CN114817739B - 一种基于人工智能算法的工业大数据处理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于人工智能算法的工业大数据处理系统，包括：数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和数据管理模块；数据采集模块针对工业设备进行数据采集，获得工业大数据，并将工业大数据传输至数据分析模块和数据存储模块；数据分析模块针对数据采集模块传输的工业大数据通过人工智能算法进行分析处理，获得工业大数据分析结果；数据管理模块进行工业大数据处理信息交互和传输工业大数据分析结果；数据存储模块存储数据采集模块获得的工业大数据，并向数据分析模块提供数据信息。本发明采用人工智能算法对工业大数据进行处理，在海量工业大数据中高效快速获取有价值的信息进行使用与管理，有效提高工业大数据的价值。

Description

一种基于人工智能算法的工业大数据处理系统
技术领域
本发明涉及工业大数据处理技术领域，特别涉及一种基于人工智能算法的工业大数据处理系统。
背景技术
工业大数据是在工业领域信息化相关应用中所产生的海量数据，是制造业数字化、网络化、智能化发展的基础性战略资源。近年来，随着信息化和技术产业化的不断创新和发展，人们提出了以智能技术为基础的生产理念，同时也将人工智能技术运用到工业中以促进工业企业的现代化与高质量发展。
目前，在现有技术方案中通常对工业大数据进行处理的效率低，而且在工业大数据中获得有价值的信息有限，因此，本发明提出了一种基于人工智能算法的工业大数据处理系统，采用人工智能算法对工业大数据进行处理，在海量工业大数据中高效快速获取有价值的信息进行使用与管理，有效提高工业大数据的价值。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人工智能算法的工业大数据处理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能算法的工业大数据处理系统，包括：数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和数据管理模块；
所述数据采集模块，用于针对工业设备进行数据采集，获得工业大数据，并将所述工业大数据传输至所述数据分析模块和所述数据存储模块；
所述数据分析模块，用于针对所述数据采集模块传输的工业大数据通过人工智能算法进行分析处理，获得工业大数据分析结果；
所述数据管理模块，用于进行工业大数据处理信息交互和传输所述工业大数据分析结果；
所述数据存储模块，用于存储所述数据采集模块获得的工业大数据，并向所述数据分析模块提供数据信息。
进一步地，所述数据采集模块，包括：采集单元、汇合单元和传输单元；所述采集单元采用多进程并发采集工业设备的工业数据，将多个数据采集端分布到所述工业设备中，针对所述数据采集端进行全面布局后同时对所述工业设备进行实时数据采集，并将每个数据采集端采集到的数据信息汇入所述汇合单元，在所述汇合单元中得到实时获取的工业大数据，所述传输单元将实时获取的工业大数据传输至数据存储模块和数据分析模块，而且在所述传输单元中包括：第一传输单元和第二传输单元，所述第一传输单元按照数据存储传输协议将所述工业大数据传输至所述数据存储模块，所述第二传输单元按照通信传输协议将所述工业大数据传输至所述数据分析模块。
进一步地，所述数据存储模块在提供数据信息时，接收提供数据信息的请求，并判断所述请求是否是所述数据分析模块发出的，当所述请求是所述数据分析模块发出时，则根据所述请求向所述数据分析模块提供数据信息，当所述请求不是所述数据分析模块发出时，则不根据所述请求提供数据信息。
进一步地，所述数据存储模块还定期进行数据转移或数据删除，在针对所述数据存储模块进行数据转移或数据删除时，先要获取操作人员的验证信息，并针对所述验证信息进行核验，如果核验结果为通过，则允许所述操作人员针对所述数据存储模块进行数据转移或者数据删除，如果核验结果为不通过，则所述操作人员无法对所述数据存储模块进行操作；其中，在针对所述验证信息进行核验时，包括：身份验证、密码验证和操作人员信息随机获取。
