(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211429908.5 (22)申请日 2022.11.16 (71)申请人 承德石油高等专科 学校 地址 067000 河北省承 德市高新 技术产业 开发区学院路2号 (72)发明人 周鸿飞　 (74)专利代理 机构 北京专赢专利代理有限公司 11797 专利代理师 于刚 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/04(2012.01) (54)发明名称 一种工业大 数据智能分析决策方法及系统 (57)摘要 本发明涉及工业制造技术领域， 具体公开了 一种工业大数据智能分析决策方法及系统。 本发 明通过进行工业生产跟踪监测， 确定目标产品和 目标工装； 进行大数据筛选， 获取产品备份数据 和工装记录数据； 进行产品问题分析， 并进行产 品问题判断； 在不存在产品问题时， 进行工装问 题分析； 进行决策分析， 生成决策分析结果， 并进 行工业生产干预。 能够在出现生产问题时， 确定 目标产品和目标工装， 进行大数据筛选， 获取产 品备份数据和工装记录数据进行问题分析排查， 且先进行产品问题分析， 再进行工装问题分析， 进而根据分析数据进行决策分析与工业生产干 预， 从而快速判断造成加工问题的原因， 便于及 时解决相应的问题， 减小对产品生产加工的影 响。 权利要求书2页 说明书9页 附图8页 CN 115496426 A 2022.12.20 CN 115496426 A 1.一种工业大 数据智能分析决策 方法， 其特 征在于， 所述方法具体包括以下步骤： 进行工业 生产跟踪监测， 标记问题工序， 确定目标产品和目标工装； 根据所述目标产品和所述目标工装进行大数据筛选， 获取产品备份数据和工装记录数 据； 根据所述产品备份数据， 进行产品问题分析， 生成产品分析数据， 并进行产品问题判 断； 在不存在产品问题时， 根据所述工装记录数据， 进行工装问题分析， 生成工装分析数 据； 根据所述产品分析数据或所述工装分析数据进行决策分析， 生成决策分析结果， 并进 行工业生产干预。 2.根据权利要求1所述的工业大数据智能分析 决策方法， 其特征在于， 所述进行工业生 产跟踪监测， 确定问题工序， 确定目标产品和目标工装具体包括以下步骤： 进行工业 生产跟踪监测， 生成跟踪监测数据； 按照所述跟踪监测数据， 记录多个生产工序的问题频率； 将问题频率大于预设的标准频率的生产工序标记为问题工序； 根据所述问题工序， 确定对应的目标产品和目标工装。 3.根据权利要求1所述的工业大数据智能分析 决策方法， 其特征在于， 所述根据 所述目 标产品和所述目标工装进 行大数据筛选， 获取产品备份数据和工装记录数据具体包括以下 步骤： 根据所述目标产品进行 大数据筛选， 获取产品筛 选数据； 对所述产品筛 选数据进行 更新备份提取， 得到产品备份数据； 根据所述目标工装进行 大数据筛选， 获取工装筛 选数据； 对所述工装筛 选数据进行周期记录提取， 得到 工装记录数据。 4.根据权利要求1所述的工业大数据智能分析 决策方法， 其特征在于， 所述根据 所述产 品备份数据， 进行产品问题分析， 生成产品分析数据， 并进 行产品问题判断具体包括以下步 骤： 确定问题工序对应的问题加工区域； 按照所述问题加工区域， 采集多个问题区域数据； 综合所述产品备份数据和多个所述问题区域数据， 进行产品问题分析， 生成产品分析 数据； 按照所述产品分析 数据， 进行产品问题判断。 5.根据权利要求1所述的工业大数据智能分析 决策方法， 其特征在于， 所述根据 所述工 装记录数据， 进行工装问题分析， 生成工装分析 数据具体包括以下步骤： 根据所述工装记录数据， 确定 工装可能问题； 根据所述工装可能问题， 生成问题验证信息； 按照所述问题验证信息， 进行问题验证记录， 得到验证记录数据； 对所述验证记录数据进行工装问题分析， 生成工装分析 数据。 6.根据权利要求1所述的工业大数据智能分析 决策方法， 其特征在于， 所述根据 所述产 品分析数据或所述工装分析数据进行决策分析， 生成决策分析结果， 并进行工业生产干预权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115496426 A 2具体包括以下步骤： 根据所述产品分析 数据或所述工装分析 数据进行决策分析， 生成决策分析 结果； 根据所述决策分析 结果， 进行决策计划， 生成干预计划数据； 按照所述干预计划数据， 进行工业 生产干预。 7.一种工业大数据智能分析 决策系统， 其特征在于， 所述系统包括跟踪监测标记单元、 大数据筛选单元、 产品问题分析 单元、 工装问题分析 单元和决策分析干预 单元， 其中： 跟踪监测标记单元， 用于进行工业生产跟踪监测， 标记问题工序， 确定目标产品和目标 工装； 大数据筛选单元， 用于根据所述目标产品和所述目标工装进行大数据筛选， 获取产品 备份数据和工装记录数据； 产品问题分析单元， 用于根据 所述产品备份数据， 进行产品问题分析， 生成产品分析数 据， 并进行产品问题判断； 工装问题分析单元， 用于在不存在产品问题时， 根据所述工装记录数据， 进行工装问题 分析， 生成工装分析 数据； 决策分析干预单元， 用于根据所述产品分析数据或所述工装分析数据进行决策分析， 生成决策分析 结果， 并进行工业 生产干预。 8.根据权利要求7所述的工业大数据智能分析 决策系统， 其特征在于， 所述跟踪监测标 记单元具体包括： 跟踪监测模块， 用于进行工业 生产跟踪监测， 生成跟踪监测数据； 频率记录模块， 用于按照所述跟踪监测数据， 记录多个生产工序的问题频率； 工序标记模块， 用于将问题频率大于预设的标准频率的生产工序标记为问题工序； 目标确定模块， 用于根据所述问题工序， 确定对应的目标产品和目标工装。 9.根据权利要求7所述的工业大数据智能分析 决策系统， 其特征在于， 所述大数据筛选 单元具体包括： 产品筛选模块， 用于根据所述目标产品进行 大数据筛选， 获取产品筛 选数据； 备份提取模块， 用于对所述产品筛 选数据进行 更新备份提取， 得到产品备份数据； 工装筛选模块， 用于根据所述目标工装进行 大数据筛选， 获取工装筛 选数据； 记录提取模块， 用于对所述工装筛 选数据进行周期记录提取， 得到 工装记录数据。 10.根据权利要求7所述的工业大数据智能分析决策系统， 其特征在于， 所述产品问题 分析单元具体包括： 区域确定模块， 用于确定问题工序对应的问题加工区域； 数据采集模块， 用于按照所述问题加工区域， 采集多个问题区域数据； 问题分析模块， 用于综合所述产品备份数据和多个所述问题区域数据， 进行产品问题 分析， 生成产品分析 数据； 问题判断模块， 用于按照所述产品分析 数据， 进行产品问题判断。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115496426 A 3