CN118586682A - 生产管理方法、系统、设备、存储介质及产品 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种生产管理方法、系统、设备、存储介质及产品，涉及生产管理技术领域，生产管理方法包括：获取输入的订单内容与订单时间，并将订单内容输入至预设的时间估计模型中得到输出的估计时间；在估计时间小于或等于订单时间时，根据输入的任务完成情况信息生成任务进度；根据任务完成情况信息和任务进度判断订单内容中的项目任务是否存在问题任务；在存在问题任务时，根据任务完成情况生成问题报告。本申请在订单开始前就对订单的预计完成时间进行估计，避免了在订单开始前对订单设置的订单时间不合理，从而导致的生产异常的问题。

Description

生产管理方法、系统、设备、存储介质及产品

技术领域

本申请涉及生产管理技术领域，尤其涉及一种生产管理方法、系统、设备、存储介质及产品。

背景技术

MES系统，全称ManufacturingExecutionSystem，即制造执行系统，是一种专为制造业设计的集成型软件系统。其主要功能是在生产执行层面提供管理和控制，处于上层的计划管理系统（如ERP，企业资源计划系统）与底层的工业控制系统（如SCADA、PLC等）之间，充当桥梁的作用。

在常规的生产应用当中，MES系统通常是用于对生产过程的全面监控和管理，通过实时收集、存储、分析和处理生产过程中产生的各种数据，提供生产的可视化和透明化，以支持生产决策和优化。

然而，在生产发生异常时，虽然MES系统能够及时发现异常并进行上报，但仍旧会影响到生产的连续性，因此，如何使得MES系统能够对异常进行前置处理，从而减少生产异常的情况，已成为本领域亟待解决的技术问题。

上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种生产管理方法、系统、设备、存储介质及产品，旨在解决如何使得MES系统能够对异常进行前置处理，从而减少生产异常的情况的技术问题。

