一种企业生产的管控方法、系统及设备与流程

1.本说明书涉及生产制造领域，尤其涉及一种企业生产的管控方法、系统及设备。


背景技术：

2.制造业，尤其是先进制造业是关系生产经济命脉和安全的高技术、高集成产业，是工业、科技水平和综合实力的集中体现。生产管控是制造企业中对原材料转变为最终产品所需的过程的管理控制。合理有效的生产管控方式可以提高企业的生产效率、降低能源消耗、提升产品质量、降低生产成本，因此随着经济的发展，制造企业为了跟上时代的步伐，生产管控是不可缺少的一个重要环节。
3.目前，基于企业中的管理人员，或者基于生产车间中的流程人员对于生产制造流程的人为管控，忽略了生产制造中可能存在的影响因子对于生产效益的影响，进而导致了无法有效提升生产效益的问题。现有技术中为了解决影响因子对于生产制造的影响，通过关联规则获取任意两个影响因子之间的关联关系，进而分析影响因子中对于生产制造影响大的因素，进行生产管理，然而该方式需要对各个影响因子依次分析，计算成本较高，并且也无法考虑到各个生产工序中对应的不同影响因子对于生产效益的影响，生产管控效果差且需要消耗大量人力成本。


技术实现要素：

4.本说明书一个或多个实施例提供了一种企业生产的管控方法，用于解决如下技术问题：如何提供一种合理高效的企业生产管控方法。
5.本说明书一个或多个实施例采用下述技术方案：
6.本说明书一个或多个实施例提供一种企业生产的管控方法，方法包括：
7.获取影响待管控企业中各生产工序的影响因子集合；
8.基于所述待管控企业的预设经验数据库与预设关联强度预测模型，计算所述影响因子集合中各影响因子之间的关联强度值，以根据所述关联强度值构建所述生产工序的影响矩阵，并根据所述影响矩阵计算获得所述生产工序的综合影响矩阵；
9.根据所述综合影响矩阵确定各所述影响因子的影响度与被影响度，以根据各所述影响因子的影响度与所述被影响度，获得各所述影响因子的中心度与原因度，并基于所述中心度与所述原因度确定各所述影响因子的第一权重值；
10.获取所述待管控企业的当前待处理订单，以根据所述当前待处理订单所对应的生产类型与生产工艺数据，确定各所述生产工序的第二权重值；
11.基于所述第一权重值、所述各影响因子、所述第二权重值以及所述生产工序，对所述待管控企业的各生产工序进行生产管控策略的实时调整。
12.在本说明书一个或多个实施例中，获取影响待管控企业中各生产工序的影响因子集合，具体包括：
13.根据所述待管控企业的历史生产信息，获取所述待管控企业所包含的生产工序信
息；
14.根据各所述生产工序信息所对应的历史生产效益数据，确定各生产工序所对应的效益评价层次；其中，所述效益评价层次基于所述待管控企业的专家经验获得；
15.根据所述待管控企业的生产影响模型对所述效益评价层次进行分析，确定各所述生产工序所对应的初始影响因子；
16.根据所述待管控企业的当前生产机制数据、管控机制数据以及各所述生产工序的当前技术特征，对所述初始影响因子进行数据筛选，获得过滤后的影响因子；
17.根据所述过滤后的影响因子构成各所述生产工序的影响因子集合；其中，所述当前技术特征用于确定所述当前生产工序的技术限制范围，以过滤不属于所述技术限制范围内的影响因子。
18.在本说明书一个或多个实施例中，基于所述待管控企业的预设经验数据库与预设关联强度预测模型，计算所述影响因子集合中各所述影响因子之间的关联强度值，以根据所述关联强度值构建所述生产工序的影响矩阵，具体包括：
19.获取影响因子集合中各所述影响因子的编号标识，并根据所述编号标识表示各所述影响因子之间的关联关系，并根据各所述影响因子之间的关联关系，构建所述生产工序信息的影响因子关联图谱；
20.基于所述待管控企业的预设经验数据库，对各所述影响因子之间的关联关系的强度进行量化，获得各所述影响因子之间的第一关联强度值；
21.通过所述影响因子关联图谱，获取所述影响因子的直接关联因子与间接关联因子，将与所述直接关联因子相连的所述间接关联因子的关联路径长度，以及所述直接关联因子的数量输入预设关联强度预测模型，输出所述影响因子的第二关联强度值；
