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摘要：本申请公开了一种基于AI的制造业痛觉信号汇总方法、系统、介质及设备，方法包括：获取并标准化接入的各个待监测制造业系统的源数据，得到各个待监测制造业系统的标准化数据；对各个待监测制造业系统的标准化数据进行实时处理，生成各个待监测制造业系统的实时痛觉信号；对各个待监测制造业系统的标准化数据进行离线处理，生成各个待监测制造业系统的离线痛觉信号；汇总并存储各个待监测制造业系统的实时痛觉信号和离线痛觉信号。因此，采用本申请实施例，可避免对各个待监测制造业系统进行二次开发，实现了将各个待监测制造业系统的源数据和信号进行统一汇总处理，从而提升了各个待监测制造业系统的痛觉信号搜集效率。

主权项：1.一种基于AI的制造业痛觉信号汇总方法，其特征在于，所述方法包括：获取并标准化接入的各个待监测制造业系统的源数据，得到各个待监测制造业系统的标准化数据；根据所述各个待监测制造业系统的标准化数据，生成所述各个待监测制造业系统的实时痛觉信号和离线痛觉信号；其中，所述实时痛觉信号是将所述各个待监测制造业系统的标准化数据通过人工智能进行流处理得到的，所述离线痛觉信号是将所述各个待监测制造业系统的标准化数据进行批处理得到的；所述实时痛觉信号用于目标系统的实时业务功能的信号反馈，所述离线痛觉信号用于目标系统的离线业务功能的信号反馈；其中，痛觉信号是指企业对业务风险的感知信号；其中，所述根据所述各个待监测制造业系统的标准化数据，生成所述各个待监测制造业系统的实时痛觉信号和离线痛觉信号，包括：对所述各个待监测制造业系统的标准化数据进行流处理，生成所述各个待监测制造业系统的实时痛觉信号；对所述各个待监测制造业系统的标准化数据进行批处理，生成所述各个待监测制造业系统的离线痛觉信号；其中，对所述各个待监测制造业系统的标准化数据进行批处理，生成所述各个待监测制造业系统的离线痛觉信号，包括：对所述各个待监测制造业系统的标准化数据进行批次划分，得到所述各个待监测制造业系统的批处理数据；存储所述各个待监测制造业系统的批处理数据至离线数据库；遍历提取所述离线数据库中存储的所述各个待监测制造业系统的批处理数据中存在的异常信息；将所述各个待监测制造业系统的批处理数据中存在的异常信息转换为所述各个待监测制造业系统的离线痛觉信号；所述对所述各个待监测制造业系统的标准化数据进行流处理，生成所述各个待监测制造业系统的实时痛觉信号，包括：实时捕获并提取所述各个待监测制造业系统的标准化数据中存在的变更数据，得到所述各个待监测制造业系统的变更数据；对所述各个待监测制造业系统的变更数据进行流式处理，得到所述各个待监测制造业系统的流式数据；所述流式处理包括数据的过滤、转换以及聚合；基于所述各个待监测制造业系统的流式数据，确定所述各个待监测制造业系统在预设周期内每个预设监测字段对应的实时数据变化特征序列；根据所述各个待监测制造业系统在预设周期内每个预设监测字段对应的实时数据变化特征序列，生成所述各个待监测制造业系统的实时痛觉信号；其中，所述实时数据变化特征序列包括最大值、最小值、平均值以及标准差；所述根据所述各个待监测制造业系统在预设周期内的每个预设监测字段对应的实时数据变化特征序列，生成所述各个待监测制造业系统的实时痛觉信号，包括：将所述各个待监测制造业系统在预设周期内的每个预设监测字段对应的所述最大值、最小值、平均值以及标准差输入预先训练的系统异常监控模型中，输出所述各个待监测制造业系统在预设周期内的每个预设监测字段对应的业务功能运行信息；根据所述各个待监测制造业系统在预设周期内的每个预设监测字段对应的业务功能运行信息和预先建立的运行异常知识库，判定所述各个待监测制造业系统在预设周期内是否存在运行异常；针对存在运行异常的待监测制造业系统生成运行异常的实时痛觉信号，并针对未存在运行异常的待监测制造业系统生成运行正常的信号；汇总并存储所述各个待监测制造业系统的实时痛觉信号和离线痛觉信号至所述目标系统的数据库。

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