CN110991669A - 数据处理的方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents
数据处理的方法、装置、电子设备和介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110991669A CN110991669A CN201911209906.3A CN201911209906A CN110991669A CN 110991669 A CN110991669 A CN 110991669A CN 201911209906 A CN201911209906 A CN 201911209906A CN 110991669 A CN110991669 A CN 110991669A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- target components
- production
- target
- performance data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 166
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 55
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 20
- 230000036541 health Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 47
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 14
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 17
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 13
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 8
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 4
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 239000004519 grease Substances 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 239000002826 coolant Substances 0.000 description 2
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 2
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000008034 disappearance Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 1
- 238000012372 quality testing Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 229910000679 solder Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
本公开提供了一种数据处理的方法，用于包括多个目标部件的电子设备，该方法包括：在多个目标部件的组装生产阶段，采集与多个目标部件相关的生产数据，生产数据用于表征多个目标部件的组装状态；在多个目标部件的生产测试阶段，采集与多个目标部件相关的性能数据，性能数据用于表征多个目标部件的健康状态以及保存生产数据和性能数据。另外，本公开还提供了一种用于包括多个目标部件的电子设备的数据处理的装置、电子设备和介质。
Description
技术领域
本公开涉及一种数据处理的方法、装置、电子设备和介质。
背景技术
电子设备在出货给用户之前，一般会保留与该电子设备相关的标识数据，例如生产编号、相应规格型号，以便在出货给用户之后的维修阶段，查询该电子设备的售后保修期。
但是，在相关技术中，电子设备中保存的标识数据仅能起到查询售后保修期的作用，对该电子设备的维修贡献有限。
发明内容
本公开的一个方面提供了一种数据处理的方法，应用于电子设备，上述电子设备包括多个目标部件，上述方法包括：在上述多个目标部件的组装生产阶段，采集与上述多个目标部件相关的生产数据，上述生产数据用于表征上述多个目标部件的组装状态，在上述多个目标部件的生产测试阶段，采集与上述多个目标部件相关的性能数据，上述性能数据用于表征上述多个目标部件的健康状态，以及保存上述生产数据和上述性能数据。