22.若所述第一关联强度值与所述第二关联强度值的差值大于所述预设差值阈值，则重新量化获取所述第一关联强度值；
23.若所述第一关联强度值与所述第二关联强度值的差值小于预设差值阈值，则将所述第一关联强度值作为所述影响因子的关联强度值；
24.将所述关联强度值作为初始影响矩阵的影响关系元素，构建所述初始影响矩阵；
25.基于预设标准化公式对所述初始影响矩阵进行标准化处理，获得所述生产工序的影响矩阵。
26.在本说明书一个或多个实施例中，根据所述影响矩阵计算获得所述生产工序的综合影响矩阵，具体包括：
27.对所述影响矩阵进行一致性判断，若所述影响矩阵未通过所述一致性判断，则迭代计算所述影响矩阵；
28.若所述直接影响矩阵通过所述一致性判断，则获取与所述影响矩阵相对应的单位矩阵；
29.根据所述相对应的单位矩阵与所述影响矩阵，计算获得所述生产工序的综合影响矩阵；其中，所述综合影响矩阵为t＝q(i-q)-1
，t表示所述综合影响矩阵，i表示所述相对应的单位矩阵，q表示所述生产工序的影响矩阵；
30.其中，对所述影响矩阵进行一致性判断，具体包括：
31.基于预设方式计算获取所述影响矩阵的最大特征值，并基于所述最大特征值以及
所述影响矩阵中直接影响关系元素的数量，确定所述影响矩阵的一致性指标；
32.基于所述影响矩阵的阶数，查找所述待管控企业的预设随机一致性指标表格，获取与所述影响矩阵相对应的随机一致性指标；
33.根据所述影响矩阵的一致性指标与所述随机一致性指标的比值，确定所述影响矩阵的一致性比值，若所述一致性比值小于预设比值，则所述影响矩阵通过一致性判断。
34.在本说明书一个或多个实施例中，根据所述综合影响矩阵确定各所述影响因子的影响度与被影响度，以根据各所述影响因子的影响度与所述被影响度，获得各所述影响因子的中心度与原因度，具体包括：
35.根据所述综合影响矩阵中各指定行中元素的数值和，确定与所述各指定行相对应的影响因子的影响度；
36.根据所述综合影响矩阵中各指定列中元素的数值和，确定与所述各指定列相对应的影响因子的被影响度；
37.通过对所述相对应的影响因子的影响度与所述对应的影响因子的被影响度求和，确定所述相对应的影响因子的中心度；
38.通过对所述相对应的影响因子的影响度与所述对应的影响因子的被影响度求差，确定所述相对应的影响因子的影响度。
39.在本说明书一个或多个实施例中，基于所述中心度与所述原因度确定各所述影响因子的第一权重值，具体包括：
40.将所述中心度作为横坐标，并将所述原因度纵坐标，构建出所述生产工序的因果坐标系；
41.将各所述影响因子的中心度与原因度输入所述因果坐标系中，以获得各所述生产工序的因果图；
42.根据所述生产工序的因果图中所述影响因子的分布位置，确定所述影响因子的重要度，以基于各所述影响因子的重要度排序确定各所述影响因子的第一权重值。
43.在本说明书一个或多个实施例中，获取所述待管控企业的当前待处理订单，以根据所述当前待处理订单所对应的生产类型与生产工艺数据，确定各所述生产工序的第二权重值，具体包括：
44.获取所述待管控企业的当前待处理订单，以基于所述当前待处理订单将所述生产类型划分为批量生产类型与定制生产类型；
45.若所述当前待处理订单属于所述批量生产类型，则确定所述当前待处理订单的目标生产工艺数据；
46.获取所述待管控企业中与所述目标生产工艺数据相对应的，当前生产工序的生产工艺数据；根据所述目标生产工艺数据的目标工艺指标，与所述当前生产工艺数据的实际工艺指标的差值，确定与所述当前待处理订单相对应的关键生产工序；
47.将所述关键生产工序的目标工艺指标与剩余生产工艺的标准工艺指标，分别输入预设生产流程适配器中；
48.基于所述生产流程适配器对所述当前处理订单中各生产工序的生产流程进行匹配，以基于各生产工序的生产流程确定所述生产工序的第二权重值；
49.若所述当前待处理订单属于所述定制生产订单，则获取所述当前待处理订单的目
标生产工序，并根据所述目标生产工序获取所述待管控企业中的目标生产设备；