为实现上述目的，本申请提出一种生产管理方法，所述的方法包括：

获取输入的订单内容与订单时间，并将所述订单内容输入至预设的时间估计模型中得到输出的估计时间，其中，所述时间估计模型是以订单内容为输入，订单时间为标签训练得到的；

在所述估计时间小于或等于所述订单时间时，根据输入的任务完成情况信息生成任务进度；

根据所述任务完成情况信息和所述任务进度判断所述订单内容中的项目任务是否存在问题任务；

在存在问题任务时，根据所述任务完成情况生成问题报告。

在一实施例中，在所述获取输入的订单内容与订单时间的步骤之前，所述方法还包括：

从预设的存储空间中调用历史订单内容与订单时间，其中，所述历史订单内容包括：事件信息和订单参数；

对所述事件信息进行特征提取，将所述事件信息转换为特征向量；

对所述订单参数进行标准化处理得到标准参数；

将所述特征向量与所述标准参数进行拼接得到长向量；

以所述长向量为输入，所述订单时间为标签对预设的回归模型进行训练，得到时间估计模型。

在一实施例中，在所述根据输入的任务完成情况信息生成任务进度的步骤之前，所述方法还包括：

解析所述订单内容中的项目任务，并在所述订单内容中确定所述项目任务对应的项目负责人；

根据所述项目任务生成任务信息，并将所述任务信息发送至所述项目负责人的终端中。

在一实施例中，在所述解析所述订单内容中的项目任务的步骤之后，所述方法还包括：

在存在多个项目任务时，通过所述时间估计模型确定各所述项目任务各自对应的处理时间；

基于所述处理时间，按照各所述项目任务在所述订单内容中的顺序生成各所述项目任务各自的处理期限；

在所述订单内容中确定各所述项目任务各自对应的项目负责人；

针对每个所述项目任务，根据所述项目任务和所述处理期限生成任务信息，并将所述任务信息发送至所述项目负责人的终端中。

在一实施例中，所述问题任务包括：异常任务；

所述根据所述任务完成情况信息和所述任务进度判断所述订单内容中的项目任务是否存在问题任务的步骤包括：

根据任务完成情况信息的时间戳信息计算所述任务完成情况信息对应的进度时间；

根据所述进度时间和所述订单时间计算当前的时间比例；

在所述时间比例大于所述任务进度时，判定所述项目任务为异常任务。

在一实施例中，所述问题任务包括：延期任务；

所述根据所述任务完成情况信息和所述任务进度判断所述订单内容中的项目任务是否存在问题任务的步骤包括：

在当前时间大于或者等于所述估计时间时，若所述任务进度小于百分之百，则判定所述项目任务为延期任务；

在所述判定所述项目任务为延期任务的步骤之后，所述方法还包括：

若未接收到指示存在突发情况的忽略指令，则将当前的所述任务进度和所述当前时间添加至预设的存储空间中，作为所述时间估计模型校正的数据依据。

此外，为实现上述目的，本申请还提出一种生产管理系统，所述生产管理系统包括：

时间估计模块，用于获取输入的订单内容与订单时间，并将所述订单内容输入至预设的时间估计模型中得到输出的估计时间，其中，所述时间估计模型是以订单内容为输入，订单时间为标签训练得到的；

进度生成模块，用于在所述估计时间小于或等于所述订单时间时，根据输入的任务完成情况信息生成任务进度；

问题检测模块，用于根据所述任务完成情况信息和所述任务进度判断所述订单内容中的项目任务是否存在问题任务；

报告生成模块，用于在存在问题任务时，根据所述任务完成情况生成问题报告。

此外，为实现上述目的，本申请还提出一种生产管理设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如上文所述的生产管理方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的生产管理方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的生产管理方法的步骤。

本申请提供了一种生产管理方法，本申请根据技术人员输入的订单内容和订单时间，自动根据预设的时间估计模型来对该订单的完成时间进行估计，得到估计时间，只有在估计时间小于或者等于订单时间时，才认为订单是可行的，才能执行之后的步骤，然后根据技术人员输入的任务完成情况自动生成任务进度，然后根据任务完成情况和任务进度来判断该订单中的项目任务中是否存在问题任务，如果存在问题任务，则生成问题报告。

综上可知，本申请在订单开始前就对订单的预计完成时间进行估计，避免了在订单开始前对订单设置的订单时间不合理，从而导致的生产异常的问题，并且，在生产中根据生产进度实时检测任务是否可能存在问题，提前对问题进行预警，减少生产异常的情况。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

为了更清楚地说明本申请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，对于本领域普通技术人员而言，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。

图1为本申请生产管理方法实施例一提供的流程示意图；

图2为本申请生产管理方法实施例提供的具体流程示意图；

图3为本申请实施例生产管理系统的模块结构示意图；

图4为本申请实施例中生产管理方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

本申请目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请的技术方案，并不用于限定本申请。

为了更好的理解本申请的技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式进行详细的说明。

本申请实施例的主要解决方案是：获取输入的订单内容与订单时间，并将所述订单内容输入至预设的时间估计模型中得到输出的估计时间，其中，所述时间估计模型是以订单内容为输入，订单时间为标签训练得到的；在所述估计时间小于或等于所述订单时间时，根据输入的任务完成情况信息生成任务进度；根据所述任务完成情况信息和所述任务进度判断所述订单内容中的项目任务是否存在问题任务；在存在问题任务时，根据所述任务完成情况生成问题报告。

在本实施例中，为便于表述，以下以生产管理设备为执行主体进行阐述。

MES系统，全称ManufacturingExecutionSystem，即制造执行系统，是一种专为制造业设计的集成型软件系统。其主要功能是在生产执行层面提供管理和控制，处于上层的计划管理系统（如ERP，企业资源计划系统）与底层的工业控制系统（如SCADA、PLC等）之间，充当桥梁的作用。

在常规的生产应用当中，MES系统通常是用于对生产过程的全面监控和管理，通过实时收集、存储、分析和处理生产过程中产生的各种数据，提供生产的可视化和透明化，以支持生产决策和优化。

然而，在生产发生异常时，虽然MES系统能够及时发现异常并进行上报，但仍旧会影响到生产的连续性，因此，如何使得MES系统能够对异常进行前置处理，从而减少生产异常的情况，已成为本领域亟待解决的技术问题。

