同时面向订单和库存的月度排产方法、系统、介质和终端

专利名称：同时面向订单和库存的月度排产方法、系统、介质和终端

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202110875853.X

专利申请（专利权）人：中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司
权利人地址：重庆市九龙坡区白市驿镇农科大道66号2幢5-6号

专利发明（设计）人：徐林伟,陈正国,陈彦智,袁小东,黄永强,王卫,凌鹏

专利摘要：本发明提供一种同时面向订单和库存的月度排产方法、系统、介质及终端，方法包括：按生产设备配置生产资源，并根据生产任务筛选出符合生产任务的加工时间约束的可用资源；获取所述可用资源的可用资源参数，将月排产计划划分为若干周期，根据所述可用资源参数设置一待排产任务，按第一维度对所述待排产任务进行排序，获取第一排序结果；根据第二维度对所述第一排序结果进行分割，获取各周期内的排产结果；将所有待排产任务的所有排产结果进行汇总协同，获取同时面向订单和库存的月排产计划；本发明同时面向订单和库存的月度排产，无需依赖人工经验，适应未来自动化、智能化、无人化的高质量制造业发展要求。

主权利要求：
1.一种同时面向订单和库存的月度排产方法，其特征在于，包括：
按生产设备配置生产资源，并根据生产任务筛选出符合生产任务的加工时间约束的可用资源；
获取所述可用资源的可用资源参数，所述可用资源参数至少包括面向订单生产的规格、种类、数量、交期和面向库存生产总量；
将月排产计划划分为若干周期，根据所述可用资源参数设置一待排产任务，所述设置一待排产任务包括设置所述待排产订单任务下对应的订单生产量、交期时间和面向库存生产总量，以及，设置所述待排产库存任务下对应的产线的目标产能、周期内最大库存和安全库存；
按第一维度对所述待排产任务进行排序，获取第一排序结果，所述第一维度包括时间和订单生产量；
根据第二维度对所述第一排序结果进行分割，获取各周期内的排产结果，所述第二维度包括面向库存的生产量和生产空窗时间；
对所述第一排序结果进行分割，获取各周期内的排产结果包括：在将月排产计划划分为若干周期时，控制各周期内的各个钢种各个规格的库存量处于安全库存和最大库存之间；根据一待排产任务中对应规格、钢种的所述规格的最大库存、上周期所述规格的库存量、所述规格的销量，获取所述待排产任务的周期内生产最大时间；如果所有待排产任务的周期内生产最大时间总和+订单量生产时间大于月计划时间，则对优先级最低的待排产任务中的周期生产时间进行迭代，直至等于所述月计划时间；
将所有待排产任务的所有排产结果进行汇总协同，获取同时面向订单和库存的月排产计划。
2.根据权利要求1所述的同时面向订单和库存的月度排产方法，其特征在于，所述设置一待排产任务还包括：设置产线各种类各个规格的产能目标参数、日均销售预估量参数、钢材安全库存量参数、钢材小周期最大库存参数、各种钢材生产优先级参数、维修计划参数、各换规格时间参数、冷坯库存信息参数、正常中间包寿命参数、最小炉次下限参数、铸机浇铸时间参数。
3.根据权利要求2所述的同时面向订单和库存的月度排产方法，其特征在于，所述种类包括钢种，所述规格包括钢的规格，所述加工时间约束包括同一轧线资源在同一时间段内只加工一个轧制单元，同一炼钢设备在同一时间段内只加工一个炉次，任一资源以及与所述资源相关的其他资源对应的加工时间段之间互相没有交集。
4.根据权利要求3所述的同时面向订单和库存的月度排产方法，其特征在于，在将月排产计划划分为若干周期时，控制各周期内的各个钢种各个规格的库存量处于所述安全库存和最大库存之间：INmax≥INj‑1+xi*UPH‑j*Q≥INsafe
其中，xi为某规格某钢种的周期生产时间，INmax为某钢种某规格最大库存，INj‑1为上周期某规格某钢种库存量，UPH为某钢种某规格单位时间产量，j为当前周期，Q为某规格某钢种销量，INsafe为某规格某钢种安全库存。
5.根据权利要求4所述的同时面向订单和库存的月度排产方法，其特征在于，根据一待排产任务中对应规格、钢种的所述规格的最大库存、上周期所述规格的库存量、所述规格的销量，获取所述待排产任务的周期内生产最大时间；
