颜色的小汽车。在给定星期期间，制造商希望生产在这三种颜色之间尽可能平均分配的总共10辆汽车。如果在给定天数内要生产的产品总数在数量级上等于或小于组合数，并且如果必须以整数表示结果特征组合，则可能出现问题。例如，如果要在五个工作日内生产10辆汽车，则每天生产的汽车数为二，并且制造商将不得不每天生产每种颜色的2/3或0.67辆汽车，这是不可能的。
在现有系统中，该问题典型地通过将值向上或向下舍入到最近的整数来解决。因此，如下确定1日的生产。期望的0.67辆红色汽车向上舍入到1.0辆汽车。所产生的数与期望数之间的差值-0.33加到要生产的0.67辆绿色汽车，从而得出总共0.34辆绿色汽车。该数向下舍入到0辆绿色汽车。将差值0.34加到要生产的0.67辆蓝色汽车，从而得出总共1.01辆蓝色汽车。该数向下舍入到1.0辆蓝色汽车。这在1日生产一辆红色汽车和一辆蓝色汽车。如果在每个工作日重复相同的方法，则在该周末，生产了总共10辆汽车，其中五辆为红色，并且其中五辆为蓝色。在整个星期期间将不生产绿色汽车。即使生产了10辆汽车，这三种颜色之间的分配也不满足让汽车尽可能平均地在这三种不同颜色之间分配的原始意图。
一种可选舍入方法是将每种颜色的值0.67向上舍入到1。然而，单独的舍入导致将总和变成15而非10，从而超过每个特征组合的期望小计。可以看出，上述舍入过程是不相容的，因此在产生了初始结果之后，经常人工地纠正结果，这可能是非常耗时的任务，并且当存在大量特征时甚至可能是不可能的。
应当注意的是，对于期望项目数在数量级上等于组合总数的情况，上述问题尤其普遍。如果要分解的总值远远大于组合数，则上述两个舍入过程将较好地工作。
发明内容
本发明的目的是在生产和/或需求规划环境中提供更准确的特征组合。
该目的由独立权利要求的特征根据本发明来解决。本发明的优选实施例是从属权利要求的主题内容。一般而言，在一方面，本发明提供一种实现和使用用于为两种或更多产品类型的每一种确定要生产的数量的技术的方法和设备，其包括计算机程序产品，其中每种产品类型由一个或多个特征指定。接收指定总数量在该一个或多个特征之间的期望分配的输入。如果产品类型的要生产的期望数量是非整数值，则将期望数量舍入到整数，以生成要为每种产品类型生产的最终数量。该最终数量保持总数量和该总数量在该一个或多个特征之间的期望分配。
有利的实现可包括下面特征中的一个或多个。可接收指定要生产的产品的总数量的输入。可为每种产品类型确定要生产的期望数量，包括使用总数量和该总数量在一个或多个特征之间的分配。舍入可包括使用具有一个或多个相同特征的其他产品类型的先前舍入数量，将期望数量舍入到整数以生成最终数量。
p个特征可跨越p维空间，并且产品类型被定义为p维空间中的点，该点由p个特征中的每个特征的两个或更多值的组合确定。包括先前舍入数量可包括计算每维的差值函数，当将期望数量舍入到整数以生成最终数量时，该差值函数使用先前舍入数量并且使用先前算出的差值函数。例如，为了确定要生产的数量，可以考虑先前舍入数量来使用该差值函数确定每维的差值数量。
舍入可包括使用整数函数f[x，y]＝int[x+y]，其中x是期望数量，并且y是算出的差值函数之和，并且该整数函数保留x与y之和的整数部分，并且舍弃和x+y的小数部分。例如，为了确定要生产的数量，可使用整数函数将先前确定的差值数量之和加到期望数量上，从而仅保留结果数量的整数部分，同时舍弃结果数量的小数部分。舍入可包括使用舍入函数f[x，y]＝r[x+y]＝int[(x+y)+0.5]，其中x是期望数量，并且y是算出的差值函数之和，舍入函数将x与y之和向上或向下舍入到最近的整数值。例如，为了确定要生产的数量，可使用舍入函数将先前确定的差值数量之和加到期望数量上，并且将结果数量向上和向下舍入到最近的整数数量。
