一种用于供应链监控的大数据提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于供应链监控的大数据提取方法及装置。其中，该方法包括：获取供应链信息，其中，所述供应链信息包括：货物信息、设备信息、运输信息；根据所述供应链信息计算供应链信息的复杂度o；通过所述复杂度o进行阈值判断，或者进行复杂度

【技术实现步骤摘要】
一种用于供应链监控的大数据提取方法及装置


[0001]本专利技术涉及数据监控领域，具体而言，涉及一种用于供应链监控的大数据提取方法及装置。

技术介绍

[0002]随着智能化科技的不断发展，人们的生活、工作、学习之中越来越多地用到了智能化设备，使用智能化科技手段，提高了人们生活的质量，增加了人们学习和工作的效率。
[0003]目前，在进行供应商供应链监控方面，传统的监控方法是根据供应链系统平台对供应链中节点上传的数据进行筛选和收录，并根据收录的数据进行一定预设规则的比对和处理，得到供应链节点的异常情况并将异常进行处理。但是现有技术中的供应链监控方式仅仅从单一供应链数据采集节点进行数据采集和比对算法操作，这样降低了多供应链节点的对比，而且没有供应链节点实时的统一更新和监测控制，同时在大数据的数据源提取的时候，无法根据供应链自身的运行情况以及复杂程度，智能地进行获取，增加了计算资源的负担，从而降低了供应链监控的效率和准确率。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种用于供应链监控的大数据提取方法及装置，以至少解决现有技术中的供应链监控方式仅仅从单一供应链数据采集节点进行数据采集和比对算法操作，这样降低了多供应链节点的对比，而且没有供应链节点实时的统一更新和监测控制，同时在大数据的数据源提取的时候，无法根据供应链自身的运行情况以及复杂程度，智能地进行获取，增加了计算资源的负担，从而降低了供应链监控的效率和准确率的技术问题。<br/>[0006]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种用于供应链监控的大数据提取方法，包括：获取供应链信息，其中，所述供应链信息包括：货物信息、设备信息、运输信息；根据所述供应链信息计算供应链信息的复杂度o；通过所述复杂度o进行阈值判断，或者进行复杂度
‑
大数据矩阵解析，得到数据获取参数；根据所述数据获取参数获取数据汇总结果和判断结果，其中，判断结果包括：异常信息、非异常信息。
[0007]可选的，所述根据所述供应链信息计算供应链信息的复杂度o包括：通过货物信息、设备信息、运输信息的权重值K来进行综合复杂因子o
’
的计算，并通过f(o
’
)＝o来生成最终的供应链信息复杂度。
[0008]可选的，所述f(o
’
)＝o包括：o＝k2*ΣM(N)来进行复杂度o的计算，其中，M是供应链设备的参数量化值，N为设备数的表示。
[0009]可选的，在所述根据所述数据获取参数获取数据汇总结果和判断结果之后，所述方法还包括：根据所述判断结果进行监控操作，并上报所述异常信息至云端服务器，进而发送至用户端，并在云端服务器将所述异常信息进行存储，以作为后续供应链监控的历史数据。
[0010]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种用于供应链监控的大数据提取装置，包括：获取模块，用于获取供应链信息，其中，所述供应链信息包括：货物信息、设备信息、运输信息；计算模块，用于根据所述供应链信息计算供应链信息的复杂度o；判断模块，用于通过所述复杂度o进行阈值判断，或者进行复杂度
‑
大数据矩阵解析，得到数据获取参数；预警模块，用于根据所述数据获取参数获取数据汇总结果和判断结果，其中，判断结果包括：异常信息、非异常信息。
[0011]可选的，所述计算模块包括：计算单元，用于通过货物信息、设备信息、运输信息的权重值K来进行综合复杂因子o
’
的计算，并通过f(o
’
)＝o来生成最终的供应链信息复杂度。
[0012]可选的，所述f(o
’
)＝o包括：o＝k2*ΣM(N)来进行复杂度o的计算，其中，M是供应链设备的参数量化值，N为设备数的表示。
[0013]可选的，所述装置还包括：上报模块，用于根据所述判断结果进行监控操作，并上报所述异常信息至云端服务器，进而发送至用户端，并在云端服务器将所述异常信息进行存储，以作为后续供应链监控的历史数据。
[0014]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行一种用于供应链监控的大数据提取方法。
[0015]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行一种用于供应链监控的大数据提取方法。
[0016]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：在本专利技术实施例中，采用获取供应链信息，其中，所述供应链信息包括：货物信息、设备信息、运输信息；根据所述供应链信息计算供应链信息的复杂度o；通过所述复杂度o进行阈值判断，或者进行复杂度
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大数据矩阵解析，得到数据获取参数；根据所述数据获取参数获取数据汇总结果和判断结果，其中，判断结果包括：异常信息、非异常信息的方式，解决了现有技术中的供应链监控方式仅仅从单一供应链数据采集节点进行数据采集和比对算法操作，这样降低了多供应链节点的对比，而且没有供应链节点实时的统一更新和监测控制，同时在大数据的数据源提取的时候，无法根据供应链自身的运行情况以及复杂程度，智能地进行获取，增加了计算资源的负担，从而降低了供应链监控的效率和准确率的技术问题。
附图说明
[0017]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0018]图1是根据本专利技术实施例的一种用于供应链监控的大数据提取方法的流程图；
[0019]图2是根据本专利技术实施例的一种用于供应链监控的大数据提取装置的结构框图。
具体实施方式
[0020]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人
员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0021]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0022]根据本专利技术实施例，提供了一种用于供应链监控的大数据提取方法的方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于供应链监控的大数据提取方法，其特征在于，包括：获取供应链信息，其中，所述供应链信息包括：货物信息、设备信息、运输信息；根据所述供应链信息计算供应链信息的复杂度o；通过所述复杂度o进行阈值判断，或者进行复杂度
‑
大数据矩阵解析，得到数据获取参数；根据所述数据获取参数获取数据汇总结果和判断结果，其中，判断结果包括：异常信息、非异常信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述供应链信息计算供应链信息的复杂度o包括：通过货物信息、设备信息、运输信息的权重值K来进行综合复杂因子o
’
的计算，并通过f(o
’
)＝o来生成最终的供应链信息复杂度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述f(o
’
)＝o包括：o＝k2*ΣM(N)来进行复杂度o的计算，其中，M是供应链设备的参数量化值，N为设备数的表示。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述数据获取参数获取数据汇总结果和判断结果之后，所述方法还包括：根据所述判断结果进行监控操作，并上报所述异常信息至云端服务器，进而发送至用户端，并在云端服务器将所述异常信息进行存储，以作为后续供应链监控的历史数据。5.一种用于供应链监控的大数据提取装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取供应链信息，其中，所述供应链信息包括：货物信息、设备信息、运输信息；计算模块，用于根据所述供应链信息计算供应链信...

【专利技术属性】
技术研发人员：芦梅，褚福田，薛希俊，王海莺，张宇峰，李忠，
申请(专利权)人：中国电信集团系统集成有限责任公司，
类型：发明
国别省市：