基于产业供应链的工业大数据分析方法技术

本申请提供了一种基于产业供应链的工业大数据分析方法，本方法每隔预设时间段采集第一系统的第一数据；获取产业供应链信息，产业供应链信息包括多个系统，多个系统之间的连接关系，每个系统的重要等级；根据产业供应链信息确定第一系统的第一重要等级，与第一系统存在连接关系的多个第二系统，各第二系统的第二重要等级；根据第一重要等级和各第二重要等级对第一数据进行分析。本发明专利技术先根据产业供应链信息确定第一系统的第一重要等级，与第一系统存在连接关系的多个第二系统，各第二系统的第二重要等级，再根据第一重要等级和各第二重要等级对每隔预设时间段采集到的第一系统的第一数据进行分析，实现了基于产业供应链对工业大数据分析。

Industrial Big Data Analysis Method Based on Industrial Supply Chain

This application provides an industrial large data analysis method based on industrial supply chain. This method collects the first data of the first system at preset intervals; obtains the information of industrial supply chain, which includes multiple systems, the connection between multiple systems and the important level of each system; determines the first important level of the first system according to the information of industrial supply chain. A number of second systems connected to the first system, the second important level of each second system; the first data are analyzed according to the first important level and the second important level. The invention first determines the first important level of the first system according to the information of the industrial supply chain, multiple second systems connected with the first system, the second important level of each second system, and then analyses the first data of the first system collected in every preset period according to the first important level and the second important level, thus realizing the industrial large scale based on the industrial supply chain. Data analysis.

【技术实现步骤摘要】
基于产业供应链的工业大数据分析方法
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种基于产业供应链的工业大数据分析方法。
技术介绍
随着工业系统的复杂化，工业系统之间的连接更加紧密，产业供应链复杂。一个系统故障会导致与之关联的一个或多个其他系统的瘫痪，进而造成巨大损失。如何对工业大数据进行高效分析，进而有效预警，避免损失成为工业界的关注重点。
技术实现思路
为解决上述问题，本申请实施例提出了一种基于产业供应链的工业大数据分析方法。为了达到上述目的，本专利技术采用的主要技术方案包括：一种基于产业供应链的工业大数据分析方法，所述方法包括：S101，每隔预设时间段采集第一系统的第一数据；S102，获取产业供应链信息，所述产业供应链信息包括多个系统，多个系统之间的连接关系，每个系统的重要等级；S103，根据所述产业供应链信息确定所述第一系统的第一重要等级，与所述第一系统存在连接关系的多个第二系统，各第二系统的第二重要等级；S104，根据第一重要等级和各第二重要等级对第一数据进行分析。可选地，所述S101中每当采集到第一系统的第一数据后，S201，确定第一数据是否超出预设阈值；S202，若超出预设阈值，则将超出预设阈值的第一数据作为分析数据并记录分析数据的采集时间；所述S104包括：根据第一重要等级和各第二重要等级对分析数据进行分析。可选地，所述S101之后，且S102之前还包括：确定分析数据的总数量大于每周采集额定总量；或者，确定采集时间位于3天内的分析数据的数量大于每日采集额定总量；或者，连续7个分析数据的采集时间差相同。可选地，所述每周采集额定总量＝7*每日采集额定总量；所述每日采集额定总量＝第一值的取整；第一值＝24/预设时间段。可选地，所述第二系统为与所述第一系统存在直接连接关系的系统和与所述第一系统存在间接关系的系统；所述S103之后，且所述S104之前还包括：确定各第二系统与所述第一系统的关联度；所述S104包括：根据第一重要等级，各第二重要等级和各第二系统与所述第一系统的关联度对分析数据进行分析。可选地，对于任一第二系统，若所述任一第二系统与所述第一系统直接关联，则所述任一第二系统与所述第一系统的关联度＝a1/与所述第一系统直接关联的系统的总数量；若所述任一第二系统与所述第一系统间接关联，则S301，确定所述任一第二系统与所述第一系统之间的间隔度，所述间隔度＝所述任一第二系统与所述第一系统之间的关系链上包括的所有系统总数-1；S302，所述任一第二系统与所述第一系统的关联度＝a1*间隔度/所述任一第二系统与所述第一系统之间的关系链上包括的所有系统总数；其中，a1为重要系数。可选地，a1＝第一重要等级/所述任一第二系统的第二重要等级。可选地，所述根据第一重要等级，各第二重要等级和各第二系统与所述第一系统的关联度对分析数据进行分析，包括：S104-1，通过k-means算法对所有分析数据进行聚类，得到类别总数和每个类别对应的分析数据；S104-2，根据类别总数，每个类别对应的分析数据，各第二重要等级和各第二系统与所述第一系统的关联度计算每类的特征值；S104-3，根据第一重要等级和各类特征值对分析数据进行分析。可选地，所述S104-2包括：若类别总数等于1，则该类的特征值＝所有分析数据的总数量*所有分析数据的标准差*所有第二系统的第二值之和；若类别总数大于1，则任一类的特征值＝所述任一类对应的分析数据的数量*所述任一类对应的分析数据的标准差*所有第二系统的第一值之和/类别总数；任一第二系统的第二值＝所述任一第二系统与所述第一系统的关联度*所述任一第二系统的第二重要等级。可选地，所述S104-3包括：S104-3-1，确定各类特征值中的最大特征值，最小特征值和平均特征值；S104-3-2，计算第三值＝最大特征值-最小特征值；S104-3-3，计算(平均特征值/第一重要等级)*第三值；S104-3-4，若(平均特征值/第一重要等级)*第三值大于最大特征值，则进行预警；若(平均特征值/第一重要等级)*第三值不大于最大特征值，则不进行预警。本专利技术的有益效果是：先根据产业供应链信息确定第一系统的第一重要等级，与第一系统存在连接关系的多个第二系统，各第二系统的第二重要等级，再根据第一重要等级和各第二重要等级对每隔预设时间段采集到的第一系统的第一数据进行分析，实现了基于产业供应链对工业大数据分析。附图说明下面将参照附图描述本申请的具体实施例，其中：图1示出了本申请一实施例提供的一种基于产业供应链的工业大数据分析方法流程示意图。具体实施方式随着工业系统的复杂化，工业系统之间的连接更加紧密，产业供应链复杂。一个系统故障会导致与之关联的一个或多个其他系统的瘫痪，进而造成巨大损失。如何对工业大数据进行高效分析，进而有效预警，避免损失成为工业界的关注重点。基于此，本专利技术提供一种方法先根据产业供应链信息确定第一系统的第一重要等级，与第一系统存在连接关系的多个第二系统，各第二系统的第二重要等级，再根据第一重要等级和各第二重要等级对每隔预设时间段采集到的第一系统的第一数据进行分析，实现了基于产业供应链对工业大数据分析。参见图1，本实施例提供的一种基于产业供应链的工业大数据分析方法实现过程如下：S101，每隔预设时间段采集第一系统的第一数据。本步骤的是实现方式可以有多种，例如：简单的采集，即每隔预设时间段采集第一系统的第一数据，记录第一数据和采集时间。对于简单采集的方案，后续会对采集到的所有第一数据均进行分析。但是在实践过程中，第一系统正常运行为常态，异常运行为非常态，也就是说，大部分的第一数据为第一系统正常运行产生的，对其花费资源进行分析无意义。基于上述分析，S101还可以进行智能采集，此处的智能采集并非简单的采集过程，而是采集加分析过程。具体的，每隔预设时间段采集第一系统的第一数据，每当采集到第一系统的第一数据后，会S201，确定第一数据是否超出预设阈值。S202，若超出预设阈值，则将超出预设阈值的第一数据作为分析数据并记录分析数据的采集时间。进而后续分析的不是全部的第一数据，而是分析数据。分析数据为一种特殊的第一数据，是超出预设阈值的第一数据。本实施例提供的上述方案，仅对超出预设阈值的第一数据(即认为有问题的第一数据)才进行后续的分析，而对未超出预设阈值的第一数据(即认为正常的第一数据)不会进行分析。此种处理方式有效的减少了分析数据的数据量，保证了后续分析数据均为非正常数据，提升了本方法的执行效率。另外，在执行S101之后，会得到分析数据，但并非每次得到一个分析数据均对其进行分析。因为单一的数据异常并不能反映整个第一系统的状态，而需要一系列的异常数据才能够有效的反应第一系统的状态。因此，在执行S101之后，并非马上执行S102，而是执行S101之后判断一个触发，当满足触发条件时，才触发执行S102及后续步骤，否则会重复执行S101。而出发条件有很多，例如：确定分析数据的总数量大于每周采集额定总量，则出发执行S102及后续步骤。再例如：确定采集时间位于3天内的分析数据的数量大于每日采集额定总量，则出发执行S102及后续步骤。还例如，连续7个分析数据的采集时间差相同，则出发执行S102及后续步骤。其中，每周采集额定总量＝7*每日采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于产业供应链的工业大数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：S101，每隔预设时间段采集第一系统的第一数据；S102，获取产业供应链信息，所述产业供应链信息包括多个系统，多个系统之间的连接关系，每个系统的重要等级；S103，根据所述产业供应链信息确定所述第一系统的第一重要等级，与所述第一系统存在连接关系的多个第二系统，各第二系统的第二重要等级；S104，根据第一重要等级和各第二重要等级对第一数据进行分析。

