一种工业大数据分析方法及其系统与流程

本发明涉及工业大数据分析，尤其是一种工业大数据分析方法及其系统。

背景技术：

1、工业大数据即基于工业领域或工业企业收集到的海量数据，即便数据类型存在一定的差异，但它们都表现出如下几点突出特征：大容量、更新快、类型丰富以及高价值。近年来，各行业各领域纷纷推进技术变革和优化转型，工业大数据逐渐演变为非常重要的新的服务类型，对各类数据信息进行收集存储和分析整理，挖掘有价值信息，得到能够有效利用的工业数据，帮助企业能够准确把握与了解其中蕴含的信息内容。在此基础上，借助于有针对性的策略来获取有效信息，推动企业各项生产活动的有序开展，助力企业的持续健康发展。

2、工业大数据分析过程中，传统的生产线任务分配方法可能仅依赖于任务的安排时间来判断其优先级，并且生产线任务排序和插入新任务的操作没有与相关的资源数据进行实时更新和同步，可能会导致资源分配不合理，这可能导致资源分配不合理和紧急任务被延误。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种工业大数据分析方法，以解决上述背景技术中提出的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种工业大数据分析方法，包括：

4、根据工业大数据获取生产线的实时任务，所述实时任务包括待处理任务和临时处理任务；

5、根据待处理任务获取多个第一任务，并获取每个第一任务的任务预期完成时间；

6、获取每个第一任务的第一资源供应率；

7、获取每个第一任务的第一访问频率；

8、根据任务预期完成时间、第一资源供应率和第一访问频率获取每个第一任务的第一紧急程度值；

9、根据第一紧急程度值对与其对应的第一任务进行排序，得到第一任务批处理序列；

10、根据临时处理任务获取多个第二任务，并获取第二任务的第二紧急程度值；

11、根据第二紧急程度值将对应的第二任务融合入第一任务批处理序列，得到第二任务批处理序列；

12、基于第二任务批处理序列对排列的第一任务和第二任务进行处理。

13、优选的，所述根据待处理任务获取多个第一任务，并获取每个第一任务的任务预期完成时间的步骤，包括：

14、获取每个第一任务的元数据，其中元数据包括任务的历史执行信息、预期资源信息和业务信息；

15、根据历史执行信息获取执行完成时间和延迟时间；

16、根据业务信息获取业务沟通时间；

17、根据预期资源信息获取资源运输时间；

18、根据执行完成时间、资源运输时间、延迟时间和业务沟通时间获取任务预期完成时间。

19、优选的，所述获取每个第一任务的第一资源供应率的步骤，包括：

20、获取每个第一任务的可用资源供应值；

21、获取每个第一任务的预期资源供应值；

22、根据资源运输时间获取多个预设供应时间段；

23、根据可用资源供应值和预期资源供应值计算第一资源供应率，计算公式为：

24、；

25、其中，k为第一资源供应率，为第i个预设供应时间段的可用资源供应值，为第i个预设供应时间段的预期资源供应值。

26、优选的，所述获取每个第一任务的第一访问频率的步骤，包括：

27、获取第一任务的客户沟通次数；

28、获取每次客户沟通信息的沟通间隔时间；

29、获取每次客户沟通信息的沟通时长；

30、根据沟通间隔时间获取第一比例因子；

31、根据沟通时长获取第二比例因子；

32、根据沟通间隔时间、沟通时长、第一比例因子和第二比例因子计算第一访问频率，计算公式为：

33、；

34、其中，为第一访问频率，为沟通间隔时间，为第k个沟通时长，为第一比例因子，为第二比例因子,为客户沟通次数。

35、优选的，所述根据任务预期完成时间、第一资源供应率和第一访问频率获取每个第一任务的第一紧急程度值的步骤，包括：

36、获取当前的实时时间；

37、根据任务预期完成时间获取第一紧急程度因子；

38、根据第一资源供应率获取第二紧急程度因子；

39、根据第一访问频率获取第三紧急程度因子；

40、根据任务预期完成时间、第一资源供应率、第一访问频率、第一紧急程度因子、第二紧急程度因子和第三紧急程度因子计算第一紧急程度值，计算公式为：

41、+；

42、其中，为第一紧急程度值，为当前的实时时间，为任务预期完成时间，为第一紧急程度因子，为第二紧急程度因子，为第三紧急程度因子，k为第一资源供应率，为第一访问频率。

