[发明专利]基于BLS和LSTM的云排产方法及系统

说明书

本发明涉及生产计划排程的技术领域，尤其是涉及基于BLS和LSTM的云排产方法及系统,包括：客户端向云排产系统发起排产请求；云排产系统建立任务队列并划分各个任务的优先级；云排产系统获取各个数据处理服务器的负荷率，为各个任务选择合适的数据处理服务器作为节点服务器；得到初步云排产信息；云排产系统利用BLS技术和LSTM技术对各个节点服务器进行云排产生产状态预测操作，得到的预测信息返回给客户端用于作为优化参照；云排产系统根据客户端的优化信息、初步云排产信息和各个任务的优先级，得出云排产处理结果；各个数据处理服务器根据云排产处理结果启动线程进行数据处理，将结果返回至云排产系统；本发明具有提高排产效率、优化排产方案的效果。

技术领域

本发明涉及生产计划排程(排产)的技术领域，特别是基于BLS(宽度学习)和LSTM(长短时记忆网络)的云排产方法及系统。

背景技术

生产计划排程(排产)是在有限产能的基础上，综合来自市场、物料、产能、工序流程、资金、管理体制、员工行为等多方的对生产的影响，经过优化得出合理有效的生产计划。

云排产是以先进的排产技术为基础，借鉴云制造服务模式提出的新概念。云制造以制造服务为核心，云排产是将排产功能作为一种服务提供给各制造企业。云排产将排产功能建立在大量的分布式服务器端，而非本地的计算机系统中。云排产系统是建立在云排产概念上的排产系统。云排产系统集中了各制造企业的制造资源(包括软件、硬件、人力等)并使用虚拟化技术建立一个公有制造资源池，为制造企业提供更合理和更全面的生产制造解决方案。

当前的云排产技术主要是通过B/S(浏览器-服务器)的架构进行使用，即用户登陆浏览器，然后通过浏览器的客户端进行操作，将制造企业的制造资源(其中包括软件、硬件、人力等)发送到对应企业的服务器，这样可以进行制造资源的调配，但是出现了不少问题。比如需要一个能够熟练掌握各企业的制造优点的员工才能进行制造资源的调配，这样才能最大话节省企业的生产成本，但是这个缺很大程度上限制一些缺乏该类知识的人员进行使用。另外一方面，当管理人员根据各企业的制造能力设定好了排产资源调配的顺序时，企业方的制造能力发生了变化，此时需要管理人员重新进行调配资源，这时便会影响其他一些企业的生产，又不断需要占用管理人员的时间，这将大大降低生产效率。

发明内容

针对上述缺陷，本发明的目的在于提出基于BLS和LSTM的云排产方法及系统，解决需要专业技术人员进行排产，效率较低的问题。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

基于BLS和LSTM的云排产方法，包括如下步骤：

A.客户端向云排产系统发起排产请求；

B.云排产系统根据排产请求建立任务队列，并划分任务队列中各个任务的优先级；

C.云排产系统获取各个数据处理服务器的负荷率，为各个任务选择合适的数据处理服务器作为节点服务器；得到初步云排产信息；

D.云排产系统利用BLS技术和LSTM技术对各个节点服务器进行云排产生产状态预测操作，得到的预测信息返回给客户端用于作为优化参照；

E.云排产系统根据客户端的优化信息、初步云排产信息和各个任务的优先级，最终得出云排产处理结果；各个数据处理服务器根据云排产处理结果启动线程进行数据处理，数据处理结果返回至云排产系统。

优选的，所述D步骤中云排产系统利用BLS技术和LSTM技术对各个节点服务器进行云排产生产状态预测操作，包括如下内容：

运用BLS和LSTM模型进行训练得到稳定模型；

客户端将排产请求发送至云排产系统后，所述云排产系统利用所述稳定模型得到所述预测信息；

客户端根据输入信息，对所述预测信息进行优化，得到优化信息。