一种基于PLM的项目数据管理系统及应用方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于PLM的项目数据管理系统及应用方法，包括：服务器、终端；服务器内安装有PLM系统，PLM系统包括项目模块、分类模块、推送模块、训练模块；终端设置有评价模块；分类模块内设置有分类算法，用于对项目添加分类标签；项目模块用于接收包含分类标签的项目信息，并依据分类标签分类存储；推送模块用于项目首次存储中，将同类项目信息从项目模块中提取并发送至对应的终端；评价模块用于接收推送反馈信息，并发送至训练模块；训练模块依据接收的推送反馈信息，修正分类算法；本发明专利技术优点在于，结合算法分类及同类项目推送，能够减少研发人员在研发前期的准备工作，为下一步的技术创新提供数据支持。

【技术实现步骤摘要】
一种基于PLM的项目数据管理系统及应用方法
本专利技术涉及产品/项目生命周期管理
，尤其涉及一种基于PLM的项目数据管理系统及应用方法。
技术介绍
目前各大企业研发中心的研发过程资料主要以人员沟通、书面目录为主，难以做到无纸化、信息化管理。即便部分大型企业采取了全线上办公，项目同组之间信息也存在一定互通难度，没有项目管理工具进行内容同步尤其涉及到大型项目研究时非常影响项目的进展。很大的人力资源浪费在沟通上，同时无法完全实现信息化的数据存储，没有合理的数据目录，不能够自主的为工作人员提供相应的工作所需的历史数据记录等内容支持研发工作。显然原有的工作模式不能够避免人力资源的浪费，没有很好的发挥研究中心的底蕴。同时，随着时间增长，项目数量也再大量增长，有时项目立项到中期时才发现，以往存在相近或相同的项目可以借鉴或比较，而单纯依靠人力进行同类项目搜集，极大的降低了处理效率，且随着项目数量不断增多，人员流动等问题困扰，以不再适合技术研发需求，故需要改进现有的项目管理系统。中国专利CN112100749A公开了一种汽车智能化开发系统，包括人工智能系统、PLM系统和数据库，所述人工智能系统设有CAD数据输入单元、CAE数据输入单元、新设计CAE性能要求输入单元和新设计CAD约束条件输入单元，所述人工智能系统分别与PLM系统、数据库连接；所述PLM系统与数据库连接。其构建和应用方法，包括以下步骤：将CAD数据数值化，参数化，输入至人工智能系统存储；CAE数据经过分析和优化，获得结果后，也输出至人工智能系统存储，并保持CAD数据与CAE数据一一对应；新设计先根据CAE性能要求和CAD约束条件作为输入，在人工智能系统构建的数据模型中，逆向搜索初步可行的CAD设计方案，并输出。上述技术方案采取在研发过程中应用PLM系统(产品/项目生命周期管理系统)，结合时下热门的人工智能技术，给出了一种数据信息处理方式，提升了研发初期有价值信息供应速度及准确性，但是其中人工智能的应用即无法应对复杂局面，且准确性不能自主提高，还需要进一步改进。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种基于PLM的项目数据管理系统及应用方法，能够解决上述问题。为此目的，本专利技术由如下技术方案实施。一种基于PLM的项目数据管理系统，包括：服务器、终端；所述服务器与所述终端通过互联网或局域网连接；所述服务器内安装有PLM系统，所述PLM系统包括项目模块、分类模块、推送模块、训练模块；所述终端设置有评价模块；所述分类模块内设置有分类算法，用于对项目添加分类标签；所述项目模块用于接收包含所述分类标签的项目信息，按照项目立项至项目结题的时间周期记录，并依据所述分类标签分类存储；所述推送模块用于项目首次存储中，将同类项目信息从所述项目模块中提取并发送至对应的终端；所述评价模块用于接收推送反馈信息，并发送至所述训练模块；所述训练模块依据接收的推送反馈信息，修正所述分类算法。进一步，所述分类算法为机器学习算法，包括SVM算法、KNN算法、神经网络算法其中一种或多种组合。进一步，所述分类模块中设有光学字符阅读器。进一步，所述终端包括台式计算机、便携式计算机、移动通信设备和具备交互功能的多媒体设备。另一方面，本专利技术还提供一种基于PLM的项目数据管理系统的应用方法，具体步骤如下：S1、搭建分类模块；S2、项目信息接收及分类存储；S3、同类项目信息推送；S4、接收推送反馈信息，并修正分类算法。更进一步，在所述S1中，所述分类算法为机器学习算法；具体搭建步骤为：S11、由人工准备训练样本，建立已有的项目信息与项目分类的对应关系；S12、将训练样本导入所述分类算法进行训练，并形成分类模型。更进一步，所述分类模块中设有光学字符阅读器；所述S11中，样本输入参数选取规则包括但不限于：1、项目高频关键词及字符间距：通过光学字符阅读器将图像转为文本格式，并对项目全部文本数据筛选，获得出现频率高于预设值的关键词，及关键词之间的字符间距；2、项目用途或效果：由项目的录入人员标记；3、项目中覆盖的上下游厂家名称；人为标记项目的分类标签，并作为样本结果。更进一步，在所述S2中，项目首次产生的数据通过所述终端上传至所述服务器中，并进入所述分类模块，经过所述分类模型的运算，产生对应的分类标签，所述分类标签包含分类结果的置信度；之后所述分类模块将项目数据及所述分类标签一并发送至所述项目模块；所述项目模块接收包含所述分类标签的项目数据，按照所述分类标签分类存储；项目后续产生的数据通过所述终端上传至所述服务器后，不再进入所述分类模块，直接进入所述项目模块，并由所述项目模块按照项目立项至项目结题的时间周期记录存储；同组人员可通过所述终端访问所述服务器，并查看或更新项目信息。