50.根据各目标生产工序所对应的目标生产设备的数量以及所述对应的目标生产设备的空闲时间，确定各目标生产工序的生产流程，以基于所述生产流程确定所述各目标生产工序的第二权重值。
51.在本说明书一个或多个实施例中，基于所述第一权重值、所述各影响因子、所述第二权重值以及所述生产工序，对所述待管控企业的各生产工序进行生产管控策略的实时调整，具体包括：
52.根据所述第一权重值确定各所述生产工序对应的所述各影响因子中的重点影响因子；
53.通过调整所述重点影响因子对所述生产工序进行指标优化，以使所述生产工序对应的实际工序指标大于所述当前待处理订单的目标工序指标；
54.根据所述第二权重值确定各所述生产工序的重点影响工序，并获取所述重点影响工序的生产运行数据，以基于所述生产运行数据确定是否调整所述待管控企业的所述生产工序。本说明书一个或多个实施例提供一种企业生产的管控系统，系统包括：
55.第一获取单元，用于获取影响各所述生产工序的影响因子集合；
56.计算单元，用于基基于所述待管控企业的预设经验数据库与预设关联强度预测模型，计算所述影响因子集合中各所述影响因子之间的关联强度值，以根据所述关联强度值构建所述生产工序的影响矩阵，并根据所述影响矩阵计算获得所述生产工序的综合影响矩阵；
57.第二获取单元，用于根据所述综合影响矩阵确定各所述影响因子的影响度与被影响度，以根据各所述影响因子的影响度与所述被影响度，获得各所述影响因子的中心度与原因度，并基于所述中心度与所述原因度确定各所述影响因子的第一权重值；
58.第二确定单元，用于获取所述待管控企业的当前待处理订单，以根据所述当前待处理订单所对应的生产类型与生产工艺数据，确定各所述生产工序的第二权重值；
59.调整单元，用于基于所述第一权重值、所述各影响因子、所述第二权重值以及所述生产工序，对所述待管控企业的各生产工序进行生产管控策略的实时调整。本说明书一个或多个实施例提供一种企业生产的管控系统设备，设备包括：用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该设备执行：
60.获取影响待管控企业中各生产工序的影响因子集合；
61.基于所述待管控企业的预设经验数据库与预设关联强度预测模型，计算所述影响因子集合中各所述影响因子之间的关联强度值，以根据所述关联强度值构建所述生产工序的影响矩阵，并根据所述影响矩阵计算获得所述生产工序的综合影响矩阵；
62.根据所述综合影响矩阵确定各所述影响因子的影响度与被影响度，以根据各所述影响因子的影响度与所述被影响度，获得各所述影响因子的中心度与原因度，并基于所述中心度与所述原因度确定各所述影响因子的第一权重值；
63.获取所述待管控企业的当前待处理订单，以根据所述当前待处理订单所对应的生产类型与生产工艺数据，确定各所述生产工序的第二权重值；
64.基于所述第一权重值、所述各影响因子、所述第二权重值以及所述生产工序，对所
述待管控企业的各生产工序进行生产管控策略的实时调整。
65.本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
66.通过获取待管控企业中的各个生产工序的影响因子，构建出生产工序的影响矩阵，方便了对于影响因子之间关联关系的标定与后续计算，避免了现有技术中基于关联规则计算确定关联关系的高计算成本。根据影响矩阵计算获得生产工序的综合影响矩阵，实现了对于影响因子的综合考虑。通过综合影响矩阵确定出的各影响因子的中心度以及原因度，方便了对于影响因子重要程度的判别，提升了判别的速度以及判别的准确性。根据当前待处理订单的生产类型与生产工艺确定生产工序的重要程度，从而合理有效的基于生产工序的重要程度以及各个生产工序的重要影响因子调整生产过程，增加企业的生产效益。
附图说明
67.为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
68.图1为本说明书实施例提供的一种企业生产的管控方法的方法流程示意图；