可选地，上述采集与上述多个目标部件相关的生产数据包括以下至少之一：采集与上述多个目标部件相关的音频数据，采集与上述多个目标部件相关的图像数据，采集与上述多个目标部件相关的视频数据。
可选地，上述采集与上述多个目标部件相关的性能数据包括以下至少之一：在上述多个目标部件中存在具有音频播放功能的目标部件的情况下，采集与上述音频播放组件相关的性能数据，在上述多个目标部件运行测试程序的情况下，采集与上述多个目标部件相关的性能数据。
可选地，上述保存上述生产数据和上述性能数据包括：获取各个目标部件的标识数据，在上述电子设备中保存与上述标识数据关联的上述生产数据和上述性能数据，或者与上述电子设备彼此关联的保存与上述标识数据关联的上述生产数据和上述性能数据。
可选地，上述方法还包括：在上述电子设备的维修阶段，获取与上述电子设备中至少一个目标部件相关的实际运行数据，以及基于上述生产数据、上述性能数据和上述实际运行数据，确定上述至少一个目标部件是否为待维修部件。
可选地，上述基于上述生产数据、上述性能数据和上述实际运行数据，确定上述至少一个目标部件是否为待维修部件包括：通过将上述实际运行数据与上述生产数据和上述性能数据进行比对，以获得比对结果，以及基于上述比对结果，确定上述至少一个目标部件是否为待维修部件。
可选地，上述基于上述生产数据、上述性能数据和上述实际运行数据，确定上述至少一个目标部件是否为待维修部件还包括：在确定上述至少一个目标部件为上述待维修部件的情况下，基于上述比对结果，生成提示信息以辅助针对上述电子设备的维修。
本公开的另一个方面提供了一种数据处理的装置，应用于电子设备，上述电子设备包括多个目标部件，上述装置包括：第一采集模块，被配置为在上述多个目标部件的组装生产阶段，采集与上述多个目标部件相关的生产数据，上述生产数据用于表征上述多个目标部件的组装状态，第二采集模块，被配置为在上述多个目标部件的生产测试阶段，采集与上述多个目标部件相关的性能数据，上述性能数据用于表征上述多个目标部件的健康状态，以及保存模块，被配置为保存上述生产数据和上述性能数据。
可选地，上述采集与上述多个目标部件相关的生产数据包括以下至少之一：采集与上述多个目标部件相关的音频数据，采集与上述多个目标部件相关的图像数据，采集与上述多个目标部件相关的视频数据。
可选地，上述采集与上述多个目标部件相关的性能数据包括以下至少之一：在上述多个目标部件中存在具有音频播放功能的目标部件的情况下，采集与上述音频播放组件相关的性能数据，在上述多个目标部件运行测试程序的情况下，采集与上述多个目标部件相关的性能数据。
可选地，上述保存上述生产数据和上述性能数据包括：获取各个目标部件的标识数据，在上述电子设备中保存与上述标识数据关联的上述生产数据和上述性能数据，或者与上述电子设备彼此关联的保存与上述标识数据关联的上述生产数据和上述性能数据。
可选地，上述装置还包括：获取模块，被配置为在上述电子设备的维修阶段，获取与上述电子设备中至少一个目标部件相关的实际运行数据，以及确定模块，被配置为基于上述生产数据、上述性能数据和上述实际运行数据，确定上述至少一个目标部件是否为待维修部件。
可选地，上述确定模块被配置为：通过将上述实际运行数据与上述生产数据和上述性能数据进行比对，以获得比对结果，以及基于上述比对结果，确定上述至少一个目标部件是否为待维修部件。
可选地，上述确定模块还被配置为：在确定上述至少一个目标部件为上述待维修部件的情况下，基于上述比对结果，生成提示信息以辅助针对上述电子设备的维修。
本公开的另一个方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现上述任一的方法。
本公开的另一个方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，指令被执行时用于实现上述任一的方法。
通过本公开的实施例，不仅可以保存用于表征多个目标部件的组装状态的生产数据，而且还可以保存用于表征多个目标部件的健康状态的性能数据，利用保存下来的与电子设备相关的数据，指导电子设备的后期维修，可以实现电子设备质量全生命周期中的数据可追溯。可以至少部分克服相关技术中电子设备相关的保存数据对电子设备的维修贡献有限的技术问题。
附图说明
为了更完整地理解本公开及其优势，现在将参考结合附图的以下描述，其中：
图1示意性示出了根据本公开实施例的数据处理的方法的应用场景；
图2示意性示出了根据本公开实施例的数据处理的方法的流程图；
图3示意性示出了根据本公开另一实施例的数据处理的方法的流程图；
图4示意性示出了根据本公开另一实施例的数据处理的方法的流程图；
图5示意性示出了根据本公开实施例的数据处理的装置的框图；
图6示意性示出了根据本公开另一实施例的数据处理的装置的框图；
图7示意性示出了适用于执行本公开实施例的数据的处理方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。
