数据处理方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质技术方案

本申请涉及一种数据处理方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。该数据处理方法包括：获取多种产品质量数据集；利用各种产品质量数据集对应的判异机制，对各种产品质量数据集中的产品质量波动规律进行判异，得到判异结果；若多个判异结果中存在异常的判异结果的情况下，基于异常的判异结果生成第一处理流程，并将第一处理流程发送给负责人端，其中，第一处理流程用于指示负责人对异常的判异结果对应的产品质量数据的异常原因进行处理。本申请实施例中，能够同时对不同种类的产品质量数据进行处理、判异，以提升解决产品生产过程中的异常的效率。异常的效率。异常的效率。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请属于人工智能领域，具体涉及一种数据处理方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，制造业企业对产品的质量管理过程正在从结果控制转向过程控制，通常利用SPC解决方案来实现企业对生产过程进行实时监控，以在产品生产过程中就对异常生产趋势进行监控和预警，以达到提升和控制产品质量的目的。
[0003]在现有的SPC系统(Statistical Process Control系统，简称SPC系统)中，产品的质量数据都分散在MES系统、ERP系统、LIMS系统、EXCEL表格中，在对产品质量数据判异之前需要对产品质量的检测数据需要人工来对数据进行汇集，在对产品质量数据判异的过程中，也需要人工进行分析，才能判定出异常，通过人工汇集数据以及人工对数据进行处理，只能够依次对获取到的产品质量数据进行处理、判异，导致产品生产过程中的异常的解决效率较低，影响生产成本。