如果所有待排产任务的周期内生产最大时间总和+订单量生产时间大于月计划时间，则根据xi’进行迭代，直至等于所述月计划时间，所述xi’通过如下方式获取：xi’＝(INsafe‑INj‑1+j*Q)/UPH。
6.根据权利要求5所述的同时面向订单和库存的月度排产方法，其特征在于，所述月排产计划包括产线生产顺序，所述产线生产顺序通过如下方式确定：预先设置各个轧线生产不同规格的规格优先级，根据生产周期的长短和规格优先级的高低，获取每条轧线对应的生产顺序。
7.根据权利要求5所述的同时面向订单和库存的月度排产方法，其特征在于，所述月排产计划包括炉次计划，所述炉次计划通过如下方式确定：根据最小化炉次数量各个轧线的各个钢种各个规格对应的钢种汇总信息，得到月炉次计划；
所述月排产计划还包括浇次计划，所述浇次计划通过如下方式确定：
根据最小化浇次数量，汇总炉次信息，同时协同各个轧线个轧制单元所需钢种时序，以及连铸和轧线铸坯分流的对应关系，得到月浇次计划。
8.一种同时面向订单和库存的月度排产系统，其特征在于，包括：
资源配置模块，用于按生产设备配置生产资源，并根据生产任务筛选出符合生产任务的加工时间约束的可用资源；
数据采集模块，用于获取所述可用资源的可用资源参数，所述可用资源参数至少包括面向订单生产的规格、种类、数量、交期和面向库存生产总量；
排产模块，用于进行月度排产；
所述排产模块将月排产计划划分为若干周期，根据所述可用资源参数设置一待排产任务，所述设置一待排产任务包括设置所述待排产订单任务下对应的订单生产量、交期时间和面向库存生产总量，以及，设置所述待排产库存任务下对应的产线的目标产能、周期内最大库存和安全库存；
按第一维度对所述待排产任务进行排序，获取第一排序结果，所述第一维度包括时间和订单生产量；
根据第二维度对所述第一排序结果进行分割，获取各周期内的排产结果，所述第二维度包括面向库存的生产量和生产空窗时间；对所述第一排序结果进行分割，获取各周期内的排产结果包括：在将月排产计划划分为若干周期时，控制各周期内的各个钢种各个规格的库存量处于安全库存和最大库存之间；根据一待排产任务中对应规格、钢种的所述规格的最大库存、上周期所述规格的库存量、所述规格的销量，获取所述待排产任务的周期内生产最大时间；如果所有待排产任务的周期内生产最大时间总和+订单量生产时间大于月计划时间，则对优先级最低的待排产任务中的周期生产时间进行迭代，直至等于所述月计划时间；
将所有待排产任务的所有排产结果进行汇总协同，获取同时面向订单和库存的月排产计划。
9.一种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权利要求1至7中任一项所述方法。
10.一种电子终端，其特征在于，包括：处理器及存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行如权利要求1至7中任一项所述方法。 说明书 : 同时面向订单和库存的月度排产方法、系统、介质和终端技术领域[0001] 本发明涉及智能制造领域，尤其涉及一种同时面向订单和库存的月度排产方法、系统、介质和终端。背景技术[0002] 随着传统钢铁产业的信息化升级革新，钢铁行业正在加速探索对传统钢厂的数字化、智能化和无人化改造。生产计划环节作为钢铁生产过程中的指挥核心环节之一，钢铁生产是工序之间进行联合作业，需要物流和生产紧密衔接、时间节奏相互协调匹配，必须进行各个工序计划协同管控才能实现生产稳定运行。[0003] 目前，基于不同的业务需求，有可能会在实际排产过程中发生相悖的情况，例如，轧钢以规格为中心制定批量和炼钢以钢种为中心制定批量，两者有时候会矛盾，需要通过协同优势进行解耦，对生产计划排产协同进行优化，达到全局化优化目标。传统的方式主要是通过工作人员进行月度计划排产，完全依赖人工经验，极可能编出生产成本较高的方案，给企业带来损失，造成成本的浪费，因此，需要一种新的排产方式，以适应未来自动化、智能化、无人化的高质量制造业发展要求。发明内容[0004] 鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明提供一种同时面向订单和库存的月度排产方法、系统、介质和终端，以解决上述技术问题。