舍入可包括使用有界舍入函数f[x，y]＝b_r[x，y]＝r[x+max[-0.5，0.5-M；y]]，其中x是期望数量，y是算出的差值函数之和，并且M是取决于数x的精度的小的非零值，最大值函数max[x1，x2；y]当y小于x1时具有值x1，当y在x1和x2之间时具有值y，并且当y大于x2时具有值x2。例如，为了确定要生产的数量，可以下面方式使用有界舍入函数确定已确定的差值数量之和，并且a)如果先前确定的差值数量之和在-0.5与0.5-M之间的范围内，其中M是取决于期望数量精度的小的正非零值，则将先前确定的差值数量之和加到期望数量，并且将结果数量舍入到最近的整数数量；b)如果先前确定的差值数量之和小于-0.5，则将-0.5加到期望数量，并且将结果数量舍入到最近的整数数量；c)如果先前确定的差值数量之和大于-0.5-M，其中M是与情况a)相同的小的正非零值，则将0.5加到期望值，并且将结果数量舍入到最近的整数数量。
一般而言，在一方面，本发明提供了一种实现和使用用于为两个产品型式(version)的每一个确定要生产的数量的技术的方法和设备，其包括计算机程序产品。每个产品型式由两个特征指定。接收指定要生产的期望总数量、要在其上生产总数量的多个离散时间段、以及总数量在两个产品型式之间的期望分配的输入。将期望的总数量划分成每个离散时间段的期望数量(“时间分解”)，同时保持两个产品型式之间的期望分配。对于每个离散时间段，如果在该离散时间段期间的产品类型的要生产的期望数量是非整数值，则将期望数量舍入到整数，以生成在该离散时间段期间要为每种产品类型生产的最终数量。该舍入说明在先前离散时间段内已确定的最终数量。在这些离散时间段的结束处，该最终数量保持总数量和总数量在两个特征之间的期望分配。
可实现本发明以实现下面优点中的一个或多个。实现了对现有分配方法的准确性的改进，其中考虑了每个特征的历史分配。保持要制造的产品总数以及每个特征值的产品数。当计算特征组合时，该计算考虑该组合中涉及的每个特征是如何在先前算出的特征之间分配的。该方法是高效的，并且能够处理极其大量的特征组合。改进的舍入方法可用来在很多应用中提供更好的结果，例如用于供应链的需求规划应用，包括用来预测可配置产品的复杂综合规划处理。因此，一个例子是基于特征的预测(CBF)，其中CBF对允许规划可配置产品的综合规划处理进行建模。它包括来自需求规划以及生产规划的功能性。可配置产品是具有不同特征的产品。特征由特征值组合指定。可配置产品与评价一起，即一个完全的特征值组合，表示可生产的产品变种。经常地，产品变种的总数太大而不能直接规划它们。另外，规划可配置产品的特征值分配使得用户能够直接规划可配置产品的组件。在这种复杂环境中，生产项目的总数典型地为组合数的数量级，并且舍入保持相容是非常重要的。典型地给出各个特征值，并且通过乘以特征值的各自比例来计算特征值组合的值，例如，给定日的33％红色汽车和20％总生产表示在该日的红色应当占制造汽车总数的6.6％。该相乘经常导致使不相容舍入过程的结果变得显著的分配，并且其可采用本发明的舍入方法来避免。此外，无需人工地修改任何组合，使得可以有利地完全自动地实现本发明的方法。
由于时间序列可以如同颜色、型号、尺寸等一样作为一般化特征来处理，因此对于时间分解，可以结合特征值组合来舍入值。时间分解在各种现有生产规划软件中是常见的，并且典型地被认为是与特征值组合无关，这导致了上述问题。
本发明的一个或多个实施例的详细信息在下面附图和描述中加以阐述。通过该描述、附图和权利要求，本发明的其他特性和优点将会变得清楚。
图1是示出根据本发明的舍入处理的流程图。
图2A-2D示出了可应用该舍入处理的三维空间。
各个附图中的相同附图标记表示相同的单元。
具体实施例方式
用于确定特征组合的值的方法基于两个基本部分统计(accounting)方法和舍入方法。统计方法考虑来自先前确定的组合的对总和的贡献，并且确保生产项目的总数以及不同特征的每一个(在上面例子中为每种颜色和每天)的部分和正确。舍入方法用于计算每个新元素的结果。假定特征数为p，并且在p维立方体(cube)中表示这些特征。
统计方法现在将描述统计方法的示例性实现。首先，将以抽象的方式描述统计方法，然后将描述示例性计算机程序实现。
每个特征n(n＝1...p)可具有Nn个可能的值。如果将介绍性例子中的汽车颜色指定为特征1并且将天指定为特征2，则N1＝3且N2＝5。通过枚举特征和特征值并且以p个整数值(i1，...，ip)表示组合来获得每个特征组合。如果一些组合是不可能的，则仍然可包括该组合，但其被赋予零值。
