[发明专利]基于大数据的环境干扰的产量预测方法、系统和介质

说明书

本申请实施例提供了基于大数据的环境干扰的产量预测方法、系统和介质。属于大数据和生产管理技术领域。该方法包括：采集生产、环境监测的信息并提取生产动态监测数据生成生产环控监测特征图谱，再通过动态产能监测模型获得产量预测数据并获得生产环变干扰因子，后结合环境预测数据对产量预测数据进行修正处理，再与实际的产能数据进行预测差值处理获得实际产差数据，最后与预设产量差阈值进行阈值对比判断产量预测的准确性；从而根据特征图谱和模型对环境数据进行处理获得干扰因子再对产量预测进行修正，并验证产量预测准确性，实现通过生产和环境信息进行干扰修正处理并预测产能和验证的大数据处理技术。

技术领域

本申请涉及大数据和生产管理技术领域，具体而言，涉及基于大数据的环境干扰的产量预测方法、系统和介质。

背景技术

在涂料生产过程中，生产物料的产量受温度干扰的影响较大，因此给生产带来了很多弊端，因为产品加工配比的不同和环境差异性，导致产量稳定性无法得知，难以精确排产和保障生产连续性；生产过程中调整排产的频率高使得生产产量预测和供给的产能比难以估算，导致生产供需不稳定，且目前缺乏可根据设备、环境、物料配比等生产要素进行产能预测，并对环变干扰要素的影响进行有效评估的物料生产技术。

针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供基于大数据的环境干扰的产量预测方法、系统和介质，可以根据特征图谱和模型对环境数据进行处理获得干扰因子再对产量预测进行修正，并根据预测和实际产量对比检验预测产能的准确性，实现通过生产和环境信息进行干扰修正处理并预测产能和验证的大数据处理技术。

本申请实施例还提供了基于大数据的环境干扰的产量预测方法，包括以下步骤：

采集生产线的生产监测特征信息和生产环控信息以及环境监测信息，并提取生产动态监测数据；

根据所述生产动态监测数据生成生产环控监测特征图谱；

根据所述生产环控监测特征图谱获取动态产能监测模型，并将所述生产动态监测数据通过所述动态产能监测模型进行处理获得产量预测数据；

根据所述生产动态监测数据进行处理获得生产环变干扰因子；

根据所述生产环变干扰因子结合第一预生产时间段内的环境预测数据对所述产量预测数据进行修正处理，获得产量预测修正数据；

获取实际生产后所述第一预生产时间段内的实际产能数据，并与所述产量预测修正数据进行差值处理获得实际产差数据；

根据所述实际产差数据与预设的产量差阈值进行阈值对比，判断在环境干扰下的产量预测的准确性。

可选地，在本申请实施例所述的基于大数据的环境干扰的产量预测方法中，所述采集生产线的生产监测特征信息和生产环控信息以及环境监测信息，并提取生产动态监测数据，包括：

通过预设的生产信息监测网平台采集生产线的生产监测特征信息和生产环控信息以及环境监测信息；

所述生产监测特征信息包括生产物料种属信息、配比配料信息、物料投放信息；

所述生产环控信息包括车间温湿度信息、设备在制温度信息、产出口温检信息；

所述环境监测信息包括外部温湿度信息、季节时间信息；

根据所述生产监测特征信息、生产环控信息、环境监测信息提取对应的生产监测特征数据、生产环控数据、环境监测数据；

根据所述生产监测特征数据、生产环控数据、环境监测数据合成生产动态监测数据。

可选地，在本申请实施例所述的基于大数据的环境干扰的产量预测方法中，所述根据所述生产动态监测数据生成生产环控监测特征图谱，包括：

所述生产监测特征数据包括生产物料种属数据、配比配料数据、物料投放数据；

所述生产环控数据包括车间温湿度数据、设备在制温度数据、产出口温检数据；

所述环境监测数据包括外部温湿度数据、季节时间数据；