附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解，方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程信息处理装置的处理器，从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的装置。本公开的技术可以硬件和/或软件(包括固件、微代码等)的形式来实现。另外，本公开的技术可以采取存储有指令的计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，该计算机程序产品可供指令执行系统使用或者结合指令执行系统使用。
电子设备在出货给用户之前，一般会保留与该电子设备相关的标识数据，例如生产编号、相应规格型号，以便在出货给用户之后的维修阶段，查询该电子设备的售后保修期。但是电子设备中保存的标识数据仅能起到查询售后保修期的作用，对该电子设备的后期维修贡献有限。
有鉴于此，本公开提供了一种数据处理的方法，用于包括多个目标部件的电子设备，该方法包括：在多个目标部件的组装生产阶段，采集与多个目标部件相关的生产数据，生产数据用于表征多个目标部件的组装状态；在多个目标部件的生产测试阶段，采集与多个目标部件相关的性能数据，性能数据用于表征多个目标部件的健康状态以及保存生产数据和性能数据。
本公开利用智能制造中的数字双胞胎技术，不仅可以保留与该电子设备相关的标识数据，例如生产编号、相应规格型号，以便在出货给用户之后的维修阶段，查询该电子设备的售后保修期，而且还可以保存在组装生产阶段和生产测试阶段的多个环节中与电子设备生产和使用相关的大量数据，实现从客户发起订单、配件生产、配件物流、整机生产、派送物流、客户使用到保修期的后期维修的产品质量全生命周期中的数据可追溯。利用出厂前的数据，指导出厂后的维修，包括从电子设备的多个目标部件中检测出待维修的部件，并提醒维修客服人员优先维修检测出的待维修部件。
图1示意性示出了根据本公开实施例的数据的处理方法的应用场景100。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的应用场景的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
如图1所示，该实施例可以应用在智能制造的应用场景100中。智能制造(Intelligent Manufacturing，简称为IM)源于人工智能的研究，是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，在制造过程中可以进行智能活动，例如分析、推理、判断、构思和决策。通过人工与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力活动。智能制造将制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
数字化双胞胎指的是以数字化拷贝一个物理对象，模拟对象在现实环境中的行为，对产品、制造过程乃至整个工厂进行虚拟仿真，从而提高制造企业产品研发、制造的生产效率。数字化双胞胎包括产品数字化双胞胎，生产工艺流程数字化双胞胎和设备数字化双胞胎，各自的专业技术集成为一个数据模型，并将PLM(全生命周期管理软件)，MES(制造执行系统)和TIA(全集成自动化)集成在TEAMCENTER数据平台下，供应商也可以根据需要被纳入平台，实现价值链数据的整合。
数字化双胞胎可以支持企业进行涵盖其整个价值链的整合及数字化转型，为从产品设计、生产规划、生产工程、生产实施直至服务的各个环节打造一致的、无缝的数据平台，形成基于模型的虚拟企业和基于自动化技术的现实企业镜像。数字化双胞胎模型具有模块化、自治性和连接性的特点，可以从测试、开发、工艺及运维角度，打破现实与虚拟之间的壁垒，实现产品全生命周期内生产、管理、连接的高度数字化及模块化。
如图1所示，电子设备110包含目标部件111，112以及113。在电子设备110的整个产品全生命周期内，可以采集与目标部件111，112以及113相关的生产数据，用于记录目标部件111，112以及113在生产组装阶段的组装状态，还可以采集与目标部件111，112以及113相关的性能数据，用于记录目标部件111，112以及113在生产测试阶段的健康状态。在该应用场景100中，将采集到的生产数据和性能数据保存，可以实现将用户数据、生产数据到售后维修环节的数据应用。
应该理解，图1中电子设备包括的目标部件的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，电子设备可以具有任意数目的目标部件。
图2示意性示出了根据本公开实施例的数据处理的方法的流程图。
如图2所示，该方法可以包括操作S210～操作S230。
