(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 110119911 A(43)申请公布日 2019.08.13
(21)申请号 201910577652.4(22)申请日 2019.06.28
(71)申请人 重庆回形针信息技术有限公司
地址 400020 重庆市江北区海尔路886号第
一幢3层(72)发明人 龚量亮
(74)专利代理机构 重庆强大凯创专利代理事务
所(普通合伙) 50217
代理人 范淑萍(51)Int.Cl.
G06Q 10/06(2012.01)
权利要求书2页 说明书5页 附图1页
(54)发明名称
基于自学习的目标指标生成系统及方法(57)摘要
本发明涉及工业过程控制技术领域，特别涉及一种基于自学习的目标指标生成系统及方法，其系统基于方法，所示系统包括数据采集终端和服务器，所述服务器用于采集工业管理过程中的工业指标，并上传至服务器，所述采集终端包括以下模块：目标值获取模块：用于获取工业管理过程中对工业指标设定的目标值；工业指标分析模块：用于对上传的工业指标进行分析计算，取得工业指标的计算值；对比分析模块：用于将计算值与目标值进行对比分析，并根据对比分析结果设定工业指标的目标推荐值；推荐模块：用于向用户推荐工业指标的目标推荐值。本发明能够选择合适的工业指标，解决工业指标选择过高或过低带来的问题。
CN 110119911 ACN 110119911 A
权 利 要 求 书
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1.基于自学习的目标指标生成系统，其特征在于：包括数据采集终端和服务器，所述服务器用于采集工业管理过程中的工业指标，并上传至服务器，所述采集终端包括以下模块：
目标值获取模块：用于获取工业管理过程中对工业指标设定的目标值；工业指标分析模块：用于对上传的工业指标进行分析计算，取得工业指标的计算值；对比分析模块：用于将计算值与目标值进行对比分析，并根据对比分析结果设定工业指标的目标推荐值；
推荐模块：用于向用户推荐工业指标的目标推荐值。
2.根据权利要求1所述的基于自学习的目标指标生成系统，其特征在于：所述服务器还包括以下模块：
周期采集模块：用于设定数据采集端的采集周期，并将采集周期内采集的工业指标统一上传至服务器。
3.根据权利要求2所述的基于自学习的目标指标生成系统，其特征在于：所述工业指标分析模块具体包括以下模块：
计算模块：用于计算上传的工业指标的最高值、最低值、均值、极差，并根据工业指标的最高值、最低值、均值、极差进行综合统计分析，获取工业指标的计算值。
4.根据权利要求3所述的基于自学习的目标指标生成系统，其特征在于：所述工业指标分析模块具体包括以下模块：
指标对比模块：用于将计算值与目标值进行对比并获取对比结果，设定目标值的选取优劣趋势，并根据对比结果和目标值的选取优劣趋势设定工业指标的目标推荐值。
5.根据权利要求4所述的基于自学习的目标指标生成系统，其特征在于：所述服务器还包括以下模块：
目标推荐值统计模块：用于获取每个采集周期内工业指标的目标值和目标推荐值，并生成数据图表，再将数据图表推送给客户。
6.基于自学习的目标指标生成方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、通过采集终端采集工业管理过程中的工业指标，并上传至服务器；S2、获取工业管理过程中对工业指标设定的目标值；S3、对上传的工业指标进行分析计算，取得工业指标的计算值；S4、将计算值与目标值进行对比，并根据对比结果设定工业指标的目标推荐值；S5、向用户推荐工业指标的目标推荐值。
7.根据权利要求6所述的基于自学习的目标指标生成方法，其特征在于：所述步骤S1还包括以下步骤：
S101、设定数据采集端的采集周期，并将采集周期内采集的工业指标统一上传至服务器。
8.根据权利要求7所述的基于自学习的目标指标生成方法，其特征在于：所述步骤S3还包括以下步骤：
S301、计算上传的工业指标的最高值、最低值、均值、极差，并根据工业指标的最高值、最低值、均值、极差进行综合统计分析，获取工业指标的计算值。
9.根据权利要求8所述的基于自学习的目标指标生成方法，其特征在于：所述步骤S4还包括以下步骤：
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权 利 要 求 书
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S401、将计算值与目标值进行对比并获取对比结果，设定目标值的选取优劣趋势，并根据对比结果和目标值的选取优劣趋势设定工业指标的目标推荐值。
