【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业信息管理，具体为一种基于大数据的工业信息管理系统及方法。
技术介绍
1、在大数据时代，工业信息源源不断地产生和积累，提供了大量丰富的价值，大量工业信息可以帮助企业做出更加准确的决策、提供更加个性化的服务、提高生产效率等，然而大部分的工业信息实际的利用率很低，大量低利用率的工业信息却依然被重复进行存储，占用大量的传输和存储资源，因此，如何更合理地对工业信息传输和存储方式进行管理成为了一个需要解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的工业信息管理及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、第一方面，提供一种基于大数据的工业信息管理系统，包括：云平台、管理中心和终端设备模块；所述云平台与管理中心相互连接，用于存储所述终端设备模块上传的工业信息；所述管理中心与所述终端设备模块相互连接，用于存储工业信息的索引，所述索引包含了工业信息存储的位置信息；所述终端设备模块与所述云平台之间相互连接，用于获取工业信息，并将获取到的工业信息通过管理中心上传到云平台上。
3、终端设备模块由多个终端设备构成，终端设备上还包括分析模块，用于对本地的工业信息进行分析，通过管理中心获取工业信息的存储位置，根据工业信息的质量指标对工业信息执行操作；所述终端设备还通过管理中心获取工业信息的索引，根据索引从云平台上下载的工业信息。
4、所述云平台还用于根据工业信息的利用率数据，将工业信息从云平台中删除。
5、云平台、管理中心
6、第二方面，提供一种基于大数据的工业信息管理方法，包括以下步骤：
7、s5-1，管理中心设定时间步长，并将设定时间的步长发送到云平台和终端设备，所述时间步长用于对工业信息的利用率进行评估；
8、s5-2，终端设备获取一个时间步长内的历史工业信息的使用次数数据，对历史工业信息的使用次数数据进行分析，得到工业信息的利用率数据；
9、s5-3，终端设备根据历史工业信息的利用率数据，对历史工业信息进行筛选，构建云平台上的初始工业信息库；
10、s5-4，终端设备获取新的工业信息时，对工业信息的质量进行评估，根据评估结果，终端设备对新的工业信息执行操作；
11、s5-5，当终端设备对新的工业信息执行操作后，经过一个时间步长，对存储在云平台上的所有工业信息的利用率进行评估，根据利用率的评估结果，对存储在云平台上的工业信息执行操作；
12、s5-6，在获取下一工业信息之前，返回步骤s5-4。
13、在步骤s5-2中，所述对历史工业信息的使用次数数据进行分析，得到工业信息的利用率数据，包括以下步骤：
14、获得一个时间步长内每个工业信息在所有终端设备上的使用次数，终端设备将使用次数数据上传到云平台，云平台利用公式根据使用次数计算利用率f；
15、
16、其中，x2为一个时间步长内使用工业信息的终端设备的个数，x1为一个时间步长t内，使用工业信息超过1次的终端设备中，每个终端设备使用工业信息的次数，n为使用工业信息超过1次的终端设备的个数，为使用工业信息超过1次的终端设备中，所有终端设备使用工业信息的平均次数；w1和w2为和x2的连接权值。
17、反映了工业信息的价值，工业信息的价值越高，使用次数才会越多，也越高；x2反映了工业信息的泛用性，工业信息的泛用性越高，使用该工业信息的终端设备就越多，x2也就越大；w1和w2根据对工业信息价值和泛用性的重视程度进行设置，越重视工业信息的价值，则w1越大，越重视工业信息的泛用性，则w2越大。
18、在步骤s5-3中，所述对历史工业信息进行筛选，构建初始云平台上的初始工业信息库，包括以下分析步骤：
19、s7-1，从云平台获得所有历史工业信息的利用率f数据；
20、s7-2，将步骤s7-1中得到的利用率f从大到小绘制在坐标系中，纵坐标为利用率，横坐标为反映利用率大小的编号，横坐标为1时，利用率f取得最大值，横坐标取得最大值时，利用率f取得最小值，横坐标最大值与工业信息个数相同；
21、s7-3，对除了横坐标为1和横坐标为最大值的其余利用率f数据点，分别计算每个数据点的前向差分和后向差分；以三个数据点(f1,t)，(f2,2t)和(f3,3t)为例，对于点(f2,2t)来说，前向差分计算公式为：后向差分计算公式为：前向差分反映了数据点之后的变化情况，后向差分反映了数据点之前的变化情况；
22、s7-4，计算步骤s7-3中每个数据点前向差分和后向差分的差值的绝对值，找出所有前向差分和后向差分的差值绝对值大于阈值l的数据点；对于利用率较高的工业数据来说，它们之间的利用率的变化幅度较小，利用率f的前向差分和后向差分差值的绝对值较小，不会大于阈值l；当出现前向差分和后向差分的差值绝对值大于阈值l的数据点时，意味着该数据点是两类数据点的分界点；对于利用率较低的工业数据来说，它们之间的利用率的变化幅度也比较小，利用率f的前向差分和后向差分差值的绝对值较小，也不会大于阈值l；阈值l由用户自行进行设置，可参照正态分布的3西格玛法则进行设置，约有68％的变化率数据位于均值的一个标准差范围内，约有95％的变化率数据位于均值的两个标准差范围内，约有99.7％的变化率数据位于均值的三个标准差范围内，常用工业信息在所有工业信息中的占比不会超过5％；