在操作S210，在多个目标部件的组装生产阶段，采集与多个目标部件相关的生产数据，生产数据用于表征多个目标部件的组装状态。
在操作S220，在多个目标部件的生产测试阶段，采集与多个目标部件相关的性能数据，性能数据用于表征多个目标部件的健康状态。
在操作S230，保存生产数据和性能数据。
在本公开中，目标部件可以包括电子设备的一个或多个重要组成部件，是该电子设备不可或缺的零部件。目标部件也可以包括电子设备的一个或多个次要组成部件，是该电子设备可以选择性组装的零部件。目标部件还可以既包括电子设备的一个或多个重要组成部件，又包括电子设备的一个或多个次要组成部件，本公开对此不做限定。可以根据实际需要，从电子设备的一个或多个重要组成部件和/或一个或多个次要组成部件中选择至少一个组成部件作为目标部件。
以台式机电脑为例，目标部件可以包括主机、显示屏和外设。例如中央处理器、主板、内存、显卡、硬盘、光驱、声卡、电源、散热器、机箱、鼠标以及键盘。
在本公开中，针对生产组装一电子设备的多个零部件来说，由于零部件的生产批次不同，生产厂家不同或者生产工艺不同，使得多个零部件的质量良莠不齐，甚至对同一个零部件来说，质量都存在差异，而为了保证电子设备的基本性能，组装电子设备的零部件应该满足最基本的出货要求。因此，在组装电子设备之前，需要对零部件做筛选以选出满足出货要求的零部件作为目标部件。
根据本公开的实施例，质量水平参差不齐的目标部件在电子设备的组装生产阶段、生产测试阶段以及后期使用阶段的性能表现不同，为了对不同质量水平的目标部件进行有针对性的管理，本公开在目标部件满足出货要求的情况下，按照目标部件的质量优劣，对目标部件进行分等级记录，一记录目标部件的出货质量，例如最优、次优。可选地，可以根据智慧生产线上的质量检测摄像头拍摄的照片进行分析，得出相关数据，比如开孔位置精度、焊锡膏放置量以及位置、屏幕水波纹消失时间等。根据记录的目标部件的质量等级，可以在电子设备的后期维修阶段，提示售后维修人员优先查看或更换质量等级低的相关部件，以维护电子设备的性能，提高客户的使用体验。
根据本公开的实施例，通过智慧生产线，可以将多个目标部件组装成电子设备产品，在组装生产阶段，可以采集与多个目标部件相关的生产数据，将其保存作为多个目标部件的组装状态的记录，在生产测试阶段，可以采集与多个目标部件相关的性能数据，将其保存用于作为多个目标部件的健康状态的记录。
作为一种可选的实施例，可以响应于客户发起订购一电子设备的订单请求，开始电子设备的组装生产。按照订单需求，确定电子设备的多个目标部件，在通过智能制造生产线生产的过程中，按照产品设计的各目标部件之间组装顺序和连接关系，组装生产出符合客户需求的电子设备产品。
根据本公开的实施例，针对在智能制造的过程中保存下来的各种数据，从后期使用角度来看，数据的有效期限一般与电子设备的维修期限有关，即在维修期限内可以将数据视为是有效数据，而超过维修期限则将数据视为无效数据。因此，为了节约存储资源，可以为各种数据设定一个保存期限，在预定时间内保存数据。该保存期限可以是电子设备的维修期限。在维修期限为三年的情况下，在三年内保存在智能制造中产生的各种数据。
通过本公开的实施例，不仅可以保存用于表征多个目标部件的组装状态的生产数据，而且还可以保存用于表征多个目标部件的健康状态的性能数据，利用保存下来的与电子设备相关的数据，指导电子设备的后期维修，可以实现电子设备质量全生命周期中的数据可追溯。可以至少部分克服相关技术中电子设备相关的保存数据对电子设备的维修贡献有限的技术问题。
作为一种可选的实施例，前述操作S210(在多个目标部件的组装生产阶段，采集与多个目标部件相关的生产数据，生产数据用于表征多个目标部件的组装状态)中的与多个目标部件相关的生产数据包括以下至少之一：与多个目标部件相关的音频数据；与多个目标部件相关的图像数据；与多个目标部件相关的视频数据。
根据本公开的实施例，图像数据作为静态数据，用于在生产组装阶段中，多个目标部件在被依次组装完成后，记录电子设备所处的各种组装状态。
根据本公开的实施例，音频数据和视频数据作为动态数据，用于在生产组装阶段中，多个目标部件在被依次组装的过程中，记录电子设备的各种动态组装过程。
可以理解的是，通过采集到的多个目标部件相关的生产数据，可以获知电子设备的多个目标组件在电子设备的生产过程中的生产状态，记录目标部件在出厂时的初始状态，记录电子设备的生产过程，甚至还原电子设备的整个生产过程。
根据本公开的实施例，在智慧生产线上，作为被测物(DUT)的目标部件上显示有二维码，用于标识该目标部件的生产编号，通过检测设备可以扫描阅读该二维码以确定被检测设备是哪个目标部件。可以通过工业相机采集上述生产数据。
以笔记本电脑为例，图片数据可以是显示屏幕上显示多种不同形式时采集到的图片，可以是带有键盘的C面的采集图片，可以是带有显示屏的A或B面的采集图片，可以是组装过程中，各中间环节的图片。音频数据可以是麦克风播放特定声音的过程中，录制生成的音频。麦克风可以是标定后的麦克风，特定声音可以是用于测试麦克风播放效果的测试音频。