进一步地，所述数据分析模块包括：数据确认单元、数据处理单元和数据分析单元；
所述数据确认单元，用于接收所述数据采集模块传输的工业大数据，并针对所述工业大数据进行完整性分析，当分析结果为所述工业大数据不完整时，向所述数据存储模块发送提供数据信息的请求，并接收所述数据存储模块根据所述请求提供的数据信息，从而得到完整的工业大数据；
所述数据处理单元，用于针对所述完整的工业大数据进行数据基本处理，获得工业大数据处理数据；其中，所述数据基本处理是指共性数据处理的步骤；
所述数据分析单元，用于根据人工智能算法在所述工业大数据处理数据中获取需求数据信息，并针对所述需求数据信息通过人工智能算法进行分析处理，得到人工智能分析结果。
进一步地，所述数据分析单元包括多个数据分析小单元，每个数据分析小单元在进行分析处理时采用不同的人工智能算法进行分析处理，所述数据分析小单元采用人工智能算法进行分析处理包括：确定所述数据分析小单元的功能，分析所述人工智能算法的需求数据；根据所述需求数据向所述数据处理单元进行数据获取，在所述工业大数据处理数据获取需求数据，得到需求数据信息；将所述需求数据信息输入人工智能模型中，通过人工智能算法进分析处理，输出人工智能分析结果。
进一步地，在所述数据分析小单元之间基于区块链技术建立共享数据平台，将每个数据分析小单元作为区块链中的一个节点，并按照区块链技术针对所述数据分析小单元进行管理。
进一步地，所述数据管理模块，包括：交互单元、传送单元和推荐单元；所述交互单元，用于获取工作人员的需求，并根据所述工作人员的需要按照需求信息进行匹配，锁定数据分析小单元，在锁定的数据分析小单元中进行人工智能分析结果获取，获得所述工作人员的需求目标数据信息；所述传送单元，用于将所述交互单元获得的所述工作人员的需求目标数据信息呈现给所述工作人员；所述推荐单元，用于根据所述数据分析小单元进行信息推荐。
进一步地，所述推荐单元在根据所述数据分析小单元进行信息推荐时，在所述数据分析小单元中将所述交互单元锁定的数据分析小单元去除，得到剩余数据分析小单元；在所述剩余数据分析小单元中针对所述人工智能分析结果进行特征分析，获得所述剩余数据分析小单元的特征和所述人工智能分析结果的用途；根据所述剩余数据分析小单元的特征和所述人工智能分析结果的用途形成所述剩余数据分析小单元的推荐信息；将所述剩余数据分析小单元的推荐信息向所述工作人员进行推荐。
进一步地，所述推荐单元在进行信息推荐时还能采用不同的推荐方式进行推荐呈现转换，所述推荐方式包括：文字表述推荐，表格推荐和拓普图推荐；在将所述剩余数据分析小单元的推荐信息向所述工作人员进行推荐之前进行推荐方式选择，而且在将所述剩余数据分析小单元的推荐信息向所述工作人员进行推荐时还能进行推荐方式转换。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明所述的一种基于人工智能算法的工业大数据处理系统的示意图；
图2为本发明所述的一种基于人工智能算法的工业大数据处理系统中数据采集模块的示意图；
图3为本发明所述的一种基于人工智能算法的工业大数据处理系统中数据分析模块的示意图；
图4为本发明所述的一种基于人工智能算法的工业大数据处理系统中数据管理模块的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于人工智能算法的工业大数据处理系统，包括：数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和数据管理模块；
所述数据采集模块，用于针对工业设备进行数据采集，获得工业大数据，并将所述工业大数据传输至所述数据分析模块和所述数据存储模块；
所述数据分析模块，用于针对所述数据采集模块传输的工业大数据通过人工智能算法进行分析处理，获得工业大数据分析结果；
所述数据管理模块，用于进行工业大数据处理信息交互和传输所述工业大数据分析结果；
所述数据存储模块，用于存储所述数据采集模块获得的工业大数据，并向所述数据分析模块提供数据信息。