[0005] 本发明提供的同时面向订单和库存的月度排产方法，包括：[0006] 按生产设备配置生产资源，并根据生产任务筛选出符合生产任务的加工时间约束的可用资源；[0007] 获取所述可用资源的可用资源参数，所述可用资源参数至少包括面向订单生产的规格、种类、数量、交期和面向库存生产总量；[0008] 将月排产计划划分为若干周期，根据所述可用资源参数设置一待排产任务，所述设置一待排产任务包括设置所述待排产订单任务下对应的订单生产量、交期时间和面向库存生产总量，以及，设置所述待排产库存任务下对应的产线的目标产能、周期内最大库存和安全库存；[0009] 按第一维度对所述待排产任务进行排序，获取第一排序结果，所述第一维度包括时间和订单生产量；[0010] 根据第二维度对所述第一排序结果进行分割，获取各周期内的排产结果，所述第二维度包括面向库存的生产量和生产空窗时间；[0011] 将所有待排产任务的所有排产结果进行汇总协同，获取同时面向订单和库存的月排产计划。[0012] 于本发明的一实施例中，所述设置一待排产任务还包括：设置产线各种类各个规格的产能目标参数、日均销售预估量参数、钢材安全库存量参数、钢材小周期最大库存参数、各种钢材生产优先级参数、维修计划参数、各换规格时间参数、冷坯库存信息参数、正常中间包寿命参数、最小炉次下限参数、铸机浇铸时间参数。[0013] 于本发明的一实施例中，所述种类包括钢种，所述规格包括钢的规格，所述加工时间约束包括同一轧线资源在同一时间段内只加工一个轧制单元，同一炼钢设备在同一时间段内只加工一个炉次，任一资源以及与所述资源相关的其他资源对应的加工时间段之间互相没有交集。[0014] 于本发明的一实施例中，在将月排产计划划分为若干周期时，控制各周期内的各个钢种各个规格的库存量处于所述安全库存和最大库存之间：[0015] INmax≥INj‑1+xi*UPH‑j*Q≥INsafe[0016] 其中，xi为某规格某钢种的周期生产时间，INmax为某钢种某规格最大库存，INj‑1为上周期某规格某钢种库存量，UPH为某钢种某规格单位时间产量，j为当前周期，Q为某规格某钢种销量，INsafe为某规格某钢种安全库存。[0017] 于本发明的一实施例中，根据一待排产任务中对应规格、钢种的所述规格的最大库存、上周期所述规格的库存量、所述规格的销量，获取所述待排产任务的周期内生产最大时间；[0018] 如果所有待排产任务的周期内生产最大时间总和+订单量生产时间大于月计划时间，则根据xi’进行迭代，直至等于所述月计划时间，所述xi’通过如下方式获取：[0019] xi’＝(INsafe‑INj‑1+j*Q)/UPH。[0020] 于本发明的一实施例中，所述月排产计划包括产线生产顺序，所述产线生产顺序通过如下方式确定：[0021] 预先设置各个轧线生产不同规格的规格优先级，根据生产周期的长短和规格优先级的高低，获取每条轧线对应的生产顺序。[0022] 于本发明的一实施例中，所述月排产计划包括炉次计划，所述炉次计划通过如下方式确定：[0023] 根据最小化炉次数量各个轧线的各个钢种各个规格对应的钢种汇总信息，得到月炉次计划；[0024] 所述月排产计划还包括浇次计划，所述浇次计划通过如下方式确定：[0025] 根据最小化浇次数量，汇总炉次信息，同时协同各个轧线个轧制单元所需钢种时序，以及连铸和轧线铸坯分流的对应关系，得到月浇次计划。[0026] 本发明还提供一种同时面向订单和库存的月度排产系统，包括：[0027] 资源配置模块，用于按生产设备配置生产资源，并根据生产任务筛选出符合生产任务的加工时间约束的可用资源；[0028] 数据采集模块，用于获取所述可用资源的可用资源参数，所述可用资源参数至少包括面向订单生产的规格、种类、数量、交期和面向库存生产总量；[0029] 排产模块，用于进行月度排产；[0030] 所述排产模块将月排产计划划分为若干周期，根据所述可用资源参数设置一待排产任务，所述设置一待排产任务包括设置所述待排产订单任务下对应的订单生产量、交期时间和面向库存生产总量，以及，设置所述待排产库存任务下对应的产线的目标产能、周期内最大库存和安全库存；[0031] 按第一维度对所述待排产任务进行排序，获取第一排序结果，所述第一维度包括时间和订单生产量；[0032] 根据第二维度对所述第一排序结果进行分割，获取各周期内的排产结果，所述第二维度包括面向库存的生产量和生产空窗时间；[0033] 将所有待排产任务的所有排产结果进行汇总协同，获取同时面向订单和库存的月排产计划。