生产任务完成效率分析方法、装置和终端设备与流程

1.本发明涉及生产任务信息化技术领域，尤其涉及一种生产任务完成效率分析方法、装置和终端设备。


背景技术：

2.目前，生产企业的信息化程度和管理水平参差不齐，生产任务完成效率和预期差别较大，企业横向对比缺乏关键的指标数据。现有生产企业的信息化管理存在的问题如下：企业的数据没有横向对比，企业无法准确定位在行业的水平，很难找到生产任务完成效率提升的方向。


技术实现要素：

3.鉴于上述问题，本发明提出一种生产任务完成效率分析方法、装置和终端设备。
4.本发明的一个实施例提出一种生产任务完成效率分析方法，该方法包括：
5.通过预先定义的标准接口获取各个企业与生产任务完成效率相关的生产任务相关数据；
6.将各个企业的生产任务相关数据保存至预设的数据库中；
7.对所述数据库中的生产任务相关数据进行清洗以过滤除去冗余生产任务相关数据和呆滞生产任务相关数据；
8.根据所述数据库中剩余的所述生产任务相关数据确定生产任务完成效率评价指标；
9.根据所述生产任务完成效率评价指标分析目标企业的生产任务完成效率。
10.本发明实施例所述的生产任务完成效率分析方法，所述标准接口包括获取任务基础信息的接口、获取任务状态信息的接口、获取批次任务信息的接口、获取任务库存信息的接口和获取任务原料信息的接口中的至少一种。
11.本发明实施例所述的生产任务完成效率分析方法，标准接口采用restful标准定义，所述通过预先定义的标准接口获取各个企业与生产任务完成效率相关的生产任务相关数据，包括：
12.通过所述标准接口和超文本传输协议向所述各个企业发送post请求；
13.在所述各个企业接收post请求后，获取与所述各个企业生产任务相关的json类型数据。
14.本发明实施例所述预设的数据库为influxdb。
15.本发明实施例所述的生产任务完成效率分析方法，所述根据所述数据库中剩余的所述生产任务相关数据确定生产任务完成效率评价指标，包括：
16.利用storm分布式计算结构计算所述数据库中剩余的所述生产任务相关数据对应的生产任务完成效率评价指标。
17.本发明实施例所述的生产任务完成效率分析方法，所述根据所述生产任务完成效
率评价指标分析目标企业的生产任务完成效率，包括：
18.根据所述目标企业的生产任务相关数据确定所述目标企业对应的生产任务完成效率指标；
19.通过比较所述生产任务完成效率评价指标和所述目标企业对应的生产任务完成效率指标分析所述目标企业的生产任务完成效率。
20.本发明实施例所述的生产任务完成效率分析方法，所述生产任务完成效率评价指标包括生产任务的平均准备周期、生产任务的平均生产周期、生产任务对应的产品的平均库存周期、生产任务的平均交货周期和材料利用率中的至少一种。
21.本发明另一个实施例提供的一种生产任务完成效率分析装置，该装置包括：
22.生产任务相关数据获取模块，用于通过预先定义的标准接口获取各个企业与生产任务完成效率相关的生产任务相关数据；
23.生产任务相关数据保存模块，用于将各个企业的生产任务相关数据保存至预设的数据库中；
24.生产任务相关数据清洗模块，用于对所述数据库中的生产任务相关数据进行清洗以过滤除去冗余生产任务相关数据和呆滞生产任务相关数据；
25.效率评价指标确定模块，用于根据所述数据库中剩余的所述生产任务相关数据确定生产任务完成效率评价指标；
26.生产任务完成效率分析模块，用于根据所述生产任务完成效率评价指标分析目标企业的生产任务完成效率。
27.本发明实施例涉及一种终端设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序在所述处理器上运行时执行本发明实施例所述的生产任务完成效率分析方法。
28.本发明实施例一种可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行本发明实施例所述的生产任务完成效率分析方法。
29.本发明公开的生产任务完成效率分析方法包括：通过预先定义的标准接口获取各个企业与生产任务完成效率相关的生产任务相关数据；将各个企业的生产任务相关数据保存至预设的数据库中；对所述数据库中的生产任务相关数据进行清洗以过滤除去冗余生产任务相关数据和呆滞生产任务相关数据；根据所述数据库中剩余的所述生产任务相关数据确定生产任务完成效率评价指标；根据所述生产任务完成效率评价指标分析目标企业的生产任务完成效率。本技术方案实现企业的数据的横向对比，有利于各个企业根据横向对比对企业的生产任务完成效率分析，便于企业找到生产任务完成效率提升的方向。