上述技术方案提供的基于人工智能算法的工业大数据处理系统，包括：数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和数据管理模块；数据采集模块与数据存储模块和数据分析模块连接，数据分析模块还与数据管理模块连接；工业大数据处理系统在进行工业大数据处理时，先是通过数据采集模块针对工业设备进行数据采集，从而获得工业大数据，并将获得的工业大数传输至数据分析模块，然后由数据分析模块采用人工智能算法针对工业大数据进行分析，根据人工智能算法对工业大数据进行数据特征分析、异常现象检测、方案改进优化和状态数据预测等处理，获得工业大数据分析结果；接着在数据管理模块中根据工作人员的需求获取数据分析模块中工业大数据分析结果，并将获取的工业大数据分析结果传输呈现给工作人员。数据采集模块在将获得的工业大数传输至数据分析模块时还将获得的工业大数传输数据存储模块进行数据信息，而且数据存储模块存储的数据在数据分析模块需要时进行数据提供。
上述技术方案采用人工智能算法对工业大数据进行处理，在海量工业大数据中高效快速获取有价值的信息进行使用与管理，有效提高工业大数据的价值。而且通过数据存储模块在数据分析模块接收的数据采集模块传输的工业大数据有问题的情况下为数据分析模块进行数据提供，从而确保数据分析模块的正常进行分析处理，同时还能够避免数据采集模块重复向数据分析模块传输同样的工业大数据影响对工业设备数据进行数据采集的进程，进而提高数据采集模块的效率和数据采集的准确性，并且通过根据人工智能算法对工业大数据进行数据特征分析、异常现象检测、方案改进优化和状态数据预测等处理能够在海量工业大数据将数据价值化后有效呈现，人工智能算法进程分析不仅效率高，而且准确性高，使得能够快速得到有价值的工业大数据分析结果，进而利用数据管理模块将工业大数据分析结果交互到工作人员手中，使得工作人员能够针对工业大数据分析结果进行使用以及根据工业大数据分析结果进行管理，提升了工业大数据的价值。
如图2所示，本发明提供的一个实施例中，所述数据采集模块，包括：采集单元、汇合单元和传输单元；所述采集单元采用多进程并发采集工业设备的工业数据，将多个数据采集端分布到所述工业设备中，针对所述数据采集端进行全面布局后同时对所述工业设备进行实时数据采集，并将每个数据采集端采集到的数据信息汇入所述汇合单元，在所述汇合单元中得到实时获取的工业大数据，所述传输单元将实时获取的工业大数据传输至数据存储模块和数据分析模块，而且在所述传输单元中包括：第一传输单元和第二传输单元，所述第一传输单元按照数据存储传输协议将所述工业大数据传输至所述数据存储模块，所述第二传输单元按照通信传输协议将所述工业大数据传输至所述数据分析模块。
上述技术方案中数据采集模块包括：采集单元、汇合单元和传输单元；采集单元采用多进程并发采集工业设备的工业数据，将多个数据采集端分布到工业设备中，针对数据采集端进行全面布局，在数据采集模块针对工业设备进行数据采集时，采集单元同时对工业设备进行实时数据采集，并将每个数据采集端采集到的数据信息汇入汇合单元，然后在汇合单元中得到实时获取的工业大数据，接着，传输单元再将实时获取的工业大数据传输至数据存储模块和数据分析模块，并且在传输单元中分为第一传输单元和第二传输单元，其中，第一传输单元按照数据存储传输协议将工业大数据传输至数据存储模块，第二传输单元按照通信传输协议将工业大数据传输至数据分析模块。
其中，传输单元将工业大数据进行传输时通过如下步骤进行判断：
首先根据如下公式计算传输时延；
t＝Q÷[(1÷c)×log2w]
上述公式中t表示传输时延，Q表示当前时刻传输的工业大数据帧长度，c表示传输工业大数据的信号宽度，w表示调制电平数，log表示函数；
然后针对传输时延进行判断：
Figure GDA0003904370300000081
其中，d表示判断值，T表示采集单元进行数据采集的周期；
接着，在判断值d小于为负数的情况下针对采集单元进行采集周期调整；
通过上述步骤避免传输模块针对采集单元采集的工业大数据传输不及时导致汇合单元出现数据混乱，提高传输单元传输的工业大数据的准确性，而且在对传输时延进行判断时，通过公式
