本发明涉及运营管理，具体涉及一种基于物联网的生产线制造运营管理系统。
背景技术：
：：1、智慧工厂是基于物联网下创建的信息化数据平台，基于该平台可以更加直观的管理工厂的生产、销售、仓储等资料，从而方便进行企业资料整合，以便于管理者统筹全局。2、根据公开(公告)号：cn115657626a，公开(公告)日：2023-01-31，公开的了一种智慧工厂管理系统及方法，该方法包括：运营指挥中心获取智能装备生产线的实时工作数据，并根据智能装备生产线的实时工作数据发送对应控制信号至智能装备生产线；运营指挥中心获取综合应用平台的实时信息数据，根据综合应用平台的实时信息数据发送对应的调度信号至综合应用平台；综合应用平台接收运营指挥中心发送的调度信号，根据调度信号进行对套料和焊接的调度管理；智能装备生产线接收运营指挥中心发送的控制信号，根据控制信号完成钢结构的生产，通过上述方式，实现了运营指挥中心对智能装备生产线进行智能管理，同时对综合应用平台实现智能调控，实现面向钢结构行业工厂的5g智慧管理。3、在包括上述专利现有技术中，先阶段工厂生产资料的管理过于僵硬，因为其只是负责一个数据整合的存在，即生产、销售、仓储三方进行单据上传即，而对于生产资料消耗的预估，以及生产周期变化的预估均不具备，所以还是需要管理者，对统筹的数据进行二次加工才可。技术实现思路1、本发明的目的是提供一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，用于解决上述问题。2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，包括：3、数据获取模块，获取仓库和生产线上的实时数据；4、数据分析模块，使用深度学习技术的神经网络模型对获取的数据进行处理和分析；5、数据效验模块，通过仓管数据反馈端和采购数据反馈端，对仓库数据和采购数据进行同步核对，并汇报误差数据；6、动态仓库演示模块，基于实时数据进行整理和清洗，并结合所述误差数据对神经网络模型进行训练，根据卷积神经网络对数据进行学习和建模。7、作为优选的，所述数据获取模块包括：8、仓库数据汇报单元，根据仓管人员传递实时更新的仓库数据，所述仓库数据包括入库明细、出库明细以及损耗明细；9、采购数据汇报单元，根据采购人员实际上传的采购清单，并对采购清单进行项目捕捉并获取项目对应数量；10、生产资料领用汇报单元，根据生产车间领用的实际生产资料清单，并对生产资料清单进行项目捕捉并获取项目对应数量。11、作为优选的，所述数据分析模块包括：12、数据捕获单元，基于预先设置的捕捉项目进行数据分类抓取，所述捕捉项目为模型建立项目；13、数据计算单元，其用于对抓取对应项目的数据进行运算，公式如下：14、仓库库存状态预估：库存状态＝当前库存量-预测出库量+预测入库量；15、使用状态预估：使用状态＝当前使用量-预测消耗量+预测生产量；16、估计空仓时间：空仓时间＝当前库存量/预测消耗量；17、神经网络模型，基于所述数据计算单元提供数据建立模型。18、作为优选的，所述数据分析模块还包括预计划生产资料数据模拟单元，根据生产计划与仓库管理的自动化和协同化，包括：19、s01、根据销售订单和库存状态预估，自动生成生产计划；20、s02、模拟当前生产计划下库存消耗数据以及物料损耗数据下的库存状态和使用状态，并生成仓库管理报表。21、作为优选的，所述数据分析模块还包括录入数据的效验单元，比对仓库实际的库存数量与系统记录的库存数据，进行核对和差异分析；22、根据生产线上的使用记录和实际调用材料明细，与系统记录的材料使用状态进行核对，自动更新使用状态数据。23、作为优选的，对所述实时数据的清洗包括将存储所述原始数据的弹性分布式数据集rdd转换为数据帧dataframe，并将所述数据帧dataframe映射成视图表viewtable；利用sparksql中的max(‘ab’)函数和min(‘ab’)函数基于所述视图表viewtable获取所述原始数据对应的实际数据。24、作为优选的，对获取的所述实际数据通过四分位法找出下四分位数和上四分位数，根据所述下四分位数和所述上四分位数，得到上须和下须，并将小于所述下须或大于所述上须的数据，确定获取的所述实际数据是否存在异常值；是，则认定清洗数据成功；否，则返回进行二次清洗。25、作为优选的，所述动态仓库演示模块的模型训练过程包括以下步骤：26、s01、设置项目数量和最大迭代次数，将基础模型参数和核参数作为项目位于所述基础模型的坐标；27、s02、用训练集寻找核参数的最优参数，并将误差数据进行核算并加入核参数中，以更新当前项目的坐标位置。28、在上述技术方案中，本发明提供的一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，具备以下有益效果：可以实时监控设备状态、库存情况和生产进度，确保生产线的正常运行和高效生产，并自动调整和优化生产计划，提高生产效率和资源利用率。并且实时数据监测和分析，能够及时发现设备故障、材料短缺等问题，并提供预警和建议，减少生产线停机时间和生产风险。可有效的帮助管理层做出明智的决策和调整生产策略，提升企业的竞争力和市场反应能力。技术特征：1.一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，其特征在于，包括：2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，其特征在于，所述数据获取模块包括：3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，其特征在于，所述数据分析模块包括：4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，其特征在于，所述数据分析模块还包括预计划生产资料数据模拟单元，根据生产计划与仓库管理的自动化和协同化，包括：5.根据权利要求3所述的一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，其特征在于，所述数据分析模块还包括录入数据的效验单元，比对仓库实际的库存数量与系统记录的库存数据，进行核对和差异分析；6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，其特征在于，对所述实时数据的清洗包括将存储所述原始数据的弹性分布式数据集rdd转换为数据帧dataframe，并将所述数据帧dataframe映射成视图表viewtable；利用sparksql中的max(‘ab’)函数和min(‘ab’)函数基于所述视图表viewtable获取所述原始数据对应的实际数据。7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，其特征在于，对获取的所述实际数据通过四分位法找出下四分位数和上四分位数，根据所述下四分位数和所述上四分位数，得到上须和下须，并将小于所述下须或大于所述上须的数据，确定获取的所述实际数据是否存在异常值；是，则认定清洗数据成功；否，则返回进行二次清洗。8.根据权利要求1所述的一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，其特征在于，所述动态仓库演示模块的模型训练过程包括以下步骤：9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至8任一项所述基于物联网的生产线制造运营管理系统的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述基于物联网的生产线制造运营管理系统的步骤。技术总结本发明公开了一种基于物联网的生产线制造运营管理系统，包括：数据获取模块，获取仓库和生产线上的实时数据；数据分析模块，使用深度学习技术的神经网络模型对获取的数据进行处理和分析；数据效验模块，通过仓管数据反馈端和采购数据反馈端，对仓库数据和采购数据进行同步核对，并汇报误差数据；动态仓库演示模块，基于实时数据进行整理和清洗，并结合误差数据对神经网络模型进行训练，根据卷积神经网络对数据进行学习和建模。该发明提供的基于物联网的生产线制造运营管理系统，可有效的帮助管理层做出明智的决策和调整生产策略，提升企业的竞争力和市场反应能力。技术研发人员：潘卉丹,李巧丽,林爱春,洪维岳,陆军波受保护的技术使用者：汇智智能科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/2/6