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文档简介
本发明公开了基于智能MRP运算的任务调度产数据进行数据预处理,得到第二实时生产数据;然后基于Flink框架对第二实时生产数据进实时数据分析结果输入至训练好的智能MRP运算模型中,由智能MRP运算模型根据实时产能和用型为基于机器学习算法构建并利用历史MRP数据进行生产任务调度。本发明有效提高了MRP运算的准确性,进而提高生成MRP排产计划的实时性2基于Flink框架对所述第二实时生产数据进行流数据分析处理,得到实时数据分析结将所述实时数据分析结果输入至训练好的智能MRP运算模型中,由所述智习算法构建并利用历史MRP数据训练的智能MRP2.如权利要求1所述的一种基于智能MRP运算3.如权利要求1所述的一种基于智能MRP运算所述流数据分析处理包括实时特征提取、异常设备检测、排产模式识5.如权利要求1所述的一种基于智能MRP运算6.如权利要求1所述的一种基于智能MRP运算的任务根据所述智能MRP运算模型的模型优化策略,利用MRP排产计划对智能MRP运算模型进7.如权利要求1所述的一种基于智能MRP基于Flink框架,根据所述MRP排产计划进行生产任务调度、生产资源根据所述实时监控结果对智能MRP运算模型进行优化调整,并将调整结果反馈至生产所述处理器,用于运行一个或多个程序指令,用以执行如权利要求139.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的一种基于智能计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的一种基于智能MRP运算4[0001]本发明涉及机器学习技术领域,特别是涉及一种基于智能MRP运算的任务调度方法处理大规模的实时数据流。传统的生产计划管理往往基于静态的需求预测和人工经验,无法实时地根据市场需求和资源变化进行调整。制造业中的MRP运算决策过程常常依赖于[0011]基于Flink框架对所述第二实时生产数据进行流数据分析处理,得到实时数据分器学习算法构建并利用历史MRP数据训练的智能M5[0019]基于Flink框架,利用机器学习算法对所述第二实时生产数据进行流数据分析处[0023]根据所述智能MRP运算模型的模型优化策略,利用MRP排产计划对智能MRP运算模[0027]根据所述实时监控结果对智能MRP运算模型进行优化调整,并将调整结果反馈至品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,使该计算机实现如上任一项所述的一种基于智能MRP运相较于依赖静态的需求预测和经验判断,难以准确预测生产需求和资源利用情况的传统6优化资源的利用以及智能MRP运算生成的MRP排产计划进行任务调度,可以提高生产效率,[0041]图2为本发明实施例提供的一种基于智能MRP运算的任务调度方法的原理示意框员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范7力资源等。ERP系统通过整合企业各个部门的数据和流程,使信息在不同部门之间顺畅流[0050]图1图示出了根据本发明实施例的一种基于智能MRP运算的任务调度方法的流程[0059]基于Flink框架的流处理能力,利用机器学习和深度学习算法对第二实时生产数8[0064]根据智能MRP运算模型的模型优化策略,利用MRP排产计划对智能MRP运算模型进[0068]再根据实时监控结果和异常情况反馈信息对智能MRP运算模型进行自动优化调高实时性与可靠性要求、高维度的决策空间以及多目标优化与协同管理等关键技术问题,[0070]本发明实施例基于Flink的流处理技术能够实时处理大量的数据流,并提供灵活[0073]本发明实施例基于Flink的流处理技术实时了生产任务调度和监控生产状态、设[0075]另外,本发明实施例还提供了一种基于智能MRP运算的任务调度设备,该设备包9上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现如上所述的一种基于智能MRP运算机程序指令,该计算机程序指令被处理器执行时实现如上所述的一种基于智能MRP运算的[0078]本发明实施例能够广泛应用于各制造业领域,使得企业能够实现资源的优化配相较于依赖静态的需求预测和经验判断,难以准确预测生产需求和资源利用情况的传统过优化资源的利用以及智能MRP运算生成的MRP排产计划进行任务调度,可以提高生产效存储器可以是只读存储器(Read_OnlyMemory,简称ROM)、可编程只读存储器但不是限制性说明,许多形式的RAM可用,例如静态随机存取存储器(StaticRAM,简称SRAM)、动态随机存取存储器(DynamicRAM,简称DRAM)、同步动态随机存取存储(SynchronousDRAM,简称SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DoubleDataRateSDRAM,简称DDRSDRAM)、增强型同步动态
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