通过本公开的实施例，采集目标部件在生产组装阶段中的音频数据、图像数据和视频数据，可以全方位采集在生产组装阶段的各种数据，有助于还原电子设备的生产过程，记录多个目标部件的组装效果和组装状态，了解电子设备在出厂时各目标部件的初始状态，给后续各目标部件的检测和维修提供最原始的数据支持。
作为一种可选的实施例，前述操作S220(在多个目标部件的生产测试阶段，采集与多个目标部件相关的性能数据，性能数据用于表征多个目标部件的健康状态)中的与多个目标部件相关的性能数据包括以下至少之一：在多个目标部件中存在具有音频播放功能的目标部件的情况下，采集与音频播放组件相关的性能数据；在多个目标部件运行测试程序的情况下，采集与多个目标部件相关的性能数据。
根据本公开的实施例，用于记录多个目标部件的健康状态的性能数据可以包括但不限于目标部件的运行数据，例如指定工作状态、工作温度，相应的CPU温度/GPU温度，机箱风扇/CPU、GPU风扇转速，散热膏型号，水冷液温度、水冷液流速。
本公开对性能数据的获取方式不做限定。例如可以通过目标部件的运行自检程序获得。
通过本公开的实施例，采集目标部件在生产测试阶段中的性能数据，可以全方位采集在生产测试阶段的各种数据，有助于还原电子设备的多个目标部件的初始性能，了解电子设备在出厂时各目标部件的初始性能的优劣，给后续各目标部件的检测和维修提供最原始的数据支持。
作为一种可选的实施例，保存生产数据和性能数据包括：获取各个目标部件的标识数据；在电子设备中保存与标识数据关联的生产数据和性能数据；或者与电子设备彼此关联的保存与标识数据关联的生产数据和性能数据。
根据本公开的实施例，如前所述目标部件的标识数据用于标识目标部件，可以将采集得到的生产数据、性能数据与目标部件的生产编号、客户的订单编码一一对应。
根据本公开的实施例，采集得到的与电子设备相关的生产数据和性能数据可以保存在该电子设备中。采集得到的与电子设备相关的生产数据和性能数据也可以保存在不同于该电子设备且能够与该电子设备通信的其他电子设备中，以实现关联保存。其中其他电子设备可以包括但不限于服务器或服务器集群。通过本公开的实施例，将标识数据与生产数据和性能数据关联保存，可以避免数据之间的相互混淆，确保出厂前数据的准确性。尤其在目标部件的数量众多的情况下，优势更为明显。
根据本公开的实施例，采集得到的生产数据和性能数据可以用于指导电子设备的售后维修。
图3示意性示出了根据本公开另一实施例的数据处理的方法的流程图。
如图3所示，该方法除了可以包括前述操作S210～操作S230之外，还可以包括操作S310和操作S320。
在操作S310，在电子设备的维修阶段，获取与电子设备中至少一个目标部件相关的实际运行数据。
在操作S320，基于生产数据、性能数据和实际运行数据，确定至少一个目标部件是否为待维修部件。
根据本公开的实施例，在电子设备的维修阶段，可以检查并获取现在的数据，调阅过去的生产数据，通过算法的比对做出是否存在维修部件的判断。
通过本公开的实施例，通过获取电子设备在出厂后的运行数据，基于采集得到的出厂前的生产数据和性能数据，可以指导电子设备的返修，帮助售后客服人员判断电子设备中是否存在需要维修的目标部件。
作为一种可选的实施例，基于生产数据、性能数据和实际运行数据，确定至少一个目标部件是否为待维修部件包括：通过将实际运行数据与生产数据和性能数据进行比对，以获得比对结果；以及基于比对结果，确定至少一个目标部件是否为待维修部件。并且在确定至少一个目标部件为待维修部件的情况下，基于比对结果，生成提示信息以辅助针对电子设备的维修。
根据本公开的实施例，可以通过改变诊断程序的方法将待维修的电子设备运行于指定的工作状态，查看中央处理器的温度和/或风扇转速，同时调阅(上网和/或本地)出厂前的原始数据，将二者进行比对。
例如，如果中央处理器的温度过高或风扇的转速太高，则可以生成与散热膏相关的提示信息，以提示售后客服人员更换散热膏。如果风扇的转速偏低或中央处理器的温度偏高，则可以生成与风扇异常相关的提示信息，以提示售后客服人员对风扇进行维修。
图4示意性示出了根据本公开另一实施例的数据处理的方法的流程图。以下将以图4所示的针对主板这一部件的返修为例，详细说明本公开提供的数据处理的方法是如何辅助售后维修工作的。可以理解的是，主板更新速度非常快，每年就有几百种，日积月累可以达到几千款，保存下来的相关数据量巨大。
如图4所示，在返修部件的返修站点(Reverse Hub，简称为RH)，有大量的部件有识别型号的需求。但是，经常会出现标签模糊不清的情况，或者无法区分导致标签模糊的原因，是客户使用原因还是其他原因，导致无法正确识别部件。
根据本公开的实施例，在返修站点的售后维修人员，首先可以按照生产数据提供的采集设备和采集方法拍摄该部件的图片。然后调阅该部件在生产期间的图片大数据(golden image)，系统软件既可以提供查询、也可以进行图像的智能分析。从而可以辅助找到部件型号，解决标签缺失问题，也可以在部件型号确认后，通过与图片大数据进行匹配度分析，区分外观上是否属于客户使用原因导致的标签模糊。
