本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析，尤其涉及一種深度濃縮生產(chǎn)調(diào)度大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、大數(shù)據(jù)分析是指利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和分析技術(shù)，從龐大、多樣化的數(shù)據(jù)集中提取有價(jià)值的信息、模式和知識(shí)的過程。其技術(shù)核心包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、預(yù)處理、挖掘、分析、可視化和實(shí)時(shí)計(jì)算等環(huán)節(jié)，涉及分布式計(jì)算框架、數(shù)據(jù)挖掘算法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法和云計(jì)算平臺(tái)。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，數(shù)據(jù)檢索機(jī)制較為單一，通常依賴于線性或簡單索引的方式，導(dǎo)致在數(shù)據(jù)量龐大或查詢條件復(fù)雜時(shí)，查詢速度明降低，難以滿足快速、高效決策的要求，特別是在緊急工況下，延遲影響決策的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。此外，對(duì)生產(chǎn)參數(shù)與產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)系挖掘不夠深入，往往只停留在表層的相關(guān)性描述上，缺乏對(duì)關(guān)鍵影響因素的有效識(shí)別。因此，需要進(jìn)行改進(jìn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點(diǎn)，而提出的一種深度濃縮生產(chǎn)調(diào)度大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：一種深度濃縮生產(chǎn)調(diào)度大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)包括：

3、數(shù)據(jù)采集模塊，收集濃縮生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括溫度、速度和壓力信息，生成實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)集；根據(jù)所述實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)集提取關(guān)鍵性能指標(biāo)，生成關(guān)鍵性能快照；

4、數(shù)據(jù)處理模塊，基于所述關(guān)鍵性能快照，執(zhí)行時(shí)間序列分析，識(shí)別生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)和季節(jié)性波動(dòng)，生成趨勢(shì)與季節(jié)性分析結(jié)果；對(duì)所述關(guān)鍵性能快照進(jìn)行質(zhì)量波動(dòng)監(jiān)控，結(jié)合趨勢(shì)與季節(jié)性分析結(jié)果，生成質(zhì)量監(jiān)控結(jié)果；

5、數(shù)據(jù)索引模塊，基于所述質(zhì)量監(jiān)控結(jié)果，設(shè)計(jì)并實(shí)施哈希和b樹索引策略，優(yōu)化數(shù)據(jù)查詢效率，生成優(yōu)化的查詢路徑；根據(jù)所述優(yōu)化的查詢路徑執(zhí)行復(fù)合索引構(gòu)建，針對(duì)多條件查詢優(yōu)化，生成索引優(yōu)化結(jié)果；

6、決策支持模塊，基于所述索引優(yōu)化結(jié)果，使用決策樹和隨機(jī)森林模型分析生產(chǎn)參數(shù)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的影響，生成影響因素分析結(jié)果。

7、較佳的，所述實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)集的獲取步驟為：

8、在濃縮生產(chǎn)線上監(jiān)測溫度、速度和壓力的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)收集的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行時(shí)間戳標(biāo)記和格式化，形成原始的實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；

9、基于所述原始的實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，去除誤差數(shù)據(jù)和異常值，填補(bǔ)缺失的數(shù)據(jù)點(diǎn)，使用統(tǒng)計(jì)方法評(píng)估數(shù)據(jù)的一致性，生成質(zhì)量檢驗(yàn)后的實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)；

10、基于所述質(zhì)量檢驗(yàn)后的實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)同步處理，將不同傳感器來源的數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一的時(shí)間戳對(duì)齊，形成實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)集。

11、較佳的，所述關(guān)鍵性能快照的獲取步驟為：

12、從所述實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)集中，篩選關(guān)鍵的性能指標(biāo)，包括最高溫度、最低速度和平均壓力，生成初步篩選的性能指標(biāo)數(shù)據(jù)；

13、基于所述初步篩選的性能指標(biāo)數(shù)據(jù)，構(gòu)建關(guān)鍵性能快照，性能快照通過集成最高溫度、最低速度和平均壓力指標(biāo)，以視圖和圖表的形式展現(xiàn)。

14、較佳的，所述趨勢(shì)與季節(jié)性分析結(jié)果的獲取步驟為：

15、基于所述關(guān)鍵性能快照，按時(shí)間順序排列形成時(shí)間序列數(shù)據(jù)集，分析各指標(biāo)在不同時(shí)間段內(nèi)的變化幅度和差異，得到初步趨勢(shì)與季節(jié)性波動(dòng)數(shù)據(jù)；

16、根據(jù)所述初步趨勢(shì)與季節(jié)性波動(dòng)數(shù)據(jù)，計(jì)算趨勢(shì)季節(jié)性復(fù)合波動(dòng)因子；

17、基于所述趨勢(shì)季節(jié)性復(fù)合波動(dòng)因子，結(jié)合時(shí)間序列數(shù)據(jù)集，確定生產(chǎn)數(shù)據(jù)中趨勢(shì)和季節(jié)性波動(dòng)模式，判斷生產(chǎn)數(shù)據(jù)在不同時(shí)間周期內(nèi)的變化速率，得到趨勢(shì)與季節(jié)性分析結(jié)果。

18、較佳的，所述質(zhì)量監(jiān)控結(jié)果的獲取步驟為：

19、提取所述關(guān)鍵性能快照中的每個(gè)性能指標(biāo)序列，計(jì)算控制限；

20、基于所述控制限，監(jiān)控實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的質(zhì)量波動(dòng)，標(biāo)記超過控制限的數(shù)據(jù)點(diǎn)，結(jié)合所述趨勢(shì)與季節(jié)性分析結(jié)果，生成質(zhì)量監(jiān)控結(jié)果。