如果要舍入的原始值以a(i1，...，ip)表示，并且结果值以b(i1，...，ip)表示，则a(i1，...，ip)的更小元素被定义为元素a(j1，...，jp)，其中对于n＝1，...，p，jn≤in，并且对于至少一个n，jn＜in，因为否则这些元素将相同。更小元素表示当确定随后特征组合的值时需要加以考虑的特征组合。在二维的情况下(例如，上面汽车例子)，给定元素的更小元素是属于其序号比要计算的元素低的列和行的元素。在统计方法中，以下面方式考虑更小元素的所有舍入差值。
对于每维，如下计算差值函数dn对于所有n＝1，...，p，dn(i1，...，ip)＝∑m＝n，...，pdm(i1，...，in-1，in-1，in+1，...，ip)+(a(i1，...，in-1，in-1，in+1，...，ip)-b(i1，...，in-1，in-1，in+1，...，ip))。
这意味着差值数量dn取决于先前确定的差值数量，即更小元素。
差值和原始元素的下界值如下给出dn(i1，...，ip)＝0，如果im＝0，对于所有m＝1，...，p并且对于所有n＝1，...，pa(i1，...，ip)＝0，如果im＝0，对于所有m＝1，...，pb(i1，...，ip)＝0，如果im＝0，对于所有m＝1，...，p。
舍入函数各个元素的结果b(i1，...，ip)由舍入函数f[x，y]给出，其如下取决于元素本身和组合的所有差值b(i1，...，ip)＝f[a(i1，...，ip)，∑n＝1，...，pdn(i1，...，in-1，in-1，in+1，...，ip)]。
存在很多不同类型的舍入函数可用于上述计算。一种可能性是使用整数函数f[x，y]＝int[x+y]，其保留一个数的整数部分，并且舍弃该数的小数部分。第二可能性是使用标准舍入函数f[x，y]＝r[x+y]＝int[(x+y)+0.5]。该标准舍入函数将一个数向上或向下舍入到最近的整数值。
这些舍入函数具有对于提供舍入方法的特定特性并且保持总和以及小计和有用的属性。为此，使用这两个舍入函数的舍入方法称作严格相容的舍入方法。然而，上述两个舍入函数对于典型的相容舍入情形可能是无用的，因为上述舍入函数可导致大的舍入差值，从而产生负结果或者与原始值的太大的偏差，这在各种规划和制造应用中典型地是不可接受的。
对上述两种舍入函数的替代方案是有界舍入函数f[x，y]＝b_r[x，y]＝r[x+max[-0.5，0.5-M；；n＝1，...，pdn(i1，...，ip)]]，其中M＞0，但是非常小。M的实际值取决于用于方法实现中的值的精度。上面使用的最大值函数max[x1，x2；x]被如下定义 该有界舍入函数表示具有相容舍入问题的典型分解情形的改进解决方案。尽可能地考虑先前的舍入差值，而不过量地舍入实际的元素。将是过量舍入的例子是当零值舍入到负值时、当小于或等于1.0的原始值舍入到整数值2.0时、或者当一个整数值舍入到不同的整数值时等等。
-0.5和+0.5的界限与在一维情况下可出现的最大舍入差值相符。当使用有界舍入函数来计算最后元素时，必须执行特殊的检查以便保持总和。该特殊检查在下面将作更详细的描述。相对于前面提及的严格相容的舍入方法，由于到达界限时的区别，使用有界舍入函数的舍入方法称作相容舍入方法。
在图1中可以看出，应用舍入方法的处理(100)通过选择元素(步骤105)并且首先计算所选元素的所有p个差值函数dp(步骤110)而开始。然后，使用适当的舍入函数，计算所选元素的舍入结果(步骤115)。当获得了该结果时，该处理(100)继续检查是否存在任何其他需要舍入的元素(步骤120)。如果存在其他元素，则该处理选择新元素(步骤125)，并且返回到步骤110，并为新选择的元素计算差值函数。当在步骤120不存在另外的要舍入的元素时，该处理结束(步骤130)。应当注意的是，计算元素的顺序不是唯一的，但是当舍入给定元素时，必须预先计算更小元素的所有差值函数，这一点从上面数学论述可以清楚。例如，在一个实现中，有可能以元素(1，...，1)开始，然后，逐一地将最后索引的序号增至Np，也就是，沿着一维计算所有元素的差值函数，同时保持其他维不变。这对应于计算二维空间的列或行中的所有元素的差值函数。然后，将倒数第二的序号增至2，并且计算元素(1，...，2，1)。再次，逐一地增加最后索引，直到达到Np为止，等等。该过程可应用于其他索引，以计算所有元素的结果。