例如，在生产阶段，可以将目标部件取料，放到拍照箱中，在特定光照下拍摄照片，并分级记录，封存数据以进入系统。在售后维修环节，可以将目标部件取料，放到拍照箱中，在特定光照下拍摄照片，并保存数据，对比生产阶段封存的数据和售后维修环节保存的数据，智能分析，最终得出处理意见或提示信息。需要说明的是，在售后维修阶段尽量保持拍摄条件与生产阶段的拍摄条件一致，以使得处理意见客观公正。
通过本公开的实施例，充分利用采集到的生产数据和性能数据，记录产品生产相关的数据、运输记录、使用期间的设备数据，可以在维修诊断阶段，起到维修的辅助诊断作用，实现采集数据的有效利用，发挥采集到的各种数据的价值，使得将智能制造的过程用数字化的形式记录下来，实现产品质量全生命周期的数据可追溯。
图5示意性示出了根据本公开实施例的数据处理的装置的框图。
如图5所示，该数据处理的装置500可以包括第一采集模块510、第二采集模块520以及保存模块530。
第一采集模块510，被配置为例如执行前述操作S210，在多个目标部件的组装生产阶段，采集与多个目标部件相关的生产数据，生产数据用于表征多个目标部件的组装状态。
第二采集模块520，被配置为例如执行前述操作S220，在多个目标部件的生产测试阶段，采集与多个目标部件相关的性能数据，性能数据用于表征多个目标部件的健康状态。
保存模块530，被配置为例如执行前述操作S230，保存生产数据和性能数据。
通过本公开的实施例，不仅可以保存用于表征多个目标部件的组装状态的生产数据，而且还可以保存用于表征多个目标部件的健康状态的性能数据，利用保存下来的与电子设备相关的数据，指导电子设备的后期维修，可以实现电子设备质量全生命周期中的数据可追溯。可以至少部分克服相关技术中电子设备相关的保存数据对电子设备的维修贡献有限的技术问题。
作为一种可选的实施例，前述第一采集模块510中采集的与多个目标部件相关的生产数据包括以下至少之一：与多个目标部件相关的音频数据；与多个目标部件相关的图像数据；与多个目标部件相关的视频数据。
通过本公开的实施例，采集目标部件在生产组装阶段中的音频数据、图像数据和视频数据，可以全方位采集在生产组装阶段的各种数据，有助于还原电子设备的生产过程，记录多个目标部件的组装效果和组装状态，了解电子设备在出厂时各目标部件的初始状态，给后续各目标部件的检测和维修提供最原始的数据支持。
作为一种可选的实施例，前述第二采集模块520采集的与多个目标部件相关的性能数据包括以下至少之一：在多个目标部件中存在具有音频播放功能的目标部件的情况下，采集与音频播放组件相关的性能数据；在多个目标部件运行测试程序的情况下，采集与多个目标部件相关的性能数据。
通过本公开的实施例，采集目标部件在生产测试阶段中的性能数据，可以全方位采集在生产测试阶段的各种数据，有助于还原电子设备的多个目标部件的初始性能，了解电子设备在出厂时各目标部件的初始性能的优劣，给后续各目标部件的检测和维修提供最原始的数据支持。
作为一种可选的实施例，前述保存模块530被配置为：获取各个目标部件的标识数据；在电子设备中保存与标识数据关联的生产数据和性能数据；或者与电子设备彼此关联的保存与标识数据关联的生产数据和性能数据。
通过本公开的实施例，将标识数据与生产数据和性能数据关联保存，可以避免数据之间的相互混淆，确保出厂前数据的准确性。尤其在目标部件的数量众多的情况下，优势更为明显。
图6示意性示出了根据本公开另一实施例的数据处理的装置的框图。
如图6所示，该数据处理的装置600除了可以包括前述第一采集模块510、第二采集模块520以及保存模块530之外，还可以包括获取模块610和确定模块620。
获取模块610，被配置为例如执行前述操作S310，在电子设备的维修阶段，获取与电子设备中至少一个目标部件相关的实际运行数据。
确定模块620，被配置为例如执行前述操作S320，基于生产数据、性能数据和实际运行数据，确定至少一个目标部件是否为待维修部件。
通过本公开的实施例，通过获取电子设备在出厂后的运行数据，基于采集得到的出厂前的生产数据和性能数据，可以指导电子设备的返修，帮助售后客服人员判断电子设备中是否存在需要维修的目标部件。
作为一种可选的实施例，前述确定模块620被配置为：通过将实际运行数据与生产数据和性能数据进行比对，以获得比对结果；以及基于比对结果，确定至少一个目标部件是否为待维修部件。
作为一种可选的实施例，前述确定模块620还被配置为：在确定至少一个目标部件为待维修部件的情况下，基于比对结果，生成提示信息以辅助针对电子设备的维修。
通过本公开的实施例，充分利用采集到的生产数据和性能数据，记录产品生产相关的数据、运输记录、使用期间的设备数据，可以在维修诊断阶段，起到维修的辅助诊断作用，实现采集数据的有效利用，发挥采集到的各种数据的价值，使得将智能制造的过程用数字化的形式记录下来，实现产品质量全生命周期的数据可追溯。