10.根据权利要求9所述的基于自学习的目标指标生成方法，其特征在于：还包括以下步骤。
S6、获取每个采集周期内生成的目标值和目标推荐值，并生成数据图表，再将数据图表推送给客户。
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说 明 书
基于自学习的目标指标生成系统及方法
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技术领域
[0001]本发明涉及工业过程控制技术领域，特别涉及一种基于自学习的目标指标生成系统及方法。
背景技术
[0002]诸如生产率、产品质量、能源消耗、正常运行时间百分比、排放水平等指标用于监测制造业和加工厂的表现。当今工业面临着实现雄心勃勃的生产目标、最大限度地降低能耗、满足排放标准和定制其产品的挑战，同时还要应对原材料质量和其他影响参数例如环境温度、湿度等的广泛变化。工业上通过调整已知对性能指标有影响或起作用的若干参数来不断改进其性能指标，从而达到提高产品质量、扩大产能输出、降低能耗等目的。但是，大多数工业处理由串联和/或并联的许多单元组成，并且涉及数千个变量或参数。在这种情况下识别、查找影响关键性能指标和(它们的)最优水平的变量并非易事，并且这样做会需要大量时间和专业知识。因此关于改进的性能指标的选择也并非易事，而性能指标选择过高可能会使工人一直达不到要求而导致工作情绪低迷，从而影响工业生产效率。而性能指标选择过低会导致工业生产达不到最佳效果，从而影响工业生产利益。发明内容
[0003]本发明主要目的之一在于提供一种基于自学习的目标指标生成系统，能够选择合适的工业指标，解决工业指标选择过高或过低带来的问题。[0004]为达到上述目的，本发明提供了一种基于自学习的目标指标生成系统，包括数据采集终端和服务器，所述采集终端用于采集工业管理过程中的工业指标，并上传至服务器，所述服务器包括以下模块：[0005]目标值获取模块：用于获取工业管理过程中对工业指标设定的目标值；[0006]工业指标分析模块：用于对上传的工业指标进行分析计算，取得工业指标的计算值；
[0007]对比分析模块：用于将计算值与目标值进行对比分析，并根据对比分析结果设定工业指标的目标推荐值；[0008]推荐模块：用于向用户推荐工业指标的目标推荐值。[0009]本发明的工作原理及优点在于：[0010]1.数据采集终端的设置，可以使得工业生产中工业指标的数据采集更方便，降低了人力成本，提高了数据收集效率。[0011]2.目标值获取模块的设置，由于在工业生产中，为了提高生产动力和生产效率，一般会针对要达到的生产目的，而设定一个目标值，而目标值获取模块能够获取到目标值。而工业指标分析模块的设置，能够在收集工业指标的目标值后，对每个工业指标都进行统计分析，并进行计算得出一个计算值，对比分析模块能够将目标值与计算值进行对比分析，设定出更符合工业生产的目标推荐值，并推荐给用户，方便用户进行目标值管理，从而发现问
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题并解决问题。避免工业指标选择过高或过低带来的问题。[0012]进一步，服务器还包括以下模块：[0013]周期采集模块：用于设定数据采集端的采集周期，并将采集周期内采集的工业指标统一上传至服务器。
[0014]通过设定数据的采集周期，能够使采集的数据更具连贯性和可靠的使用价值，避免数据采集端采集一次发送一次，浪费时间降低效率。[0015]进一步，工业指标分析模块具体包括以下模块：[0016]计算模块：用于计算上传的工业指标的最高值、最低值、均值、极差，并根据工业指标的最高值、最低值、均值、极差进行综合统计分析，获取工业指标的计算值。[0017]通过针对性的统计周期内工业指标并进行最高值、最低值的选取，和均值、极差的计算，获取到理论计算值，方便为用户做出针对性的且更具参考价值的意见。[0018]进一步，工业指标分析模块具体包括以下模块：[0019]指标对比模块：用于将计算值与目标值进行对比并获取对比结果，设定目标值的选取优劣趋势，并根据对比结果和目标值的选取优劣趋势设定工业指标的目标推荐值。[0020]在工业上，各个指标的优劣趋势不一样，有的指标越大越好，有的指标越小越好，本方案能够适应指标选择的多样化，并选取出最合适的目标推荐值。[0021]进一步，服务器还包括以下模块：[0022]目标推荐值统计模块：用于获取每个采集周期内工业指标的目标值和目标推荐值，并生成数据图表，再将数据图表推送给客户。