69.图2为本说明书实施例提供的一种企业生产的管控系统的内部结构示意图
70.图3为本说明书实施例提供的一种企业生产的管控设备的内部结构示意图。
具体实施方式
71.本说明书实施例提供一种企业生产的管控方法、系统及设备。
72.制造企业为了可以跟上时代的步伐，应对激烈的市场竞争以及日益增长的个性化需求，只有转变传统的基于管理人员人为管控的生产管理方式，实时精益化管理才可以降低生产成本提高生产效率，才能够使企业在竞争中生存保存发展能力。然而目前制造业中企业的生产管理能力还处于较低的水平中，在实施精益生产管理的模式中不可避免的会存在计算分析成本高的问题，并且对于生产管理过程中各个因素之间的关系以及影响程度认识不清，无法将影响因素有效的加入生产管控的调整过程中，从而造成管理工作不能有效合理的实施。
73.为了解决上述问题，本说明书实施例提供了一种企业生产的管控方法、系统及设备。通过确定各个生产工序的影响因子，从而根据影响因子之间的关联强度构建生产工序的影响矩阵，避免了现有技术中没有充分考虑影响因子对于生产管理的影响问题，提高了对于生产管控的高效性。此外通过计算影响矩阵获得综合影响矩阵综合考虑了各个影响因子的影响性，提高了对于生产效益管理的合理性。此外根据影响因子中心度以及原因度判断影响因子权重值的过程节省了计算成本，提高了生产管理的效率。
74.为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书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说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。
75.如图1所示，本说明书一个或多个实施例提供了一种企业生产的管控方法的方法流程示意图，由图1可知，方法包括以下步骤：
76.s101：获取影响各所述生产工序的影响因子集合。
77.为了充分考虑各因素之间的管理以及影响程度，从而对企业生产进行有效的管理控制，本说明书实施例首先获取影响待管控企业中各个生产工序的影响因子集合。可以理解的是影响因子集合至少包括一个影响因子。
78.在本说明书一个实施例中，获取影响待管控企业中各生产工序的影响因子集合，可以基于以下方式实现：首先根据待管控企业的历史生产信息，获取管控企业所包含的生产工序信息，然后基于专家经验对生产工序信息进行判断，获得影响生产工序的影响因子。
79.在本说明书一个实施例中，为了节省计算成本，过滤不必要的影响因子，提高准确性，获取影响待管控企业中各生产工序的影响因子集合，具体包括以下步骤：首先，根据待管控企业的历史生产信息，获取待管控企业所包含的生产工序信息。然后根据各生产工序信息所对应的历史生产效益数据，确定出各个生产工序所对应的效益评价层次。其中需要说明的是：效益评价层次是根据待管控企业专家经验划分获得的。根据待管控企业的生产影响模型对各个生产工序的效益评价层次进行分析，确定出各个生产工序所对应的初始影响因子。为了缩小影响因子的范围，通过将待管控企业的当前生产机制数据、管控机制数据以及各所述生产工序的当前技术特征作为约束条件，对初始影响因子进行数据筛选，获得过滤之后的影响因子。然后基根据过滤之后的影响因子构建出各生产工序的影响因子集合。其中，可以理解的是，当前技术特征是用来确定当前生产工序的技术限制范围的，即当前技术可以达到的指标，以便于过滤掉不属于当前技术特征的技术限制范围内的影响因子。通过基于待管控企业的自身状态对影响因子进行清洗，使得影响因子更加符合待管控企业的实际情况，为后续分析的准确性和合理性提供了基础。
80.s102：基于所述待管控企业的预设经验数据库与预设关联强度预测模型，计算所述影响因子集合中各所述影响因子之间的关联强度值，以根据所述关联强度值构建所述生产工序的影响矩阵，并根据所述影响矩阵计算获得所述生产工序的综合影响矩阵。
