一种服装智能排产方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种服装智能排产方法，属于生产线智能控制技术领域。
【背景技术】
[0002] 小批量、多品种、短交期的接单生产模式已经成为服装制造行业主流的生产模式， 在这种模式下，如何对订单进行排产进而高效完成各项生产任务成为困扰服装企业的一个 很关键的问题。
[0003] 目前，多数服装企业都是利用手工报表、Excel工具，依赖人的经验和计划能力去 进行生产排产，排产周期长且修改难度大。以往大规模生产情况下，通过人力的统计安排能 够实现相对合理的排产安排。但随着小批量、多品种、多款式、多规格订单的大量涌现，这种 手工排产方式已无法胜任排产计划的制定任务，无法确保排产计划的合理性，加大了风险。
[0004] 除了传统的手工报表和Excel报表方式，也有部分服装企业使用了计划排单的信 息系统排产，但实际效果不及预期。一方面是由于目前大多数的排单系统只是简单起到了 代替人为手工计算的作用，如何排产还是依赖排产员的经验；另一方面是由于部分排单系 统是直接转化自其他制造业的排单系统，无法完全适应小批量、多品种、短交期的服装制造 实际需求。
【发明内容】
[0005] 发明目的：针对现有技术中存在的问题与不足，为了适应服装行业生产特点，解决 手工排产人员经验依赖度高、排产周期长、修改难度大等缺陷，本发明提供了一种服装智能 排产方法，综合考虑目标和约束条件，结合现场生产信息，生成详细的生产排产计划表，提 高计划的准确性与可行性。
[0006]技术方案：一种服装智能排产方法，可以通过计算机等设备以智能信息系统的形 式实现所述方法，具体包括：
[0007] 阶段1.订单模型建立阶段。该阶段主要用于构建订单模型，确定需要进入排产阶 段的订单。具体包括：
[0008] SteplOl.通过终端设备获取订单信息。
[0009]所述终端设备包括ERP、基于RFID的生产管理系统等信息系统、传感器等数据采 集设备以及智能生产设备，用于获取订单信息的同时，可用于获取现场生产线上正在进行 的加工任务信息以及职工加工数据、设备类型、设备使用状态信息。
[0010] 所述订单信息至少包括订单交货期、订单任务量信息、订单款式/规格信息，作为 订单排产依据。
[0011] St印102.订单模型构建，用于订单排序，确定优先进入排产阶段的订单。
[0012] 所述订单模型主要用于衡量订单的重要性，确定待排产订单，其涉及订单任务量、 订单交货期、订单利润率、延期惩罚、以及企业产能五个要素。
[0013] 所述企业产能在企业无扩建等情况下是固定不变的，用于衡量企业能否在规定的 订单交货期内完成规定的订单交货量；所述延期惩罚系数是用于计算任务在延期交货情况 下所需支付的违约成本。在多个订单均能够按期完成规定任务量前提下，则根据其余四个 要素计算订单重要度，确定优先进入阶段2排产的订单。
[0014] 阶段2.排产模型建立阶段。该阶段主要用于构建排产模型，根据物料配备情况、 现场生产情况、订单任务情况完成，为订单选择合理的加工生产线。具体包括：
[0015] Step201.通过终端设备获取现场生产信息以及设备信息；所述现场生产信息包 括生产线上正在进行的任务信息以及职工加工数据信息；所述设备信息主要是指获取生产 线上的设备类型信息以及设备使用状态信息；
[0016] Step202.通过终端设备获取订单所需面辅料的物料配备情况，用于辅助待排产订 单的确定，快速排除尚不可进行排产的订单；物料配备情况尚不足以满足生产线该订单款 式一天产能消耗的订单将暂不进入排产模式。所述生产线上该订单款式一天的产能消耗数 据是根据该生产线上历史同款或相似款式的生产数据得到的最少需要的面辅料等物料数 据。
[0017] Step203.排产模式选择，包括单任务模式、以及多任务模式两种；
[0018] 所述单任务模式是指同一条生产线在同一时间内只进行一项订单任务，无多个不 同任务的交叉生产现象；所述多任务模式是指同一条生产线在同一时间内可进行多项订单 任务的生产，生产线工作站点可能产生生产冲突现象。
[0019] Step204.待排产任务分析；根据订单顺序，选择未排单的订单，同时获取订单任 务工序信息，并根据工序历史加工数据计算得到单件加工周期；
[0020] Step205.以满足交货期及交货量为约束条件确定生产线产出比例系数，判断新 任务排产后是否产生产能过载现象；未产生产能过载现象即可进入阶段3的排产方案确定 阶段；存在产能过载现象则可根据企业实际情况进行外包或同一任务多条线生产等生产措 施。
[0021] 所述阶段2在为待排产任务选择生产线过程中，可依据优先原则快速选择待选生 产线后进入Step205。所述优先原则包括：生产线效率最高原则；生产线任务量最少原则； 以及设备更换时间最短原则。
[0022] 阶段3.排产方案确定阶段。实时获取现场生产线上正在进行的加工任务信息以 及职工加工数据、设备类型、设备使用状态信息，更新订单任务排产方案。同时应对生产线 设备故障、订单任务追加或减少等突发情况，进一步分析排产后生产线上各订单任务加工 情况，生成详细的订单任务排产方案。
[0023] 对于单任务排产模式下任务排产方案的确定则是以待排产任务的交货期及交货 量为约束条件，根据现场生产信息及设备信息进行工序及工序站点的分配，生成任务排产 方案。
[0024] 对于多任务排产模式下任务排产方案的确定则是以待排产任务及正在进行的原 有任务的交货期及交货量为约束条件，根据现场生产信息及设备信息进一步分析生产情况 后生成详细的任务排产方案，具体包括：
[0025] St印301.确定冲突工序；所述冲突工序是指两个（包含两个）以上任务在同一生 产线上同时进行加工时，都必须的工序及工序站点、设备；
[0026] Step302.根据产出比例系数分析关键工序前后其他工序产出量变化情况；S卩，以 关键工序为中心点，由后往前分析前道工序的产出量变化，并由前往后分析后道工序的产 出量变化；
[0027] Step303.以交货期、交货量及工序产能为约束条件，衡量在该约束条件下，生产线 上的任务能否都按期完成预定任务量。如果都能够按期完成预定任务量，则结合生产线上 设备使用状态生成详细的生产排产方案；如果不能都按期完成预定任务量，则根据生产线 设备使用量、产出比例系数等得到调整后生成详细的任务排产方案，可调整次数依据企业 实际确定。
[0028] 例如，当某一任务实际完成时间超前于计划交货期，则可调整生产线产出比例系 统，提速同一生产线上进度稍慢任务，以保证均能在交货期内完成预定任务量。
[0029] 有益效果：本发明所提出的服装智能排产方法以利润最大化为排产目标，提供单 任务排产模式及多任务排产模式以适应不同的订单及生产需求；根据终端设备所获取的生 产实时信息及时调整排产计划，更能够适应当下小批量、多品种、多规格、短交期的接单生 产模式；且克服了手工排产中对排产人员的高要求等难点问题，缩短了排产周期，提高了排 产计划的准确性与可行性，优化产能，提高效率。
【附图说明】
[0030] 图1为本发明实施例中所涉及的排产方法的三个阶段；
[0031] 图2为本发明实施例中所涉及的阶段1的