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申请/专利权人：苏州南元智能装备科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于大数据的生产数据处理系统，包括数据收集模块、数据处理模块和数据存储模块，其特征在于：所述数据收集模块用于收集生产车间中设备的综合数据和生产的产品的综合数据，将系统历史处理的生产设备综合数据和生产综合数据录入系统，所述数据处理模块用于分析设备综合数据和产品综合数据的数据关系，根据数据关系进行数据抽取，进一步分析抽取数据之间的生产关系和偏移系数，计算并优化车间的生产效率，所述数据存储模块用于识别处理终端中缓存数据的剩余价值，根据数据剩余价值将数据传输至对应的云端存储单元，管理数据传输过程中的数据安全，本发明，具有提高准确性和生产效率的特点。

主权项：1.一种基于大数据的生产数据处理系统，包括数据收集模块、数据处理模块和数据存储模块，其特征在于：所述数据收集模块用于收集生产车间中设备的综合数据和生产的产品的综合数据，将系统历史处理的生产设备综合数据和生产综合数据录入系统，所述数据处理模块用于分析设备综合数据和产品综合数据的数据关系，根据数据关系进行数据抽取，进一步分析抽取数据之间的生产关系和偏移系数，计算并优化车间的生产效率，所述数据存储模块用于识别处理终端中缓存数据的剩余价值，根据数据剩余价值将数据传输至对应的云端存储单元，管理数据传输过程中的数据安全，所述数据收集模块、数据处理模块和数据存储模块相互电连接；所述数据处理模块包括数据分析模块，所述数据分析模块用于分析生产设备的综合数据和产品的综合数据，分析数据之间的关系，进一步分析生产关系分析结果的偏移系数，根据分析结果抽取数据；所述数据处理模块还包括生产优化模块，所述生产优化模块用于分析生产效率和生产能耗、生产残损率之间的关系，根据分析结果计算车间的生产效率，优化车间的生产效率；所述数据分析模块包括数据抽取子模块、数据关系分析子模块和偏移分析子模块，所述数据关系分析子模块用于分析采集数据质之间数据关系的强弱，根据数据关系的强弱对数据进行标记，所述数据抽取子模块用于分析数据价值和数据之间的数据关系，根据分析结果对数据进行抽取并进行分类，所述偏移分析子模块用于分析生产效率与生产能耗、生产残损率之间的影响关系的偏移系数，根据偏移系数对抽取的数据进行调整；所述生产优化模块包括生产关系分析子模块和生产效率计算子模块，所述生产分析子模块用于分析车间生产效率与生产能耗、生产残损率之间的影响关系，所述生产效率计算子模块用于根据分析结果计算车间的生产效率并对生产效率进行优化；所述数据收集模块包括数据采集模块和历史数据录入模块，所述数据采集模块用于实时收集生产车间中生产设备的综合数据和产品的综合数据，所述历史数据录入模块用于将系统历史处理的生产设备综合数据和产品综合数据及生产关系数据录入系统；所述数据存储模块包括云端存储模块和传输管理模块，所述云端存储模块用于分析处理终端中缓存数据的剩余价值，根据数据剩余价值将数据传输至对应的云端存储单元进行存储，所述传输管理模块用于分析数据的价值，根据数据价值将数据进行分组传输；所述生产数据处理系统的运行方法主要包括以下步骤：步骤S1：通过数据采集模块，实时收集车间生产设备的综合数据和产品的综合数据，通过历史数据录入模块，将系统历史处理的生产设备综合数据和产品综合数据录入系统；步骤S2：在数据录入系统后，数据分析模块启动，开始分析数据的价值、数据之间的关系，进一步分析影响关系的偏移系数，根据分析结果对数据进行抽取；步骤S3：在数据分类完成后，系统启动生产优化模块，开始分析分类后各类数据之间的影响关系，根据分析结果计算车间的生产效率，并进行优化；步骤S4：在数据处理过程中，系统识别数据类别，根据数据类别对应的价值为数据分配传输链路进行数据传输，并将数据存储至对应云端存储单元；所述步骤S2进一步包括以下步骤：步骤S21：获取系统历史处理记录，识别系统历史处理记录中分析的数据类型及对应的数据特征，识别历史处理记录中数据的价值，根据数据价值及对应数据特征构建圆形数据价值分布图，识别历史处理数据之间的数据关系，根据数据关系构建数据关系知识图谱；步骤S22：获取采集的原始数据，识别原始数据的数据特征，根据数据特征对原始数据进行分类，将分类后的原始数据特征与比数据库中的数据特征进行对比，若相似度大于阈值，则构建第一数据价值分布图，将该原始数据标记在对应的数据特征位置，反之则将数据剔除；步骤S23：建立坐标系，通过距离公式计算原始数据标记位置到圆心的距离，若距离小于第一阈值，则将该原始数据标记为第一数据，若距离大于第一阈值小于第二阈值，则将该原始数据标记为第二数据，反之则标记为第三数据；所述步骤S23进一步包括以下步骤：步骤S231：获取第一数据的数据特征，对比数据关系知识图谱，识别第一数据与第二数据和第三数据之间的数据关系，若第二数据或第三数据中存在与第一数据有关系的数据，则识别第一数据债那个对应关系数据的数量，根据关系数据数量分别调取数据库中对应的偏移系数影响系数α和β，反之则系统继续检测；步骤S232：获取数据库中第一数据与第二数据及第三数据之间的数据关系对应的偏移系数M和N，通过公式分别计算第二数据和第三数据与第一数据之间的实际偏移系数： 式中，i＝1,2,3......n，j＝1,2,3......m，P1，P2分别表示第二数据和第三数据与第一数据之间的实际偏移系数，若偏移系数P1小于第一阈值，则标记该数据为可选数据，反之则将该数据标记为不可选，若偏移系数P2小于第二阈值，则将该数据标记为可选数据，反之则将该数据标记为不可选，识别数据中的标记，若标记为可选标记，则识别与第一数据的关系，根据关系将数据与第一数据一起打包并进行封装，反之则继续检测，将封装后的数据传输至处理终端进行处理，根据处理结果向管理员发送处理报告；所述步骤S3进一步包括以下步骤：步骤S31：获取封装数据特征，识别车间生产设备的生产速率，根据车间生产设备的生产速率调取数据库中对应的对设备生产能耗的影响系数κ，根据车间生产设备的生产速率调取数据库中对应的对产品残损率的影响系数e；步骤S32：获取一个产品的收益a、生产一个产品的原料成本b和生产设备的能源价格c，通过构建函数公式计算车间生产的产品的实际效益：F＝ax-Qclogkx-Ybxlnx，式中，x表示车间设备的生产速率，Q表示设备生产过程中的平均能耗，Y表示车间设备生产过程中的平均残损产品数量，解上述函数，求取函数取极值时对应的生产速率，将该生产速率作为车间设备的生产速率；所述步骤S4进一步包括以下步骤：步骤S41：在数据进行传输时，获取传输数据，识别数据中的标记，当数据包中存在第一数据标记时，则调取连接链路对数据进行传输，将数据传输至处理终端进行处理，当数据包中的标记为第二数据时，则生成传输等待指令，在系统传输资源空闲时，将数据传输数着处理终端进行处理，当数据包中的标记为第三数据时，则调取云端存储单元接口，将数据存储至云端进行保存备份；步骤S42：识别处理终端中缓存的数据特征，对比数据库，若数据库中不存在该数据特征，则将该数据通过传输链路传输并存储至云端，反之则系统继续检测，识别处理终端中缓存数据的处理时长，若处理时长大于阈值，则将数据传输并存储至云端，反之则继续检测。

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