Figure GDA0003904370300000082
能够避免数据过小被忽略，提高了判断值的准确度。
上述技术方案通过采集单元采用多进程并发采集工业设备的工业数据能够有效提高数据采集的效率，减少在数据采集上时间消耗带来的数据信息延迟，而且通过对数据采集端进行全面布局使得能够全面对工业设备进行数据采集，提高工业大数据的全面性，此外，通过传输单元实现了对采集的工业大数据的传输，而且通过将传输单元分为第一传输单元和第二传输单元能够使得同时将工业大数据传输至数据存储单元和数据分析单元，进而提高传输单元的传输效率，实现实时的工业大数据的实时传输，并且第一传输单元和第二传输单元分别按照数据存储传输协议和通信传输协议进行传输工业大数据能够提高数据传输的安全性，避免传输过程中被破坏。
本发明提供的一个实施例中，所述数据存储模块在提供数据信息时，接收提供数据信息的请求，并判断所述请求是否是所述数据分析模块发出的，当所述请求是所述数据分析模块发出时，则根据所述请求向所述数据分析模块提供数据信息，当所述请求不是所述数据分析模块发出时，则不根据所述请求提供数据信息。
上述技术方案中的数据存储模块在提供数据信息时，接收提供数据信息的请求，并判断请求是否是数据分析模块发出的，当请求是数据分析模块发出时，则根据请求向数据分析模块提供数据信息，当请求不是数据分析模块发出时，则不根据请求提供数据信息。
上述技术方案中的数据存储模块在接收提供数据信息的请求时，通过对请求进行判断使得数据存储模块只向数据分析模块提供数据信息，避免其他装置或者设备非法获取数据存储模块中存储的工业大数据，进而避免造成工业大数据泄漏，从而影响工业设备所属公司的权益。
本发明提供的一个实施例中，所述数据存储模块还定期进行数据转移或数据删除，在针对所述数据存储模块进行数据转移或数据删除时，先要获取操作人员的验证信息，并针对所述验证信息进行核验，如果核验结果为通过，则允许所述操作人员针对所述数据存储模块进行数据转移或者数据删除，如果核验结果为不通过，则所述操作人员无法对所述数据存储模块进行操作；其中，在针对所述验证信息进行核验时，包括：身份验证、密码验证和操作人员信息随机获取。
上述技术方案中的数据存储模块还能够定期进行数据转移或数据删除，在针对数据存储模块进行数据转移或数据删除时，先要获取操作人员的验证信息，并针对验证信息进行核验，如果核验结果为通过，则允许操作人员针对数据存储模块进行数据转移或者数据删除，如果核验结果为不通过，则操作人员无法对数据存储模块进行操作；其中，在针对验证信息进行核验时，包括：身份验证、密码验证和操作人员信息随机获取。
上述技术方案通过定期进行数据转移或数据删除能够实现对数据存储模块中存储空间的释放，避免存储空间过小导致工业大数据存储失败或者影响工业大数据存储的速率，而且在进行定期进行数据转移或数据删除操作时还针对操作人员进行核验，进而确保数据转移或数据删除操作的合理性，并且通过身份验证、密码验证实现了双重核验，提高了安全保障，通过操作人员信息随机获取能够保留操作人员的操作记录，特别地通过随便获取能够有效避免作假现象，提高数据存储模块的安全保障性能。
如图3所示，本发明提供的一个实施例中，所述数据分析模块包括：数据确认单元、数据处理单元和数据分析单元；
所述数据确认单元，用于接收所述数据采集模块传输的工业大数据，并针对所述工业大数据进行完整性分析，当分析结果为所述工业大数据不完整时，向所述数据存储模块发送提供数据信息的请求，并接收所述数据存储模块根据所述请求提供的数据信息，从而得到完整的工业大数据；
所述数据处理单元，用于针对所述完整的工业大数据进行数据基本处理，获得工业大数据处理数据；其中，所述数据基本处理是指共性数据处理的步骤；
所述数据分析单元，用于根据人工智能算法在所述工业大数据处理数据中获取需求数据信息，并针对所述需求数据信息通过人工智能算法进行分析处理，得到人工智能分析结果。
