一种基于大数据的生产资料溯源系统和方法与流程

本发明涉及信息溯源，具体是一种基于大数据的生产资料溯源系统和方法。

背景技术：

1、随着数字经济的不断发展，传统制造产业迎来了新的发展机遇，因此制造工厂的车间作业要求越来越高效和精准，依靠过去纯手工的方式去记录生产信息、追踪生产流程，不仅效率低下且易出错，已经满足不了工业生产制造业的发展需求；

2、且随着工业生产制造业的不断发展，其生产的产品种类也越来越多，进而导致其对应的生产资料信息也越来越多，一旦生产过程中出现错误，现有技术很难通过生产资料信息对出现错误的生产线进行检测溯源，为此，现提供一种基于大数据的生产资料溯源系统和方法。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于大数据的生产资料溯源系统和方法。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于大数据的生产资料溯源系统，包括管控中心，所述管控中心通信连接有生产资料数据库、生产监管模型构建模块、生产管理模块、异常溯源模块；

4、所述生产资料信息数据库设有生产资料信息采集单元、生产资料信息处理单元以及信息表建立单元；

5、所述生产资料信息采集单元用于采集生产原材料、产品以及生产线的基本信息，进而得到生产资料初始信息；

6、所述生产资料信息处理单元用于对生产资料初始信息进行数据清洗，进而得到新的生产资料信息；

7、所述信息表建立单元用于根据新的生产资料信息建立生产资料信息表；

8、所述生产监管模型构建模块用于通过生产资料信息表构建生产线-产品关系集，进而建立生产监管模型；

9、所述生产管理模块用于根据生产监管模型监管各个生产线生产状况，进而判断生产线是否出现生产错误并生成对应的生产异常记录；

10、所述异常溯源模块用于根据生产异常记录对应生产线以及生产元原材料进行溯源查询。

11、进一步的，所述生产原材料、产品以及生产线的基本信息包括生产原材料的采购记录以及出入库记录、产品的名称以及所需生产原材料的名称和数量、生产线的编号、历史生产记录和设备名称。

12、进一步的，所述生产资料初始信息的数据清洗过程包括：

13、生产资料信息处理单元通过设置目标数据映射机制和标准结果数据对生产资料初始信息进行数据清洗；

14、目标数据映射机制由若干个特征目标点和预设数据排列规则组成，标准结果数据为按预设数据排列规则排列的样本数据；

15、将获得目标数据按预设排列规则进行排列得到新的生产资料信息，并与结果数据进行对比，若对比结果一致，则判断数据清洗完成并将新的生产资料信息发送至信息表建立单元，若对比不一致，则重新通过目标数据映射机制和标准结果数据对生产资料初始信息进行数据清洗。

16、进一步的，所述生产资料信息表由生产原材料信息子表和生产信息子表组成；

17、所述生产原材料信息子表包括生产原材料的名称、经销商名称、生产日期、当前库存量、进库数量及对应的时间和出库数量及对应的时间；

18、所述生产信息子表包括生产线的编号、设备名称以及对应的生产的产品名称、生产日期、所需的原材料种类和数量。

19、进一步的，所述生产监管模型的建立过程包括：

20、根据生产信息子表中生产线与产品的对应关系，建立若干个生产线-产品关系集s；

21、其中生产线-产品信息集表示为s(tn,m，hn)＝{(xm，num)，(ycn，b，num)}；

22、其中ycn，b表示在生产编号为xm的产品时，所需要的第b个生产原材料的编号，其中n为生产编号为xm的产品时所需要的生产原材料的种类数量，且n大于或等于b，num表示生产线hn在日期tn,m生产的产品数量,num表示对应生产原材料的使用数量，tn,m表示生产线hn生产产品xm的日期；

23、建立多个直角坐标系，将生产线-产品信息集中的数据按产品数量映射至各个直角坐标系中，并计算各个直角坐标系的坐标距离密度d；

24、设置坐标距离密度阈值，去除坐标距离密度大于坐标距离密度阈值的直角坐标系，保留坐标距离密度小于或等于坐标距离密度阈值的直角坐标系；

25、将保留的直角坐标系中的各个坐标单位集合，并映射至一个直角坐标系中，进而构建多个线性回归方程，将所有的线性回归方程合并得到生产监管模型；

26、线性回归方程可为fn(xm，num)＝a1num1+a2num2+……+annumn，其中a1、a2、……、an为常数系数。

27、进一步的，所述坐标距离密度d的计算公式为：

28、

29、其中dnum表示生产num数量产品对应的坐标距离密度，c表示生产原材料对应编号的下标数。

30、进一步的，所述生产管理模块监管各个生产线生产状况过程包括：

31、根据进行生产的生产线编号，从生产监管模型中找寻对应的生产线的所有线性回归方程，将要生产的产品种类以及对应的期望生成数量输入至对应的线性回归方程中，进而得到所需的生产原材料种类以及对应所需的数量；

