摘要
本发明涉及数字生产系统技术领域,具体涉及一种基于MES系统的原料库存管理方法,其基于MES系统获取生产时的原料需求及生产数据,然后根据生产数据,计算设备故障概率,插单概率,供应链延迟概率和环境风险概率,然后根据上述概率得到原料需求波动系数,最后根据原料需求和波动系数,进行库存管理。本发明通过构建多维度的风险预测模式并调整库存,可提前预判原料需求异动,有效平衡紧急插单与常规生产对原料消耗的叠加影响,还考虑了供应保障率,显著提升了库存管理的科学性与适应性,实现了在复杂生产环境下库存水平的自适应优化,兼具成本控制与供应链韧性提升的双重价值,解决了现有的库存管理方法中缺货和积压情况频繁发生的问题。
技术关键词
库存管理方法
设备故障概率
MES系统
混合神经网络模型
频域特征
风险
传感
库存管理系统
库存管理模块
孤立森林算法
数据获取模块
时序
程序
处理器
物流
可读存储介质
存储器