[发明专利]一种基于大数据的钢结构产品清单处理方法和装置

权利要求书

1.一种基于大数据的钢结构产品清单处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取与钢结构产品关联的分析数据集；

根据预设质量分析模型，对多个钢结构产品的质量进行分析，得到质量分析结果，所述预设质量分析模型用于分析钢结构产品是否存在质量异常现象；

在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品未发生质量异常时，将各个物料信息和预设标准物料信息进行匹配，并生成对应的产品清单；否则，在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将各个异常物料信息与预设异常物料信息进行匹配，并生成异常产品信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品未发生质量异常时，将各个物料信息和预设标准物料信息进行匹配，并生成对应的产品清单包括：

在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品未发生质量异常时，将各个物料信息分别与存储于物料云中的任意一个预设标准物料信息进行匹配，得到第一匹配结果；

基于所述第一匹配结果生成对应的产品清单。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将异常物料信息与预设异常物料信息进行匹配，并生成异常产品信息包括：

在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将各个异常物料信息分别与存储于异常产品云中的任意一个预设异常物料信息进行匹配，得到第二匹配结果；

基于所述第二匹配结果生成对应的异常产品信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将对应产品的产品异常信息和物料异常信息均存储于所述异常产品云上。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据预设质量分析模型，对多个钢结构产品的质量进行分析之前，所述方法还包括：

获取初始质量分析模型；

基于分析数据集中的训练数据，对所述初始质量分析模型进行训练，直至满足预设条件的情况下，停止对所述初始质量分析模型的训练过程，得到所述预设质量分析模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述分析数据集中的训练数据，对所述初始质量分析模型进行训练包括：

将所述训练数据输入至所述初始质量分析模型中进行质量分析，生成对应的物料分析结果；

判断所述物料分析结果中的预设数量的异常产品的物料误差是否均在预设物料误差阈值范围内，若是，则停止对所述初始质量分析模型的训练过程；否则，则继续对所述初始质量分析模型进行训练，直至所述预设数量的异常产品的物料误差均在所述预设物料误差阈值范围内为止。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将异常标注信息备注在对应的物料上。

8.一种基于大数据的钢结构产品清单处理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取与钢结构产品关联的分析数据集；

分析模块，用于根据预设质量分析模型，对多个钢结构产品的质量进行分析，得到质量分析结果，所述预设质量分析模型用于分析钢结构产品是否存在质量异常现象；

处理模块，用于在所述分析模块得到的所述质量分析结果为任意一个钢结构产品未发生质量异常时，将各个物料信息和预设标准物料信息进行匹配，并生成对应的产品清单；否则，在所述分析模块得到的所述质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将各个异常物料信息与预设异常物料信息进行匹配，并生成异常产品信息。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述处理方法的步骤。

10.一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述处理方法的步骤。