[0034] 本发明还提供一种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上述中任一项所述方法。[0035] 本发明还提供一种电子终端，包括：处理器及存储器；[0036] 所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行如上述任一项所述方法。[0037] 本发明的有益效果：本发明中的同时面向订单和库存的月度排产方法、系统、介质和终端，同时面向订单和库存的月度排产，无需依赖人工经验，可以科学、有效的控制生产方案的成本，可有效提高钢厂协同钢厂按订单生产协同按照库存生产的混合模式和热送比，便于钢厂合理安排检修计划，降低钢厂辅料的库存成本和备辊成本，可以适应未来自动化、智能化、无人化的高质量制造业发展要求。附图说明[0038] 图1是本发明实施例中同时面向订单和库存的月度排产方法的流程示意图。具体实施方式[0039] 以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。[0040] 需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。[0041] 在下文描述中，探讨了大量细节，以提供对本发明实施例的更透彻的解释，然而，对本领域技术人员来说，可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的，在其他实施例中，以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备，以避免使本发明的实施例难以理解。[0042] 如图1所示，本实施例中的同时面向订单和库存的月度排产方法，包括：[0043] S101.按生产设备配置生产资源，并根据生产任务筛选出符合生产任务的加工时间约束的可用资源；[0044] 获取所述可用资源的可用资源参数，所述可用资源参数至少包括面向订单生产的规格、种类、数量、交期和面向库存生产总量；[0045] S102.将月排产计划划分为若干周期，根据所述可用资源参数设置一待排产任务，所述设置一待排产任务包括设置所述待排产订单任务下对应的订单生产量、交期时间和面向库存生产总量，以及，设置所述待排产库存任务下对应的产线的目标产能、周期内最大库存和安全库存；[0046] S103.按第一维度对所述待排产任务进行排序，获取第一排序结果，所述第一维度包括时间和订单生产量；[0047] S104.根据第二维度对所述第一排序结果进行分割，获取各周期内的排产结果，所述第二维度包括面向库存的生产量和生产空窗时间；[0048] S105.将所有待排产任务的所有排产结果进行汇总协同，获取同时面向订单和库存的月排产计划。[0049] 在本实施例S101中，由于不同钢厂规模的差异，在进行生产之前，可以根据钢厂的具体规模，搭建符合生产需求的相应模型。可选的，可以采用启发式的方法，先根据产能数据和销售数据，推导面向库存生产的各个周期的各个钢种各个规格轧制单元再协同按照订单生成的钢种、规格、生产量。在生产任务分解中，可从已有生产设备中筛选出所有可用资源。其中，可用资源必须满足加工时间约束：即同一资源在同一时间段内只能加工一个轧制单元或者炉次，任一资源及与该资源相关的其他资源对应的加工时间段之间相互没有交集。每一资源均设置有加工时间段、名称、工位数等参数，提取每个可用资源对应的可用资源参数。[0050] 可用资源参数可包括：设置订单面向订单生产的规格、钢种、数量和交期及面向库存生产总量；产线各个钢种各个规格的产能目标参数、日均销售预估量参数、钢材安全库存量参数、钢材小周期最大库存参数、各种钢材生产优先级参数、维修计划参数、各换规格时间参数、冷坯库存信息参数、正常中间包寿命参数、最小炉次下限参数、铸机浇铸时间参数。