技术实现思路

[0004]鉴于此，本申请的目的在于提供一种数据处理方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，以改善利用人工汇集数据并对数据进行处理、判异会导致解决产品生产过程中出现的异常情况的效率较低的问题。
[0005]本申请的实施例是这样实现的：
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，所述方法包括：获取多种产品质量数据集；利用各种产品质量数据集对应的判异机制，对各种产品质量数据集中的产品质量波动规律进行判异，得到判异结果，其中，不同的产品质量数据集对应的判异机制不同；若多个判异结果中存在异常的判异结果的情况下，基于所述异常的判异结果生成第一处理流程，并将所述第一处理流程发送给负责人端，其中，所述第一处理流程用于指示所述负责人对所述异常的判异结果对应的产品质量数据的异常原因进行处理。
[0007]本申请实施例中，产品质量数据为表征所生产出的产品质量优劣的数据，不同种类的产品衡量产品质量优劣的参数不同，一般来说，在产品质量为正常的情况下，产品在生产过程中所检测到的产品质量数据的产品质量波动规律就应该是在误差允许范围内处于平稳的波动状态，通过利用不同种类产品质量数据集对应的判异机制，可以判断出不同种类的产品质量数据集中的产品质量波动规律是否出现异常，得到判异结果，在多个种类的产品质量数据集对应的判异结果中存在异常的判异结果的情况下，生产第一处理流程并发送给负责人端，无需人工依次对获取到的产品质量数据进行处理、判异，直接同时获取多种产品质量数据，并同时对多种产品质量数据集中的产品质量波动规律进行判异，在多个种类的产品质量数据集对应的判异结果中存在异常的判异结果的情况下，能够及时通知负责人端对产品质量出现异常的产品进行处理，从而提升了解决产品生产过程中的产品质量的
异常的效率。
[0008]结合第一方面实施例的一种可能的实施方式，获取多种产品质量数据集，包括：从多个产品质量数据库中抽取数据，得到多个产品质量数据；对所述多个产品质量数据进行分类，得到所述多种产品质量数据集。
[0009]本申请实施例中，在产品生产过程中，对产品质量进行检验的方法不同，不同产品的产品质量数据是分散在不同的数据库中的。为了能够更加及时的发现产品的质量的异常情况，通过从多个产品质量数据库中抽取数据并对产品质量数据进行分类，以便能够对不同种类的产品质量数据集的产品质量波动规律进行判异，提升了对抽取到的产品质量数据的处理效率。
[0010]结合第一方面实施例的一种可能的实施方式，所述产品质量数据包含对应的检测参数以及产品种类标识，对所述多个产品质量数据进行分类，得到所述多种产品质量数据集，包括：基于每种产品质量数据对应的所述检测参数以及所述产品种类标识，对所述多个产品质量数据进行分类，得到所述多种产品质量数据集；其中，具有相同的所述检验参数和所述产品种类标识的产品质量数据在同一产品质量数据集中。
[0011]本申请实施例中，不同种类产品衡量其产品质量的方法的检测参数不同，甚至相同种类的产品还可能需要通过多种检测参数来衡量其产品质量，在对多个产品质量数据进行分类的过程中，基于每种产品质量数据对应的检测参数以及产品种类标识，将种类标识和检测参数相同的产品质量数据分到同一产品质量数据集中，以便能够对不同种类的产品质量数据集的产品质量波动规律进行判异，从而提升对抽取到的产品质量数据的处理效率。
[0012]结合第一方面实施例的一种可能的实施方式，利用各种产品质量数据集对应的判异机制，对各种产品质量数据集中的产品质量波动规律进行判异，得到判异结果，包括：基于各种产品质量数据集中的产品质量数据，得到表征各种产品质量数据集中的产品质量波动规律的波动图；判断所述波动图的波动范围是否处于所述波动图所对应的产品质量数据集对应的预设波动范围内，得到判异结果；其中，若所述波动图的波动范围未处于所述预设波动范围内，表征所述判异结果异常，若所述波动图的波动范围处于所述预设波动范围内，表征所述判异结果正常。
[0013]本申请实施例中，通过将产品质量数据集中的产品质量数据整合成对应的能够反映出产品质量波动规律的波动图，能够显化产品质量数据集中产品质量波动规律，每种产品质量数据集对应的预设波动范围表征波动图所对应的产品的产品质量波动规律所允许的误差范围，通过判断波动图是否处于相应种类产品质量数据集对应的预设波动范围，能够提高对产品质量数据集的产品质量波动规律进行判异的效率。
[0014]结合第一方面实施例的一种可能的实施方式，基于所述异常的判异结果生成第一处理流程，并将所述第一处理流程发送给负责人端，包括：对所述异常的判异结果对应的所述波动图中的异常波动规律与历史异常波动图中的异常波动规律进行比对；其中，所述历史异常波动图为历史中经判异被判定为异常的判异结果对应的波动图；在比对成功的情况下，基于所述历史异常波动图对应的异常原因，生成所述第一处理流程，并将所述第一处理流程发送给所述负责人端。
[0015]本申请实施例中，在得到的多个判异结果中存在异常的判异结果的情况下，通过
将异常的判异结果对应的波动图中的异常波动规律与数据库中存储的历史异常波动图中的异常波动规律进行比对，若异常的判定结果对应的波动图中的异常波动规律与历史异常波动图中的异常波动规律类似，表征异常的判异结果对应的产品质量波动规律发生异常的原因，与类似的历史异常波动图的波动规律发生异常的原因相同，进而基于历史异常波动图对应的异常原因，生成第一处理流程并将第一处理流程发送给负责人，从而在提升了解决产品生产过程中的产品质量的异常的效率的同时，还能够及时地将产品质量波动规律发生异常的原因通知到负责人。
[0016]结合第一方面实施例的一种可能的实施方式，在对所述异常的判异结果对应的所述波动图中的异常波动规律与历史异常波动图中的异常波动规律进行比对之后，所述方法还包括：在比对不成功的情况下，生成第二处理流程，并将所述第二处理流程发送给所述负责人端；其中，所述第二处理流程用于指本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：获取多种产品质量数据集；利用各种产品质量数据集对应的判异机制，对各种产品质量数据集中的产品质量波动规律进行判异，得到判异结果，其中，不同的产品质量数据集对应的判异机制不同；若多个判异结果中存在异常的判异结果的情况下，基于所述异常的判异结果生成第一处理流程，并将所述第一处理流程发送给负责人端，其中，所述第一处理流程用于指示所述负责人对所述异常的判异结果对应的产品质量数据的异常原因进行处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取多种产品质量数据集，包括：从多个产品质量数据库中抽取数据，得到多个产品质量数据；对所述多个产品质量数据进行分类，得到所述多种产品质量数据集。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述产品质量数据包含对应的检测参数以及产品种类标识，对所述多个产品质量数据进行分类，得到所述多种产品质量数据集，包括：基于每种产品质量数据对应的所述检测参数以及所述产品种类标识，对所述多个产品质量数据进行分类，得到所述多种产品质量数据集；其中，具有相同的所述检验参数和所述产品种类标识的产品质量数据在同一产品质量数据集中。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用各种产品质量数据集对应的判异机制，对各种产品质量数据集中的产品质量波动规律进行判异，得到判异结果，包括：基于各种产品质量数据集中的产品质量数据，得到表征各种产品质量数据集中的产品质量波动规律的波动图；判断所述波动图的波动规律是否处于所述波动图所对应的产品质量数据集对应的预设波动范围内，得到判异结果；其中，若所述波动图的波动范围未处于所述预设波动范围内，表征所述判异结果异常，若所述波动图的波动范围处于所述预设波动范围内，表征所述判异结果正常。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述异常的判异结果生成第一处理流程，并将所述第一处理流程发送给负责人端，包括：对所述异常的判异结果对应的所述波动图中的异常波动规律与历史异常波动图中的异常波动规律进行比对；其中，所述历史异常波动图为历史中经判异被判定为异常的判异结果对应的波动图；在比对成功的情况下，基于所述历史异常波动图对应的异常原因，生成所述第一处理流程，并将所述第一处理流程发送给所述负责人端。6.根据权利要求5所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李清海，
申请(专利权)人：青岛奥利普奇智智能工业技术有限公司，
类型：发明
国别省市：