[發明專利]產品缺陷的分析方法和設備

有效

• 申請號: 201310149415.0
• 申請日: 2013-04-26
• 公開（公告）號: CN104123298B
• 公開（公告）日: 2017-09-29
• 發明（設計）人: 潘璐伽;赫彩鳳
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京龍雙利達知識產權代理有限公司11329
• 代理人: 王君,肖鸝

1.一種產品缺陷的分析方法，其特征在于，包括：

從記錄的產品數據中選擇缺陷產品的第一數據集；

基于關聯分析算法或統計分析算法，根據所述第一數據集確定數據屬性的關聯規則，并根據所述數據屬性的關聯規則對所述第一數據集進行數據篩選，獲得第二數據集。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從記錄的產品數據中選擇缺陷產品的第一數據集，包括：

根據產品所處的生命周期階段從記錄的產品數據中選擇缺陷產品的第一數據集；

其中，所述產品所處的生命周期階段包括至少下列之一：產品的原材料采購階段、產品組件生產階段，產品組裝階段、產品功能測試階段、產品使用階段、產品故障維修階段。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述缺陷產品的第一數據集包括在所述產品功能測試階段所記錄的數據或所述產品故障維修階段所記錄的數據。

4.如權利要求1-3任一項所述的方法，其特征在于，所述基于關聯分析算法或統計分析算法，根據所述第一數據集確定數據屬性的關聯規則，并根據所述數據屬性的關聯規則對所述第一數據集進行數據篩選，獲得第二數據集，包括：

基于關聯分析算法或統計分析算法，根據第i個規則數據集確定第i條數據屬性的關聯規則；

根據所述第i條數據屬性的關聯規則對所述第i個規則數據集進行篩選，得到第i+1個規則數據集；

其中，i取值從1到K，i和K均為正整數，所述第1個規則數據集為所述第一數據集，第K+1個規則數據集為所述第二數據集。

5.如權利要求1-3任一項所述的方法，其特征在于，所述基于關聯分析算法或統計分析算法，根據所述第一數據集確定數據屬性的關聯規則，并根據所述數據屬性的關聯規則對所述第一數據集進行數據篩選，獲得第二數據集，包括：

基于關聯分析算法或統計分析算法，根據第一數據集確定K條數據屬性的關聯規則；

根據所述K條數據屬性的關聯規則中的第j條數據屬性的關聯規則對第一數據集進行篩選，得到第j個規則數據集，j取值從1到K，j和K均為正整數；

根據所述篩選得到的K個規則數據集確定所述第二數據集。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述數據屬性包括至少下列之一：產品的型號、產品的結構、產品的原材料、產品的原材料的來源、產品的組件的組裝順序、產品的原材料供應商、產品的生產商、產品的生產日期、產品的用途、產品的生產批次、產品的生產地。

7.一種產品缺陷的分析設備，其特征在于，包括：

選擇單元，用于從記錄的產品數據中選擇缺陷產品的第一數據集；

確定單元，用于基于關聯分析算法或統計分析算法，根據所述選擇單元選擇的所述第一數據集確定數據屬性的關聯規則；

獲取單元，用于根據所述確定單元確定的所述數據屬性的關聯規則對所述選擇單元選擇的所述第一數據集進行數據篩選，獲得第二數據集。

8.如權利要求7所述的設備，其特征在于，

所述選擇單元具體用于：根據產品所處的生命周期階段從記錄的產品數據中選擇缺陷產品的第一數據集；

其中，所述產品所處的生命周期階段包括至少下列之一：產品的原材料采購階段、產品組件生產階段，產品組裝階段、產品功能測試階段、產品使用階段、產品故障維修階段。

9.如權利要求8所述的設備，其特征在于，所述缺陷產品的第一數據集包括在所述產品功能測試階段所記錄的數據或所述產品故障維修階段所記錄的數據。

10.如權利要求7-9任一項所述的設備，其特征在于，

所述確定單元具體用于：基于關聯分析算法或統計分析算法，根據第i個規則數據集確定第i條數據屬性的關聯規則；

所述獲取單元具體用于：根據所述確定單元確定的所述第i條數據屬性的關聯規則對所述第i個規則數據集進行篩選，得到第i+1個規則數據集；

其中，i取值從1到K，i和K均為正整數，所述第1個規則數據集為所述第一數據集，第K+1個規則數據集為所述第二數據集。