[發明專利]一種基于RFID管理的質量事故快速定位方法有效
| 申請號: | 201310322819.5 | 申請日: | 2013-07-29 |
| 公開(公告)號: | CN103400036A | 公開(公告)日: | 2013-11-20 |
| 發明(設計)人: | 徐楊;楊孟君;何清漪;李響 | 申請(專利權)人: | 電子科技大學 |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00;G06K7/00 |
| 代理公司: | 成都華典專利事務所(普通合伙) 51223 | 代理人: | 徐豐;楊保剛 |
| 地址: | 611731 四川省成*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 rfid 管理 質量事故 快速 定位 方法 | ||
技術領域
本發明涉及的是一種基于RFID管理的質量事故快速定位方法,主要針對RFID管理中所涉及到的質量事故進行快速定位。在基于RFID技術獲取到的龐大信息基礎上,利用信息熵理論,對發生的質量事故進行快速定位。
背景技術
隨著物聯網技術的發展,目前的各種質量管理系統開始采用RFID技術,例如物流管理、零售業、工業生產等。RFID質量管理系統由RFID標簽、讀寫器和天線組成,軟件系統包括數據采集和應用系統兩部分。為每一個物品以及相關人員都配備一個RFID標簽,通過對RFID讀寫器的適當布局,結合其與標簽的遠距離、多目標同時讀取的特性,能夠實現物品信息實時、批量錄取,準確的記錄目標物品處理過程中的相關信息,包括每一個環節中責任人、處理方法、處理輔助設備、日期等信息,為每個物品形成完整、詳細的操作記錄。
例如將一批貨物從北京發往成都的過程,在出庫時首先對出庫的物品使用RFID進行掃描,同時掃描負責出庫的人員,出庫之前物品存儲位置等各項信息,然后進行裝車,同樣使用RFID對裝車人員、車輛等進行記錄。當貨物到達鄭州中轉站時,再對各項信息進行掃描記錄,最后到達成都之后,進行卸貨,要對卸貨人員等進行記錄。這樣就記錄了這一批貨物在整個過程中各個階段所有相關的信息。RFID一致性檢查還可以直接檢查出物流過程中的物品丟失等事故,能夠大大提高物流效率。
目前的系統通過RFID技術實現對目標物品的全程歷史信息記錄,針對RFID一致性檢查能夠發現的錯誤可當場發現,并及時解決。但是有一些質量事故如消毒供應中心的器械污染、有血跡等,加工的產品有缺陷等通過RFID無法直接發現,只有在使用時才能發現。我們可以通過該物品的RFID標簽查詢到該物品處理過程中的每一環節涉及到的相關人員、設備、處理方法等,但是不能通過單條的歷史記錄確定哪一個環節、哪一個屬性導致了事故的發生,需要人為的對歷史記錄進行分析,與相關人員進行溝通來確定事故原因。數據庫中的歷史信息為事故的原因定位提供了很大的提示作用和信息支持,通過對數據庫中歷史信息的分析,可以找出最容易出問題的環節,以及相關的責任人或其他屬性,因此,對數據庫進行分析也可以確定可能導致事故的原因。確定事故原因后需對同批次可能發生同樣事故的物品進行適當的處理,如追回等,并對導致事故原因的屬性做一定處理。
人工分析歷史信息進行事故原因定位的工作量較大,而且效率低下。而數據庫中的信息量也極其龐大,通過查詢數據庫中的歷史信息來挖掘有用信息,定位質量事故原因也是非常困難,甚至不可能的。并且為了減少由于質量事故而造成的損失,應盡可能快的找到事故原因,以避免導致更嚴重的事故,或者更大的損失,因此此類事故原因的定位對實時性要求較強,而現在的質量事故定位方法無法滿足實時性要求。
發明內容
本發明需要解決的問題
通過前面的分析,結合質量事故定位的需求,本發明主要實現基于RFID管理的過程中,對由RFID技術無法直接檢測到的質量事故進行快速定位。本發明需要解決如下的問題:
1、數據庫信息量龐大,分析困難。現有系統僅對歷史信息進行整理、存儲,同時提供查詢,然而并沒有做其他處理,當事故發生時,只能通過查詢大量的數據庫信息,對目標物品涉及到的每一個人員、設備等的歷史信息進行查詢,對其出錯率及可靠性進行評估,來確定事故原因。本發明通過對歷史數據進行樣本化處理,將歷史信息有效的利用起來,建立規模遠小于原始數據庫的樣本數據庫,并經常根據實際情況對樣本數據庫進行更新,為質量事故原因定位提供有用的數據支持。
2、事故定位困難,所需時間長,無法滿足實時性要求。現有系統只是為用戶提供發生事故的物品的歷史信息,需要用戶自己分析、判斷事故發生原因,在信息量大的情況下,人為分析、判斷困難,導致對事件反應處理慢。本方法通過對處理好的抽樣信息進行信息熵計算,對每一個屬性的出錯概率進行評估,當發生質量事故時,根據評估內容,實現自動快速、準確的定位。
為了解決上述技術問題,本發明采用以下技術方案:
一種基于RFID管理的質量事故快速定位方法,其特征在于包括以下步驟:
1)、建立樣本數據庫,并給出事故關聯度調節因子α和β以及信息熵的閾值θ的值;
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