[发明专利]生产数据分析方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种生产数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

读取生产数据，所述生产数据包括设备参数和所述设备参数对应的质量参数；

对所述质量参数进行分级，得到所述质量参数对应的质量级别；

按照所述质量级别，通过无监督聚类算法对所述设备参数进行聚类，得到所述设备参数的最优聚类结果；

根据所述最优聚类结果构建质量参数预测模型，所述预测模型为决策树分类模型。

2.如权利要求1所述的生产数据分析方法，其特征在于，所述质量参数为分拣机识别的产品质量参数，所生产设备参数为设备PLC参数。

3.如权利要求1或2所述的生产数据分析方法，其特征在于，根据预设分级数值对所述质量参数进行分级，得到每个产品的质量级别，包括以下步骤：

读取所述质量参数；

判断所述质量参数是否有参数值；

当所述质量参数有参数值时，根据预设分级数值匹配对应质量级别；

当所述质量参数无参数值时，质量级别为“0”。

4.如权利要求3所述的生产数据分析方法，其特征在于，根据预设分级数值对所述质量参数进行分级后，还包括以下步骤：

根据预设质量级别颜色，将所述质量参数按对应产品的生产顺序进行可视化显示。

5.如权利要求1所述的生产数据分析方法，其特征在于，通过无监督聚类方法将所述设备参数按所述质量级别进行聚类，包括以下步骤：

根据所述设备参数构建质量特征向量；

对所述质量特征向量按照所述质量级别进行无监督聚类，聚类簇数量等于所述质量级别数量；

将所述聚类结果映射到所述质量级别对应的质量参数上。

6.如权利要求1所述的生产数据分析方法，其特征在于，所述预测模型为决策树分类模型，根据所述聚类的结果构建质量参数预测模型，具体为：

将所述质量级别作为决策树的叶子节点，将所述设备参数作为决策树的分支节点。

7.如权利要求1或6所述的生产数据分析方法，其特征在于，根据所述聚类的结果构建质量参数预测模型之后，还包括以下步骤：

实时接收设备参数；

根据所述设备参数，通过所述质量参数预测模型预测质量参数；

当所述预测质量参数的结果为参数异常时，根据预设最优质量参数进行设备参数推荐。

8.一种生产数据分析装置，其特征在于，其包括：

读取模块，用于读取生产数据，所述生产数据包括设备参数和所述设备参数对应的质量参数；

分级模块，用于对所述质量参数进行分级，得到所述质量参数对应的质量级别；

模型构建模块，用于按照所述质量级别，通过无监督聚类算法对所述设备参数进行聚类，得到设备参数的最优聚类结果；并根据所述最优聚类结果构建质量参数预测模型，所述预测模型为决策树分类模型。

9.一种电子设备，其包括处理器、存储介质以及计算机程序，所述计算机程序存储于存储介质中，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的生产数据分析方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的生产数据分析方法。