32、每当生产线完成一件产品后，生产管理模块会检测各个生产资料剩余的数量，并将其代入线性回归方程中，进而获得剩余数量的生产原材料预计可生产的产品数量；

33、将预计可生产的产品数量与已生产的产品数量相加的预计实际生产数量，并与产品期望生成数量对比，根据对比结果判断生产线是否生产异常；

34、当一条生产线被判断生产异常时，生产监管模块实时的停止对应生产线，并生成生产异常记录发送至异常溯源模块；

35、其中生产异常记录包括被判断生产异常的生产线编号、生产的产品名称以及生产线的各个设备的生产视频数据。

36、进一步的，所述异常溯源模块根据生产异常记录进行溯源查询的过程包括：

37、异常溯源模块从生产监管模块获取若干个生产正常的生产线中各个设备的生产视频数据，进而根据若干个生产正常的设备的生产视频数据建立各个设备的正常生产模型，并将其代入生产异常记录中生产线的各个设备的生产视频数据中，进而判断各个设备生产是否异常；

38、若根据正常生产模型判断设备的生产异常，则记录此设备的编号，将设备的编号以及其对应的生产异常视频数据发送给相关管理人员进而对设备进行检查维修；

39、若根据正常生产模型判断设备的生产正常，则推断生产原材料异常，根据产品信息获得产品所需的生产原材料名称，并根据生产资料信息表和生产原材料名称对各个生产原材料进行溯源。

40、进一步的，一种基于大数据的生产资料溯源系统的生产资料溯源方法，包括如下步骤：

41、步骤一，采集生产资料的相关信息，并对生产资料的相关信息进行数据清洗，进而建立生产资料信息表；

42、步骤二，根据生产资料信息表建立生产线-产品信息集，建立若干个坐标系，将生产线-产品信息集中的信息集合映射至直角坐标系中；

43、步骤三，计算各个直角坐标系的坐标距离密度，设置坐标距离密度阈值，去除坐标距离密度大于坐标距离密度阈值的直角坐标系，保留坐标距离密度小于或等于坐标距离密度阈值的直角坐标系；

44、步骤四，根据保留的直角坐标系中的坐标点位建立其对应的线性回归方程；

45、步骤五，将所有的线性回归方程进行整合得到生产监管模型；

46、步骤六，将生产线编号以及期望产品产量输入至生产监管模型中，进而找寻对应的线性回归方程，进而获得对应各个生产原材料的数量；

47、步骤七，设置多个摄像头实时监测生产线生产状态，并根据当前产品生产数量计算各个生产原材料的预计剩余数量，并与各个生产原材料的剩余数量进行对比，根据对比结果判断生产线是否存在生产异常；

48、步骤八，若出现生产线存在生产异常则生成生产异常记录，进而根据生产异常记录对生产线进行溯源，并将溯源信息发送给相关管理人员。

49、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

50、1、本发明通过设置目标数据映射机制和标准结果数据对生产资料信息进行数据清洗，再通过预设数据排列规则对数据清洗后的生产资料信息进行排列，进而建立生产资料信息表，通过设置目标数据映射机制和标准结果数据来检验数据清洗后的生产资料信息是否出错，一定程度上保证了数据清洗后的生产资料信息的准确性；

51、2、通过生产资料信息建立生产线-产品信息集，并将生产线-产品信息集中的信息映射至多个直角坐标系，进而计算各个直角坐标系的坐标距离密度，通过设置坐标距离密度阈值，来去除坐标距离密度大于坐标距离密度的直角坐标系，进而建立生产监管模型，通过将生产线-产品信息集中的数据映射至直角坐标系中并计算各个直角坐标系的坐标距离密度，进而过滤了有误的数据，保障了后续监管生产线的生产过程的正确性。