有界舍入函数对最后元素的影响对于有界舍入函数，如果在计算最后元素时达到上界或下界，则不保持总和。为此，为了计算最后元素，必须执行特殊的检查和计算。如果对于最后元素达到界限，则可忽略上界的限制，也就是，如果达到上界，则完成计算。然而，由于可产生在生产设置中不可接受的负值，因此不能忽略下界。如果达到下界，或者不带下界的舍入之后的结果将为负，则必须改变一个或多个先前元素的舍入，使得从这些元素转入的差值导致当前所考虑元素的正负号的改变。正负号的改变可通过以下方式来完成，即选取足够数目的最大负差值，使得如果以+1.0增加这些负差值的值，则总转入结果不再违反下界。当识别了需要改变的差值函数组时，可通过将各个相关相邻元素的结果改变-1.0，而将该组中的每个差值函数改变值+1.0，但是如果相邻元素之一为零，这显然是不可能的。在这种情形下，必须针对该相邻元素重复该过程，以便通过相邻元素的负差值函数而找到可改变其结果使得对最后元素作出贡献的差值函数增加+1.0的下一个相邻元素。优选地，针对所有选择的负差值函数执行该过程。
总之，如果最后元素的结果为负，则将所有适当的最近元素结果减小-1.0，以便可以使得最后元素被赋予零值的方式执行最后元素的舍入，这保持了总和。
特殊情况严重受限的特征组合如果给定特征组合的数目远远小于可能组合的数目，则必须添加很多具有零值的组合，这可导致不可接受的计算时间和存储要求。
可进行很多不同类型的检查以对原始非零组合的分配进行分类。还可通过以使得该方法将产生不同结果的方式对特征组合的枚举进行重新排序来改变分配。例如，可以分配非零组合，以便小于其他元素的元素的数目尽可能地低。结果，最小化所需计算数目，但是可能得不到预期结果，因为更多元素被视作是独立的，也就是，不考虑先前的舍入差值。
由于这些类型的检查和重新分配在大多数情况下是非常耗时的并且取决于各自的首选项，因此这里将仅描述简单的过程第一检查是确定组合总数是否非常大。如果是，则确定附加组合数是否大于总组合的特定百分比，例如90％。如果非零组合数接近于具有最多值的特征的特征值的数目的例如200％之内，则可把该问题视作一维问题。然后，可使用一维舍入方法仅仅顺序地舍入非零组合。
然而，如果不能把该问题视作一维问题，则可单独考虑具有最多值的特征。采用一维舍入方法单独执行该特征的值的舍入。该特征的每个值的舍入结果是相对于其他特征的组合总计之和。因此，可将p维问题简化成N(p-1)维问题，其中N是具有最多值的特征的值的数目。如果(p-1)维问题仍然具有太多的附加组合，则可针对具有次多值的特征重复相同的过程，以进一步减小剩余立方体的维数。可以继续该过程，直到可采用相容舍入方法处理剩余的组合为止。
三维例子为了帮助理解上述方法，将针对三维情况即三个特征的组合给出例子。图2A示出了三维立方体，其中存在三个特征，每个特征各自具有三个值。对于该例子，假定不同组合之间的期望分配是0.66的比率，也就是，立方体中的每个格点(即两条线之间的交点)具有值0.66。图2B-2C示出了将三维立方体分裂成三个单独平面的型式，以便示出如何标识格点的坐标。图2B示出了立方体的前垂直面，图2C示出了立方体的中垂直面，而图2D示出了立方体的后垂直面。现在根据舍入方法将这些数向上或向下舍入到最近的整数。
对于三维情况，可以如下书写上述用于舍入方法和统计方法的一般公式d3(i，j，k)＝d3(i，j，k-1)+(a(i，j，k-1)-b(i，j，k-1))d2(i，j，k)＝d2(i，j-1，k)+d3(i，j-1，k)+(a(i，j-1，k)-b(i，j-1，k))d1(i，j，k)＝d1(i-1，j，k)+d2(i-1，j，k)+d3(i-1，j，k)+(a(i-1，j，k)-b(i-1，j，k))b(i，j，k)＝b_r[a(i，j，k)+max[-0.5，0.49；d1(i，j，k)+d2(i，j，jk)+d3(i，j，k)]]为了方便起见，仅采用两个小数位表示下面计算，这将导致明显的舍入误差。然而，在实际应用中，可以通过使用更高数目的小数位来最小化舍入误差。