【技术特征摘要】
1.一种基于产业供应链的工业大数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：S101，每隔预设时间段采集第一系统的第一数据；S102，获取产业供应链信息，所述产业供应链信息包括多个系统，多个系统之间的连接关系，每个系统的重要等级；S103，根据所述产业供应链信息确定所述第一系统的第一重要等级，与所述第一系统存在连接关系的多个第二系统，各第二系统的第二重要等级；S104，根据第一重要等级和各第二重要等级对第一数据进行分析。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S101中每当采集到第一系统的第一数据后，S201，确定第一数据是否超出预设阈值；S202，若超出预设阈值，则将超出预设阈值的第一数据作为分析数据并记录分析数据的采集时间；所述S104包括：根据第一重要等级和各第二重要等级对分析数据进行分析。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S101之后，且S102之前还包括：确定分析数据的总数量大于每周采集额定总量；或者，确定采集时间位于3天内的分析数据的数量大于每日采集额定总量；或者，连续7个分析数据的采集时间差相同。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述每周采集额定总量＝7*每日采集额定总量；所述每日采集额定总量＝第一值的取整；第一值＝24/预设时间段。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二系统为与所述第一系统存在直接连接关系的系统和与所述第一系统存在间接关系的系统；所述S103之后，且所述S104之前还包括：确定各第二系统与所述第一系统的关联度；所述S104包括：根据第一重要等级，各第二重要等级和各第二系统与所述第一系统的关联度对分析数据进行分析。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对于任一第二系统，若所述任一第二系统与所述第一系统直接关联，则所述任一第二系统与所述第一系统的关联度＝a1/与所述第一系统直接关联的系统的总数量；若所述任一第二系统与所述第一系...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗红宇，吴家宏，
申请(专利权)人：扬州制汇互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32