[0023]通过将目标值和目标推荐值整理成图表，方便查看，同时能为后期的优化做准备。[0024]本发明主要目的之二在于提供一种基于自学习的目标指标生成方法，上述系统基于本方法，包括以下步骤：[0025]S1、通过采集终端采集工业管理过程中的工业指标，并上传至服务器；[0026]S2、获取工业管理过程中对工业指标设定的目标值；[0027]S3、对上传的工业指标进行分析计算，取得工业指标的计算值；[0028]S4、将计算值与目标值进行对比，并根据对比结果设定工业指标的目标推荐值；[0029]S5、向用户推荐工业指标的目标推荐值。[0030]本发明的工作原理及优点在于：[0031]1.数据采集终端的设置，可以使得工业生产中工业指标的数据采集更方便，降低了人力成本，提高了数据收集效率。[0032]2.目标值获取模块的设置，由于在工业生产中，为了提高生产动力和生产效率，一般会对针对要达到的生产目的，而设定一个目标值，而目标值获取模块能够获取到目标值。而工业指标分析模块的设置，能够在收集工业指标的目标值后，对每个工业指标都进行统计分析，并进行计算得出一个计算值，对比分析模块能够将目标值与计算值进行对比分析，设定出更符合工业生产的目标推荐值，并推荐给用户，方便用户进行目标值管理，从而发现问题并解决问题。避免工业指标选择过高或过低带来的问题。[0033]进一步，步骤S1还包括以下步骤：[0034]S101、设定数据采集端的采集周期，并将采集周期内采集的工业指标统一上传至服务器。
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通过设定数据的采集周期，能够时采集的数据更具连贯性和可靠的使用价值，避
免数据采集端采集一次发送一次，浪费时间降低效率。[0036]进一步，步骤S3还包括以下步骤：[0037]S301、计算上传的工业指标的最高值、最低值、均值、极差，并根据工业指标的最高值、最低值、均值、极差进行综合统计分析，获取工业指标的计算值。[0038]通过针对性的统计周期内工业指标并进行最高值、最低值的选取，和均值、极差的计算，获取到理论计算值，方便为用户做出针对性的且更具参考价值的意见。[0039]进一步，步骤S4还包括以下步骤：[0040]S401、将计算值与目标值进行对比并获取对比结果，设定目标值的选取优劣趋势，并根据对比结果和目标值的选取优劣趋势设定工业指标的目标推荐值。[0041]在工业上，各个的指标的优劣趋势不一样，有的指标越大越好，有的指标越小越好，本方案能够适应指标选择的多样化，并能够从多种指标中选取出最合适的目标推荐值。[0042]进一步，还包括以下步骤：[0043]S6、获取每个采集周期内生成的目标值和目标推荐值，并生成数据图表，再将数据图表推送给客户。
[0044]通过将目标值和目标推荐值整理成图表，方便查看，同时能为后期的优化做准备。附图说明
[0045]图1为本发明实施例基于自学习的目标指标生成系统的逻辑框图。
具体实施方式
[0046]下面通过具体实施方式进一步详细说明：[0047]实施例
[0048]一种基于自学习的目标指标生成系统，如图1所示，包括数据采集终端和服务器，所述数据采集终端用于采集工业管理过程中的工业指标，并上传至服务器，所述服务器包括以下模块：[0049]周期采集模块：用于设定数据采集端的采集周期，并将采集周期内采集的工业指标统一上传至服务器。[0050]目标值获取模块：用于获取工业管理过程中对工业指标设定的目标值；[0051]工业指标分析模块：用于对上传的工业指标进行分析计算，取得工业指标的计算值；
[0052]计算模块：用于计算上传的工业指标的最高值、最低值、均值、极差，并根据工业指标的最高值、最低值、均值、极差进行综合统计分析，获取工业指标的计算值。[0053]对比分析模块：用于将计算值与目标值进行对比分析，并根据对比分析结果设定工业指标的目标推荐值；[0054]指标对比模块：用于将计算值与目标值进行对比，并设定目标值的选取优劣趋势，若计算值小于目标值，且符合选取优劣趋势，则根据计算值设定工业指标的目标推荐值，反之，不符合选取优劣趋势，则根据目标值设定工业指标的目标推荐值；若计算值大于目标值，且符合选取优劣趋势，则根据计算值设定工业指标的目标推荐值，反之，不符合选取优