附图说明
30.为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对本发明保护范围的限定。在各个附图中，类似的构成部分采用类似的编号。
31.图1示出了本发明实施例提出的一种生产任务完成效率分析方法的流程示意图；
32.图2示出了本发明实施例提出的另一种生产任务完成效率分析方法的流程示意图；
33.图3示出了本发明实施例提出的一种生产任务完成效率分析装置的结构示意图；
34.图4示出了本发明实施例提出的一种生产任务完成效率分析系统的系统框架示意图；
35.图5示出了本发明实施例提出的一种生产任务完成效率分析展示的界面示意图。
36.主要元件符号说明：
[0037]1‑
生产任务完成效率分析装置；10
‑
生产任务相关数据获取模块；20
‑
生产任务相关数据保存模块；30
‑
生产任务相关数据清洗模块；40
‑
效率评价指标确定模块；50
‑
生产任务完成效率分析模块。
具体实施方式
[0038]
下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0039]
通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0040]
在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。
[0041]
此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0042]
除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。
[0043]
目前，生产企业的信息化程度和管理水平参差不齐，生产任务完成效率和预期差别较大，企业横向对比缺乏关键的指标数据。以家具生产企业为例，至2018年，国内定制家居产值规模已经达到2423亿元，占整体家具行业产值约30％，其中，9家上市龙头企业的市场占有率合计不到15％，行业集中度低，整体行业格局表现为“大行业、小企业”的特点。而中小企业信息化程度和管理水平层次不齐，家具的生产任务完成效率和预期生产计划差别较大，企业横向对比缺乏关键的指标数据，企业效率提升缺乏对比和指引。
[0044]
针对上述问题，本发明公开的用于企业的生产任务完成效率分析方法，包括：通过预先定义的标准接口获取各个企业与生产任务完成效率相关的生产任务相关数据；将各个企业的生产任务相关数据保存至预设的数据库中；对所述数据库中的生产任务相关数据进行清洗以过滤除去冗余生产任务相关数据和呆滞生产任务相关数据；根据所述数据库中剩余的所述生产任务相关数据确定生产任务完成效率评价指标；根据所述生产任务完成效率
评价指标分析目标企业的生产任务完成效率。
[0045]
示范性的，可以使用restful标准，json格式，定义标准的数据接口，通过标准接口获取不同定制家具企业订单相关的数据，采集每个订单在各个环节的时间，计算所有订单在各个环节时间的平均值，即为行业的订单时间指标，订单时间指标包括订单平均准备周期、订单平均生产周期、订单平均库存周期、订单平均交货周期、材料利用率。使用行业订单指标和企业的订单指标对比，明确订单交货周期长的企业，订单效率低的环节，指导企业进行相应的改进提升。
[0046]
进一步的，参见图4，生产任务完成效率分析系统包括：对接不同企业的信息化接口：通过api接口对接不同企业的信息化系统，获取各个企业的生产任务相关数据；云平台：用于行业订单数据指标的计算，根据采集到企业数据计算出行业的指标数据；应用显示界面(如图5所示)：用于企业和行业的指标的对比展示，通过指标的对比，企业可以找出落后的环节，实现生产任务完成效率的提升。
[0047]
进一步的，云平台通过api接口获取生产任务相关数据后，原始生产任务相关数据存入到influxdb，清洗后的数据再次存入influxdb，多个企业的大数据实时涌入，并要实时计算，因此，选用storm进行流数据处理，按照预先设定的规则计算出行业的生产任务完成效率指标。kafka分布式模块把不同的指标数据封装成事件，不同的应用订阅这些事件，进行逻辑操作实现不同业务场景下指标的对比和展现。
[0048]
实施例1
[0049]
本实施例，参见图1，示出了一种生产任务完成效率分析方法包括以下步骤：
