[發明專利]一種基于MES的在線卷煙質量數據自動化分析方法和系統在審
| 申請號: | 202211418922.5 | 申請日: | 2022-11-14 |
| 公開(公告)號: | CN115730842A | 公開(公告)日: | 2023-03-03 |
| 發明(設計)人: | 鐘海威;韋清;彭寧;伍祖權;廖偉宏;丘建洪;張戈;黃志東;李文安 | 申請(專利權)人: | 廣東中煙工業有限責任公司 |
| 主分類號: | G06Q10/0639 | 分類號: | G06Q10/0639 |
| 代理公司: | 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102 | 代理人: | 高棋 |
| 地址: | 510385 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 mes 在線 卷煙 質量 數據 自動化 分析 方法 系統 | ||
1.一種基于MES的在線卷煙質量數據自動化分析方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1:收集卷煙質量源數據;
S2:對所述卷煙質量源數據進行預處理;
S3:將預處理后的卷煙質量源數據傳輸至服務器并進行校驗;
S4:將校驗無誤的卷煙質量源數據完整導入數據庫中,并制定數據分類的可視化策略;
S5:根據數據庫中采集到的數據形成大數據分析報表。
2.根據權利要求1所述的基于MES的在線卷煙質量數據自動化分析方法,其特征在于,步驟S1中收集卷煙質量源數據,具體包括:
確定煙支質量指標參數,所述煙支質量指標參數包括克重、圓周、吸阻和長度,收集各卷煙廠卷接包車間的卷煙綜合測試臺檢測到的煙支質量指標參數作為卷煙質量源數據。
3.根據權利要求1所述的基于MES的在線卷煙質量數據自動化分析方法,其特征在于,步驟S2中對所述卷煙質量源數據進行預處理,具體包括:
S2.1:收集平臺技術需求;
S2.2:根據所述平臺技術需求,卷煙質量源數據的清洗策略;
S2.3:對卷煙質量源數據進行數據清洗,對因檢測過程中,因設備問題導致的空白數據進行填充和去重,并對清洗完畢的卷煙質量源數據進行統一格式的重排的重命名。
4.根據權利要求1所述的基于MES的在線卷煙質量數據自動化分析方法,其特征在于,步驟S3中將預處理后的卷煙質量源數據傳輸至服務器并進行校驗,具體包括:
將清洗完畢的卷煙質量源數據傳輸至服務器,并設置校驗程序,檢查卷煙質量源數據是否完整傳輸。
5.根據權利要求1所述的基于MES的在線卷煙質量數據自動化分析方法,其特征在于,步驟S4中將校驗無誤的卷煙質量源數據完整導入數據庫中,并制定數據分類的可視化策略,具體包括:
將校驗無誤的卷煙質量源數據完整導入MySQL數據庫中,分別根據機臺號、生產時間、生產牌號三大類進行可視化展示,運用Vue.js和Element ui對界面進行可視化編程。
6.根據權利要求5所述的基于MES的在線卷煙質量數據自動化分析方法,其特征在于,步驟S4中還對超出卷煙質量指標范圍的數據設置報警程序,當數據超出卷煙質量指標范圍時,進行報警。
7.根據權利要求1所述的基于MES的在線卷煙質量數據自動化分析方法,其特征在于,步驟S5中根據數據庫中采集到的數據形成大數據分析報表,具體包括:
根據數據庫中采集到的數據形成大數據分析報表,包括月度分析報表、機臺分析報表和單次取樣分析報表,同時采用Echarts插件形成可視化圖形,根據分析報表分析制定相關的項修檢修策略。
8.根據權利要求1所述的基于MES的在線卷煙質量數據自動化分析方法,其特征在于,步驟S5前,還包括步驟S6:在虛擬服務器上部署并分配帶寬及計算機算力資源,采用Flask架構,設置完畢后使用負載測試軟件進行壓力測試,監測系統的響應速度及資源負載情況,根據響應是否及時來合理調整帶寬及算力資源;
編寫日志系統,記錄平臺報錯日志和數據庫報錯代碼,模擬惡意登錄和非法訪問,包括但不限于XSS、SQL注入和訪問劫持,查看日志系統是否有相關記錄,最后,對程序代碼和數據庫進行原始備份,對備份報錯部分的代碼進行重新審核和編寫,備份完成后將平臺系統進行生產模式正式上線。
9.根據權利要求1所述的基于MES的在線卷煙質量數據自動化分析方法,其特征在于,步驟S5前,還包括步驟S7:機臺操作工以30分鐘為間隔對各機臺煙支進行輪詢檢測并傳輸至服務器,對后臺流量數據進行實時監測,確認是否出現異常報錯或者網絡擁塞,監測平臺所采集的卷煙質量數據是否異常,如果有異常數據出現,則告知相關機臺的維修人員,對相應機臺進行停機排查并修復。
10.一種基于MES的在線卷煙質量數據自動化分析系統,其特征在于,所述系統應用權利要求1至9任一項所述的基于MES的在線卷煙質量數據自動化分析方法,所述系統包括:
收集模塊,所述收集模塊用于收集卷煙質量源數據;
預處理模塊,所述預處理模塊用于對所述卷煙質量源數據進行預處理;
傳輸校驗模塊,所述傳輸校驗模塊將預處理后的卷煙質量源數據傳輸至服務器并進行校驗;
可視化模塊,所述可視化模塊將校驗無誤的卷煙質量源數據完整導入數據庫中,并制定數據分類的可視化策略;
分析模塊,所述分析模塊根據數據庫中采集到的數據形成大數據分析報表。
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