[0051] 在本实施例S102中，设置订单生产量和交期时间以及面向库存生产总量；设置产线的各个钢种各个规格的单位时间目标产能，各个钢种各个规格周期内最大库存及安全库存等参数。[0052] 在本实施例中，月度面向库存计划划分为3‑5天为各个周期(可变)，各个周期内各个钢种各个规格库存量尽量保持在安全库存和最大库存之间：[0053] INmax≥INj‑1+xi*UPH‑j*Q≥INsafe[0054] 其中，xi为某规格某钢种的周期生产时间，INmax为某钢种某规格最大库存，INj‑1为上周期某规格某钢种库存量，UPH为某钢种某规格单位时间产量，j为当前周期，Q为某规格某钢种销量，INsafe为某规格某钢种安全库存。[0055] X＝<规格占比*30天(包含订单量)，X＝x1+x2........为某规格某钢种的月生产时间总时间。[0056] 本实施例中产线各个钢种各个规格的产能目标参数实例如表1所示：[0057] 轧钢 产量 型号 占比值轧线一 120000 400E10、400E12、400E14 0.6/0.3/0.1轧线二 140000 400E14、400E10、400E16 0.5/0.4/0.1轧线三 60000 400E16、400E10、400E12 0.7/0.2/0.1合计： 3200000 [0058] 表1[0059] 其中，产量表示对应各个轧线月预计生产总量；型号表示对应各个产线相应生产对应规格；占比表示对应各个钢种各个规格占对应产线月预计生产总量的比例。通过表1输入，可以先计算周期内各个钢种各个规格生产最大时间：[0060] xi＝＝(INmax‑INj‑1+j*Q)/UPH[0061] 如果各个钢种各个规格各个周期内生产时间总和+订单量生产时间>30天，以此优先级最低的按照xi’以此迭代，直到各个钢种各个规格各个小周期生产时间总和订单量生产时间＝＝30天结束。协同订单得到周期生产各个钢种各个规格的安排。再将各个钢种各个规格的生产量，优先级从高到低，同一优先级内的任务占比，由大到小排列生成轧制单元。[0062] xi’＝(INsafe‑INj‑1+j*Q)/UPH[0063] 其中，INmax为某钢种某规格最大库存，INj‑1为上周期某规格某钢种库存量，UPH为某钢种某规格单位时间产量，j为当前周期，Q为某规格某钢种销量，INsafe为某规格某钢种安全库存。[0064] 在本实施例中，产线各个产线维修参数实例、轧线换规格时间参数实例和各个轧线轧各个钢种各个规格优先级参数实例，如表2、表3所示：[0065][0066] 表2[0067][0068] 表3[0069] 轧线 优先级轧线一 10>12>14>16轧线二 14>10>16>12轧线三 16>10>12>14[0070] 表4[0071] 通过表2，表3作为输入量，可以根据按照生产周期最短以及各个轧线生产相应规格的优先级，得到每条轧线对应的轧制单元的生产顺序，如表4所示。可选的，可以采用改进动态规划算子及随机交叉算子领域搜索的方法进行。炉次计划可以根据最小化炉次数量各个轧线的各个钢种各个规格对应钢种汇总信息考虑使用冷铸坯和生成余材的情况，得到月炉次计划。浇次计划再根据正常中间包寿命参数实例、最小炉次下限参数实例、铸机浇铸时间参数实例以及最小化浇次数量汇总炉次信息同时协同各个轧线个轧制单元所需钢种时序结合连铸和轧线铸坯分流对应关系，得到月浇次计划。[0072] 在本实施例中，加工时间约束包括同一轧线资源在同一时间段内只加工一个轧制单元，同一炼钢设备在同一时间段内只加工一个炉次，任一资源以及与所述资源相关的其他资源对应的加工时间段之间互相没有交集。[0073] 相应的，本实施例还提供一种同时面向订单和库存的月度排产系统，包括：[0074] 资源配置模块，用于按生产设备配置生产资源，并根据生产任务筛选出符合生产任务的加工时间约束的可用资源；[0075] 数据采集模块，用于获取所述可用资源的可用资源参数，所述可用资源参数至少包括面向订单生产的规格、种类、数量、交期和面向库存生产总量；[0076] 排产模块，用于进行月度排产；[0077] 所述排产模块将月排产计划划分为若干周期，根据所述可用资源参数设置一待排产任务，所述设置一待排产任务包括设置所述待排产订单任务下对应的订单生产量、交期时间和面向库存生产总量，以及，设置所述待排产库存任务下对应的产线的目标产能、周期内最大库存和安全库存；[0078] 按第一维度对所述待排产任务进行排序，获取第一排序结果，所述第一维度包括时间和订单生产量；[0079] 根据第二维度对所述第一排序结果进行分割，获取各周期内的排产结果，所述第二维度包括面向库存的生产量和生产空窗时间；[0080] 将所有待排产任务的所有排产结果进行汇总协同，获取同时面向订单和库存的月排产计划。