[0050]
s10：通过预先定义的标准接口获取各个企业与生产任务完成效率相关的生产任务相关数据。
[0051]
标准接口采用restful标准定义，通过http发送post请求，固定参数写入http header，请求内容以json格式写入http body。
[0052]
进一步的，可以通过所述标准接口和超文本传输协议向所述各个企业发送post请求；在所述各个企业接收post请求后，获取与所述各个企业生产任务相关的json类型数据。
[0053]
restful是一种网络应用程序的设计风格和开发方式，基于http，可以使用xml格式定义或json格式定义。restful适用于移动互联网厂商作为业务使能接口的场景，实现第三方调用移动网络资源的功能，动作类型为新增、变更、删除所调用资源。
[0054]
rest(representational state transfer)指的是一组架构约束条件和原则。满足这些约束条件和原则的应用程序或设计就是restful。
[0055]
各个企业与生产任务完成效率相关的生产任务相关数据包括生产任务基础信息数据、生产任务状态信息数据、生产批次信息数据、成品库存信息数据和生产原料信息数据中的至少一种。
[0056]
预先定义的标准接口包括获取任务基础信息的接口、获取任务状态信息的接口、获取批次任务信息的接口、获取任务库存信息的接口和获取任务原料信息的接口中的至少一种。
[0057]
s20：将各个企业的生产任务相关数据保存至预设的数据库中。
[0058]
预设的数据库可以为influxdb，influxdb是一种分布式时序、事件和指标数据库。influxdb数据库与mysql数据库的对比如下表所示。
[0059][0060]
influxdb的数据存储结构实现了数据基于系列以及时间戳两个维度的有序存取。并通过压缩数据来降低存取开销。在取一个系列在一定时间范围内的数据时，能够提高处理速度。
[0061]
s30：对所述数据库中的生产任务相关数据进行清洗以过滤除去冗余生产任务相关数据和呆滞生产任务相关数据。
[0062]
通过标准接口获取各个企业与生产任务完成效率相关的生产任务相关数据可能存在冗余数据和呆滞数据，需要对所述数据库中的生产任务相关数据进行清洗，例如，过滤去除完全相同的同一条数据，仅保留一条完全相同的数据；过滤去除缺少重要指标的数据。
[0063]
s40：根据所述数据库中剩余的所述生产任务相关数据确定生产任务完成效率评价指标。
[0064]
利用storm分布式计算结构计算所述数据库中剩余的所述订单相关数据对应的订单效率评价指标。storm是流式计算框架，数据源源不断地到来。storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。storm适用的场景：storm可以用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。由于storm的处理组件都是分布式的，而且处理延迟都极低，所以可以storm可以做为一个通用的分布式rpc框架来使用。
[0065]
多个企业的大数据实时涌入，并要实时计算，因此，选用storm进行流数据处理，按照预设的规则计算出行业的生产任务完成效率评价指标。
[0066]
生产任务完成效率评价指标包括生产任务的平均准备周期、生产任务的平均生产周期、生产任务对应的产品的平均库存周期、生产任务的平均交货周期和材料利用率中的至少一种。
[0067]
s50：根据所述生产任务完成效率评价指标分析目标企业的生产任务完成效率。
[0068]
可以根据所述目标企业的生产任务相关数据确定所述目标企业对应的生产任务完成效率指标；通过比较所述生产任务完成效率评价指标和所述目标企业对应的生产任务完成效率指标分析所述目标企业的生产任务完成效率。
[0069]
本实施例公开的生产任务完成效率分析方法包括：通过预先定义的标准接口获取各个企业与生产任务完成效率相关的生产任务相关数据；将各个企业的生产任务相关数据保存至预设的数据库中；对所述数据库中的生产任务相关数据进行清洗以过滤除去冗余生产任务相关数据和呆滞生产任务相关数据；根据所述数据库中剩余的所述生产任务相关数据确定生产任务完成效率评价指标；根据所述生产任务完成效率评价指标分析目标企业的生产任务完成效率。本实施例的技术方案实现企业的数据的横向对比，有利于各个企业根据横向对比对企业的生产任务完成效率分析，便于企业找到生产任务完成效率提升的方向。