当将点(1，1，1)插入到方程式中时，获得下面结果。
d3(1，1，1)＝0d2(1，1，1)＝0
d1(1，1，1)＝0b(1，1，1)＝r
＝1对于点(2，1，1)，获得下面结果d3(2，1，1)＝0d2(2，1，1)＝0d1(2，1，1)＝0.66-1＝-0.34b(2，1，1)＝r
＝0对于点(1，2，1)，获得下面结果d3(1，2，1)＝0d2(1，2，1)＝0.66-1＝-0.34d1(1，2，1)＝0b(1，2，1)＝r
＝0对于点(2，2，1)，获得下面结果d3(2，2，1)＝0d2(2，2，1)＝0.66-0＝0.66d1(2，2，1)＝-0.34+0.66＝0.32b(2，2，1)＝r
＝r
＝1对于点(1，1，2)，获得下面结果d3(1，1，2)＝0.66-1＝-0.34d2(1，1，2)＝0d1(1，1，2)＝0b(1，1，2)＝r
＝0对于点(2，1，2)，获得下面结果d3(2，1，2)＝0+0.66-0＝0.66d2(2，1，2)＝0d1(2，1，2)＝0+0+(-0.34)+0.66-0＝0.32b(2，1，2)＝r
＝r
＝1对于点(1，2，2)，获得下面结果d3(1，2，2)＝0+0.66-0＝0.66d2(1，2，2)＝0+(-0.34)+0.66-0＝0.32d1(1，2，2)＝0
b(1，2，2)＝r
＝r
＝1对于点(2，2，2)，获得下面结果d3(2，2，2)＝0+0.66-1＝-0.34d2(2，2，2)＝0+0.66+0.66-1＝0.32d1(2，2，2)＝0+0+(-0.34)+0.66-0＝0.32b(2，2，2)＝r
＝r
＝1对于点(3，1，1)，获得下面结果d3(3，1，1)＝0d2(3，1，1)＝0d1(3，1，1)＝(-0.34)+0.66-0＝0.32b(3，1，1)＝r
＝1对于点(3，2，1)，获得下面结果d3(3，2，1)＝0d2(3，2，1)＝0+0+0.66-1＝-0.34d1(3，2，1)＝0.32+0.66+0.66-1＝0.64b(3，2，1)＝r
＝1对于点(1，3，1)，获得下面结果d3(1，3，1)＝0d2(1，3，1)＝(-0.34)+0+0.66-0＝0.32d1(1，3，1)＝0b(1，3，1)＝r
＝1对于点(2，3，1)，获得下面结果d3(2，3，1)＝0d2(2，3，1)＝0.66+0+0.66-1＝0.32d1(2，3，1)＝0+0.32+0+0.66-1＝0b(2，3，1)＝r
＝1对于点(3，3，1)，获得下面结果d3(3，3，1)＝0d2(3，3，1)＝(-0.34)+0+0.66-1＝-0.68d1(3，3，1)＝0+0.32+0+0.66-1＝0b(3，3，1)＝r
＝r
＝0
对于点(3，1，2)，获得下面结果d3(3，1，2)＝0+0.66-1＝-0.34d2(3，1，2)＝0d1(3，1，2)＝0.32+0.66+0.66-1＝0.64b(3，1，2)＝r
＝r
＝1对于点(1，1，3)，获得下面结果d3(1，1，3)＝(-0.34)+0.66-0＝0.32d2(1，1，3)＝0d1(1，1，3)＝0b(1，1，3)＝r
＝1对于点(2，1，3)，获得下面结果d3(2，1，3)＝0.66+0.66-1＝0.32d2(2，1，3)＝0d1(2，1，3)＝0.32+0.66-1＝0b(2，1，3)＝r
＝1对于点(3，1，3)，获得下面结果d3(3，1，3)＝(-0.34)+0.66-1＝-0.68d2(3，1，3)＝0d1(3，1，3)＝0.32+0.66-1＝0b(3，1，3)＝r
＝r
＝0对于点(3，2，2)，获得下面结果d3(3，2，2)＝0.66-1＝-0.34d2(3，2，2)＝(-0.34)+0.66-1＝-0.68d1(3，2，2)＝(-0.34)+0.32+0.32+0.66-1＝0.04b(3，2，2)＝r
＝r