21、較佳的，所述優(yōu)化的查詢路徑的獲取步驟為：

22、基于所述質(zhì)量監(jiān)控結(jié)果，分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)查詢的訪問模式，統(tǒng)計(jì)查詢請(qǐng)求的分布特性，篩選適用于哈希索引或b樹索引的數(shù)據(jù)字段，確定索引構(gòu)建方案，生成索引策略設(shè)計(jì)方案；

23、根據(jù)所述索引策略設(shè)計(jì)方案，構(gòu)建哈希索引用于處理等值查詢，確定哈希函數(shù)并計(jì)算鍵值映射關(guān)系，同時(shí)建立b樹索引用于范圍查詢，執(zhí)行索引節(jié)點(diǎn)分裂和調(diào)整操作，生成優(yōu)化的查詢路徑。

24、較佳的，所述索引優(yōu)化結(jié)果的獲取步驟為：

25、基于所述優(yōu)化的查詢路徑，分析查詢執(zhí)行計(jì)劃，識(shí)別查詢模式中包括的多個(gè)字段，提取查詢頻率最高的字段組合，篩選適用于復(fù)合索引的字段集合，生成復(fù)合索引構(gòu)建方案；

26、根據(jù)所述復(fù)合索引構(gòu)建方案，計(jì)算索引適配度評(píng)分；

27、基于索引優(yōu)化結(jié)果，分析溫度，速度，壓力對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的影響，生成影響因素分析，得到影響因素分析結(jié)果。

28、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和積極效果在于：

29、本發(fā)明中，通過實(shí)時(shí)收集生產(chǎn)過程中的溫度、速度和壓力等多維數(shù)據(jù)，精確提取關(guān)鍵性能指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)信息的細(xì)粒度捕獲與分析，形成生產(chǎn)性能快照，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行深入的時(shí)間序列分析，識(shí)別并預(yù)測生產(chǎn)趨勢(shì)及季節(jié)性波動(dòng)，提升趨勢(shì)預(yù)測的精度和可靠性；同時(shí)，結(jié)合趨勢(shì)與季節(jié)性分析結(jié)果，對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行精細(xì)化的質(zhì)量波動(dòng)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并定位質(zhì)量異常的波動(dòng)范圍，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)的提前預(yù)警和高效管控。此外，運(yùn)用哈希和b樹索引策略優(yōu)化查詢路徑，實(shí)施針對(duì)多條件的復(fù)合索引構(gòu)建，縮短多維數(shù)據(jù)查詢響應(yīng)時(shí)間，使復(fù)雜查詢的處理效率大幅提升；通過決策樹和隨機(jī)森林模型分析各生產(chǎn)參數(shù)與產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)聯(lián)程度，有效識(shí)別關(guān)鍵影響因素，幫助生產(chǎn)管理者更加準(zhǔn)確地把握工藝參數(shù)調(diào)整方向，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精益生產(chǎn)目標(biāo)，使生產(chǎn)效率提升、生產(chǎn)成本降低和產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性獲得明顯提高。

技術(shù)特征：

1.一種深度濃縮生產(chǎn)調(diào)度大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的深度濃縮生產(chǎn)調(diào)度大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)集的獲取步驟為：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的深度濃縮生產(chǎn)調(diào)度大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述關(guān)鍵性能快照的獲取步驟為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的深度濃縮生產(chǎn)調(diào)度大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述趨勢(shì)與季節(jié)性分析結(jié)果的獲取步驟為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的深度濃縮生產(chǎn)調(diào)度大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述質(zhì)量監(jiān)控結(jié)果的獲取步驟為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的深度濃縮生產(chǎn)調(diào)度大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述優(yōu)化的查詢路徑的獲取步驟為：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的深度濃縮生產(chǎn)調(diào)度大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述索引優(yōu)化結(jié)果的獲取步驟為：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的深度濃縮生產(chǎn)調(diào)度大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述影響因素分析結(jié)果的獲取步驟為：

9.根據(jù)權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的深度濃縮生產(chǎn)調(diào)度大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的深度濃縮生產(chǎn)調(diào)度大數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種深度濃縮生產(chǎn)調(diào)度大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊，收集濃縮生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括溫度、速度和壓力信息，生成實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)集。本發(fā)明中，通過實(shí)時(shí)收集生產(chǎn)過程中的溫度、速度和壓力等多維數(shù)據(jù)，精確提取關(guān)鍵性能指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)信息的細(xì)粒度捕獲與分析，形成生產(chǎn)性能快照，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行深入的時(shí)間序列分析，識(shí)別并預(yù)測生產(chǎn)趨勢(shì)及季節(jié)性波動(dòng)，提升趨勢(shì)預(yù)測的精度和可靠性；同時(shí)，結(jié)合趨勢(shì)與季節(jié)性分析結(jié)果，對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行精細(xì)化的質(zhì)量波動(dòng)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并定位質(zhì)量異常的波動(dòng)范圍，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)的提前預(yù)警和高效管控。

技術(shù)研發(fā)人員：邢曜宇,呂馥丞,郝宗鵬,羅京勝,張瑩瑩,王有林,張喆,孔令軍,王立軍,黃祖亮,姜行,楊大偉,鮑東亮,孟維超,杜宇,王燕,趙擎,付會(huì)生,宋聚東,董常輝
受保護(hù)的技術(shù)使用者：華電青島發(fā)電有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15