[0081] 本实施例中的同时面向订单和库存的月度排产系统，可以通过上述方法实施例中的方式，进行同时面向订单和库存的月度排产。[0082] 本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本实施例中的任一项方法。[0083] 本实施例还提供一种电子终端，包括：处理器及存储器；[0084] 所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行本实施例中任一项方法。[0085] 本实施例中的计算机可读存储介质，本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0086] 本实施例提供的电子终端，包括处理器、存储器、收发器和通信接口，存储器和通信接口与处理器和收发器连接并完成相互间的通信，存储器用于存储计算机程序，通信接口用于进行通信，处理器和收发器用于运行计算机程序，使电子终端执行如上方法的各个步骤。[0087] 在本实施例中，存储器可能包含随机存取存储器(RandomAccessMemory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non‑volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。[0088] 上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－ProgrammableGateArray，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。[0089] 在上述实施例中，除非另外规定，否则通过使用“第一”、“第二”等序号对共同的对象进行描述，只表示其指代相同对象的不同实例，而非是采用表示被描述的对象必须采用给定的顺序，无论是时间地、空间地、排序地或任何其他方式。在上述实施例中，说明书对“本实施例”、“一实施例”、“另一实施例”、或“其他实施例”的提及表示结合实施例说明的特定特征、结构或特性包括在至少一些实施例中，但不必是全部实施例。“本实施例”、“一实施例”、“另一实施例”的多次出现不一定全部都指代相同的实施例。[0090] 在上述实施例中，尽管已经结合了本发明的具体实施例对本发明进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变形对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其他存储结构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。[0091] 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，对于系统实施例而言，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。[0092] 本发明可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。[0093] 本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。[0094] 上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，但凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

专利地区：重庆

专利申请日期：2021-07-30

专利公开日期：2024-07-26

专利公告号：CN113592303B