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文檔簡介
一種計算機硬件生產與組裝的智能監控方本申請涉及一種計算機硬件生產與組裝的申請通過對生產進度和生產質量數據進行深入常問題的根源進行追溯并觸發響應機制進行處2獲取歷史生產質量數據,并基于歷史生產質量數據以及生產進分別對同源質量數據組以及生產進度數據進行時間序列分析,以獲取效率趨勢特征、將效率趨勢特征、質量趨勢特征、效率周期變化特征以及質基于預設置的溯源規則及其對應的異常響應機制響應特征分析模型所述獲取歷史生產質量數據,并基于歷史生產質量數據以及生產進度數基于生產質量數據與預設置的工序順序構建工基于歷史生產質量數據對工序網絡模型各工序節點的生產質量數據進行關鍵性映射通過聚類分析將若干工序質量特征矩陣劃分為若述基于歷史生產質量數據對工序網絡模型各工序節點的生產質量數據進行關鍵性映射以對歷史生產質量數據進行關鍵性分析,并基于關鍵性分析結果識基于各工序節點的關鍵性得分構建各工序節點的基于構建的關鍵性映射,識別各工序節點之間的關聯類型并基將各工序節點的關鍵性得分、關聯關系及其對應的關聯強度填充至通過對標準化處理后的關聯強度進行疊加以對疊加態的關聯類基于時序將同源質量數據組以及生產進度數據轉化為同源質量數據序列以及生產進度數據序列;對同源質量數據序列以及生產進度數據序列進行時間序列分解,獲取3將時間子序列輸入至預訓練好的時間序列模型進行述基于預設置的溯源規則及其對應的異常響應機制響應特征分析模型輸出的異常特征的7.一種計算機硬件生產與組裝的智能監控系統,用于如權利要求1_6任一項所述一種數據接收模塊,用于間隔接收到監控終端發出的生產數據,所時間序列分析模塊,用于分別對同源質量數據組以及生產進度數據進行時間序列分4[0012]基于預設置的溯源規則及其對應的異常響應機制響應特征分析模型輸出的異常中生產數據包括代表每個工序節點進度的生產進度數據以及代表生產產品質量的生產質據將各個工序節點對應關聯的生產質量數據進行整合并劃分為若干個不同種類的同源質5[0016]基于歷史生產質量數據對工序網絡模型各工序節點的生產質量數據進行關鍵性[0021]基于所識別的關鍵性因素及其關聯的關鍵性權重系數計算各工序節點的關鍵性6在產品質量方面的重要性的關鍵性映射,并基于關鍵性映射確定工序節點之間的關聯類[0029]通過采用上述技術方案,將不同關聯類型的關聯強度轉將經過標準化處理的關聯強度進行疊加從而對復數種關聯類型疊加的疊加態關聯類型進[0031]基于時序將同源質量數據組以及生產進度數據轉化為同源質量數據序列以及生基于時間序列分解技術將同源質量數據序列和生產進度數據序列分解為若干種不同的時[0037]提取層對擬合參數特征進行特征提取,獲取效率趨勢特征以及效率周期變化特7的溯源規則及其對應的異常響應機制響應特征分析8[0056]圖2是本申請一種計算機硬件生產與組裝的智能監控方法實施例中步驟S20的一[0057]圖3是本申請一種計算機硬件生產與組裝的智能監控方法實施例中步驟S22的一[0058]圖4是本申請一種計算機硬件生產與組裝的智能監控方法實施例中步驟S30的一[0059]圖5是本申請一種計算機硬件生產與組裝的智能監控方法實施例中步驟S50的一代表每個工序節點進度的生產進度數據以及代表生產產品質[0066]在本實施例中,歷史生產質量數據為存儲好的歷史生產過程產進度數據將各個工序節點對應關聯的生產質量數據進行整合并劃分為若干個不同種類呈現出的周期性波動特征;質量周期變化特征為生產質量隨時間呈現出的周期性波動特[0070]具體的,分別對劃分好的同源質量數據組以及生產進度9期變化特征輸入至預訓練好的特征分析模型進[0074]S50:基于預設置的溯源規則及其對應的異常響應機制響應特征分析模型輸出的[0079]S22:基于歷史生產質量數據對工序網絡模型各工序節點的生產質量數據進行關表示工序節點之間關系緊密程度的數值;工序質量特征矩陣為包含工序節點關鍵性得分、[0093]S2242:通過對標準化處理后的關聯強度進行疊加以對疊加態的關聯類型進行量理的關聯強度進行疊加從而對復數種關聯類型疊加的疊加態關聯類型[0097]S31:基于時序將同源質量數據組以及生產進度數據轉化為同源質量數據序列以動序列以及不規則波動序列進行趨勢特征以及周[0101]具體的,基于時序將原始的同源質量數據和生產進度數據按照時間順序進行排[0111]S54:基于異常傳播路徑圖進行風險評估,并根據預定義的響應機制生成相應策的執行順序應以其功能和內在邏輯確定,而不應對本申請實施例的實施過程構成任何限硬件生產與組裝的智能監控系統與上述實施例中一種計算機硬件生產與組裝的智能監控性分析結果識別各工序節點的生產質量數據對[0146]關于一種計算機硬件生產與組裝的智能監控系統的具體限定可以參見上文中對件生產與組裝的智能監控系統中的各個模塊可全部或部分通過軟件、硬件及其組合來實
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