针对上述问题，本申请提供了一种生产管理方法，本申请根据技术人员输入的订单内容和订单时间，自动根据预设的时间估计模型来对该订单的完成时间进行估计，得到估计时间，只有在估计时间小于或者等于订单时间时，才认为订单是可行的，才能执行之后的步骤，然后根据技术人员输入的任务完成情况自动生成任务进度，然后根据任务完成情况和任务进度来判断该订单中的项目任务中是否存在问题任务，如果存在问题任务，则生成问题报告。

综上可知，本申请在订单开始前就对订单的预计完成时间进行估计，避免了在订单开始前对订单设置的订单时间不合理，从而导致的生产异常的问题，并且，在生产中根据生产进度实时检测任务是否可能存在问题，提前对问题进行预警，减少生产异常的情况。

需要说明的是，本实施例的执行主体可以是一种具有数据处理、网络通信以及程序运行功能的计算服务设备，例如平板电脑、个人电脑、手机等，或者是一种能够实现上述功能的电子设备、生产管理设备等。以下以生产管理设备为例，对本实施例及下述各实施例进行说明。

基于此，本申请实施例提供了一种生产管理方法，参照图1，图1为本申请生产管理方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述生产管理方法包括步骤S10~S40：

步骤S10，获取输入的订单内容与订单时间，并将所述订单内容输入至预设的时间估计模型中得到输出的估计时间，其中，所述时间估计模型是以订单内容为输入，订单时间为标签训练得到的；

在本实施例中，系统首先收集客户订单的所有相关细节（即订单内容），包括但不限于产品类型、数量、规格和任何特殊要求，同时，系统也记录下订单预计的完成时间（即订单时间）。然后，这些订单内容被输入到一个预训练的时间估计模型中，这个模型是通过对历史订单数据进行机器学习训练而得，它能够根据输入的订单内容预测完成订单所需要的估计时间。

需要说明的是，在本实施例中，生产管理系统中可以包括项目模板，项目模板中包括：项目模板编号、项目模板名称（可设置为装备类型）、备注信息、项目的预计完成时间等，以及模板对应的任务配置信息（各部门规范的流程节点）：部门、任务名称、需要提供的交付物。技术人员在需要提交index订单时，在模板内进行填写即可，系统可以从模板中整理需要的数据。时间估计模型能够基于历史数据精确预测订单完成时间，减少了由于估算不准确而导致的项目延期风险。

步骤S20，在所述估计时间小于或等于所述订单时间时，根据输入的任务完成情况信息生成任务进度；

在本实施例中，一旦模型计算出的估计时间不超过订单时间，系统则认为此订单在时间上是可行的。接下来，系统会基于每个任务的完成情况信息（例如已完成的工作量、剩余的工作量、遇到的障碍等）来生成当前的任务进度。

如果预计的估计时间大于订单时间，则说明从统计的角度来说，在订单时间内项目很难完成，可以通过弹窗在系统的模板界面内提醒进行填写的技术人员，同时根据估计时间和订单时间之间的时间冲突生成报告信息发送至该项目负责人的终端中，节省上报的时间，提高沟通的效率。

步骤S30，根据所述任务完成情况信息和所述任务进度判断所述订单内容中的项目任务是否存在问题任务；

在本实施例中，系统会持续监测任务完成情况信息和任务进度，以判断是否存在可能导致延迟或其他问题的任务。例如，如果某项任务的进度严重滞后于预期，或者遇到了无法立即解决的障碍，那么这项任务就会被标记为“存在问题任务”。

步骤S40，在存在问题任务时，根据所述任务完成情况生成问题报告。

在本实施例中，当检测到存在可能导致项目延期或失败的问题任务时，系统会自动生成一份详细的问题报告。这份报告会包括问题的具体描述、可能的原因、已经采取的措施以及建议的解决方案，以便项目团队能够迅速识别并解决问题，防止进一步的延误。

