本发明涉及制造业调度，尤其涉及一种产品生产计划的确定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、随着设备制造业向自动化、智能化和无人化方向快速发展，生产能力得到了大幅提升。生产单位针对目标产品确定的生产计划不准确时，可能产生大量呆滞产品，或出现产品缺货情况，进而造成产能浪费、生产效率降低以及供需失衡等问题。
2、采用现有技术确定产品生产计划时，通常是由计划人员基于历史销售数据并结合自己的排产经验进行生产计划确定。通过该方式确定的生产计划准确性较低，依照该生产计划组织生产后，很容易出现产品呆滞或产品缺货的情况，因此，需要有效提升确定生产计划的准确性。
技术实现思路
1、本发明提供一种产品生产计划的确定方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中确定生产计划时准确性较低的缺陷，以提高生产计划确定的准确性。
2、本发明提供一种产品生产计划的确定方法，包括：
3、获取目标产品的历史销售数据并进行数据处理，得到所述目标产品在预设时段内的概率密度函数，所述概率密度函数为关于预测销售数量和所述预测销售数量对应的概率之间对应关系的函数；
4、基于所述概率密度函数、获益值、库存成本和缺货成本构建运筹优化模型，所述运筹优化模型为最大化收益的目标函数所对应的模型；
5、对所述运筹优化模型进行求解，得到所述目标产品在所述预设时段内的目标计划产量和目标期初库存量；
6、基于所述目标计划产量和所述目标期初库存量，确定所述目标产品在所述预设时段内的生产计划。
7、根据本发明提供的一种产品生产计划的确定方法，所述基于所述概率密度函数、获益值、库存成本和缺货成本构建运筹优化模型，包括：
8、针对所述目标产品在所述预设时段内供大于求的情况，基于所述概率密度函数、所述获益值和所述库存成本，构建所述运筹优化模型的第一子模型；
9、针对所述目标产品在所述预设时段内供小于求的情况，基于所述概率密度函数、所述获益值、所述库存成本和所述缺货成本，构建所述运筹优化模型的第二子模型；
10、基于库存量、关重件、产能和库存周转率构建所述运筹优化模型的约束条件；
11、基于所述第一子模型和所述第二子模型构建目标函数，并将所述目标函数与所述约束条件组合，得到所述运筹优化模型。
12、根据本发明提供的一种产品生产计划的确定方法，所述第一子模型满足如下的表达式(1)：
13、
14、其中，i∈i，i表示产品机型集合，i表示所述目标产品为产品机型集合i中第i个机型对应的产品；j∈j，j表示月份集合，j表示所述预设时段为月份集合j中的第j个月；表示供大于求时所述目标产品对应的收益；fij(x)表示所述目标产品在所述预设时段内的概率密度函数；x表示所述概率密度函数中的预测销售数量；profitij表示所述目标产品在所述预设时段内的单位获益值；x·profitij表示供大于求时所述目标产品对应的获益值；stockij表示所述目标产品在所述预设时段内的期初库存量；pij表示所述目标产品在所述预设时段内的计划产量；stockcostij表示所述目标产品在所述预设时段内的单台库存占用成本；表示供大于求时所述目标产品对应的库存成本；
15、所述第二子模型满足如下的表达式(2)：
16、
17、其中，表示供小于求时所述目标产品对应的收益；maxnumij表示所述目标产品在所述预设时段内对应的历史最大销售量；(pij+stockij)·profitij表示供小于求时所述目标产品对应的获益值；表示供小于求时所述目标产品对应的库存成本；shortagecostij表示所述目标产品在所述预设时段内的单台缺货成本；(x-pij-stockij)·shortagecostij表示供小于求时所述目标产品对应的缺货成本；
18、所述目标函数满足如下的表达式(3)：
19、
20、其中，max表示取最大值；
21、所述约束条件中关于所述库存量的约束条件满足如下的表达式(4)至表达式(6)：
22、
23、
24、
25、其中，saleplannumi(j-1)表示所述目标产品在所述预设时段的上一个预设时段内的销售量；j-0表示在所述月份集合j中去掉首个预设时段后对应的月份集合；j*表示所述月份集合j中最后一个预设时段；stockij*表示所述目标产品在所述月份集合中最后一个预设时段内对应的期初库存量；pij*表示所述目标产品在所述月份集合中最后一个预设时段内对应的计划产量；saleplannumij*表示所述目标产品在所述月份集合中最后一个预设时段内对应的销售量；safestockij表示所述目标产品在所述预设时段内的安全库存量；
26、所述约束条件中关于所述关重件的约束条件满足如下的表达式(7)：
27、
28、其中，m∈m，m表示关重件集合，m表示关重件集合m中的第m类关重件；表示关重件m在所述预设时段的数量；表示关重件m在所述预设时段的上一个预设时段的数量；表示关重件m与所述目标产品的关系；
29、所述约束条件中关于所述产能的约束条件满足如下的表达式(8)：
30、
31、其中，k∈k，k表示产品吨位集合，k表示产品吨位集合k中的第k类吨位；表示吨位k与所述目标产品的关系；表示吨位k在所述预设时段内的产能；
32、所述约束条件中关于所述库存周转率的约束条件满足如下的表达式(9)：
33、
34、其中，salecosti(j-1)表示所述目标产品在所述预设时段的上一个预设时段的销售成本；stocki(j-1)表示所述目标产品在所述预设时段的上一个预设时段的期初库存量；makecosti(j-1)表示所述目标产品在所述预设时段的上一个预设时段的生产成本；makecostij表示所述目标产品在所述预设时段内的生产成本；turnoverratej表示所述预设时段内的库存周转率。
