【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据分析的工艺知识库构建方法
[0001]本专利技术属于人工智能知识工程领域，具体说是一种基于大数据分析的工艺知识库构建方法。
技术介绍
[0002]经过多年的积累，制造企业虽然积累了数量巨大的工艺文件、工艺规范、设计数据、典型案例等工艺知识，但是由于缺乏有效分析方法，不能从积累的工艺知识中提取出有效的知识为工艺设计提供服务，导致目前工艺设计中存在着大量的重复性的工作，严重阻碍了工艺设计的效率。其主要表现在如下几个方面：(1)工序语句表述混乱。对同样的工作，不同的技术人员对工序名称、工序内容等表述不统一；(2)工艺文件复用程度低。对于同一工艺过程，不能从历史工艺文件获取类似的工艺进行借鉴，导致工艺设计存在大量重复的工作，降低了工作效率；(3)无法精准获取工艺知识。由于工艺知识繁多、交叉、零碎且存在于多个平台中，技术人员难以有效获取所有相关的工艺知识，同时对获取工艺知识，也很难精准获取知识所需的知识点，降低了工作效率。针对这种情况，部分制造企业普遍采用人工的方法，通过领域专家对该领域的理解来构建其所需的工艺知识库，但...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的工艺知识库构建方法，其特征在于，包括以下步骤：根据工艺规程文件中的历史信息，分别构建工序名称知识库、工序内容知识库、工序注意事项知识库、工艺执行资格证知识库、工艺设备知识库、部门代号知识库，根据上述知识库中的知识条目构建工序模板知识库，使用工序模板知识库中的知识条目构建工艺模板知识库中的知识条目，从而构建工艺模板知识库；分别构建工艺规范知识库以及工艺参数知识库，使工艺规范知识库中的知识条目分别与工序名称知识库、工序内容知识库以及工艺参数知识库中的知识条目相关联，完成工艺知识库的构建。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的工艺知识库构建方法，其特征在于，所述构建工序名称知识库，包括以下步骤：提取工艺规程文件中工序名称、工序内容；对提取的工序名称、工序内容分别进行预处理；将与处理后的工序名称信息和工序内容信息进行合并，组成一个分析单位，以利用工序内容中的语义信息对工序名称进行补充；将分析单元中的数据映射到语义空间中的向量；对语义空间中的向量进行语义相似度计算，将语义一致的向量进行归并，形成多个工序名称类簇；对多个工序名称类簇进行校对；将校对后的工序名称类簇储存进工序名称知识库。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的工艺知识库构建方法，其特征在于，所述构建工序内容知识库，包括以下步骤：根据工序名称知识库中的工序名称与历史工序名称的对应关系，将一个工序名称对应的历史工序内容构建成一个分析单元；将分析单元中的数据映射到语义空间中的向量；对语义空间中的向量进行语义相似度计算，将语义一致的点进行归并，形成工序内容类簇；对多个工序内容类簇进行校对，并在每个工序内容类簇中挑选出一个最为规范的工序内容作为该工序内容类簇的标准工序内容；根据现场的使用情况以及相关标准，将标准工序内容中参数转化为参数变量槽，实现标准工序内容进行模板化；将工序名称与工序内容进行关联；将构建的工序内容模板和关联出的关联关系储存进工序内容知识库。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的工艺知识库构建方法，其特征在于，所述构建工序注意事项知识库，包括以下步骤：获取工艺规程文件中的历史工序注意事项内容；将历史工序注意事项内容中的工序注意事项语句映射到语义空间中的向量；对语义空间中的向量进行语义相似度计算，将语义一致的点进行归并，形成多个工序注意事项类簇；对多个工序注意事项类簇进行校对，并在每个工序注意事项类簇中挑选出一个最为规
范的工序注意事项作为该工序注意事项类簇的标准工序注意事项；将每个工序注意事项需要与工序内容进行关联；将构建的标准工序注意事项，以及工序注意事项与工序内容的关联关系储存进工序注意事项知识...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐立军，王裴岩，袁金福，张桂平，
申请(专利权)人：沈阳格微软件有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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