上述技术方案中数据分析模块包括：数据确认单元、数据处理单元和数据分析单元；数据分析模块在针对数据采集模块传输的工业大数据通过人工智能算法进行分析处理，获得工业大数据分析结果时，首先通过数据确认单元接收数据采集模块传输的工业大数据，以及针对工业大数据进行完整性分析，而且在分析结果为工业大数据不完整时，向数据存储模块发送提供数据信息的请求，再接收数据存储模块根据请求提供的数据信息，从而得到完整的工业大数据；然后由数据处理单元针对完整的工业大数据进行数据基本处理，获得工业大数据处理数据，这里的数据基本处理是指共性数据处理的步骤，其中共性数据处理的步骤包括：数据预处理步骤和人工智能算法中共同的步骤；最后数据分析单元根据人工智能算法在工业大数据处理数据中获取需求数据信息，并针对需求数据信息通过人工智能算法进行分析处理，得到人工智能分析结果。
上述技术方案通过数据确认单元确保了数据处理单元处理的工业大数据的完整性，进而提高数据分析模块分析处理的准确性，而且通过数据处理单元使得在对工业大数据进行分析处理过程避免对工业大数据多次进行重复处理步骤，避免造成时间上的浪费，提高分析处理的效率。
本发明提供的一个实施例中，所述数据分析单元包括多个数据分析小单元，每个数据分析小单元在进行分析处理时采用不同的人工智能算法进行分析处理，所述数据分析小单元采用人工智能算法进行分析处理包括：确定所述数据分析小单元的功能，分析所述人工智能算法的需求数据；根据所述需求数据向所述数据处理单元进行数据获取，在所述工业大数据处理数据获取需求数据，得到需求数据信息；将所述需求数据信息输入人工智能模型中，通过人工智能算法进分析处理，输出人工智能分析结果。
上述技术方案中数据分析单元包括多个数据分析小单元，每个数据分析小单元在进行分析处理时采用不同的人工智能算法进行分析处理，而且数据分析小单元在采用人工智能算法进行分析处理包括：确定数据分析小单元的功能，分析人工智能算法的需求数据；根据需求数据向数据处理单元进行数据获取，在工业大数据处理数据获取需求数据，得到需求数据信息；将需求数据信息输入人工智能模型中，通过人工智能算法进分析处理，输出人工智能分析结果。
上述技术方案通过多个数据分析小单元能够使得数据分析小单元同时采用不同的人工智能算法进行分析处理，提高工业大数据处理的效率，丰富工业大数据处理的结果，使得能够在多个方面根据工业大数据处理的结果针对工业设备进行生产优化和管理优化，进而提高企业效益。
本发明提供的一个实施例中，在所述数据分析小单元之间基于区块链技术建立共享数据平台，将每个数据分析小单元作为区块链中的一个节点，并按照区块链技术针对所述数据分析小单元进行管理。
上述技术方案在数据分析小单元之间基于区块链技术建立共享数据平台，将每个数据分析小单元作为区块链中的一个节点，并按照区块链技术针对数据分析小单元进行管理。
上述技术方案通过基于区块链技术在数据分析小单元之间建立共享数据平台，使得数据分析小单元在借用其它数据分析小单元中的数据信息时能够相互产生信任关系，能够只传输需要借用的数据信息，避免其它数据信息附带传输导致数据信息混乱，同时还能够避免无关数据信息传输引发数据外泄的风险，安全性高。
如图4所示，本发明提供的一个实施例中，所述数据管理模块，包括：交互单元、传送单元和推荐单元；所述交互单元，用于获取工作人员的需求，并根据所述工作人员的需要按照需求信息进行匹配，锁定数据分析小单元，在锁定的数据分析小单元中进行人工智能分析结果获取，获得所述工作人员的需求目标数据信息；所述传送单元，用于将所述交互单元获得的所述工作人员的需求目标数据信息呈现给所述工作人员；所述推荐单元，用于根据所述数据分析小单元进行信息推荐。
上述技术方案中的数据管理模块包括：交互单元、传送单元和推荐单元；数据管理模块在进行工业大数据处理信息交互和传输工业大数据分析结果时，通过交互单元获取工作人员的需求，然后根据工作人员的需要按照需求信息进行匹配，锁定数据分析小单元，在锁定的数据分析小单元中进行人工智能分析结果获取，获得工作人员的需求目标数据信息；接着由传送单元将交互单元获得的工作人员的需求目标数据信息呈现给工作人员，同时推荐单元根据数据分析小单元进行信息推荐。
上述技术方案通过交互单元和传送单元实现了与工作人员的需求交互，使得能够针对工作人员的需要有针对性地进行数据信提供，方便工作人员获取，而且通过推荐单元能够根据工作人员需求信息以外的其它人工智能分析结果的信息给工作人员进行启迪，使得工作人员有动机或者意向进行数据信息利用，从而提高工业大数据的价值。