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劣趋势，则根据目标值设定工业指标的目标推荐值。[0055]推荐模块：用于向用户推荐工业指标的目标推荐值。[0056]目标推荐值统计模块：用于获取每个采集周期内工业指标的目标值和目标推荐值，并生成数据图表，再将数据图表推送给客户。[0057]一种基于自学习的目标指标生成方法，上述系统基于本方法，包括以下步骤：[0058]S1、通过采集终端采集工业管理过程中的工业指标，并上传至服务器；[0059]步骤S1具体包括以下步骤S101：[0060]S101、设定数据采集端的采集周期，并将采集周期内采集的工业指标统一上传至服务器。[0061]S2、获取工业管理过程中对工业指标设定的目标值；[0062]S3、对上传的工业指标进行分析计算，取得工业指标的计算值；[0063]步骤S3具体包括以下步骤S301：[00]S301、计算上传的工业指标的最高值、最低值、均值、极差，并根据工业指标的最高值、最低值、均值、极差进行综合统计分析，获取工业指标的计算值。[0065]S4、将计算值与目标值进行对比，并根据对比结果设定工业指标的目标推荐值；[0066]步骤S4具体包括以下步骤S401：[0067]S401、将计算值与目标值进行对比，并设定目标值的选取优劣趋势，若计算值小于目标值，且符合选取优劣趋势，则根据计算值设定工业指标的目标推荐值，反之，不符合选取优劣趋势，则根据目标值设定工业指标的目标推荐值；若计算值大于目标值，且符合选取优劣趋势，则根据计算值设定工业指标的目标推荐值，反之，不符合选取优劣趋势，则根据目标值设定工业指标的目标推荐值。[0068]S5、向用户推荐工业指标的目标推荐值。[0069]S6、获取每个采集周期内生成的目标值和目标推荐值，并生成数据图表，再将数据图表推送给客户。
[0070]具体实施过程如下：
[0071]本方案通过设置的数据采集终端，可以使得工业生产中工业指标的数据采集更方便，降低了人力成本，提高了数据收集效率。在收集工业指标的目标值后，对每个工业指标都进行统计分析或针对其中某些工业指标进行统计分析，并进行计算得出一个计算值，然后将目标值与计算值进行对比分析，设定出更符合工业生产的目标推荐值，并推荐给用户，方便用户进行目标值管理，从而发现问题并解决问题。避免工业指标选择过高或过低带来的问题。[0072]例如，某工厂生产陶瓷型的零件，其加工工序包括陶瓷坯体成型、脱脂、烧结、精加工、抛光研磨、打孔、检测。其中可检测的指标包括坯体成型良品率、烧结良品率、零件成品不合格率等。设定工业生产中坯体成型良品率的设定值为85％，烧结良品率的设定值为80％，零件成品不合格率为的设定值为30％。其中坯体成型良品率的优劣趋势为越大越好，烧结良品率的优劣趋势为越大越好，零件成品不合格率的优劣趋势为越小越好。[0073]数据采集终端在七天内，对工业指标坯体成型良品率、烧结良品率、零件成品不合格率的采集数据分别为：[0074]坯体成型良品率：85％、79％、83％、90％、93％、77％、％；
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烧结良品率：65％、68％、71％、69％、％、67％、66％；
[0076]零件成品不合格率：28％、32％、26％、25％、22％、24％、23％。[0077]针对数据采集终端在七天内采集的指标数据进行分析计算，获取到坯体成型良品率的计算值为88％，烧结良品率的计算值为68％，零件成品不合格率的计算值为24％。通过指标对比模块将计算值与目标值进行对比。[0078]坯体成型良品率的设定值为85％，计算值为88％，优劣趋势为越大越好，因此认为坯体成型良品率的设定值还有可上浮的空间，获取更好的利益。因此将目标推荐值设为88％并推荐给用户，方便用户进行目标值管理，从而发现问题并解决问题。[0079]烧结良品率的设定值为80％，计算值为％，优劣趋势为越大越好。由于设定值远大于计算值且优劣趋势为越大越好，因此可以认为坯体成型良品率的设定值设定过高，当前的工艺条件还达不到目标，需改进。因此将目标推荐值设为％并推荐给用户，方便用户进行目标值管理，从而发现问题并解决问题。[0080]零件成品不合格率的设定值为30％，计算值为24％，优劣趋势为越小越好，因此认为坯体成型良品率的设定值还有可下调的空间，获取更大的利益。因此将目标推荐值设为24％并推荐给用户，方便用户进行目标值管理，从而发现问题并解决问题。[0081]以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
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说 明 书 附 图
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