【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能化信息管理，并且更具体地，涉及一种多因素溯源的数据中台信息管理方法。
技术介绍
1、数据中台是一种以数据为核心的平台架构，它可以实现数据的采集、存储、加工、分析和应用，为企业提供数据驱动的决策支持和业务创新。数据中台的一个重要功能是数据溯源，即追踪数据的来源、流向和变化过程，以保证数据的质量和可信度。然而，传统的数据溯源方法通常只考虑数据的元数据信息，忽略了数据本身的内容和语义。这样就无法对数据进行深入的分析和理解，也无法及时发现数据中潜在的异常或错误。
2、在生产过程中，监测和管理各项指标对于确保产品质量和生产效率至关重要。然而，传统的数据中台信息管理方法往往只能提供单一指标的监测结果，无法全面了解生产过程中的多个因素之间的关联和影响，导致对于异常情况监测的精准度达不到要求，影响了设备的正常运行，且降低了产品质量和生产效率。
3、因此，期望一种多因素溯源的数据中台信息管理方案。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种多因素溯源的数据中台信息管理方法，其通过采集多种设备工作状态指标，如温度、湿度、压力、电流等，并在后端引入数据处理和分析算法来进行这些设备工作状态指标的时序协同分析，以此来监测和分析生产过程中的设备运行情况，从而及时发现并处理异常行为。这样，能够实现对生产过程中多个工作状态指标的自动监测和分析，以自动识别和预警异常行为，并采取相应的措施进行处理，从而提高数据中台的信息管理能力，为企业提供更加
2、第一方面，提供了一种多因素溯源的数据中台信息管理方法，其包括：
3、获取被监控设备在预定时间段内多个预定时间点的工作状态指标，其中，所述工作状态指标包括温度值、湿度值、压力值和电流值；
4、分别对所述多个预定时间点的工作状态指标进行工作状态指标间关联编码以得到多个设备工作指标编码特征向量；
5、对所述多个设备工作指标编码特征向量进行时序关联模式特征分析以得到设备状态时序语义特征；以及
6、基于所述设备状态时序语义特征，确定被监控设备的工作状态是否异常。
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1.一种多因素溯源的数据中台信息管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多因素溯源的数据中台信息管理方法，其特征在于，分别对所述多个预定时间点的工作状态指标进行工作状态指标间关联编码以得到多个设备工作指标编码特征向量，包括：将所述多个预定时间点的工作状态指标分别通过基于全连接层的状态指标编码器以得到所述多个设备工作指标编码特征向量。
3.根据权利要求2所述的多因素溯源的数据中台信息管理方法，其特征在于，对所述多个设备工作指标编码特征向量进行时序关联模式特征分析以得到设备状态时序语义特征，包括：
4.根据权利要求3所述的多因素溯源的数据中台信息管理方法，其特征在于，将所述多个设备工作指标编码特征向量排列为矩阵后通过基于卷积神经网络模型的设备工作状态局部关联模式特征提取器以得到设备工作状态局部关联时序特征向量，包括：
5.根据权利要求4所述的多因素溯源的数据中台信息管理方法，其特征在于，基于所述设备状态时序语义特征，确定被监控设备的工作状态是否异常，包括：
6.根据权利要求5所述的多因素溯源的数据中台信息管理方
7.根据权利要求6所述的多因素溯源的数据中台信息管理方法，其特征在于，将所述优化多尺度设备状态时序语义特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示被监控设备的工作状态是否异常，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种多因素溯源的数据中台信息管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多因素溯源的数据中台信息管理方法，其特征在于，分别对所述多个预定时间点的工作状态指标进行工作状态指标间关联编码以得到多个设备工作指标编码特征向量，包括：将所述多个预定时间点的工作状态指标分别通过基于全连接层的状态指标编码器以得到所述多个设备工作指标编码特征向量。
3.根据权利要求2所述的多因素溯源的数据中台信息管理方法，其特征在于，对所述多个设备工作指标编码特征向量进行时序关联模式特征分析以得到设备状态时序语义特征，包括：
4.根据权利要求3所述的多因素溯源的数据中台信息管理方法，其特征在于，将所述多个设备工作指标编码特征向量排列...
【专利技术属性】
技术研发人员：林成彬，廖函，
申请(专利权)人：深圳市优斯玛信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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