本发明实施例涉及生产纺织，尤其涉及一种生产计划排程方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术：
1、纺织产业是国民经济与社会发展的支柱产业，解决民生与美化生活的基础产业，国际合作和融合发展的优势产业。
2、企业可以以信息化为支撑，依靠外部产能融合，专注于产品开发和客户服务，快速响应市场的变化要求，实现转型转变。通过将数据进行有效对接或将系统协同给企业的方式，保证数据互通。他认为，在数字化驱动背景下，大数据技术、自动化印染技术以及数据化设计，将形成智慧设计的模式赋能产业发展，有效指导产品开发，降低研发成本，实现在线多方互联沟通。
3、当前，纺织工业在数字化车间、智能生产、个性化定制、网络化协同等方面形成了系统解决方案，并由试点向全行业推广，取得生产效率提升、产品质量提高以及节能降耗减排的显著成效。
4、生产计划的排程是纺织企业的重要功能，排程的优劣直接决定了生产效率和订单交付的及时性。目前纺织业在纺丝多品种、小批量、离散制造的行业背景下，需要根据订单特点(产品、数量)、生产线状况进行排程，但是目前很多企业存在手工excel的方式对订单投产优先顺序和具体机位进行生产安排。此种方案存在以下不足：
5、1、手工排程，导致计划制定的工作量大，工作人员劳动负荷很大，工作效率也不高。
6、2、传统手工方式下，生产计划一旦制定完成，调整时会非常麻烦，需要人工计算对其他订单的影响程度，并且无法精确估计影响。
7、3、生产计划细化困难，手工排程虽然能给出较详细的计划，但难以精确到工序级别。
8、4、订单跟踪困难，销售部门总是希望能够跟踪优质客户的重要订单的生产进度，需要现场查看，但很难从整体上掌握整个订单的生产进展情况。
9、5、遇到各种突发的生产异常状况时，无法确定交货日期，订单延误率较高。
技术实现思路
1、为解决企业手工excel排程存在工作效率低、排程结果不可靠的技术问题，本发明实施例提供一种生产计划排程方法、装置、电子设备和存储介质。
2、本发明实施例的技术方案是这样实现的：
3、本发明实施例提供了一种生产计划排程方法，所述方法包括：基于产品和生产线的对应关系，建立智能排程优化模型；获取待排产订单信息；利用所述智能排程优化模型对所述待排产订单信息进行排程，确定订单生产计划。
4、在一实施例中，所述基于产品和生产线的对应关系，建立智能排程优化模型，包括：确定每一产品所对应的原料信息和规格信息，将所述每一产品所对应的原料信息和规格信息输入所述智能排程优化模型的第一匹配栏；确定每条生产线所能生产的产品的原料信息和规格信息，将所述每条生产线所能生产的产品的原料信息和规格信息输入所述智能排程优化模型的第二匹配栏；基于所述第一匹配栏中每一产品的原料信息和规格信息，在所述第二匹配栏中查找与所述原料信息和/或所述规格信息相同的所有生产线，建立所述产品与所述生产线一对多的匹配关系，所述智能排程优化模型建立完成。
5、在一实施例中，所述利用所述智能排程优化模型对所述待排产订单信息进行排程，确定订单生产计划，包括：基于所述待排产订单信息中每一产品的原料信息，利用所述智能排程优化模型进行原料智能匹配；在原料智能匹配结果的基础上，基于所述待排产订单信息中每一产品的规格信息，利用所述智能排程优化模型进行规格智能匹配；在规格智能匹配结果的基础上，基于所述待排产订单信息中每一产品的生产计划量，利用所述智能排程优化模型进行产能智能匹配；基于产能智能匹配结果，生成订单生产计划。
6、在一实施例中，所述原料信息包括原料类型和原料光泽，所述基于所述待排产订单信息中每一产品的原料信息，利用所述智能排程优化模型进行原料智能匹配，包括：基于所述述待排产订单信息中每一产品的原料类型，利用所述智能排程优化模型，匹配与所述原料类型相同的生产线及机台；在所述原料类型相同的生产线及机台中，基于所述述待排产订单信息中每一产品的原料光泽，利用所述智能排程优化模型，匹配与所述原料光泽相同的生产线及机台；将匹配后的生产线及机台作为原料智能匹配结果。
7、在一实施例中，所述规格信息包括丹尼值或者缕数值，所述在原料智能匹配结果的基础上，基于所述待排产订单信息中每一产品的规格信息，利用所述智能排程优化模型进行规格智能匹配，包括：在所述规格信息为丹尼值的情况下，在原料智能匹配结果的基础上，基于所述待排产订单信息中每一产品的丹尼值，利用所述智能排程优化模型，匹配与所述丹尼值相同或者丹尼值范围包含所述丹尼值的生产线及机台；在所述规格信息为缕数值的情况下，在原料智能匹配结果的基础上，基于所述待排产订单信息中每一产品的缕数值，利用所述智能排程优化模型，匹配与所述缕数值相同的生产线及机台；将匹配后的生产线及机台作为规格智能匹配结果。