在一种可行的实施方式中，在上述的步骤S10之前，方法还可以包括步骤A10~A50：

步骤A10，从预设的存储空间中调用历史订单内容与订单时间，其中，所述历史订单内容包括：事件信息和订单参数；

在本实施例中，系统访问存储的历史订单数据，这些数据通常保存在数据库或数据仓库中，设备中预先分配有用于存储历史订单数据的存储空间。历史订单内容不仅包括具体的产品或服务需求，还包含事件信息和订单参数。事件信息是涉及与订单相关的特定事件或条件，而订单参数则是描述订单特性的量化指标，示例性地，一个订单为采购A零件X件，其中，采购A零件为事件信息，X为订单参数。

步骤A20，对所述事件信息进行特征提取，将所述事件信息转换为特征向量；

在本实施例中，特征提取是从非结构化或半结构化的事件信息中抽取关键属性，将其转化为计算机可以处理的数值形式。这一过程通常涉及自然语言处理（NLP）技术，比如词嵌入（wordembeddings）、TF-IDF（词频-逆文档频率）或更复杂的深度学习模型，将文本转换成向量，便于后续的机器学习算法使用。

示例性地，针对一个“采购A零件X件”的历史事件，可以将事件信息“采购A零件”拆分为“采购”和“A零件”，然后标记“采购”为动作，而“A零件”为对象，假设我们有预定义的动作词汇表，比如“采购”、“退货”、“库存查询”等。可以使用one-hot编码或词嵌入来表示“采购”动作。例如，如果我们的动作词汇表中有3个动作，那么“采购”可以表示为[1, 0, 0]（one-hot编码）。同样地，对于“A零件”，如果我们的对象词汇表中有“A零件”、“B零件”等，可以使用one-hot编码或词嵌入表示。例如，使用one-hot编码，假设“A零件”是第一个词条，表示为[1, 0, …]。将动作和对象的编码向量拼接起来，形成一个特征向量，例如，如果动作编码是[1, 0, 0]，对象编码是[1, 0, 0, 0, …]（假设对象词汇表有5个词条），那么特征向量将是[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, …]。

另外，还可以先对事件信息进行语义解析，根据语义在词汇表中进行匹配，避免了语义相同但描述不同时造成的干扰。

步骤A30，对所述订单参数进行标准化处理得到标准参数；

在本实施例中，标准化处理是一种数据预处理技术，用于调整不同订单参数的数值范围，使得它们处于同一尺度。为了对不同的订单参数进行统一，需要对订单参数进行标准化处理，常见的标准化方法有最小-最大缩放（min-maxscaling）和Z-score标准化，在此不做进一步限定。

步骤A40，将所述特征向量与所述标准参数进行拼接得到长向量；

在本实施例中，拼接是指将特征向量和标准化后的订单参数合并成一个更长的向量，这个长向量包含了所有关于订单的必要信息，作为模型的输入，同时，由于事件信息与订单数据在针对订单时间的估计上是存在内部强关联的，将两个参数进行拼接合并能够对两个参数进行关联，综合对时间进行估计。

步骤A50，以所述长向量为输入，所述订单时间为标签对预设的回归模型进行训练，得到时间估计模型。

在本实施例中，最后，使用带有历史订单时间标签的长向量数据集来训练一个回归模型，回归模型的目标是学习输入特征与订单时间之间的映射关系，从而能够对新订单的完成时间做出准确的预测，常用的回归模型包括线性回归、决策树回归、随机森林回归和神经网络等，在此不对模型进行进一步限定。

基于本申请第一实施例，在本申请第二种实施例中，与上述实施例一相同或相似的内容，可以参考上文介绍，后续不再赘述。在此基础上，在上述的步骤S20中，所述根据输入的任务完成情况信息生成任务进度的步骤之前，方法还可以包括步骤B10~B20：

步骤B10，解析所述订单内容中的项目任务，并在所述订单内容中确定所述项目任务对应的项目负责人；

在本实施例中，在模板中可以包括订单中不同的项目任务即对应的项目负责人，直接提取即可得到项目任务和项目负责人的对应表。

在订单内容作为一整段文字进行输入，即没有模板时，可以通过自然语言处理技术解析订单内容，这包括分词、句法分析、语义理解等，以便识别出具体的项目任务描述，然后从解析出的文本中提取项目任务的关键信息，如任务名称、任务描述、开始和结束日期、所需资源等，通过关键词匹配、关系抽取或预先设定的规则，确定每个项目任务的项目负责人，整理识别出的项目任务及其对应负责人，为下一步处理做好准备。

