[发明专利]一种工业数据智能分析系统及方法

权利要求书

1.一种工业数据智能分析系统，其特征在于，包括：

工业数据采集模块，用于基于工业管理系统数据库及前端控制系统、工业传感器、仪器仪表，收集工业生产设备、生产线、仓库、供应商、产品销售数据；

数据存储模块，用于通过分布式HDFS集群对工业数据进行分类存储；

智能分析模块，用于构建数据分析模型，基于数据分析模型对工业数据进行问题分析、问题预警、关联分析、价值分析和结果预测，并针对分析结果生成优化策略和生产指导；

可视化模块，用于建立工业数据与分析结果的有向关联，并通过图表、三维模型形式可视化展示分析结果。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述工业数据智能分析系统还包括产品溯源模块，所述产品溯源模块包括一级溯源单元和二级溯源单元；

其中，所述一级溯源单元用于建立建立产品与生产设备、生产线的一级关联关系，所述一级关联关系中，至少包括产品生产时间信息、产品检测信息、生产设备参数和生产线参数，并将产品与对应产品仓库关联；

所述二级溯源单元用于建立供应商与产品生产原材料、生产设备、设备零部件的关联关系，所述关联关系中至少包括供应商信息、供应合同信息和供应标的信息，并将产品生产原材料、生产设备、设备零部件与对应仓库关联。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述通过分布式HDFS集群对工业数据进行分类存储前还包括:

通过数据拆解、数据关联、智能匹配、语义识别和属性筛选对工业数据进行清洗，实现数据标准化。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述构建数据分析模型，基于数据分析模型对工业数据进行问题分析、问题预警、关联分析、价值分析和结果预测包括：

基于机器学习方法，通过多维度数据挖掘，对工业数据进行回归分析、聚类分析、关联性分析、对比分析，以构建问题分析模型、问题预警模型、关联分析模型、价值分析模型和结果预测模型，并通过新采集的工业数据进行迭代更新。

5.一种工业数据智能分析方法,其特征在于，包括：

基于工业管理系统数据库及前端控制系统、工业传感器、仪器仪表，收集工业生产设备、生产线、仓库、供应商、产品销售数据；

通过分布式HDFS集群对工业数据进行分类存储；

构建数据分析模型，基于数据分析模型对工业数据进行问题分析、问题预警、关联分析、价值分析和结果预测，并针对分析结果生成优化策略和生产指导；

建立工业数据与分析结果的有向关联，并通过图表、三维模型形式可视化展示分析结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述收集工业生产设备、生产线、仓库、供应商、产品销售数据还包括：

建立建立产品与生产设备、生产线的一级关联关系，所述一级关联关系中，至少包括产品生产时间信息、产品检测信息、生产设备参数和生产线参数，并将产品与对应产品仓库关联；

建立供应商与产品生产原材料、生产设备、设备零部件的关联关系，所述关联关系中至少包括供应商信息、供应合同信息和供应标的信息，并将产品生产原材料、生产设备、设备零部件与对应仓库关联。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过分布式HDFS集群对工业数据进行分类存储前还包括:

通过数据拆解、数据关联、智能匹配、语义识别和属性筛选对工业数据进行清洗，实现数据标准化。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述构建数据分析模型，基于数据分析模型对工业数据进行问题分析、问题预警、关联分析、价值分析和结果预测包括：

基于机器学习方法，通过多维度数据挖掘，对工业数据进行回归分析、聚类分析、关联性分析、对比分析，以构建问题分析模型、问题预警模型、关联分析模型、价值分析模型和结果预测模型，并通过新采集的工业数据进行迭代更新。