[發明專利]一種煙草卷包車間異常質量數據模型的建立方法

在審

• 申請號: 201910314425.2
• 申請日: 2019-04-18
• 公開（公告）號: CN110188984A
• 公開（公告）日: 2019-08-30
• 發明（設計）人: 朱正運;羅勇;查俊;孔維熙;錢周;丁聰龍;周家賢;易凡俊;張似錦;何永飛
• 申請（專利權）人: 紅云紅河煙草（集團）有限責任公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/04;G06F16/215;G06F16/25;G06F16/28
• 代理公司: 北京維澳專利代理有限公司 11252
• 代理人: 王立民;江懷勤

1.一種煙草卷包車間異常質量數據模型的建立方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取歷史煙草卷包車間影響質量問題的質量因素；

所述質量因素包括設定數量的質量模式因素，依據各質量模式因素的特性，設定各質量模式因素所對應質量合格數據的閥值；

獲取用戶原始數據并依據所述質量模式因素確定相應的質量模式子數據集；

提取相應的質量模式子數據集中的數據與相應的質量模式因素所對應質量合格數據的閥值進行判斷，若判斷為否，則確定為該數據為質量異常數據，存入相應的質量模式因素異常數據集，并將設定時間段內的質量模式因素異常數據集依據時間順序排為質量模式因素異常數據參考數列；

若判斷為是，則放棄該數據，重新進行提取。

2.根據權利要求1所述的煙草卷包車間異常質量數據模型的建立方法，其特征在于，所述質量因素至少包括物理指標因素、生產過程實時狀態因素、設備維修因素、輔料信息因素或外觀缺陷因素中的一種或一種以上組合。

3.根據權利要求2所述的煙草卷包車間異常質量數據模型的建立方法，其特征在于，所述物理指標因素至少包括煙支圓周模式因素、煙支長度模式因素、煙支重量模式因素或吸阻模式因素中和一種或一種以上組合。

4.根據權利要求2所述的煙草卷包車間異常質量數據模型的建立方法，其特征在于，所述生產過程實時狀態因素至少包括設備停機信息模式因素、產量信息模式因素、停機原因模式因素或設備有效作業率模式因素中的一種或一種以上組合。

5.根據權利要求2所述的煙草卷包車間異常質量數據模型的建立方法，其特征在于，所述外觀缺陷因素至少包括條裝外觀缺陷模式因素、盒裝外觀缺陷模式因素或煙支外觀缺陷模式因素中的一種或一種以上組合。

6.根據權利要求1所述的煙草卷包車間異常質量數據模型的建立方法，其特征在于，還包括對原始數據進行預處理，獲得預處理數據。

7.根據權利要求6所述的煙草卷包車間異常質量數據模型的建立方法，其特征在于，所述預處理的方法，包括以下步驟：

1)提取原始數據，判斷所提取的原始數據是否屬于異常的業務數據，若是，

2)進行數據清洗，按設定的數據清洗規則，對提取的數據按數據清洗規則進行篩查，獲得符合的預處理數據，保存到預處理數據庫；

若否則，判斷是否屬于需要數據歸約，若是，

3)根據影響質量問題的設定數量的特征，在保持數據原貌的前提下，與各個特征進行比對，刪除與上述各個特征均不相關的數據，并將歸約后的數據保存到預處理數據庫；

若否則，判斷是否屬于需要集成數據，若是，

4)判斷并提取與所述數據相關的存儲于基礎數據庫中的相應數據，并通過設定的關聯因素進行集成，將集成后的數據保存到預處理數據庫；

若否則，判斷是否屬于需要變換數據，若是，

5)通過計算、統計或替換將該數據轉換成能夠直接使用的數據，并保存到預處理數據庫；

若否則，則將該數據保存于非正常數據庫。

8.根據權利要求7所述的煙草卷包車間異常質量數據模型的建立方法，其特征在于，所述異常的業務數據至少包括超出正常值的不合理數據、字段出現空值、人工填寫缺失、其它相同狀態下的矛盾數據、對比機臺與當班排產對應牌號選錯數據、偏差較大數據或字段缺失數據中的一種或一種以上組合。

9.根據權利要求8所述的煙草卷包車間異常質量數據模型的建立方法，其特征在于，所述異常的業務數據來源于綜合測試臺數據、MES系統填寫的外觀缺陷所涉及的數據、產量異常數據、設備有效作業率異常數據、停機時長異常數據或停機原因數據。

10.根據權利要求7所述的煙草卷包車間異常質量數據模型的建立方法，其特征在于，數據清洗規則采用比對校驗法、剔空值法或設置閾值法中的一種或一種以上組合。