＝0对于点(1，2，3)，获得下面结果d3(1，2，3)＝0.66+0.66-1＝0.32d2(1，2，3)＝0+0.32+0.66-1＝-0.02d1(1，2，3)＝0b(1，2，3)＝r
＝1对于点(2，2，3)，获得下面结果
d3(2，2，3)＝(-0.34)+0.66-1＝-0.68d2(2，2，3)＝0+0.32+0.66-1＝-0.02d1(2，2，3)＝0.30+0.66-1＝-0.04b(2，2，3)＝r
＝r
＝0对于点(3，2，3)，获得下面结果d3(3，2，3)＝(-0.34)+0.66-0＝0.32d2(3，2，3)＝(-0.68)+0.66-0＝-0.02d1(3，2，3)＝-0.04-0.02+0.32+0.66-0＝0.82b(3，2，3)＝r
＝r
＝1对于点(1，3，2)，获得下面结果d3(1，3，2)＝0.66-1＝-0.34d2(1，3，2)＝0.32+0.66+0.66-1＝0.64d1(1，3，2)＝0b(1，3，2)＝r
＝1对于点(2，3，2)，获得下面结果d3(2，3，2)＝0.66-1＝-0.34d2(2，3，2)＝-0.02+0.66-1＝-0.32d1(2，3，2)＝0.30+0.66-1＝-0.04b(2，3，2)＝r
＝r
＝0对于点(3，3，2)，获得下面结果d3(3，3，2)＝0.66-0＝0.66d2(3，3，2)＝-1.02+0.66-0＝-0.36d1(3，3，2)＝0.70+0.66-0＝-0.04b(3，3，2)＝r
＝1对于点(1，3，3)，获得下面结果d3(1，3，3)＝(-0.34)+0.66-1＝-0.68d2(1，3，3)＝0.30+0.66-1＝-0.68d1(1，3，3)＝0b(1，3，3)＝r
＝r
＝0对于点(2，3，3)，获得下面结果d3(2，3，3)＝(-0.34)+0.66-0＝0.32
d2(2，3，3)＝-0.70+0.66-0＝-0.04d1(2，3，3)＝-0.72+0.66-0＝-0.06b(2，3，3)＝r
＝1对于点(3，3，3)，获得下面结果d3(3，3，3)＝0.66+0.66-1＝0.32d2(3，3，3)＝0.30+0.66-1＝-0.04d1(3，3，3)＝0.22+0.66-1＝-0.12b(3，3，3)＝r
＝1从本例可以看出，三维立方体内的27个节点中的18个向上舍入到值1，并且27个节点中的9个向下舍入到值0。因此，保持了0.66的总比率或总和。此外，对于指定了两个值的所有特征组合(立方体内穿过三个节点的每条直线)，小计为二。对于指定了一个值的所有特征组合(立方体内包含九个节点的的每个平面)，小计为六。因此，各个特征之间的分配尽可能地平均。
本发明可采用数字电子电路、计算机硬件、固件、软件或其组合来实现。本发明的设备可采用有形地包含在机器可读存储装置中以便由可编程处理器执行的计算机程序产品来实现；本发明的方法步骤可由执行指令程序的可编程处理器执行，以通过对输入数据进行操作并且生成输出来执行本发明的功能。本发明可采用在可编程系统上可执行的一个或多个计算机程序有利地实现，其中该可编程系统包括耦接到数据存储系统、至少一个输入装置和至少一个输出设备以接收数据和指令并且发送数据和指令的至少一个可编程处理器。每个计算机程序根据需要可采用高级过程或面向对象编程语言或者采用汇编或机器语言来实现；并且在任何情况下，该语言可以是编译或解释语言。适合的处理器例如包括通用和专用微处理器。一般地，处理器将从只读存储器和/或随机存取存储器接收指令和数据。一般地，计算机将包括一个或多个用于存储数据文件的大容量存储装置；该装置包括磁盘如内部硬盘和移动盘；磁光盘；以及光盘。适于有形地包含计算机程序指令和数据的存储装置包括所有形式的非易失性存储器，例如包括半导体存储器装置如EPROM、EEPROM和闪存装置；磁盘如内部硬盘和移动盘；磁光盘；以及CD-ROM盘。任何前述内容可由ASIC(专用集成电路)补充或者包括在其中。
为了提供与用户的交互，本发明可在具有用于向用户显示信息的显示装置如监视器或LCD屏幕和用户可通过其向计算机系统提供输入的键盘和定点装置如鼠标或跟踪球的计算机系统上实现。该计算机系统可被编程为提供计算机程序与用户通过其而交互的图形用户接口。
