[发明专利]基于大数据的图谱分析修正系统

说明书

本发明公开了基于大数据的图谱分析修正系统，包括图谱构建模块、图谱分析模块和处理修正模块，所述图谱构建模块用于将设备故障维修信息收集，用以构建知识图谱，所述图谱数据分析模块用于对图谱数据进行分析，所述处理修正模块用于对分析后的数据进行处理修正，所述图谱分析模块与图谱构建模块网络连接，所述处理修正模块与图谱分析模块网络连接，图谱构建模块包括图数据库子模块、数据获取子模块、实体识别单元和实体关系抽取单元，图谱分析模块包括数据分析子模块和人员评价子模块，处理修正模块包括智能推荐子模块、异常预警子模块和预测维护子模块，本发明，具有将设备维修形式直观、可视、结构化和数据有效分析的特点。

技术领域

本发明涉及大数据分析技术领域，具体为基于大数据的图谱分析修正系统。

背景技术

知识图谱旨在描述客观世界的概念、实体、事件及其间的关系。知识图谱通过关系将实体联系起来，形成关于知识的图结构。随着知识图谱相应技术的不断发展和各领域各行业对实现其智能化的迫切需求，深度更深、粒度更细、专业度更高的领域知识图谱成为现今知识图谱研究和应用的主要方向。

如今，在工业生产上，我国工业部门已经实现了相当程度的自动化，在一些行业甚至实现了无人化生产，但是在数控设备的设备检测、维修等方面仍主要依赖于质检人员和维修人员的主观判断和经验。在一些信息化程度较好的制造车间内，一般会用MES(制造执行系统)提升管理水平，但利用MES指导或辅助人员完成维修工作只能以关键词形式查询到某一次维修记录，无法体现某一次(类)故障与其他故障的关联性，不能或不能很好地协助人员完成维修与质检任务。目前多数研究更加关注于设备数据的监测，缺少针对设备数据的分析，无法将针对设备数据的监测转化为对设备运行状态的优化反馈，也就不能满足制造车间的智能化需求。因此，设计将设备维修形式直观、可视、结构化和数据有效分析的基于大数据的图谱分析修正系统是很有必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供基于大数据的图谱分析修正系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于大数据的图谱分析修正系统，包括图谱构建模块、图谱分析模块和处理修正模块，其特征在于：所述图谱构建模块用于将设备故障维修信息收集，用以构建知识图谱，所述图谱数据分析模块用于对图谱数据进行分析，所述处理修正模块用于对分析后的数据进行处理修正，所述图谱分析模块与图谱构建模块网络连接，所述处理修正模块与图谱分析模块网络连接。

根据上述技术方案，所述图谱构建模块包括图数据库子模块、数据获取子模块、实体识别单元和实体关系抽取单元，所述图数据库子模块用于对获取到的数据信息进行存储，所述数据获取子模块用于获取存储制造车间内设备的故障维修数据信息，所述实体识别单元用于识别数据信息中具有特定意义的实体，对设备故障文本信息进行分类，所述实体关系抽取单元用于提取数据信息中包含的实体间的关系以及关系对应的实体辨别，所述数据获取子模块、实体识别单元和实体关系抽取单元均与图数据库子模块网络连接。

根据上述技术方案，所述图谱分析模块包括数据分析子模块和人员评价子模块，所述数据分析子模块用于对构建完成的知识图谱中的数据信息进行分析，所述人员评价子模块用于对设备故障维修人员维修工作进行评分，所述数据分析子模块包括重要度等级划分单元，所述重要度等级划分单元用于对制造车间内设备故障问题进行重要度等级划分，所述人员评价子模块与数据分析子模块网络连接。

根据上述技术方案，所述处理修正模块包括智能推荐子模块、异常预警子模块和预测维护子模块，所述智能推荐子模块用于根据评分后的人员信息为出现故障的设备自动推荐匹配人员，所述异常预警子模块用于在设备出现故障发出预警提示，所述预测维护子模块用于对设备的日常运作进行前瞻预测维护，所述智能推荐子模块与人员评价子模块网络连接，所述异常预警子模块和预测维护子模块均与数据分析子模块网络连接。

根据上述技术方案，所述图谱构建模块的运行方法主要包括以下步骤：