81.为了获取各个影响因素之间的关系以及影响程度，从而有效实施对于待管控企业的精益化管理。本说明书实施例中通过计算影响因子集合中各个影响因子之间的关联强度值，从而根据关联强度值构建出生产工序的影响矩阵，为了综合考虑各个影响因素隔间获得的影响矩阵计算获得生产工序的综合影响矩阵。
82.具体地，在本说明书一个或多个实施例中，计算影响因子集合中各影响因子之间的关联强度值，以根据关联强度构建生产工序的影响矩阵，具体包括以下过程：
83.首先，获取影响因子集合中各影响因子的编号标识，并根据编号标识表示各影响因子之间的关联关系。比如：两个不同的影响因子为ai和aj那么根据这两个影响因子的编号标识分别为i和j，可以将影响因子之间的关联关系表示为a
ij
而关联强度值表示为w
ij
，为了确定关联强度值，首先根据各影响因子之间的关联关系构建出生产工序的影响因子关联图谱。然后根据待管控企业的基于专家经验确定的预设经验数据库，对各影响因子之间的关联关系的强度进行量化，获得各影响因子之间的第一关联强度值。再通过影响因子关联图谱，获取到影响因子的直接关联因子与间接关联因子，可以理解的是直接影响因子是与影响因子直接关联的其他影响因子，而间接关联因子是与影响因子间接关联的其他将影响因
子。将与直接关联因子相连的间接关联因子的关联路径长度以及直接关联因子的数量输入预先训练的关联强度预测模型，输出该影响因子的第二关联强度值。如果获得的第一关联强度值与第二关联强度值的差值大于预先设置的差值阈值，那么需要重新基于专家经验确定对应的经验数据库，从而量化获取影响因子的第一关联强度值。而如果第一关联强度值与第二关联强度值的差值小于预设差值阈值，那么将第一关联强度值作为影响因子的关联强度值，其中，需要说明的是：关联强度值的取值范围是[0,4]，在该取值范围内影响程度依次递增。
[0084]
将获得的关联强度值作为初始影响矩阵的影响关系元素w
ij
，构建出初始影响矩阵w,其中，w＝[w
ij
]n×n，n为研究对象即各生产工序的影响因子的个数，当i＝j时，则w
ij
＝0，即初始影响矩阵的对角线为0。在获得初始矩阵之后还需要根据预先设置的标准化公式对初始影响矩阵进行预设标准化处理，获得生产工序的影响矩阵。其中，预设标准化公式为：q表示生产工序的影响矩阵，q
ij
表示生产工序的影响矩阵的直接影响关系元素；w
ij
表示初始影响矩阵的影响关系元素，i表示关联关系中的一个影响因子，j表示关联关系中的另一个影响因子。
[0085]
在本说明书一个或多个实施例中，根据影响矩阵计算获得生产工序的综合影响矩阵，具体包括以下过程：
[0086]
由于个人对复杂事物认知的有限性，两两比较得出的判断矩阵不可能具有完全一致性，需要将偏差控制在一定允许范围内，如果偏差大需要重新进行评判，所以首先对影响矩阵进行一致性判断，如果影响矩阵没有通过一致性判断，那么就迭代计算该影响矩阵。如果影响矩阵通过一致性判断，那么就获取和这个影响矩阵相对应的单位矩阵。根据相对应的单位矩阵与影响矩阵计算获得生产工序的综合影响矩阵，综合影响矩阵为t＝q(i-q)-1
，t表示综合影响矩阵，i表示与影响矩阵相对应的单位矩阵，q表示生产工序的影响矩阵。其中，需要说明的是：对影响矩阵进行一致性判断，具体包括以下过程：
[0087]
先根据预设方式计算获取影响矩阵的最大特征值，并基于最大特征值以及影响矩阵中直接影响关系元素的数量，确定出影响矩阵的一致性指标。然后根据影响矩阵的阶数，查找待管控企业预先设置的随机一致性指标表格，获取到与影响矩阵相对应的随机一致性指标。然后根据一致性指标与随机一致性指标的比值确定出影响矩阵的一致性比值，如果确定一致性比值小于预设比值，那么说明影响矩阵能够通过一致性判断，否则不能通过需要重新获取影响矩阵。
[0088]
s103：根据所述综合影响矩阵确定各所述影响因子的影响度与被影响度，以根据各所述影响因子的影响度与所述被影响度，获得各所述影响因子的中心度与原因度，并基于所述中心度与所述原因度确定各所述影响因子的第一权重值。
[0089]