步骤B20，根据所述项目任务生成任务信息，并将所述任务信息发送至所述项目负责人的终端中。

在本实施例中，根据得到的项目任务和负责人，生成结构化的任务信息，这些信息可以包括任务ID、任务描述、截止日期、优先级等，在生成时，确保任务信息以清晰、易读的格式呈现，便于项目负责人理解，然后，系统可以与企业的通信平台或项目管理软件集成，如电子邮件、即时消息应用或专用项目管理工具等，将任务信息自动发送给相应的项目负责人，确保他们及时收到并知晓其负责的任务。

通过上述的步骤整个项目管理流程变得更加高效、准确和透明，有助于提升组织的整体项目执行能力和团队协作水平。

在一种可行的实施方式中，在上述的步骤B10中，解析所述订单内容中的项目任务的步骤之后，方法还可以包括步骤C10~C40：

步骤C10，在存在多个项目任务时，通过所述时间估计模型确定各所述项目任务各自对应的处理时间；

在本实施例中，当一个订单包含多个项目任务时，系统通过时间估计模型来预测每个任务需要的处理时间。

步骤C20，基于所述处理时间，按照各所述项目任务在所述订单内容中的顺序生成各所述项目任务各自的处理期限；

在本实施例中，根据估计得到的处理时间，系统会为每个任务生成一个处理期限，这一步骤需要考虑任务在订单中的优先级和顺序，确保了任务之间的逻辑依赖关系被正确处理。

步骤C30，在所述订单内容中确定各所述项目任务各自对应的项目负责人；

在本实施例中，不同的项目任务对应有不同的项目负责人，解析订单内容即可得到项目任务与项目负责人的对应关系。

步骤C40，针对每个所述项目任务，根据所述项目任务和所述处理期限生成任务信息，并将所述任务信息发送至所述项目负责人的终端中。

在本实施例中，系统为每个项目任务创建详细的任务信息，包括任务描述、预期完成日期等，并将这些信息自动发送到项目负责人的终端设备上。

通过这些步骤，自动化系统实现了从订单解析到任务分配的全流程自动化，提高了工作效率，减少了人为错误，同时也加强了项目管理的透明度和控制力。

基于本申请第一实施例和/或者第二实施例，在本申请第三种实施例中，与上述实施例一和/或者实施例二相同或相似的内容，可以参考上文介绍，后续不再赘述。在此基础上，问题任务包括：异常任务；

上述的步骤S30可以包括步骤S301~S303：

步骤S301，根据任务完成情况信息的时间戳信息计算所述任务完成情况信息对应的进度时间；

在本实施例中，系统会基于任务完成情况信息中的时间戳来计算项目任务的进度时间，时间戳信息包含了任务开始时间、各个阶段的更新时间以及可能的完成时间，通过分析这些时间戳，系统能够确定任务至今已经消耗了多少时间，也就是所谓的“进度时间”。

步骤S302，根据所述进度时间和所述订单时间计算当前的时间比例；

在本实施例中，在计算出进度时间后，系统将该时间与整个项目的“订单时间”（即客户期望的项目完成时间或项目的总预定时间）进行对比。时间比例是通过将进度时间除以订单时间得出的，它反映了项目至今已经度过了多少百分比的时间。

步骤S303，在所述时间比例大于所述任务进度时，判定所述项目任务为异常任务。

在本实施例中，系统会将计算出的时间比例与当前任务的进度进行比较。如果时间比例大于任务进度，意味着项目任务的消耗时间超过了其应有的完成比例。例如，如果项目已经进行了一半的时间，但是任务只完成了40%，那么时间比例（50%）将大于任务进度（40%），这时系统会判定该项目任务为异常任务。

