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龙图腾网恭喜无锡迪渊特科技有限公司申请的专利一种基于大数据的设备数据监管方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118798680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410942458.2，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于大数据的设备数据监管方法及系统是由王迪杏;王宁;王金裕;刘青;秦文兵;张阳;陈彬设计研发完成，并于2024-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的设备数据监管方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大数据技术领域，具体为一种基于大数据的设备数据监管方法及系统，所述系统包括设备数据分析模块、综合故障风险分析模块、外部故障风险分析模块以及设备数据合理化分析模块，所述综合故障风险分析模块用于基于待监测工厂区域中产品质检预警装置的工作状态分析待量产产品制造工序相应环节的产品制造数据，结合相应环节产品的制造数据预测成品综合故障风险情况，本发明通过分析待监测工厂区域中相应待量产产品的测试数据，根据各个环节的测试数据判断相应待量产产品的故障原由，基于相应故障原由生成预警信号，进而不仅提高待量产产品的检修效率，同时能够有效追溯问题原由，使得待量产产品批量生产得到有效保障。

本发明授权一种基于大数据的设备数据监管方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的设备数据监管方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、获取待监测工厂区域中待量产产品检测报告，根据对应待量产产品检测报告中相应检测数据分析偏差程度，并结合偏差程度的分析结果生成预警信号；步骤1001、获取待监测工厂区域中任意一类待量产产品的检测报告，将第a类待量产产品的检测报告，记为集合Aa，所述检测报告由一个或多个检测项目对应的检测数据组成， 其中表示待监测工厂区域中，第a类待量产产品中编号为n的测试产品的检测报告，n表示待监测工厂区域中相应待量产产品中测试产品的编号最大值；步骤1002、基于步骤1001中的分析结果，获取待监测工厂区域中各类带量产产品的检测数据理论分析值，记为集合B，B＝B1，B2，B3，Ba，...，Bm，其中Ba表示待监测工厂区域中第a类待量产产品的检测数据理论分析报告，m表示待监测工厂区域中待量产产量的种类个数；步骤1003、基于步骤1001与步骤1002的分析结果，判断待监测工厂区域中各个待量产产品的检测数据偏差程度，将待监测工厂区域中第a类待量产产品中编号为b的测试产品的检测数据偏差程度记为其中b∈[1，n]， 其中β表示比例系数，所述比例系数为数据库预设值；αi表示检测报告中相应数据的比例系数，所述比例系数为数据库预设值；表示待监测工厂区域中第a类待量产产品中编号为b对应的测试产品检测报告中，第i个检测项目对应的检测数据值；ZiBa表示待监测工厂区域中第a类待量产产品的检测数据理论分析报告中第i个检测项目对应的理论分析值；j表示待监测工厂区域中对应待量产产品检测报告中检测项目总个数；步骤1004、循环步骤1003得到待监测工厂区域中对应待量产产品中相应测试产品的检测数据偏差程度，并结合所述相应测试产品的检测数据的偏差程度进一步分析对应待量产产品的综合偏差程度值，以点o为原点，以测试产品的编号为x轴，以相应测试产品的检测数据偏差程度为y轴，构建第一平面直角坐标系，在第一平面直角坐标系中将第a类待量产产品各个编号对应的测试产品相应检测数据偏差程度对应的坐标点进行标注，依次连接相邻两个坐标点，生成一条拟合曲线，记为N1x，基于待监测工厂区域中各类待量产产品的检测数据理论分析值，获取相应待量产产品的标准偏差区间最大值；在第一平面直角坐标系中，将第a类待量产产品的标准偏差区间最大值对应的坐标点进行标注，并过标注点构建一条平行于x轴的直线，记为N2x，则待监测工厂区域中第a类待量产产品的综合偏差程度值为ZPa， 