为了确定各影响因子的影响程度，保证精益管理的有效实施。本说明书通过综合影响矩阵确定出各个影响因子的影响度和被影响度。从而根据各个影响因子的影响度和被影响度，获得各个影响因子的中心度与原因度。并且根据中心度和原因度确定出各个因子的第一权重值。
[0090]
具体地，在本说明书一个或多个实施例中，根据综合影响矩阵确定各所影响因子的影响度与被影响度，以根据各影响因子的影响度与所述被影响度，获得各所述影响因子
的中心度与原因度，具体包括：
[0091]
根据综合影响矩阵t中各指定行中元素的数值和，确定出和各个指定行相对应的影响因子的影响度，比如：对矩阵t第i行的数值求和，得到i因素的影响程度fi，即t
ij
表示综合影响矩阵中的各个元素。根据综合影响矩阵中各指定列中元素的数值和，确定与各指定列相对应的影响因子的被影响度，比如对矩阵t第i列求和得到i因素的影响程度ei，即，即通过对相对应的影响因子的影响度与对应的影响因子的被影响度求和，确定出相对应的影响因子的中心度ci＝fi ei。通过对相对应的影响因子的影响度与所述对应的影响因子的被影响度求差，确定所述相对应的影响因子的影响度ri＝f
i-ei。本说明书实施例通过先计算各个影响因子的影响度与被影响度之后才计算出影响因子的中心度与原因度，使得计算获得的中心度与原因度充分考虑了各影响因子之间的关联关系与影响程度。
[0092]
在本说明书一个或多个实施例中，基于中心度与原因度确定各影响因子的第一权重值，具体包括以下过程：将中心度作为横坐标，并将原因度纵坐标，构建出生产工序的因果坐标系，将上述过程中获得的各影响因子的中心度与原因度输入到因果坐标系中，从而获得各个生产工序所对应的因果图。由于中心度越大且原因度越大，表示此因素越重要。所以根据生产工序的因果图中影响因子的分布位置，能够确定出各个影响因子的重要度，从而基于各影响因子的重要度排序确定各影响因子的第一权重值。基于因果图的方式更直观的反映了各影响因素的关系及影响程度，方便了对于影响因子权重的确定。
[0093]
s104：获取所述待管控企业的当前待处理订单，以根据所述当前待处理订单所对应的生产类型与生产工艺数据，确定各所述生产工序的第二权重值。
[0094]
由于待管控企业处理的订单生产的产品可能是不唯一的，因此对于不同的订单其对应的生产工序以及生产工序的重要性也是不同的。为了进一步对于待管控企业进行有效的生产管控。本说明书实施例通过获取待管控企业的当前待处理订单，根据当前待处理订单所对应的生产类型和生产工艺，确定出各个生产工序的第二权重值。
[0095]
具体地，在本说明书一个或多个实施例中，获取待管控企业的当前待处理订单，以根据当前待处理订单所对应的生产类型与生产工艺，确定各生产工序的第二权重值，具体包括：
[0096]
获取待管控企业的当前待处理订单，以基于当前待处理订单将生产类型划分为批量生产类型与定制生产类型。如果当前待处理订单属于批量生产类型，那么确定出当前待处理订单的目标生产工艺数据。获取待管控企业中与目标生产工艺相对应的，当前生产工序的生产工艺数据，根据目标生产工艺数据的目标工艺指标，与当前生产工艺数据的实际工艺指标的差值，确定出和当前待处理订单相对应的关键生产工序。即目标工艺指标小于实际工艺指标且二者的差值小于预设阈值时，该工艺对应的生产工序为关键生产工序，同理，目标工艺指标大于实际工艺指标且二者的差值小于预设阈值时，该工艺对应的生产工序为关键生产工序。通过确定关键生产工序的方式，方便了对于易出现工艺错误或者指标错误的生产工序进行重点管理，从而保证了生产过程中产品的质量。
[0097]
将获得的关键生产工序的目标工艺指标与剩余生产工艺的标准工艺指标，分别输入到预设生产流程适配器中。根据生产流程适配器对当前处理订单中各生产工序的生产流程进行匹配，以基于各生产工序的生产流程确定出生产工序的第二权重值。如果当前待处理订单属于定制生产订单，那么就需要获取当前待处理订单的目标生产工序，并根据目标生产工序获取待管控企业中的目标生产设备。根据各个目标生产工序所对应的目标生产设备的数量以及对应的目标生产设备的空闲时间，确定出各个目标生产工序的生产流程，以基于生产流程确定出各目标生产工序的第二权重值。