通过上述的步骤，能够提高项目管理的效率和准确性，确保项目能够按照预定的时间框架顺利进行，同时减少因任务延误带来的潜在风险和成本。

在另一种可行的实施方式中，问题任务包括：延期任务；

上述的步骤S30还可以包括步骤S304：

步骤S304，在当前时间大于或者等于所述估计时间时，若所述任务进度小于百分之百，则判定所述项目任务为延期任务；

在本实施例中，在当前时间达到或超过先前通过时间估计模型计算出的估计时间时，系统会检查此时的任务进度。如果任务进度尚未达到100%，即任务还未完成，那么系统会判定该任务为“延期任务”，这表明实际完成时间超出了最初的预测，可能需要进一步的分析和管理介入。

在所述判定所述项目任务为延期任务的步骤之后，所述方法还可以包括步骤D10：

步骤D10，若未接收到指示存在突发情况的忽略指令，则将当前的所述任务进度和所述当前时间添加至预设的存储空间中，作为所述时间估计模型校正的数据依据。

在本实施例中，如果在判定为延期任务后，系统未接收到任何指示存在突发情况的忽略指令（即没有外部因素可以合理解释延期原因），则当前的任务进度和当前时间会被记录下来，作为时间估计模型校正的数据依据。这意味着系统将把此次任务的实际完成情况纳入模型的学习数据中，以便在未来做出更准确的时间预测。

示例性地，为了助于理解本实施例结合上述实施例后所得到的生产管理方法的实现流程，请参照图2，图2提供了一种生产管理方法的简要流程示意图，具体地：

在订单即将开始时，技术人员上报任务状态和进度，系统设置定时任务监控，监控是否到达统计时间点，如果未到达时间点，则持续进行监控，如果到达时间点，系统识别任务的状态，如果异常，则结合配置的消息通知内容，自动将异常任务通知到对应责任人，正常的话则系统识别任务的进度，进度完成则不处理，进度为0则判断当前时间是否超出计划开始时间，不是的话则不处理，是的话则结合配置的消息通知内容，自动将延期任务通知到对应责任人，如果进度存在则判断当前时间是否超出计划完成时间，超出则结合配置的消息通知内容，自动将延期任务通知到对应责任人。

需要说明的是，上述示例仅用于理解本申请，并不构成对本申请生产管理方法的限定，基于此技术构思进行更多形式的简单变换，均在本申请的保护范围内。

本申请还提供一种生产管理系统，请参照图3，所述生产管理系统包括：

时间估计模块10，用于获取输入的订单内容与订单时间，并将所述订单内容输入至预设的时间估计模型中得到输出的估计时间，其中，所述时间估计模型是以订单内容为输入，订单时间为标签训练得到的；