本发明提供的一个实施例中，所述推荐单元在根据所述数据分析小单元进行信息推荐时，在所述数据分析小单元中将所述交互单元锁定的数据分析小单元去除，得到剩余数据分析小单元；在所述剩余数据分析小单元中针对所述人工智能分析结果进行特征分析，获得所述剩余数据分析小单元的特征和所述人工智能分析结果的用途；根据所述剩余数据分析小单元的特征和所述人工智能分析结果的用途形成所述剩余数据分析小单元的推荐信息；将所述剩余数据分析小单元的推荐信息向所述工作人员进行推荐。
上述技术方案中的推荐单元在根据数据分析小单元进行信息推荐时，在数据分析小单元中将交互单元锁定的数据分析小单元去除，得到剩余数据分析小单元；在剩余数据分析小单元中针对人工智能分析结果进行特征分析，获得剩余数据分析小单元的特征和人工智能分析结果的用途；根据剩余数据分析小单元的特征和人工智能分析结果的用途形成剩余数据分析小单元的推荐信息；将剩余数据分析小单元的推荐信息向工作人员进行推荐。
上述技术方案通过推荐单元使得工作人员能够看到自己需要以外关于工业大数据的信息，使得能够给工作人员一些启发，从而使得工作人员有动力和想法根据需求目标数据信息以外的人工智能分析结果进行进一步使用，提高工业大数据的价值，优化工业设备的使用或管理，进而提高企业效益，而且是根据剩余数据分析小单元的特征和人工智能分析结果的用途形成剩余数据分析小单元的推荐信息，避免过多信息推荐使得工作人员产生阅读疲倦，影响推荐效果，同时还不会将人工智能分析结果中的全部信息泄漏出去，提高人工智能分析结果的安全性。
本发明提供的一个实施例中，所述推荐单元在进行信息推荐时还能采用不同的推荐方式进行推荐呈现转换，所述推荐方式包括：文字表述推荐，表格推荐和拓普图推荐；在将所述剩余数据分析小单元的推荐信息向所述工作人员进行推荐之前进行推荐方式选择，而且在将所述剩余数据分析小单元的推荐信息向所述工作人员进行推荐时还能进行推荐方式转换。
上述技术方案中的推荐单元在进行信息推荐时还能采用不同的推荐方式进行推荐呈现转换，在将剩余数据分析小单元的推荐信息向工作人员进行推荐之前进行推荐方式选择，如果工作人员未提前进行推荐方式选择则采取默认的推荐方式进行呈现，而且在将剩余数据分析小单元的推荐信息向工作人员进行推荐时工作人员还能针对当前的推荐方式进行推荐方式转换，其中，推荐方式包括：文字表述推荐，表格推荐和拓普图推荐；
上述技术方案通过多种推荐方式能够将剩余数据分析小单元的推荐信息更好地呈现给工作人员，从而吸引工作人员的注意力和给工作人员一定的启发，进而提高工业大数据的价值，并且通过进行推荐方式转换能够满足不同喜好的工作人员的需求，使得工作人员对自己比较敏感的方式下进行阅读，方便工作人员观看。
本领域技术人员应当理解的是，本发明中的第一、第二仅仅指的是不同应用阶段而已。
本领域技术客户员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (5)

1.一种基于人工智能算法的工业大数据处理系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和数据管理模块；
所述数据采集模块，用于针对工业设备进行数据采集，获得工业大数据，并将所述工业大数据传输至所述数据分析模块和所述数据存储模块；
所述数据分析模块，用于针对所述数据采集模块传输的工业大数据通过人工智能算法进行分析处理，获得工业大数据分析结果；
所述数据管理模块，用于进行工业大数据处理信息交互和传输所述工业大数据分析结果；
所述数据存储模块，用于存储所述数据采集模块获得的工业大数据，并向所述数据分析模块提供数据信息；
所述数据分析模块包括：数据确认单元、数据处理单元和数据分析单元；
所述数据确认单元，用于接收所述数据采集模块传输的工业大数据，并针对所述工业大数据进行完整性分析，当分析结果为所述工业大数据不完整时，向所述数据存储模块发送提供数据信息的请求，并接收所述数据存储模块根据所述请求提供的数据信息，从而得到完整的工业大数据；
