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申请/专利权人：深圳灿态信息技术有限公司

摘要：本发明公开了基于云计算的MES客户端数据分析优化方法，涉及数据分析优化技术领域，包括以下步骤：识别MES系统所需集成的数据源，评估各数据源的重要性和数据质量，确定集成优先级，将各数据源接入MES系统，并对各数据源数据进行清洗和整合，其中，各数据源包括生产现场设备、传感器、ERP系统和CRM系统。本发明通过云计算平台，MES客户端能够实时收集、存储和分析生产过程中的各类数据，进行实时的数据监控不仅能快速掌握生产线的运行状况，还能在出现异常情况时迅速做出反应，当设备出现故障或产品质量不达标时，系统能立即发出预警，并启动相应的应急预案，从而避免因问题发现不及时而导致的生产延误和损失。

主权项：1.基于云计算的MES客户端数据分析优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，识别MES系统所需集成的数据源，评估各数据源的重要性和数据质量，确定集成优先级，将各数据源接入MES系统，并对各数据源数据进行清洗和整合，其中，各数据源包括生产现场设备、传感器、ERP系统和CRM系统；步骤2，基于自动化设备和传感器技术，采集生产现场的数据，并对采集的原始数据进行预处理和数据分析，明确生产管理中待优化的业务需求和目标，其中，采集的原始数据包括历史数据和实时数据；步骤3，根据待优化的业务需求和目标，使用预处理后的历史数据进行模型训练，构建风险评估模型，并将构建的风险评估模型应用于实际生产，进行生产趋势预测和异常检测；步骤4，结合生产趋势预测结果和预处理后的历史数据，得到MES系统风险预警系数，并设置风险预警等级，匹配对应的风险预警阈值，所述步骤4中，MES系统的风险预警系数获取过程为：步骤401，收集和整理与生产趋势预测相关的历史数据，并结合设备状态评估指数、生产速率评估指数以及环境状态评估指数，获取MES系统的风险预警系数；步骤402，根据相关历史数据，评估影响生产的风险类型和级别，并设置不同的风险预警等级，分别为低风险预警等级、中风险预警等级以及高风险预警等级；步骤403，针对不同的风险预警等级，结合MES系统的风险预警系数，分别设定相应的风险预警阈值，制定预警规则，明确触发风险预警以及对应的风险预警等级的时机，所述风险预警系数的计算公式为： 其中，Mp表示风险预警系数，Ip表示指标，代表设备状态评估指数、生产速率评估指数、环境状态评估指数，p表示求和的索引，对应三个不同的指标，wp表示权重系数，fIp表示标准化函数，用于标准化Ip的值，avgIp表示Ip的平均值，stdIp表示Ip的标准差，Mp的取值范围为0，1；步骤5，识别生产过程中的潜在风险，并对风险进行评估和量化，根据风险评估结果，自动触发预警通知，输出数据分析结果和风险预警信息。

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