进度生成模块20，用于在所述估计时间小于或等于所述订单时间时，根据输入的任务完成情况信息生成任务进度；

问题检测模块30，用于根据所述任务完成情况信息和所述任务进度判断所述订单内容中的项目任务是否存在问题任务；

报告生成模块40，用于在存在问题任务时，根据所述任务完成情况生成问题报告。

可选地，生产管理系统还用于：

从预设的存储空间中调用历史订单内容与订单时间，其中，所述历史订单内容包括：事件信息和订单参数；

对所述事件信息进行特征提取，将所述事件信息转换为特征向量；

对所述订单参数进行标准化处理得到标准参数；

将所述特征向量与所述标准参数进行拼接得到长向量；

以所述长向量为输入，所述订单时间为标签对预设的回归模型进行训练，得到时间估计模型。

可选地，生产管理系统还用于：

解析所述订单内容中的项目任务，并在所述订单内容中确定所述项目任务对应的项目负责人；

根据所述项目任务生成任务信息，并将所述任务信息发送至所述项目负责人的终端中。

可选地，生产管理系统还用于：

在存在多个项目任务时，通过所述时间估计模型确定各所述项目任务各自对应的处理时间；

基于所述处理时间，按照各所述项目任务在所述订单内容中的顺序生成各所述项目任务各自的处理期限；

在所述订单内容中确定各所述项目任务各自对应的项目负责人；

针对每个所述项目任务，根据所述项目任务和所述处理期限生成任务信息，并将所述任务信息发送至所述项目负责人的终端中。

可选地，问题检测模块还用于：

根据任务完成情况信息的时间戳信息计算所述任务完成情况信息对应的进度时间；

根据所述进度时间和所述订单时间计算当前的时间比例；

在所述时间比例大于所述任务进度时，判定所述项目任务为异常任务。

可选地，问题检测模块还用于：

在当前时间大于或者等于所述估计时间时，若所述任务进度小于百分之百，则判定所述项目任务为延期任务。

可选地，生产管理系统还用于：

若未接收到指示存在突发情况的忽略指令，则将当前的所述任务进度和所述当前时间添加至预设的存储空间中，作为所述时间估计模型校正的数据依据。

本申请提供的生产管理系统，采用上述实施例中的生产管理方法，能够解决如何使得MES系统能够对异常进行前置处理，从而减少生产异常的情况的技术问题。与现有技术相比，本申请提供的生产管理系统的有益效果与上述实施例提供的生产管理方法的有益效果相同，且所述生产管理系统中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。

本申请提供一种生产管理设备，生产管理设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述实施例一中的生产管理方法。

下面参考图4，其示出了适于用来实现本申请实施例的生产管理设备的结构示意图。本申请实施例中的生产管理设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA（PersonalDigitalAssistant：个人数字助理）、PAD（PortableApplicationDescription：平板电脑）、PMP（PortableMediaPlayer：便携式多媒体播放器）、车载终端（例如车载导航终端）等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图4示出的生产管理设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，生产管理设备可以包括处理装置1001（例如中央处理器、图形处理器等），其可以根据存储在只读存储器（ROM：ReadOnlyMemory）1002中的程序或者从存储装置1003加载到随机访问存储器（RAM：RandomAccessMemory）1004中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM1004中，还存储有生产管理设备操作所需的各种程序和数据。处理装置1001、ROM1002以及RAM1004通过总线1005彼此相连。输入/输出（I/O）接口1006也连接至总线。通常，以下系统可以连接至I/O接口1006：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置1007；包括例如液晶显示器（LCD：LiquidCrystalDisplay）、扬声器、振动器等的输出装置1008；包括例如磁带、硬盘等的存储装置1003；以及通信装置1009。通信装置1009可以允许生产管理设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种系统的生产管理设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的系统。可以替代地实施或具备更多或更少的系统。

特别地，根据本申请公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储装置1003被安装，或者从ROM1002被安装。在该计算机程序被处理装置1001执行时，执行本申请公开实施例的方法中限定的上述功能。

本申请提供的生产管理设备，采用上述实施例中的生产管理方法，能解决如何使得MES系统能够对异常进行前置处理，从而减少生产异常的情况的技术问题。与现有技术相比，本申请提供的生产管理设备的有益效果与上述实施例提供的生产管理方法的有益效果相同，且该生产管理设备中的其他技术特征与上一实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。

应当理解，本申请公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

本申请提供一种计算机可读存储介质，具有存储在其上的计算机可读程序指令（即计算机程序），计算机可读程序指令用于执行上述实施例中的生产管理方法。

本申请提供的计算机可读存储介质例如可以是U盘，但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体地例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM：RandomAccessMemory）、只读存储器（ROM：ReadOnlyMemory）、可擦式可编程只读存储器（EPROM：ErasableProgrammableReadOnlyMemory或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM：CD-ReadOnlyMemory）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（RadioFrequency：射频）等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读存储介质可以是生产管理设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入生产管理设备中。

上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被生产管理设备执行时，使得生产管理设备：

获取输入的订单内容与订单时间，并将所述订单内容输入至预设的时间估计模型中得到输出的估计时间，其中，所述时间估计模型是以订单内容为输入，订单时间为标签训练得到的；在所述估计时间小于或等于所述订单时间时，根据输入的任务完成情况信息生成任务进度；根据所述任务完成情况信息和所述任务进度判断所述订单内容中的项目任务是否存在问题任务；在存在问题任务时，根据所述任务完成情况生成问题报告。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（LAN：LocalAreaNetwork）或广域网（WAN：WideAreaNetwork）—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

本申请提供的可读存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有用于执行上述生产管理方法的计算机可读程序指令（即计算机程序），能够解决如何使得MES系统能够对异常进行前置处理，从而减少生产异常的情况的技术问题。与现有技术相比，本申请提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述实施例提供的生产管理方法的有益效果相同，在此不做赘述。

