(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210958252.X (22)申请日 2022.08.11 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115034525 A (43)申请公布日 2022.09.09 (73)专利权人 宝信软件 （南京） 有限公司 地址 210039 江苏省南京市雨 花台区梅 山 街道雄风路333号 (72)发明人 田建祥　孙宇　陈凯　 (74)专利代理 机构 南京明杰知识产权代理事务 所(普通合伙) 32464 专利代理师 张文杰 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/00(2012.01)G06Q 50/04(2012.01) G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 113/14(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (56)对比文件 CN 113554464 A,2021.10.26 CN 114429249 A,202 2.05.03 CN 104679 972 A,2015.0 6.03 CN 114758764 A,202 2.07.15 审查员 胡熠寒 (54)发明名称 基于数据分析的钢管订单生产工期预测监 管系统及方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于数据分析的钢管订 单生产工期预测监管系统及方法； 包括模型建立 模块、 工期处理模块、 加工路径分析模块和设备 寿命监测模块； 模型建立模块用于依据生产钢管 的设备参数， 建立基于实体设备的虚拟模型； 工 期处理模块用于预测客户预定的所有钢管在虚 拟设备上生产完的日期， 根据生产完的日期， 对 生产钢管的设备进行分析、 处理； 加工路径分析 模块用于根据加工钢管的流程生 成加工路径， 对 路径进行分割处理， 得到异常路径； 根据异常路 径识别得到引起路径异常的设备信息； 通过加工 路径分析模块， 能及时发现加工钢管时设备的问 题， 防止实际加工时由于设备问题延误协定的交 付时间， 降低生产钢管的利 润值。 权利要求书3页 说明书8页 附图1页 CN 115034525 B 2022.11.22 CN 115034525 B 1.基于数据分析的钢管订单生产工期预测监管方法， 其特征在于： 所述预测监管方法 执行如下步骤： Z01： 获取并接收生产钢管的设备参数信息， 根据参数信息在虚拟空间中完成映射， 得 到基于实体设备的虚拟模型； Z02： 获取客户向加工厂订购钢管的数量、 客户与加工厂协定的交付日期信息； 根据设 备在历史时间段生产钢 管的数量， 分析所有钢 管在虚拟设备上生产完的日期； 将生产完的 日期与所述协定的交付日期比较， 如若生产完的日期在所述协定的交付日期内， 则表示钢 管能顺利交付给客户； 如若生产完的日期不在所述协定的交付日期 内， 则表示钢 管不能顺 利交付给客户， 并跳转至步骤 Z03； 在步骤Z02中， 依据在虚拟设备上生产错误钢管的频率和虚拟设备停止并重启的次数， 分析所有钢 管在虚拟设备上生产完的日期； 对钢 管在虚拟设备上生产的日期进行分类； 其 中分类的方式具体包括如下步骤： Z021： 获取设备已生产的P个钢管 数量， 并将P个钢管 数量作为训练样本集； Z022： 设定Y={b1,b2}为待分类项， b1为在虚拟设备上生产错误钢管的频率， b2为虚拟设 备停止并重启的次数， b1,b2作为Y的特 征属性； Z023： 设定类比集合X={w1,w2}； w1是指能在协定的交付日期前交付订购的钢管数量； w2 是指不能在协定的交付日期前交付 订购的钢管 数量； Z024： 在特征属性为独立条件下， 计算P(w1|Y)； 如若P(w1|X)=max{P(w1|y),P(w2|y)},则 Y∈w1； 其中： b1表示第1个特征词， b2表示第2个特征词， w1表示第1个分类类别， w2表示第2个分 类类别； Z03： 依据加工钢管的流程生成加工路径， 对路径按照时间进行切割处理； 将切割处理 后的路径与标准路径对比； 如若核实到切割处理后的路径与标准路径不相同时， 则获取引 起路径异常的设备信息； Z04： 分析引起路径 异常的设备寿命信息， 根据寿命 对设备进行 管理。 