35、根据本发明提供的一种产品生产计划的确定方法，所述方法还包括：
36、对所述第二子模型进行近似处理，得到更新后的第二子模型，所述更新后的第二子模型满足如下的表达式(10)：
37、
38、根据本发明提供的一种产品生产计划的确定方法，所述对所述运筹优化模型进行求解，得到所述目标产品在所述预设时段内的目标计划产量和目标期初库存量，包括：
39、预设至少一组决策变量，所述决策变量包括一个计划产量和一个期初库存量；
40、在各所述决策变量中通过求解器对所述运筹优化模型进行求解，确定所述运筹优化模型的初始解；
41、基于所述初始解对应的决策变量对所述运筹优化模型进行优化迭代求解，得到目标决策变量；
42、将所述目标决策变量中的计划产量确定为所述目标计划产量，将所述目标决策变量中的期初库存量确定为所述目标期初库存量。
43、根据本发明提供的一种产品生产计划的确定方法，所述基于所述初始解对应的决策变量对所述运筹优化模型进行优化迭代求解，得到目标决策变量，包括：
44、基于所述初始解对应的决策变量，采用蜂群算法对所述运筹优化模型进行优化迭代求解，在达到迭代求解的最大循环次数或者最大运行时间的情况下，将迭代求解过程中得到的全局最优解确定为目标决策变量。
45、本发明还提供一种产品生产计划的确定装置，包括：
46、处理模块，用于获取目标产品的历史销售数据并进行数据处理，得到所述目标产品在预设时段内的概率密度函数，所述概率密度函数为关于预测销售数量和所述预测销售数量对应的概率之间对应关系的函数；
47、所述处理模块，还用于基于所述概率密度函数、获益值、库存成本和缺货成本构建运筹优化模型，所述运筹优化模型为最大化收益的目标函数所对应的模型；
48、所述处理模块，还用于对所述运筹优化模型进行求解，得到所述目标产品在所述预设时段内的目标计划产量和目标期初库存量；
49、确定模块，用于基于所述目标计划产量和所述目标期初库存量，确定所述目标产品在所述预设时段内的生产计划。
50、本发明还提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述产品生产计划的确定方法。
51、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其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述任一种所述产品生产计划的确定方法。
52、本发明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任一种所述产品生产计划的确定方法。
53、本发明提供一种产品生产计划的确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过获取目标产品的历史销售数据并进行数据处理，得到目标产品在预设时段内的概率密度函数，概率密度函数为关于预测销售数量和预测销售数量对应的概率之间对应关系的函数；基于概率密度函数、获益值、库存成本和缺货成本构建运筹优化模型，运筹优化模型为最大化收益的目标函数所对应的模型；对运筹优化模型进行求解，得到目标产品在预设时段内的目标计划产量和目标期初库存量；基于目标计划产量和目标期初库存量，确定目标产品在预设时段内的生产计划。基于此，本发明得到的概率密度函数是关于预测销售数量的连续概率分布，相较于离散的点数据形式的预测需求量，概率密度函数能更准确地刻画未来一定时期内用户对目标产品的实际需求；进一步地，基于概率密度函数、获益值、库存成本和缺货成本构建的运筹优化模型，其不依赖于人工经验排产时的经验丰富程度，基于该运筹优化模型能在平衡获益值、库存成本和缺货成本的情况下，更客观、更稳定地求解出最符合运筹优化模型目标函数的最优解，能得到目标产品在预设时段内准确度较高的目标计划产量和目标期初库存量，进而使得基于该目标计划产量和该目标期初库存量确定的产品生产计划能更有效地指导生产，避免目标产品供需失衡，因此，本发明能提高确定产品生产计划的准确性。
1.一种产品生产计划的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的产品生产计划的确定方法，其特征在于，所述基于所述概率密度函数、获益值、库存成本和缺货成本构建运筹优化模型，包括：
3.根据权利要求2所述的产品生产计划的确定方法，其特征在于，所述第一子模型满足如下的表达式(1)：
4.根据权利要求3所述的产品生产计划的确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的产品生产计划的确定方法，其特征在于，所述对所述运筹优化模型进行求解，得到所述目标产品在所述预设时段内的目标计划产量和目标期初库存量，包括：
6.根据权利要求5所述的产品生产计划的确定方法，其特征在于，所述基于所述初始解对应的决策变量对所述运筹优化模型进行优化迭代求解，得到目标决策变量，包括：
7.一种产品生产计划的确定装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述产品生产计划的确定方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述产品生产计划的确定方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述产品生产计划的确定方法。