本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的生产管理方法的步骤。

本申请提供的计算机程序产品能够解决如何使得MES系统能够对异常进行前置处理，从而减少生产异常的情况的技术问题。与现有技术相比，本申请提供的计算机程序产品的有益效果与上述实施例提供的生产管理方法的有益效果相同，在此不做赘述。

以上所述仅为本申请的部分实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是在本申请的技术构思下，利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种生产管理方法，其特征在于，所述的方法包括：

获取输入的订单内容与订单时间，并将所述订单内容输入至预设的时间估计模型中得到输出的估计时间，其中，所述时间估计模型是以订单内容为输入，订单时间为标签训练得到的；

在所述估计时间小于或等于所述订单时间时，根据输入的任务完成情况信息生成任务进度；

根据所述任务完成情况信息和所述任务进度判断所述订单内容中的项目任务是否存在问题任务；

在存在问题任务时，根据所述任务完成情况生成问题报告。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取输入的订单内容与订单时间的步骤之前，所述方法还包括：

从预设的存储空间中调用历史订单内容与订单时间，其中，所述历史订单内容包括：事件信息和订单参数；

对所述事件信息进行特征提取，将所述事件信息转换为特征向量；

对所述订单参数进行标准化处理得到标准参数；

将所述特征向量与所述标准参数进行拼接得到长向量；

以所述长向量为输入，所述订单时间为标签对预设的回归模型进行训练，得到时间估计模型。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据输入的任务完成情况信息生成任务进度的步骤之前，所述方法还包括：

解析所述订单内容中的项目任务，并在所述订单内容中确定所述项目任务对应的项目负责人；

根据所述项目任务生成任务信息，并将所述任务信息发送至所述项目负责人的终端中。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述解析所述订单内容中的项目任务的步骤之后，所述方法还包括：

在存在多个项目任务时，通过所述时间估计模型确定各所述项目任务各自对应的处理时间；

基于所述处理时间，按照各所述项目任务在所述订单内容中的顺序生成各所述项目任务各自的处理期限；

在所述订单内容中确定各所述项目任务各自对应的项目负责人；

针对每个所述项目任务，根据所述项目任务和所述处理期限生成任务信息，并将所述任务信息发送至所述项目负责人的终端中。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述问题任务包括：异常任务；

所述根据所述任务完成情况信息和所述任务进度判断所述订单内容中的项目任务是否存在问题任务的步骤包括：

根据任务完成情况信息的时间戳信息计算所述任务完成情况信息对应的进度时间；

根据所述进度时间和所述订单时间计算当前的时间比例；

在所述时间比例大于所述任务进度时，判定所述项目任务为异常任务。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述问题任务包括：延期任务；

所述根据所述任务完成情况信息和所述任务进度判断所述订单内容中的项目任务是否存在问题任务的步骤包括：

在当前时间大于或者等于所述估计时间时，若所述任务进度小于百分之百，则判定所述项目任务为延期任务；

在所述判定所述项目任务为延期任务的步骤之后，所述方法还包括：

若未接收到指示存在突发情况的忽略指令，则将当前的所述任务进度和所述当前时间添加至预设的存储空间中，作为所述时间估计模型校正的数据依据。

7.一种生产管理系统，其特征在于，所述系统包括：

时间估计模块，用于获取输入的订单内容与订单时间，并将所述订单内容输入至预设的时间估计模型中得到输出的估计时间，其中，所述时间估计模型是以订单内容为输入，订单时间为标签训练得到的；

进度生成模块，用于在所述估计时间小于或等于所述订单时间时，根据输入的任务完成情况信息生成任务进度；

问题检测模块，用于根据所述任务完成情况信息和所述任务进度判断所述订单内容中的项目任务是否存在问题任务；

报告生成模块，用于在存在问题任务时，根据所述任务完成情况生成问题报告。

8.一种生产管理设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如权利要求1至6中任一项所述的生产管理方法的步骤。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的生产管理方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的生产管理方法的步骤。