23、s7-5，将步骤s7-4获取的数据点中，横坐标最小的数据点对应的利用率f作为阈值k1，横坐标最大的数据点对应的利用率f作为阈值k2；利用率f数据点可能包括多个分界点，第一个分界点和最后一个分界点之间的数据点，处于利用率f从高变成低的过渡阶段，利用率f会以不同的变化率从高到低减少，第一个分界点和最后一个分界点之间的分界点，可用来区分利用率f的不同变化率；
24、s7-6，终端设备从云平台获取存储在本地的历史工业信息的利用率数据，将历史工业信息的利用率f和阈值k1比较，若工业信息的利用率f大于等于阈值k1，则终端设备将工业信息上传到云平台，若工业信息的利用率f小于阈值k1，则终端设备将工业信息的位置索引上传到管理中心。
25、在步骤s5-4中，所述对工业信息的质量进行评估，根据评估结果，终端设备对新的工业信息执行操作，包括以下分析步骤：
26、获取表征质量指标的特征数据yj，按照公式计算质量指标q，式中，m为质量指标q的特征个数，yj为质量指标q的特征值，uj为连接权值，终端设备将质量指标q大于等于阈值qmin的新的工业信息上传到云平台上，将质量指标q小于qmin的新工业信息的位置索引上传到管理中心；
27、所述阈值qmin的获取方式如下：
28、s8-1，获取新的工业信息的质量指标q数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的工业信息管理系统，其特征在于，包括：云平台、管理中心和终端设备模块；所述云平台与管理中心相互连接，用于存储所述终端设备上传的工业信息；所述管理中心与所述终端设备模块相互连接，用于存储工业信息的索引，所述索引包含了工业信息存储的位置信息；所述终端设备模块与所述云平台之间相互连接，用于获取工业信息，将获取到的工业信息通过管理中心上传到云平台上，从云平台上下载工业信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工业信息管理系统，其特征在于，所述终端设备模块由多个终端设备构成，所述多个终端设备上还包括分析模块，用于对本地的工业信息进行分析，通过管理中心获取工业信息的存储位置，根据工业信息的质量指标对工业信息执行操作；所述多个终端设备还通过管理中心获取工业信息的索引，根据索引从云平台上下载的工业信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工业信息管理系统，其特征在于，所述云平台还用于根据工业信息的利用率数据，将工业信息从云平台中删除。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工业信息管理系统，其特征在于，所述云平台、管理中心和终端
5.一种基于大数据的工业信息管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的工业信息管理方法，其特征在于，在步骤S5-2中，所述对历史工业信息的使用次数数据进行分析，得到工业信息的利用率数据，包括以下步骤：
7.根据权利要求5所述的一种基于大数据的工业信息管理方法，其特征在于，在步骤S5-3中，所述对历史工业信息进行筛选，构建初始云平台上的初始工业信息库，包括以下分析步骤：
8.根据权利要求5所述的一种基于大数据的工业信息管理方法，其特征在于，所述对工业信息的质量进行评估，根据评估结果，终端设备对新的工业信息执行操作，包括以下分析步骤：
9.根据权利要求5所述的一种基于大数据的工业信息管理方法，其特征在于，在步骤S5-5中，还包括以下分析步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的工业信息管理系统，其特征在于，包括：云平台、管理中心和终端设备模块；所述云平台与管理中心相互连接，用于存储所述终端设备上传的工业信息；所述管理中心与所述终端设备模块相互连接，用于存储工业信息的索引，所述索引包含了工业信息存储的位置信息；所述终端设备模块与所述云平台之间相互连接，用于获取工业信息，将获取到的工业信息通过管理中心上传到云平台上，从云平台上下载工业信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工业信息管理系统，其特征在于，所述终端设备模块由多个终端设备构成，所述多个终端设备上还包括分析模块，用于对本地的工业信息进行分析，通过管理中心获取工业信息的存储位置，根据工业信息的质量指标对工业信息执行操作；所述多个终端设备还通过管理中心获取工业信息的索引，根据索引从云平台上下载的工业信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工业信息管理系统，其特征在于，所述云平台还用于根据工业信息的利用率数据，将工业信息从云平台中删除。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据...
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