[發明專利]基于工業大數據的產品良品率預測方法和預測系統

在審

• 申請號: 202011083383.5
• 申請日: 2020-10-12
• 公開（公告）號: CN112348229A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 孫猛猛;郭寧;紀旭宇
• 申請（專利權）人: 上海微億智造科技有限公司;常州微億智造科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06F16/9537;G06F16/242
• 代理公司: 上海塔科專利代理事務所(普通合伙) 31380
• 代理人: 耿恩華

1.一種基于工業大數據的產品良品率預測方法，其特征在于，包括：

步驟S1，通過前端應用獲取工業大數據，并對所獲取的所述工業大數據按類型進行篩選過濾后，將保留的產量數據組合形成預設的數據結構；

步驟S2，所述前端應用通過一函數中間件將組合形成的所述數據結構轉換為map結構數據；

步驟S3，所述前端應用基于所述map結構數據，并通過預設的計算函數預估出產品良品率；

步驟S4，所述前端應用輸出產品良品率預估結果并展示給用戶。

2.根據權利要求1所述的基于工業大數據的產品良品率預測方法，其特征在于，所述步驟S1具體包括如下步驟：

步驟S11，獲取所述工業大數據；

步驟S12，按日期篩選出包含在所述工業大數據中的所述產量數據，并將所述工業大數據中不包含“產量”和“日期”這兩個關鍵key的數據進行過濾；

步驟S13，將經篩選保留的所述產量數據組合形成預設的所述數據結構。

3.根據權利要求2所述的基于工業大數據的產品良品率預測方法，其特征在于，所述步驟S2中，key-value式的所述map結構數據以日期作為唯一key，以對應日期下的所述產量數據作為value。

4.根據權利要求1所述的基于工業大數據的產品良品率預測方法，其特征在于，所述步驟S3中，所述計算函數基于所述map結構數據預估產品良品率的方法包括如下步驟：

步驟S31，基于所述map結構數據計算不同日期下的產品良品率；

步驟S32，根據所計算的不同日期下的產品良品率，計算產品在對應歷史時間段內的產品平均良品率；

步驟S33，根據所計算的所述產品平均良品率和所獲取的所述產量數據，預估出未來指定時間段內的產量；

步驟S34，根據所述步驟S33預估出的產量及歷史的所述產量數據，預估出所述未來指定時間段內的產品良品率。

5.根據權利要求1所述的基于工業大數據的產品良品率預測方法，其特征在于，關聯不同日期的各所述產品良品率預估結果以折線圖表形式展示給用戶。

6.一種基于工業大數據的產品良品率預測系統，可實現如權利要求1-5任意一項所述的產品良品率預測方法，其特征在于，系統包括：

數據獲取模塊，用于獲取工業大數據，并對所獲取的所述工業大數據按類型進行篩選過濾后，將保留的產量數據組合形成預設的數據結構；

數據結構轉換模塊，連接所述數據獲取模塊，用于通過一函數中間件將組合形成的所述數據結構轉換為map結構數據；

良品率預估模塊，連接所述數據結構轉換模塊，用于基于所述map結構數據，并通過預設的計算函數預估出產品良品率；

預估結果輸出和展示模塊，連接所述良品率預估模塊，用于輸出產品良品率預估結果并展示給用戶。

7.根據權利要求6所述的基于工業大數據的產品良品率預測系統，其特征在于，所述數據獲取模塊中具體包括：

工業大數據獲取單元，用于獲取所述工業大數據；

數據篩選及過濾單元，連接所述工業大數據獲取單元，用于按日期篩選出包含在所述工業大數據中的所述產量數據，并將所述工業大數據中不包含“產量”和“日期”這兩個關鍵key的數據進行過濾；

數據合成單元，連接所述數據篩選及過濾單元，用于將經篩選保留的所述產量數據組合形成預設的所述數據結構。