本发明是按照特定实施例来描述的。其他实施例也在以下权利要求的范围之内。例如，可以以不同的次序执行本发明的步骤，并且仍然获得期望的结果。本发明不必应用于生产环境中。例如，当在各种软件应用中由于将数据从具有小数精度的变量复制到具有整数精度的变量而发生舍入误差时，可使用本发明。当将数分解成特征值组合时，适用本发明方法和应用的另一领域是需求规划软件应用。
不同组合之间的值分配不必是均匀的。给定特征值组合(例如，上面提供的三维例子中的线、面等)的总和或小计和不必合计为整数值。原始值之和的舍入将产生与舍入值之和相同的值。
权利要求
1.一种用于为两种或更多产品类型的每一种确定要生产的数量的方法，每种产品类型由一个或多个特征指定，该方法包括以下步骤接收指定总数量在该一个或多个特征之间的期望分配的输入；以及如果产品类型的要生产的期望数量是非整数值，则将期望数量舍入到整数，以生成要为每种产品类型生产的最终数量，该最终数量保持总数量和总数量在该一个或多个特征之间的期望分配。
2.一种用于为两种或更多项目类型的每一种确定需求的方法，每种项目类型由一个或多个特征指定，该方法包括以下步骤接收指定总数量在该一个或多个特征之间的期望分配的输入；以及如果项目类型的期望需求数量是非整数值，则将期望数量舍入到整数，以生成每种项目类型的最终需求数量，该最终数量保持总数量和总数量在该一个或多个特征之间的期望分配。
3.如前面权利要求中的任一项所述的方法，还包括接收指定产品或项目的总数量的输入。
4.如前面权利要求中的任一项所述的方法，还包括为每种产品或项目类型确定要产生的期望数量和/或期望需求数量，包括使用总数量和总数量在该一个或多个特征之间的分配。
5.如前面权利要求中的任一项所述的方法，其中舍入包括以下步骤使用具有一个或多个相同特征的其他产品或项目类型的先前舍入数量，将期望数量舍入到整数以生成最终数量。
6.如前面权利要求中的任一项所述的方法，其中p个特征跨越p维空间，并且产品或项目类型被定义为p维空间中的点，该点由p个特征中的每个特征的两个或更多值的组合确定。
7.如前面权利要求中的任一项所述的方法，其中包括先前舍入数量的步骤包括以下步骤确定每维的差值数量，该差值数量考虑先前舍入数量；以及当将期望数量舍入到整数以生成最终数量时，使用已确定的差值数量。
8.如前面权利要求中的任一项所述的方法，其中舍入包括以下步骤将先前确定的差值数量之和加到期望数量上，以及保留结果数量的整数部分，同时丢弃结果数量的小数部分。
9.如前面权利要求中的任一项所述的方法，其中舍入包括以下步骤将先前确定的差值数量之和加到期望数量上，以及将结果数量舍入到最近的整数数量。
10.如前面权利要求中的任一项所述的方法，其中舍入包括以下步骤确定已确定的差值数量之和，并且a)如果先前确定的差值数量之和在-0.5与0.5-M之间的范围内，其中M是取决于期望数量精度的小的正非零值，则将先前确定的差值数量之和加到期望数量上，并且将结果数量舍入到最近的整数数量；b)如果先前确定的差值数量之和小于-0.5，则将-0.5加到期望数量上，并且将结果数量舍入到最近的整数数量；c)如果先前确定的差值数量之和大于-0.5-M，其中M是与情况a)相同的小的正非零值，则将0.5加到期望值上，并且将结果数量舍入到最近的整数数量。
11.一种用于为两个项目型式的每一个确定要生产和/或规划的数量的方法，每个项目型式由两个特征指定，该方法包括接收指定要生产的期望总数量、要在其上生产该总数量的多个离散时间段、以及总数量在这两个项目型式之间的期望分配的输入；将期望的总数量划分成每个离散时间段的期望数量，同时保持这两个项目型式之间的期望分配；以及对于每个离散时间段，如果在离散时间段期间项目类型的要生产的期望数量是非整数值，则将期望数量舍入到整数，以生成在该离散时间段期间要为每种项目类型生产的最终数量，该舍入考虑在先前离散时间段内已确定的最终数量，在这些离散时间段的结束时，该最终数量保持总数量和该总数量在这两个特征之间的期望分配。