8、在一实施例中，所述在规格智能匹配结果的基础上，基于所述待排产订单信息中每一产品的生产计划量，利用所述智能排程优化模型进行产能智能匹配，包括：获取所述规格智能匹配结果中每条生产线每台机台的日产能；根据所述待排产订单信息中每一产品的生产计划量与所述每条生产线每台机台的日产能，计算生产天数；在所述智能排程优化模型中查询所述规格智能匹配结果中每条生产线每台机台已排程的最后一个生产计划的生产结束日期；根据所述生产结束日期以及所述生产天数，生成订单生产计划。
9、在一实施例中，所述在所述智能排程优化模型中查询所述规格智能匹配结果中每条生产线每台机台已排程的最后一个生产计划的生产结束日期，包括：在所述智能排程优化模型中查询所述规格智能匹配结果中每条生产线每台机台已排程的最后一个生产计划的生产类型；在所述最后一个生产计划的生产类型为订单生产时，将所述最后一个生产计划的生产结束日期确定为最终的生产结束日期；在所述最后一个生产计划的生产类型为备货生产时，获取所述最后一个生产计划之前的第二生产计划的生产类型；判断所述第二生产计划的生产类型是否为订单生产，如果所述第二生产计划的生产类型为订单生产，则将所述第二生产计划的生产结束日期确定为最终的生产结束日期；如果所述第二生产计划的生产类型为备货生产，则继续获取所述第二生产计划之前的第三生产计划的生产类型，判断所述第三生产计划的生产类型是否为订单生产；以此类推，直至获取生产类型为订单生产的生产计划，将所述生产类型为订单生产的生产计划的生产结束日期作为最终的生产结束日期。
10、本发明实施例还提供了一种生产计划排程装置，所述生产计划排程装置包括：模型建立模块，用于基于产品和生产线的对应关系，建立智能排程优化模型；订单信息获取模块，用于获取待排产订单信息；排程模块，用于利用所述智能排程优化模型对所述待排产订单信息进行排程，确定订单生产计划。
11、本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：传感器、处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器；其中，处理器用于运行计算机程序时，执行上述任一方法的步骤。
12、本发明实施例还提供了一种存储介质，存储介质中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述任一方法的步骤。
13、本发明实施例提供的生产计划排程方法、装置、电子设备和存储介质，基于产品和生产线的对应关系，建立智能排程优化模型；获取待排产订单信息；利用所述智能排程优化模型对所述待排产订单信息进行排程，确定订单生产计划。本发明方案通过建立智能排程优化模型，利用智能排程优化模型进行生产排程，相比于手工excel排程的方式，可给出最优的生产排程方案，提高生产排程效率。
1.一种生产计划排程方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于产品和生产线的对应关系，建立智能排程优化模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述智能排程优化模型对所述待排产订单信息进行排程，确定订单生产计划，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述原料信息包括原料类型和原料光泽，所述基于所述待排产订单信息中每一产品的原料信息，利用所述智能排程优化模型进行原料智能匹配，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述规格信息包括丹尼值或者缕数值，所述在原料智能匹配结果的基础上，基于所述待排产订单信息中每一产品的规格信息，利用所述智能排程优化模型进行规格智能匹配，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在规格智能匹配结果的基础上，基于所述待排产订单信息中每一产品的生产计划量，利用所述智能排程优化模型进行产能智能匹配，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在所述智能排程优化模型中查询所述规格智能匹配结果中每条生产线每台机台已排程的最后一个生产计划的生产结束日期，包括：
8.一种生产计划排程装置，其特征在于，所述生产计划排程装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：传感器、处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器；其中，
10.一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