所述数据处理单元，用于针对所述完整的工业大数据进行数据基本处理，获得工业大数据处理数据；其中，所述数据基本处理是指共性数据处理的步骤；
所述数据分析单元，用于根据人工智能算法在所述工业大数据处理数据中获取需求数据信息，并针对所述需求数据信息通过人工智能算法进行分析处理，得到人工智能分析结果；
所述数据分析单元包括多个数据分析小单元，每个数据分析小单元在进行分析处理时采用不同的人工智能算法进行分析处理，所述数据分析小单元采用人工智能算法进行分析处理包括：确定所述数据分析小单元的功能，分析所述人工智能算法的需求数据；根据所述需求数据向所述数据处理单元进行数据获取，在所述工业大数据处理数据获取需求数据，得到需求数据信息；将所述需求数据信息输入人工智能模型中，通过人工智能算法进分析处理，输出人工智能分析结果；
在所述数据分析小单元之间基于区块链技术建立共享数据平台，将每个数据分析小单元作为区块链中的一个节点，并按照区块链技术针对所述数据分析小单元进行管理；
所述数据管理模块，包括：交互单元、传送单元和推荐单元；所述交互单元，用于获取工作人员的需求，并根据所述工作人员的需要按照需求信息进行匹配，锁定数据分析小单元，在锁定的数据分析小单元中进行人工智能分析结果获取，获得所述工作人员的需求目标数据信息；所述传送单元，用于将所述交互单元获得的所述工作人员的需求目标数据信息呈现给所述工作人员；所述推荐单元，用于根据所述数据分析小单元进行信息推荐；
所述推荐单元在根据所述数据分析小单元进行信息推荐时，在所述数据分析小单元中将所述交互单元锁定的数据分析小单元去除，得到剩余数据分析小单元；在所述剩余数据分析小单元中针对所述人工智能分析结果进行特征分析，获得所述剩余数据分析小单元的特征和所述人工智能分析结果的用途；根据所述剩余数据分析小单元的特征和所述人工智能分析结果的用途形成所述剩余数据分析小单元的推荐信息；将所述剩余数据分析小单元的推荐信息向所述工作人员进行推荐。
2.根据权利要求1所述的工业大数据处理系统，其特征在于，所述数据采集模块，包括：采集单元、汇合单元和传输单元；所述采集单元采用多进程并发采集工业设备的工业数据，将多个数据采集端分布到所述工业设备中，针对所述数据采集端进行全面布局后同时对所述工业设备进行实时数据采集，并将每个数据采集端采集到的数据信息汇入所述汇合单元，在所述汇合单元中得到实时获取的工业大数据，所述传输单元将实时获取的工业大数据传输至数据存储模块和数据分析模块，而且在所述传输单元中包括：第一传输单元和第二传输单元，所述第一传输单元按照数据存储传输协议将所述工业大数据传输至所述数据存储模块，所述第二传输单元按照通信传输协议将所述工业大数据传输至所述数据分析模块。
3.根据权利要求1所述的工业大数据处理系统，其特征在于，所述数据存储模块在提供数据信息时，接收提供数据信息的请求，并判断所述请求是否是所述数据分析模块发出的，当所述请求是所述数据分析模块发出时，则根据所述请求向所述数据分析模块提供数据信息，当所述请求不是所述数据分析模块发出时，则不根据所述请求提供数据信息。
4.根据权利要求3所述的工业大数据处理系统，其特征在于，所述数据存储模块还定期进行数据转移或数据删除，在针对所述数据存储模块进行数据转移或数据删除时，先要获取操作人员的验证信息，并针对所述验证信息进行核验，如果核验结果为通过，则允许所述操作人员针对所述数据存储模块进行数据转移或者数据删除，如果核验结果为不通过，则所述操作人员无法对所述数据存储模块进行操作；其中，在针对所述验证信息进行核验时，包括：身份验证、密码验证和操作人员信息随机获取。
5.根据权利要求1所述的工业大数据处理系统，其特征在于，所述推荐单元在进行信息推荐时还能采用不同的推荐方式进行推荐呈现转换，所述推荐方式包括：文字表述推荐，表格推荐和拓普图推荐；在将所述剩余数据分析小单元的推荐信息向所述工作人员进行推荐之前进行推荐方式选择，而且在将所述剩余数据分析小单元的推荐信息向所述工作人员进行推荐时还能进行推荐方式转换。
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