11.一种计算机程序产品，包括可用来使可编程处理器根据前面权利要求中的一项或多项执行用于为两种或更多产品类型的每一种确定要生产的数量和/或用于为两种或更多项目类型的每一种确定需求的方法的指令。
12.一种用于为两种或更多产品类型的每一种确定要生产的数量的计算机系统，每种产品类型由一个或多个特征指定，该计算机系统包括输入部件，用于接收指定总数量在该一个或多个特征之间的期望分配的输入；以及舍入部件，用于如果产品类型的要生产的期望数量是非整数值，则将期望数量舍入到整数，以生成要为每种产品类型生产的最终数量，该最终数量保持总数量和该总数量在该一个或多个特征之间的期望分配。
13.如权利要求12所述的计算机系统，还包括用于接收指定要生产的产品的总数量的输入的部件。
14.如权利要求12或13所述的计算机系统，还包括用于为每种产品类型确定要生产的期望数量的部件，包括使用总数量和总数量在该一个或多个特征之间的分配。
15.如权利要求12、13或14所述的计算机系统，其中该舍入部件包括用于使用具有一个或多个相同特征的其他产品类型的先前舍入数量将期望数量舍入到整数以生成最终数量的指令。
16.如前面权利要求12到15中的任一项所述的计算机系统，其中p个特征跨越p维空间，并且产品类型被定义为p维空间中的点，该点由p个特征中的每个特征的值的组合确定。
17.如前面权利要求12到16中的任一项所述的计算机系统，其中用于包括先前舍入数量的部件包括用于计算每维的差值函数的部件，该差值函数使用先前舍入数量；以及用于当将期望数量舍入到整数以生成最终数量时使用所算出的差值函数的部件。
18.如前面权利要求12到17中的任一项所述的计算机系统，其中该舍入部件包括用于使用整数函数f[x，y]＝int[x+y]的部件，其中x是期望数量，并且y是算出的差值函数之和，并且该整数函数保留x与y之和的整数部分，并且丢弃该和x+y的小数部分。
19.如前面权利要求12到18中的任一项所述的计算机系统，其中该舍入部件包括用于使用舍入函数f[x，y]＝r[x+y]＝int[(x+y)+0.5]的部件，其中x是期望数量，并且y是算出的差值函数之和，该舍入函数将x与y之和向上或向下舍入到最近的整数值。
20.如前面权利要求12到19中的任一项所述的计算机系统，其中该舍入部件包括用于使用有界舍入函数f[x，y]＝b_r[x，y]＝r[x+max[-0.5，0.5-M；y]]的部件，其中x是期望数量，y是算出的差值函数之和，并且M是取决于数x的精度的小非零值，最大值函数max[x1，x2；y]当y小于-0.5时具有值-0.5，当y在-0.5和+0.5之间时具有值y，并且当y大于+0.5时具有值+0.5。
21.一种用于为两个项目型式的每一个确定要生产的数量和/或规划需求的计算机系统，每个项目型式由两个特征指定，该计算机系统包括输入部件，用于接收指定要生产的期望总数量、要在其上生产和/或规划总数量的多个离散时间段、以及该总数量在这两个产品型式之间的期望分配的输入；划分部件，用于将期望的总数量划分成每个离散时间段的期望数量，同时保持这两个产品型式之间的期望分配；以及舍入部件，用于对于每个离散时间段，如果在该离散时间段期间产品类型的要生产的期望数量是非整数值，则将期望数量舍入到整数，以生成在该离散时间段期间要为每种产品类型生产和/或规划的最终数量，该舍入考虑在先前离散时间段内已确定的最终数量，在这些离散时间段的结束时，该最终数量保持总数量和该总数量在这两个特征之间的期望分配。
全文摘要
实现和使用用于为两种或更多产品类型的每一种确定要生产的数量的技术的方法和设备，其包括计算机程序产品，其中每种产品类型由一个或多个特征指定。接收指定总数量在该一个或多个特征之间的期望分配的输入。如果产品类型的要生产的期望数量是非整数值，则将该期望数量舍入到整数，以生成要为每种产品类型生产的最终数量。该最终数量保持总数量和该总数量在该一个或多个特征之间的期望分配。
文档编号G06Q10/00GK1705950SQ200380101409
公开日2005年12月7日 申请日期2003年10月17日 优先权日2002年10月17日
发明者克里斯琴·沃勒 申请人:Sap股份公司