[0070]
实施例2
[0071]
本实施例，参见图2，示出了一种根据订单数据进行生产任务完成效率分析方法包括以下步骤：
[0072]
s100：通过预先定义的标准接口获取各个企业生产订单的订单相关数据。
[0073]
其中，标准接口包括获取订单基础信息的接口、获取订单状态信息的接口、获取批次生产信息的接口、获取订单库存信息的接口和获取订单原料信息的接口中的至少一种。
[0074]
标准接口采用restful标准定义，所述通过预先定义的标准接口获取各个企业生产订单的相关数据，包括：
[0075]
通过所述标准接口和超文本传输协议向所述各个企业发送post请求；在所述各个企业接收post请求后，获取与所述各个企业生产订单相关的json类型数据。
[0076]
s200：将各个订单相关数据保存至预设的数据库中。
[0077]
s300：对所述数据库中的数据进行清洗以过滤除去冗余订单相关数据和呆滞订单相关数据。
[0078]
s400：根据所述数据库中剩余的所述订单相关数据确定订单效率评价指标。
[0079]
利用storm分布式计算结构计算所述数据库中剩余的所述订单相关数据对应的订单效率评价指标。
[0080]
s500：根据所述订单效率评价指标分析目标企业的订单执行效率。
[0081]
根据所述目标企业的订单数据确定所述目标企业对应的订单效率指标；通过比较所述订单效率评价指标和所述目标企业对应的订单效率指标分析所述目标企业的订单执行效率。
[0082]
订单效率评价指标包括订单平均准备周期、订单平均生产周期、订单平均库存周期、订单平均交货周期和材料利用率中的至少一种。
[0083]
示范性的，订单平均准备周期＝所有订单的准备时间(订单排产时间点
‑
订单提交时间点)的平均值，未到排产的订单不计算在内。订单准备周期反映的基本是订单设计确认和订单原料准备时间。
[0084]
示范性的，订单平均生产周期＝所有订单的生产时间(订单排产时间点
‑
订单入库时间点)的平均值，未到入库的订单不计算在内。订单生产周期反映的是订单进入生产后到生产完成的时间。
[0085]
示范性的，订单平均库存周期＝所有订单的库存时间(订单发货时间点
‑
订单入库时间点)的平均值，未到入库的订单不计算在内。反映的是订单在库存的时间。
[0086]
示范性的，订单平均交货周期＝所有订单的交货时间(订单发货时间点
‑
订单提交时间点)的平均值。反映的是从接单到发货的订单周期时间。
[0087]
材料利用率＝所有批次材料利用率的平均值。
[0088]
目标企业对应的订单效率指标包括目标企业对应的订单平均准备周期、目标企业对应的订单平均生产周期、目标企业对应的订单平均库存周期、目标企业对应的订单平均交货周期和目标企业对应的材料利用率中的至少一种。
[0089]
示范性的，目标企业对应的订单平均准备周期＝目标企业对应的内所有订单的准备时间(目标企业对应的订单排产时间点
‑
目标企业对应的订单提交时间点)的平均值，目标企业未到排产的订单不计算在内。
[0090]
示范性的，目标企业对应的订单平均生产周期＝目标企业对应的所有订单的生产时间(目标企业对应的订单排产时间点
‑
目标企业对应的订单入库时间点)的平均值，目标企业未到入库的订单不计算在内。
[0091]
示范性的，目标企业对应的订单平均库存周期＝目标企业对应的所有订单的库存时间(目标企业对应的订单发货时间点
‑
目标企业对应的订单入库时间点)的平均值。
[0092]
示范性的，目标企业对应的订单平均交货周期＝目标企业对应的所有订单的交货时间(目标企业对应的订单发货时间点
‑
目标企业对应的订单提交时间点)的平均值。
[0093]
示范性的，目标企业对应的材料利用率＝目标企业对应的所有批次材料利用率的平均值。
[0094]
可以对目标企业和行业的订单效率评价指标进行对比分析，并显示在应用界面。目标企业订单平均准备周期长的企业重点缩短设计和订单材料准备时间，若发现多数企业的准备时间3
‑
5天，个别企业7
‑
10天，原因可能是材料采购周期长，后厂家通过各种措施缩短材料准备时间。
[0095]
订单平均生产周期长的目标企业，需要结合设备的开机率判断是订单过饱和，还是排产不合理导致。开机率高且经常加班的企业是订单过饱和导致订单生产时间较长。开机率低生产周期长的企业多数是现场排产不合理和缺料待产导致。需要重点改进排产效率，减少待料生产情况。
[0096]