43、优选的，所述根据第一紧急程度值对与其对应的第一任务进行排序，得到第一任务批处理序列的步骤，包括：

44、获取每个第一任务的第一紧急程度值，

45、获取每个第一任务的开始时间；

46、根据开始时间生成预设序列对第一任务进行第一序列；

47、判断相邻第一任务的第一紧急程度值的大小，对相邻第一任务按照从大到小对第一序列进行调整，得到第二序列；

48、将第二序列作为第一任务批处理序列。

49、本发明还公开了一种工业大数据分析系统，包括：

50、第一获取模块，用于根据工业大数据获取生产线的实时任务，所述实时任务包括待处理任务和临时处理任务；

51、第二获取模块，用于根据待处理任务获取多个第一任务，并获取每个第一任务的任务预期完成时间；

52、第三获取模块，用于获取每个第一任务的第一资源供应率；

53、第四获取模块，用于获取每个第一任务的第一访问频率；

54、第五获取模块，用于根据任务预期完成时间、第一资源供应率和第一访问频率获取每个第一任务的第一紧急程度值；

55、第一排序模块，用于根据第一紧急程度值对与其对应的第一任务进行排序，得到第一任务批处理序列；

56、第六获取模块，用于根据临时处理任务获取多个第二任务，并获取第二任务的第二紧急程度值；

57、第二排序模块，用于根据第二紧急程度值将对应的第二任务融合入第一任务批处理序列，得到第二任务批处理序列；

58、处理模块，用于基于第二任务批处理序列对排列的第一任务和第二任务进行处理。

59、优选的，所述第三获取模块，包括：

60、第一获取单元，用于获取每个第一任务的可用资源供应值；

61、第二获取单元，用于获取每个第一任务的预期资源供应值；

62、第三获取单元，用于根据资源运输时间获取多个预设供应时间段；

63、第一计算单元，用于根据可用资源供应值和预期资源供应值计算第一资源供应率，计算公式为：

64、；

65、其中，k为第一资源供应率，为第i个预设供应时间段的可用资源供应值，为第i个预设供应时间段的预期资源供应值。

66、优选的，所述第四获取模块，包括：

67、第四获取单元，用于获取第一任务的客户沟通次数；

68、第五获取单元，用于获取每次客户沟通信息的沟通间隔时间；

69、第六获取单元，用于获取每次客户沟通信息的沟通时长；

70、第七获取单元，用于根据沟通间隔时间获取第一比例因子；

71、第八获取单元，用于根据沟通时长获取第二比例因子；

72、第二计算单元，用于根据沟通间隔时间、沟通时长、第一比例因子和第二比例因子计算第一访问频率，计算公式为：

73、；

74、其中，为第一访问频率，为沟通间隔时间，为第k个沟通时长，为第一比例因子，为第二比例因子，为客户沟通次数。

75、优选的，所述第五获取模块，包括：

76、第九获取单元，用于第二获取单元，用于获取当前的实时时间；

77、第十获取单元，用于根据任务预期完成时间获取第一紧急程度因子；

78、第十一获取单元，用于根据第一资源供应率获取第二紧急程度因子；

79、第十二获取单元，用于根据第一访问频率获取第三紧急程度因子；

80、第三计算单元，用于根据任务预期完成时间、第一资源供应率、第一访问频率、第一紧急程度因子、第二紧急程度因子和第三紧急程度因子计算第一紧急程度值，计算公式为：

81、+；

82、其中，为第一紧急程度值，为当前的实时时间，为任务预期完成时间，为第一紧急程度因子，为第二紧急程度因子，为第三紧急程度因子，k为第一资源供应率，为第一访问频率。

83、本技术的有益效果为：

84、本发明通过大数据分析，可以精准地了解每个生产任务对资源的需求，包括设备、人力、原材料等，在插入新的生产任务时，可以自动计算所需的资源量，并与现有资源进行匹配，实现资源的精准配置，这有助于避免资源浪费，降低生产成本，通过大数据分析实时获取生产线的待处理任务和临时处理任务，可以即时了解生产线的当前状态，基于这些信息，企业可以快速调整生产策略，优化生产流程，从而提高生产效率。