[发明专利]一种基于云计算的刀具管理系统及其方法

权利要求书

1.一种基于云计算的刀具管理系统，其特征在于，所述系统包括：

信息收集模块，用于对刀具的信息进行收集，通过传感器和网络将刀具的使用状态信息实时获取、监测和反馈到系统上；

分析预测模块，用于借助云计算平台的弹性计算和存储功能，对刀具数据进行全时段分析和预测；

运转预测模块，用于采用人工智能算法，对采集的数据进行处理分析，并根据分析结果为刀具管理系统的后续运转提供反馈信息和运行模式。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述信息收集模块具体包括：

数据中心建立单元，用于在云服务器上建立数据中心，且通过设置于刀具上的传感器对刀具的使用状态信息进行采集，并采集到的实时数据上传至数据中心；

数据处理分析单元，用于对传感器采集到的原始数据进行去噪、去冗余、处理异常值和标准化操作，得到准确有效的数据；

预警建立单元，用于利用算法模型，对所采集的历史数据进行分析学习，并结合新采集到的实时数据进行实时监测，若出现刀具使用状态异常或风险情况，立即发出报警，并通知管理人员及时处理；

可视化单元，用于对采集到的数据进行可视化展示。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分析预测模块具体包括：

数据收集单元，用于将刀具管理系统中，包括历史使用记录、采集的传感器数据、机器学习模型等各种相关数据、知识和领域经验收集起来，并保存在云服务器上，形成数据湖；

数据处理单元，用于对收集到的数据进行清洗和去噪，同时对数据进行编码，使数据可以适配到云计算存储和运算的框架中，并建立相互协调的信息模型，同时根据中央控制台或客户端需求提取相应数据内容并展示；

模型建立单元，用于引入数据建模和算法优化，应用人工智能技术，将各种结构、时序关系优化分波段机制进行协调，以推进和自动学习分析评价；

监测预测单元，用于基于数据湖和建立的人工智能模型，实现刀具状况实时监测和预测，为后续监督、反馈提供依据；

数据分析单元，用于根据具体场景，将数据进行深入的分析和挖掘，制定出不同的问题解决方案，优化算法模型，并基于云平台提供相关数据展示、图表呈现和监控预警等应用。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述运转预测模块具体包括：

算法模型建立单元，用于依据业务数据类型和数据结构以及数据预测需求选择算法模型，用于训练和预测相关数据，同时针对不同模型参数及超参数进行优化调整以使得模型更加适合当前的数据情况；

模型训练单元，用于将数据按照比例划分成训练集和测试集进行训练，对模型初步建立后进行优化；

模型评价预测单元，用于利用测试集对建立的模型进行测试评估，根据不同额度、精准度调整机器学习算法，使模型既能解释历史数据又能进行未来数据的匹配库存分析和预测，对未来值的一个范围内的概率预测；

模型部署单元，用于将训练好的模型迁移到云计算平台中，并在刀具管理系统中实现模型应用与更新。

5.一种基于云计算的刀具管理方法，其特征在于，所述方法包括：

对刀具的信息进行收集，通过传感器和网络将刀具的使用状态信息实时获取、监测和反馈到系统上；

借助云计算平台的弹性计算和存储功能，对刀具数据进行全时段分析和预测；

采用人工智能算法，对采集的数据进行处理分析，并根据分析结果为刀具管理系统的后续运转提供反馈信息和运行模式。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对刀具的信息进行收集，具体包括如下步骤：

在云服务器上建立数据中心，且通过设置于刀具上的传感器对刀具的使用状态信息进行采集，并采集到的实时数据上传至数据中心；

对传感器采集到的原始数据进行去噪、去冗余、处理异常值和标准化操作，得到准确有效的数据；

利用算法模型，对所采集的历史数据进行分析学习，并结合新采集到的实时数据进行实时监测，若出现刀具使用状态异常或风险情况，立即发出报警，并通知管理人员及时处理；

对采集到的数据进行可视化展示。