订单平均库存周期长的目标企业，个别订单库存时间超过半年，分析库存长的原因是对经销商的管理欠缺，对订单的提货时间没有严格控制。
[0097]
订单平均交货周期反映的是整个订单效率，该值可全面反映目标企业的生产和管理效率。
[0098]
材料利用率直接涉及到企业的生产成本，材料利用率低的企业，订单材料成本高，拉低企业利润，应及时提醒目标企业降低材料成本。
[0099]
实施例3
[0100]
本实施例，参见图3，提出一种生产任务完成效率分析装置1包括：生产任务相关数据获取模块10、生产任务相关数据保存模块20、生产任务相关数据清洗模块30、效率评价指标确定模块40和生产任务完成效率分析模块50。
[0101]
生产任务相关数据获取模块10，用于通过预先定义的标准接口获取各个企业与生产任务完成效率相关的生产任务相关数据；生产任务相关数据保存模块20，用于将各个企业的生产任务相关数据保存至预设的数据库中；生产任务相关数据清洗模块30，用于对所述数据库中的生产任务相关数据进行清洗以过滤除去冗余生产任务相关数据和呆滞生产任务相关数据；效率评价指标确定模块40，用于根据所述数据库中剩余的所述生产任务相关数据确定生产任务完成效率评价指标；生产任务完成效率分析模块50，用于根据所述生产任务完成效率评价指标分析目标企业的生产任务完成效率。
[0102]
进一步的，标准接口包括获取任务基础信息的接口、获取任务状态信息的接口、获取批次任务信息的接口、获取任务库存信息的接口和获取任务原料信息的接口中的至少一种。
[0103]
进一步的，标准接口采用restful标准定义，所述通过预先定义的标准接口获取各个企业与生产任务完成效率相关的生产任务相关数据，包括：通过所述标准接口和超文本
传输协议向所述各个企业发送post请求；在各个企业接收post请求后，获取与所述各个企业生产任务相关的json类型数据。
[0104]
进一步的，所述预设的数据库为influxdb。
[0105]
进一步的，所述根据所述数据库中剩余的所述生产任务相关数据确定生产任务完成效率评价指标，包括：利用storm分布式计算结构计算所述数据库中剩余的所述生产任务相关数据对应的生产任务完成效率评价指标。
[0106]
进一步的，所述根据所述生产任务完成效率评价指标分析目标企业的生产任务完成效率，包括：根据所述目标企业的生产任务相关数据确定所述目标企业对应的生产任务完成效率指标；通过比较所述生产任务完成效率评价指标和所述目标企业对应的生产任务完成效率指标分析所述目标企业的生产任务完成效率。
[0107]
进一步的，所述生产任务完成效率评价指标包括生产任务的平均准备周期、生产任务的平均生产周期、生产任务对应的产品的平均库存周期、生产任务的平均交货周期和材料利用率中的至少一种。
[0108]
本实施例公开的生产任务完成效率分析装置1通过生产任务相关数据获取模块10、生产任务相关数据保存模块20、生产任务相关数据清洗模块30、效率评价指标确定模块40和生产任务完成效率分析模块50的配合使用，用于执行上述实施例所述的生产任务完成效率分析方法，上述实施例所涉及的实施方案以及有益效果在本实施例中同样适用，在此不再赘述。
[0109]
可以理解，本发明实施例涉及一种终端设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序在所述处理器上运行时执行本发明实施例所述的生产任务完成效率分析方法。
[0110]
可以理解，本发明实施例涉及一种可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行本发明实施例所述的生产任务完成效率分析方法。
[0111]
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0112]
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。
[0113]
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是智
能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read
‑
only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0114]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。