其中γ表示比例系数，所述比例系数为数据库预设值；步骤1005、基于步骤1004的分析结果，根据相应待量产产品的综合偏差程度值生成预警信号，若ZPa≤ω，则表明相应待量产产品的综合偏差程度值在标准偏差区间内，不发出预警信号，若ZPaω，则表明相应待量产产品的综合偏差程度值不在标准偏差区间内，发出预警信号；步骤1006、循环步骤1003至步骤1005得到待监测工厂区域内各类待量产产品的综合偏差程度值不在标准偏差区间的待量产产品，并将所述待量产产品记录至表格M1中；S2、基于待监测工厂区域中产品质检预警装置的工作状态，分析待量产产品制造工序相应环节的产品制造数据，结合相应环节产品的制造数据预测成品综合故障风险情况；步骤2001、基于步骤1006的分析结果，在待监测工厂区域中任意获取一类待量产产品的综合偏差程度不在标准偏差区间的待量产产品，提取表格M1中第c类待量产产品，并获取第c类待量产产品的制造工序相应环节的产品制造数据，记为集合Cc， 其中表示待监测工厂区域中第c类待量产产品第k个制造工序中相应环节的产品制造数据，k表示待监测工厂区域中相应待量产产品的制造工序总个数；步骤2002、基于步骤2001的分析结果，依次评估第c类待量产产品制造工序中相邻两个环节产品的制造数据可行性，记为Feasibilityc， 其中τ表示比例系数，所述比例系数为数据库预设值，表示待监测工厂区域中第c类待量产产品第u个环节的产品制造数据误差状态值，表示待监测工厂区域中第c类待量产产品第u+1个环节的产品制造数据误差状态值，所述误差状态值通过检测设备读取，H[]表示条件判断函数，H1[]表示第一判断函数，若在预设区间内，则若在预设区间内，则若则若或则步骤2003、基于步骤2002的分析结果预测相应待量产产品的综合故障风险情况，将第c类待量产产品的综合故障风险情况记Faultc，Faultc＝-σ·Feasibilityc，其中σ表示比例系数，所述比例系数为数据库预设值；步骤2004、循环步骤2001至步骤2003得到待监测工厂区域各个待量产产品的综合故障风险情况，并将所述故障风险情况记录至表格M2中；S3、基于待监测工厂区域中产品质检预警装置的工作状态，分析相应待量产产品组装测试环节产生的外部故障风险情况；步骤3001、基于步骤1006的分析结果，在待监测工厂区域中任意获取一类待量产产品的综合偏差程度不在标准偏差区间的待量产产品，提取表格M1中第c类待量产产品，并获取第c类待量产产品的组装测试环节对应的数据，记为集合Dc， 其中表示待监测工厂区域中第c类待量产产品的组装测试环节中第L个数据，L表示待监测工厂区域中相应待量产产品组装测试环节的数据总个数；步骤3002、基于步骤3001的分析结果，分析相应待量产产品的组装测试环节产生的外部故障风险情况，将待监测工厂区域中第c类待量产产品组装测试环节产生的外部故障风险情况记为Faultoutc，Faultoutc＝Pworkingc·Vibratec，其中workingc表示待监测工厂中第c类待量产产品测试运行工作状态结果，所述工作状态结果通过工作状态指示灯得知，P表示第二判断函数，若工作状态指示灯亮，则Pworkingc＝1，若工作状态指示灯不亮，则Pworkingc＝0，Vibratec表示待监测工厂中第c类待量产产品振动测试环节对应的数据值，所述振动测试环节对应的数据值通过相应设备监听相应待量产产品各个零配件之间的撞击声音得到；步骤3003、循环步骤3002得到待监测工厂区域中各个待量产产品组装测试环节的外部故障风险情况，并将所述故障风险情况记录表格M3中；S4、基于相应待量产产品制造环节与组装环节的分析结果，判断产品量产合理性，并结合判断结果生成预警信号；步骤4001、获取当前待量产产品制造环节与组装环节的测试结果，基于步骤2003与步骤3002的分析方法分析当前待量产产品的合理性，记为Producenow，Producenow＝FFaultnow∩M2+FFaultoutnow∩M3，其中F表示第三判断函数；now表示为待量产产品的种类；若则FFaultnow∩M2＝0；若则FFaultnow∩M2＝1；若则FFaultoutnow∩M3＝0；若则FFaultoutnow∩M3＝1；步骤4002、基于步骤4001的分析结果生成预警信号，若Producenow＝0，则不发出预警信号，若Producenow＝1，则发出II级预警信号，若Producenow＝2，则发出I级预警信号；步骤4003、基于步骤4002的分析结果通知相应工作人员进行检修操作，当系统识别II级预警信号，则通知相关工作人员根据待量产产品的合理性判断情况进行相应环节检修，当系统识别为I级预警信号，则通知相关工作人员对相应待量产产品进行各个环节检修，当系统未识别到预警信号，则将相应待量产产品进行量产处理。

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