更进一步，在所述S3中，所述推送模块获取所述分类标签，并发送请求至所述项目模块，提取相应分类下的项目信息，并将接收的同类项目信息推送至所述终端；推送项目信息还包括各项目首次分类结果的置信度，并依据置信度高低排序展示。更进一步，在所述S4中，使用人员在所述终端中对推送的同类项目进行反馈，包括匹配程度打分或标记匹配项目；所述评价模块接收反馈信息后，将其发送至所述训练模块；所述训练模块根据反馈信息再次训练所述分类模型，用于提升模型准确度。本专利技术具有如下优点：本专利技术在公司研发中心规模、以及研发任务不断增多后，能够合理管控、同步、存储数据，按照项目周期完整记录项目信息。结合算法分类及同类项目推送，能够减少研发人员在研发前期的准备工作，短时间内能够帮助研发人员寻求到足够多的成功案例及其相关的研发数据。同时能够将所有研发项目过程资产保存下来，形成公司的技术底蕴，为公司下一步的技术创新提供数据支持。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本专利技术的一个或几个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术具体实施例中系统简图；图2为本专利技术具体实施例中流程图。具体实施方式以下将结合实施例和附图对本专利技术的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本专利技术的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请实施例中的特征可以相互组合。下面将结合附图，对本专利技术做进一步说明。一种基于PLM的项目数据管理系统，如图1所示，包括：服务器、终端；相应的服务器作为数据处理及存储中心。优选地，终端包括但不限于台式计算机、便携式计算机、移动通信设备和具备交互功能的多媒体设备，其中安装有客户端平台，项目研发人员通过账号或替他认证方式可登录平台系统，进而新建项目或查看、更新已有项目的信息。服务器与终端通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于PLM的项目数据管理系统，包括：服务器、终端；所述服务器与所述终端通过互联网或局域网连接；/n其特征在于，所述服务器内安装有PLM系统，所述PLM系统包括项目模块、分类模块、推送模块、训练模块；所述终端设置有评价模块；/n所述分类模块内设置有分类算法，用于对项目添加分类标签；/n所述项目模块用于接收包含所述分类标签的项目信息，按照项目立项至项目结题的时间周期记录，并依据所述分类标签分类存储；/n所述推送模块用于项目首次存储中，将同类项目信息从所述项目模块中提取并发送至对应的终端；/n所述评价模块用于接收推送反馈信息，并发送至所述训练模块；/n所述训练模块依据接收的推送反馈信息，修正所述分类算法。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于PLM的项目数据管理系统，包括：服务器、终端；所述服务器与所述终端通过互联网或局域网连接；
其特征在于，所述服务器内安装有PLM系统，所述PLM系统包括项目模块、分类模块、推送模块、训练模块；所述终端设置有评价模块；
所述分类模块内设置有分类算法，用于对项目添加分类标签；
所述项目模块用于接收包含所述分类标签的项目信息，按照项目立项至项目结题的时间周期记录，并依据所述分类标签分类存储；
所述推送模块用于项目首次存储中，将同类项目信息从所述项目模块中提取并发送至对应的终端；
所述评价模块用于接收推送反馈信息，并发送至所述训练模块；
所述训练模块依据接收的推送反馈信息，修正所述分类算法。


2.根据权利要求1所述的项目数据管理系统，其特征在于，所述分类算法为机器学习算法，包括SVM算法、KNN算法、神经网络算法其中一种或多种组合。


3.根据权利要求1所述的项目数据管理系统，其特征在于，所述分类模块中设有光学字符阅读器。


4.根据权利要求1所述的项目数据管理系统，其特征在于，所述终端包括台式计算机、便携式计算机、移动通信设备和具备交互功能的多媒体设备。


5.根据权利要求1-4所述的任一项基于PLM的项目数据管理系统的应用方法，其特征在于，具体步骤如下：
S1、搭建分类模块；
S2、项目信息接收及分类存储；
S3、同类项目信息推送；
S4、接收推送反馈信息，并修正分类算法。


6.根据权利要求5所述的项目数据管理系统的使用方法，其特征在于，在所述S1中，所述分类算法为机器学习算法；具体搭建步骤为：
S11、由人工准备训练样本，建立已有的项目信息与项目分类的对应关系；
S12、将训练样本导入所述分类算法进行训练，并形成分类模型。


7....

【专利技术属性】
技术研发人员：戚雪东，张苏琪，
申请(专利权)人：江苏奔宇车身制造有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32