[發(fā)明專利]一種面向制造企業(yè)全流程制造管控的制造過程大數(shù)據(jù)建模方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011047636.3
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112270613A
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 魯仁全;彭翀;任鴻儒;孟偉;李鴻一
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06Q50/04
• 分類號: G06Q50/04;G06F30/20;G06Q10/06;G06F16/27;G06K9/62;G06F16/2458;G06F16/215;G06F111/10
• 代理公司: 廣東廣信君達(dá)律師事務(wù)所 44329
• 代理人: 孔祥健

1.一種面向制造企業(yè)全流程制造管控的制造過程大數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、獲取制造企業(yè)在設(shè)計、制造、管理和服務(wù)在內(nèi)的業(yè)務(wù)中所產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)；

S2、對步驟S1獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

S3、對經(jīng)過步驟S2預(yù)處理過的數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，調(diào)整制造過程中因?yàn)樵O(shè)計、管理、服務(wù)在內(nèi)的業(yè)務(wù)影響而發(fā)生改變的數(shù)據(jù)，建立起制造業(yè)務(wù)與設(shè)計、管理及服務(wù)業(yè)務(wù)之間的聯(lián)系；

S4、建立面向設(shè)計、制造、管理、服務(wù)的全體系全價值鏈貫通的大數(shù)據(jù)模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向制造企業(yè)全流程制造管控的制造過程大數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，所述步驟S2中進(jìn)行的數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)篩選以及數(shù)據(jù)清洗。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種面向制造企業(yè)全流程制造管控的制造過程大數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，所述的數(shù)據(jù)集成，通過將制造企業(yè)在設(shè)計、制造、管理和服務(wù)在內(nèi)的業(yè)務(wù)中所產(chǎn)生的各類相關(guān)數(shù)據(jù)在邏輯上或物理上有效集成，從而為制造業(yè)務(wù)提供更完整全面的數(shù)據(jù)共享。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種面向制造企業(yè)全流程制造管控的制造過程大數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，所述的數(shù)據(jù)篩選，通過分析設(shè)計、管理、服務(wù)三個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中對制造過程數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響的可能性，篩選出相關(guān)的數(shù)據(jù)，剔除無關(guān)的變量。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種面向制造企業(yè)全流程制造管控的制造過程大數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，所述的數(shù)據(jù)清洗，包括：處理存在信息缺失的數(shù)據(jù)；處理邏輯上不合理的數(shù)據(jù)；處理相互矛盾的數(shù)據(jù)；處理重復(fù)的數(shù)據(jù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向制造企業(yè)全流程制造管控的制造過程大數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，所述步驟S3基于發(fā)布訂閱的分布式消息系統(tǒng)Kafka進(jìn)行，該系統(tǒng)Kafka的核心組件主要包括：

主題，為存儲消息的邏輯概念，將其看作一個消息集合；系統(tǒng)Kafka按照不同的主題將消息進(jìn)行分類，將主題劃分成設(shè)計、管理和服務(wù)三個主題，不同數(shù)據(jù)源的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)放入不同的主題中；

信息，為消息隊列通信的最基本單位；生產(chǎn)者向主題發(fā)布信息，而消費(fèi)者會從已訂閱的主題中取得信息進(jìn)行消費(fèi)；

生產(chǎn)者，為負(fù)責(zé)向某一個主題發(fā)送數(shù)據(jù)或消息的數(shù)據(jù)或消息源；經(jīng)過步驟S2預(yù)處理的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)者，并根據(jù)數(shù)據(jù)源的不同分別向設(shè)計、管理和服務(wù)三個主題發(fā)送數(shù)據(jù)；

消費(fèi)者，指訂閱了主題并會從中提取消息或數(shù)據(jù)進(jìn)行消費(fèi)，即對系統(tǒng)Kafka中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理的一方；消費(fèi)者從系統(tǒng)Kafka的主題中對獲取到的動態(tài)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行即時處理，即要求選用的消費(fèi)者有流處理框架來應(yīng)對實(shí)時場景；

Spark Streaming為基于Spark的針對實(shí)時數(shù)據(jù)流計算的組件，對動態(tài)數(shù)據(jù)快速分析并實(shí)時進(jìn)行反饋，選用Spark Streaming作為消費(fèi)者，以Spark Streaming為基礎(chǔ)獲取系統(tǒng)Kafka中主題的數(shù)據(jù)，對流數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時的處理。