[發明專利]一種面向制造企業全流程制造管控的制造過程大數據建模方法

在審

• 申請號: 202011047636.3
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112270613A
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發明（設計）人: 魯仁全;彭翀;任鴻儒;孟偉;李鴻一
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 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: 廣東廣信君達律師事務所 44329
• 代理人: 孔祥健

本發明公開了一種面向制造企業全流程制造管控的制造過程大數據建模方法，先對制造企業在設計、制造、管理和服務在內的業務中所產生的相關數據進行預處理，然后進行大數據分析，調整制造過程中因為設計、管理、服務在內的業務影響而發生改變的數據，建立起制造業務與設計、管理及服務業務之間的聯系；最后建立面向設計、制造、管理、服務的全體系全價值鏈貫通的大數據模型。本發明突破現有數據模型只是面向單一業務的問題，建立以制造業務數據為主，其他業務數據為輔的全體系全價值鏈貫通的大數據模型，輔助制造企業制定決策，合理規劃生產計劃，提高企業的生產效率，促進企業經濟效益增長。

技術領域

本發明涉及生產制造和大數據的技術領域，尤其涉及到一種面向制造企業全流程制造管控的制造過程大數據建模方法。

背景技術

制造業是國民經濟的支柱行業之一，是實現現代化的保障和綜合國力的體現。隨著經濟與科技日益發展，現代制造業所產生的數據量呈指數型增長，使得大數據的潛能和價值逐漸被社會所認可和接收，大數據與制造業相結合，將推動制造業設計、管理、制造、服務模式的全面改革。但這類制造數據通常具有多源、異構、復雜等特點，這也是制造企業在進行大數據建模時所需要面臨的主要問題之一。

現有的大數據模型只是面向制造企業的單一業務，沒有考慮業務之間的相關性，忽略了設計、管理、服務等業務對制造過程所產生的影響，沒有建立起制造業務與其他業務的關聯關系，使得制造企業各業務之間的數據，沒有得到充分地利用，導致不能對全流程的制造過程進行嚴格管控與合理規劃。

此外，現有的數據建模方法大多基于確定的數據模式，不能有效地應對制造企業多源、異構和復雜制造數據的不確定性，沒有建立覆蓋設計、管理、制造、服務等多業務的模型，不能全面有效地描述制造過程。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種面向制造企業全流程制造管控的制造過程大數據建模方法，解決現有的大數據模型只是面向制造企業的單一業務、不能有效地應對制造企業中多源、異構和復雜制造數據的不確定性、沒有考慮業務之間的相關性、忽略了設計、管理、服務等業務對制造過程所產生的影響、沒有建立起制造業務與其他業務的關聯關系等問題。

為實現上述目的，本發明所提供的技術方案為：

一種面向制造企業全流程制造管控的制造過程大數據建模方法，包括以下步驟：

S1、獲取制造企業在設計、制造、管理和服務在內的業務中所產生的相關數據；

S2、對步驟S1獲取到的數據進行預處理；

S3、對經過步驟S2預處理過的數據進行大數據分析，調整制造過程中因為設計、管理、服務在內的業務影響而發生改變的數據，建立起制造業務與設計、管理及服務業務之間的聯系；

S4、建立面向設計、制造、管理、服務的全體系全價值鏈貫通的大數據模型。

進一步地，所述步驟S2中進行的數據預處理包括數據集成、數據篩選以及數據清洗。

進一步地，所述的數據集成，通過將制造企業在設計、制造、管理和服務在內的業務中所產生的各類相關數據在邏輯上或物理上有效集成，從而為制造業務提供更完整全面的數據共享。

進一步地，所述的數據篩選，通過分析設計、管理、服務三個業務數據中對制造過程數據產生影響的可能性，篩選出相關的數據，剔除無關的變量。

進一步地，所述的數據清洗，包括：處理存在信息缺失的數據；處理邏輯上不合理的數據；處理相互矛盾的數據；處理重復的數據。

進一步地，所述步驟S3基于發布訂閱的分布式消息系統Kafka進行，該系統Kafka的核心組件主要包括：