[0098]
s105：基于所述第一权重值、所述各影响因子、所述第二权重值以及所述生产工序，对所述待管控企业的各生产工序进行生产管控策略的实时调整。
[0099]
在本说明书一个或多个实施例中，基于第一权重值与第二权重值，对待管控企业的各生产工序进行生产管控策略的实时调整，具体包括：首先根据第一权重值确定各生产工序中的重点影响因子，然后通过调整重点影响因子对生产工序进行指标优化。以使生产工序对应的实际工序指标大于当前待处理订单的目标工序指标实现生产管控的有效实施。根据第二权重值确定各生产工序的重点影响工序，并获取重点影响工序的生产运行数据，以基于生产运行数据确定是否调整待管控企业的所述生产工序，提高了生产的效率降低了生产成本。
[0100]
如图2所示，本说明书一个或多个实施例提供了一种企业生产的管控系统的内部结构示意图。由图2可知，系统包括：
[0101]
第一确定单元201，用于获取待管控企业的生产工序，确定影响各所述生产工序的影响因子集合；
[0102]
计算单元202，用于基于所述待管控企业的预设经验数据库与预设关联强度预测模型，计算所述影响因子集合中各所述影响因子之间的关联强度值，以根据所述关联强度值构建所述生产工序的影响矩阵，并根据所述影响矩阵计算获得所述生产工序的综合影响矩阵；获取单元203，用于根据所述综合影响矩阵确定各所述影响因子的影响度与被影响度，以根据各所述影响因子的影响度与所述被影响度，获得各所述影响因子的中心度与原因度，并基于所述中心度与所述原因度确定各所述影响因子的第一权重值；
[0103]
第二确定单元204，用于获取所述待管控企业的当前待处理订单，以根据所述当前待处理订单所对应的生产类型与生产工艺数据，确定各所述生产工序的第二权重值；
[0104]
调整单元205，用于基于所述第一权重值、所述各影响因子、所述第二权重值以及所述生产工序，对所述待管控企业的各生产工序进行生产管控策略的实时调整。如图2所示，本说明书一个或多个实施例提供了一种企业生产的管控设备的内部结构示意图。由图2可知，设备包括：用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该设备执行：
[0105]
获取影响待管控企业中各生产工序的影响因子集合；
[0106]
基于所述待管控企业的预设经验数据库与预设关联强度预测模型，计算所述影响因子集合中各所述影响因子之间的关联强度值，以根据所述关联强度值构建所述生产工序的影响矩阵，并根据所述影响矩阵计算获得所述生产工序的综合影响矩阵；
[0107]
根据所述综合影响矩阵确定各所述影响因子的影响度与被影响度，以根据各所述影响因子的影响度与所述被影响度，获得各所述影响因子的中心度与原因度，并基于所述
中心度与所述原因度确定各所述影响因子的第一权重值；
[0108]
获取所述待管控企业的当前待处理订单，以根据所述当前待处理订单所对应的生产类型与生产工艺数据，确定各所述生产工序的第二权重值；
[0109]
基于所述第一权重值、所述各影响因子、所述第二权重值以及所述生产工序，对所述待管控企业的各生产工序进行生产管控策略的实时调整。
[0110]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备、非易失性计算机存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0111]
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0112]
以上所述仅为本说明书的一个或多个实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书的一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书的一个或多个实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。