本数据集源于广东何氏模具有限公司的销售订单管理数据，汇聚了涵盖新做、维修、送回及新购等多种作业类型的详细订单记录。通过对原始交易数据进行深度加工与语义解析，在基础订单信息之上构建了订单画像维度，衍生出作业类型分类、产品系列识别及订单复杂度评估等增强分析字段。该数据集为生产排程优化、物料齐套性分析及产能负荷预测提供了结构化、多维度的数据基础，支撑制造企业精细化运营与数据驱动的管理决策。

本数据集的主要数据处理规则如下： 1.基于语义解析的订单与产品维度构建。通过对“存货”描述字段进行文本挖掘与关键词匹配，自动化提取并标准化订单作业类型。具体规则为：若描述文本包含“新做”则标记为“新做”，包含“维修”则标记为“维修”，包含“送回”则标记为“送回”，包含“新购”则标记为“新购”。同时，运用规则聚类方法，从描述文本中识别并提取核心产品标识符，将产品归入预设的产品系列簇中。 2.订单结构的多维度量化评估。针对每一张单据，从行项目数量、涉及物料种类及订单总量三个维度进行综合量化评估，生成订单复杂度评分。评估模型采用多级阈值判断：首先统计同一单据编号下的总行数；其次，统计该单据中出现的不同“规格型号”的种类数；最后，计算该单据的总物料数量。基于预设的阈值组合，将订单划分为“简单订单”、“中等复杂订单”、“复杂订单”及“高度复杂订单”等多个层级，实现订单生产难度的标准化度量。 3.数据安全与合规性声明。本数据集所包含的字段不涉及任何敏感数据，不需要进行数据脱敏处理。

1.生产计划与排程优化。基于“订单作业类型”与“订单复杂度评分”字段，生产计划部门可清晰区分常规生产、紧急维修及外协送回等不同性质的订单，并依据复杂度评分合理预估工时与资源占用。例如，可将“复杂订单”优先安排至产能充裕时段或分配给经验丰富的技术班组，同时对“简单订单”进行批量合并处理，从而优化整体生产排程，提升设备利用率和订单准时交付率。 2.物料齐套性与供应链协同管理。借助“产品系列”分类与订单明细，物料管理部门可分析特定产品系列的物料消耗模式与配套关系。通过追踪历史订单中各类“规格型号”的出现频率与组合情况，能够预测未来生产所需的核心物料与配件，提前触发采购或备料流程，确保生产物料齐套，减少因缺料导致的生产停滞，实现供应链的高效协同。

时间 单据日期 单据编号 单据状态 存货编码 存货 规格型号 数量 交货日期 累计执行数量 订单作业类型 产品系列 订单复杂度评分 2025-01-02 2025-01-30 SO-2025-01-0001 生效 XZ024245 新做I6.5A 下模 1.00 1.00 新做 I系列 简单订单 2025-01-02 2025-01-02 SO-2025-01-0003 生效 XZ017231 送回T2.95x1.63 下型 1.00 1.00 送回 T2系列 简单订单 2025-01-02 2025-01-02 SO-2025-01-0003 生效 XZ017233 送回T2.95x1.63 母型 1.00 1.00 送回 T2系列 简单订单

序号 字段名称 字段类型 字段示例值 1 时间 DATE 2025-01-03 2 单据日期 DATE 2025-01-02 3 单据编号 VARCHAR(20) SO-2025-01-0005 4 单据状态 VARCHAR(10) 生效 5 存货编码 VARCHAR(20) XZ026594 6 存货 VARCHAR(100) 新做T229 E14 7 规格型号 VARCHAR(50) 下型 8 数量 INT 2.00 9 交货日期 DATE 2025-01-11 10 累计执行数量 INT 2.00 11 订单作业类型 VARCHAR(20) 新做 12 产品系列 VARCHAR(50) T2系列 13 订单复杂度评分 INT 中等复杂订单