【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种用于调整质量检测精度的数据处理方法和系统。
技术介绍
1、随着信息技术的发展，制造企业作为新一代信息技术与工业领域深度融合的产物，用于实现制造企业对高价值生产设备的状态实时监控和供应链业务全过程的运作优化，从而提高企业运作效率并拓展企业业务范围。具体的，制造企业与物料供应商组成二级供应链，制造商通过平台发布产品需求，物料供应商根据需求数据生产制造商需要的关键组件并交付给制造商(即，本专利技术中的制造企业)，制造商完成最后的产品整装并销售给用户。
2、供应商(即，本专利技术中的物料供应商)在提供组件的过程中，出于客观总体利益的考虑，往往在组件生产过程中减少付出，以花费更少的制造成本提供更多的产品，虽然导致向制造商提供的组件中存在不合格产品，但降低了每件组件的单位生产成本。因此，对于制造商而言，需要发挥自身监管优势，就上述供应商提供的组件中存在不合格产品的问题提出针对性的解决策略。
3、在现有技术中，制造商往往采用质量检测机制的机制用于解决上述组件中存在不合格产品的问题。质量检测机制可以理解为：供应商向制造商输送组件，制造商在收到组件之后，对组件进行质量检测，且该质量检测具有一定的检测精度q。若制造商检测未发现不合格产品，则制造商接收组件；若检测发现不合格产品，则组件拒绝。最后，顾客在使用期限内仍发现质量问题，则产品损失完全由制造商承担。
4、然而，在上述质量检测机制中，随着制造商的检测精度q调整，将会提高制造商的检测支出成本和降低最终产品的产品损失，因此使得制
5、因此，亟需一种用于调整质量检测精度的数据处理方法，以缩短获取到最大的整体收益对应q值所花费的时间。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种用于调整质量检测精度的数据处理方法和系统，解决了现有质量检测机制中获取到最大的整体收益对应q值所花费的时间较长的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
5、在本专利技术的第一方面，提供了一种用于调整质量检测精度的数据处理方法，所述方法包括：
6、获取组件生产、最终产品售卖过程中的数据信息，作为第一数据；其中，所述第一数据包括：组件的批发价ω、组件的单位生产成本ci、最终产品的零售价r、产品损失s、制造商进行质量改进努力时付出的成本制造商的质量检测精度q和质量检测成本i；
7、基于预先构建的制造商收益模型对所述第一数据进行处理；
8、基于产品的零售价与预先构建的对应关系确定制造商的检测精度和最大收益数值；
9、可选的，所述制造商收益模型包含目标函数和约束条件；
10、其中，所述目标函数为：maxω≥0,q≥0,y≥0∏m(ω,q,y)；其中，当时，则供应商的最优决策为组件中不包含不合格产品，即收益为其中，y表示制造商在生产最终产品过程中的努力水平、cn表示供应商提供的组件中未包含不合格产品时的单位生产成本、cd表示供应商提供的组件中包含不合格产品时的单位生产成本、ηn表示当供应商提供的组件中未包含不合格产品时，最终产品被顾客发现缺陷的概率、i(q)表示在检测精度q下的检测成本；
11、当时，则供应商的最优决策为组件中包含不合格产品，制造商的收益为
12、所述约束条件包括：
13、条件1.供应商将产品的组件交付至制造商，制造商完成最终产品并销售至用户，且供应商提供的组件过程中存在有不合格产品的情况；
14、条件2.制造商以每件ω的价格从供应商购买组件，且制造商仅需一个单位的组件用于生产最终产品，并将最终产品以每件r的价格出售至用户；
15、条件3.若用户发现所购买的最终产品存在缺陷，则由制造商承担产品损失；
16、条件4.最终产品的质量不仅取决于组件的质量，也取决于制造商的质量改进努力水平t；
17、条件5.若用户决定购买最终产品，则制造商在0时刻获得收益r、若最终产品由不合格组件所组装的，则用户在τ时刻发现最终产品的缺陷，且未被用户在t时刻发现的概率为η(t)＝e-λt；其中，t是一个已知的常数，表示若用户发现缺陷，允许用户退货的最后期限；λ表示表示缺陷被发现的概率；
18、条件6.缺陷被发现的概率取决于供应商提供的组件是否包含不合格产品和制造商的努力水平；其中，当i＝n时，表示供应商提供的组件中未包含不合格产品，且e＝0；当i＝d时，表示供应商提供的组件中未包含不合格产品，且e＝1。
19、可选的，所述基于产品的零售价与预先构建的对应关系确定制造商的检测精度和最大收益数值，包括：
20、当时，制造商的最大收益数值为其中，a表示制造商质量检测的成本效率、st表示产品损失和退货期限的乘积、μ表示供应商提供的组件中包含合格组件的概率、表示制造商的努力水平为情况下的努力成本、ω*表示在制造商的收益数值最大时组件的批发价、q*表示在制造商的收益数值最大时制造商的质量检测精度、y*表示在制造商的收益数值最大时制造商的质量改进努力水平；
21、当时，ω*＝cd，q*＝0，制造商的最大收益数值为
22、当且时，ω*＝cn-cd，制造商的最大收益数值为
23、在本专利技术的第二方面，提供了一种用于调整质量检测精度的数据处理系统，所述系统包括：
24、第一获取模块，用于获取组件生产、最终产品售卖过程中的数据信息，作为第一数据；其中，所述第一数据包括：组件的批发价ω、组件的单位生产成本ci、最终产品的零售价r、产品损失s、制造商进行质量改进努力时付出的成本制造商的质量检测精度q和质量检测成本i；
25、第一处理模块，用于基于预先构建的制造商收益模型对所述第一数据进行处理；
26、第一确定模块，用于基于产品的零售价与预先构建的对应关系确定制造商的检测精度和最大收益数值。
27、可选的，所述制造商收益模型包含目标函数和约束条件；
28、其中，所述目标函数为：maxω≥0,q≥0,y≥0пm(ω,q,y)；其中，若时，则供应商的最优决策为组件中不包含不合格产品，即收益为其中，y表示制造商在生产最终产品过程中的努力水平、cn表示供应商提供的组件中未包含不合格产品时的单位生产成本、cd表示供应商提供的组件中包含不合格产品时的单位生产成本、ηn表示当供应商提供的组件中未包含不合格产品时，最终产品被顾客发现缺陷的概率、i(q)表示在检测精度q下的检测成本；
29、当时，则供应商的最优决策为组件中包含不合格产品(i＝d)，即x*＝1，制造商的收益为
30、所述约束条件包括：本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于调整质量检测精度的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述制造商收益模型包含目标函数和约束条件；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于产品的零售价与预先构建的对应关系确定制造商的检测精度和最大收益数值，包括：
4.一种用于调整质量检测精度的数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述制造商收益模型包含目标函数和约束条件；
6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述基于产品的零售价与预先构建的对应关系确定制造商的检测精度和最大收益数值，包括：
7.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-3任一所述的方法步骤。
【技术特征摘要】
1.一种用于调整质量检测精度的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述制造商收益模型包含目标函数和约束条件；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于产品的零售价与预先构建的对应关系确定制造商的检测精度和最大收益数值，包括：
4.一种用于调整质量检测精度的数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述制造商收益模型包...
【专利技术属性】
技术研发人员：周志平，苏礼贤，陈雨婷，赵玮泽，李倩，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：
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