2.根据权利要求1所述的基于数据分析的钢管订单生产工期预测监管方法， 其特征在 于： 在步骤Z03中， 获取依据加工钢管的流程生成的加工路径信息， 对加工路径信息切割处 理， 得到若干路径合集， 并依据若干路径生成若干向量， 将向量与标准路径对比， 对比过程 如下： 获取所截取的任意一条路径， 根据路径生成的向量 ， 并从数据库中提取与任意一条 路径相同的标准路径所生成的向量 ； ； 经验证， 如若cosβ =1时， 则表示切割处理后的路径与标准路径相同； 如若cosβ =0时， 则 表示切割处 理后的路径与标准路径不相同； 则提取引起路径 异常的设备集； 其中： β 是指向量 与向量 之间的夹角， cosβ 是指向量 与向量 之间的相似度； 是 指向量 的模， 是指向量 的模。 3.根据权利要求2所述的基于数据分析的钢管订单生产工期预测监管方法， 其特征在 于： 在步骤Z04中， 获取引起路径异常的设备集， 获取引起设备发生变化的变量信息， 所述变权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115034525 B 2量信息是指设备零件变形l1、 设备零件疲劳l2； 计算当前时间段t， 设备的剩余寿命Q(t)， ； 其中： γ1、 γ2是指两个变量信息的影响权重向量， 通过最小二乘法计算γ1、 γ2的值， u (t)是指寿命随着时间变化的斜率， k是指常数； 根据设备理想化的故障时间 ； 如若核 实到设备的剩余寿命处于[Q(t),Q’(t)]之间， 则表示需对设备及时维护； 如若核实到设备 的剩余寿命小于 时， 则表示需对设备进行维修。 4.应用权利要求1 ‑3中任一项所述的基于数据分析的钢管订单生产工期预测监管方法 的基于数据分析的钢管订单生产工期预测监管系统， 其特征在于， 包括模型建立模块、 工期 处理模块、 加工路径分析模块和设备寿命监测模块； 所述模型建立模块用于依据生产钢管的设备参数， 建立基于实体设备的虚拟模型； 从 而能对实体设备进行仿真模拟； 所述工期处理模块用于预测客户预定的所有钢管在虚拟设备上生产完的日期， 根据生 产完的日期， 对生产钢管的设备进行分析、 处 理； 所述加工路径分析模块用于根据加工钢管的流程生成加工路径， 对路径进行分割处 理， 得到异常路径； 根据异常路径 识别得到引起路径 异常的设备信息； 所述设备寿命监测模块用于监测设备的寿命， 根据寿命 对设备进行处 理。 5.根据权利要求4所述的基于数据分析的钢管订单生产工期预测监管系统， 其特征在 于： 所述模型建立模块包括 参数传输单 元和设备仿真单 元； 所述参数传输单元用于接收来自实体设备的参数； 所述参数由钢管设备上的传感器传 输所得； 所述设备仿真单元用于将 实体设备的数据在虚拟空间中完成映射， 得到基于实体设备 的虚拟模型； 从而能对实体设备进行仿真模拟； 所述参数传输单 元的输出端与设备仿真单 元的输入端相连接 。 6.根据权利要求4所述的基于数据分析的钢管订单生产工期预测监管系统， 其特征在 于： 所述工期处 理模块包括 订单量获取 单元、 生产工期预测单 元； 所述订单量获取单元用于获取客户向加工厂订购钢管的数量、 客户与加工厂协定的交 付日期信息； 所述生产工期预测单元用于依据在虚拟设备上生产错误钢管的频率和虚拟设备停止 并重启的次数， 分析所有钢 管在虚拟设备上生产完的日期， 对能否在协定的交付日期前完 成进行分类， 得到分类结果； 所述订单量获取 单元的输出端与生产工期预测单 元的输入端相连接 。 7.根据权利要求4所述的基于数据分析的钢管订单生产工期预测监管系统， 其特征在 于： 所述加工 路径分析模块包括加工路径生成单元、 加工路径分割单元、 路径比对单元和影 响设备单元； 所述加工路径生成单 元用于根据加工钢管的流 程生成加工路径； 所述加工路径分割单 元用于将加工路径按照时间进行分割， 得到分割后的若干路径； 所述路径比对单 元用于将分割后的路径与标准路径对比， 得到对比结果；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115034525 B 3