需要说明的是，装置部分实施例中各模块的实施方式、解决的技术问题、实现的功能、以及达到的技术效果分别与方法部分实施例中各对应的步骤的实施方式、解决的技术问题、实现的功能、以及达到的技术效果相同或类似，在此不再赘述。
根据本公开的实施例的模块中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，根据本公开实施例的模块中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
例如，第一采集模块510、第二采集模块520以及保存模块530之外，还可以包括获取模块610和确定模块620中的任意多个可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，第一采集模块510、第二采集模块520以及保存模块530之外，还可以包括获取模块610和确定模块620中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，第一采集模块510、第二采集模块520以及保存模块530之外，还可以包括获取模块610和确定模块620中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
图7示意性示出了适用于执行本公开实施例的数据的处理方法的电子设备的框图。需要说明的是，图7示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，电子设备700包括处理器710以及计算机可读存储介质720。该电子设备700可以执行根据本公开实施例的方法。
具体地，处理器710例如可以包括通用微处理器、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器710还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器710可以是用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
计算机可读存储介质720，例如可以是非易失性的计算机可读存储介质，具体示例包括但不限于：磁存储装置，如磁带或硬盘(HDD)；光存储装置，如光盘(CD-ROM)；存储器，如随机存取存储器(RAM)或闪存；等等。
计算机可读存储介质720可以包括计算机程序721，该计算机程序721可以包括代码/计算机可执行指令，其在由处理器710执行时使得处理器710执行根据本公开实施例的方法或其任何变形。
计算机程序721可被配置为具有例如包括计算机程序模块的计算机程序代码。例如，在示例实施例中，计算机程序721中的代码可以包括一个或多个程序模块，例如包括721A、模块721B、……。应当注意，模块的划分方式和个数并不是固定的，本领域技术人员可以根据实际情况使用合适的程序模块或程序模块组合，当这些程序模块组合被处理器710执行时，使得处理器710可以执行根据本公开实施例的方法或其任何变形。
根据本发明的实施例，第一采集模块510、第二采集模块520以及保存模块530之外，还可以包括获取模块610和确定模块620中的至少一个可以实现为参考图7描述的计算机程序模块，其在被处理器710执行时，可以实现上面描述的相应操作。
本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。
根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
尽管已经参照本公开的特定示例性实施例示出并描述了本公开，但是本领域技术人员应该理解，在不背离所附权利要求及其等同物限定的本公开的精神和范围的情况下，可以对本公开进行形式和细节上的多种改变。因此，本公开的范围不应该限于上述实施例，而是应该不仅由所附权利要求来进行确定，还由所附权利要求的等同物来进行限定。
Claims (10)
1.一种数据处理的方法，应用于电子设备，所述电子设备包括多个目标部件，所述方法包括：
在所述多个目标部件的组装生产阶段，采集与所述多个目标部件相关的生产数据，所述生产数据用于表征所述多个目标部件的组装状态；
在所述多个目标部件的生产测试阶段，采集与所述多个目标部件相关的性能数据，所述性能数据用于表征所述多个目标部件的健康状态；以及
保存所述生产数据和所述性能数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述采集与所述多个目标部件相关的生产数据包括以下至少之一：
采集与所述多个目标部件相关的音频数据；
采集与所述多个目标部件相关的图像数据；
采集与所述多个目标部件相关的视频数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述采集与所述多个目标部件相关的性能数据包括以下至少之一：
在所述多个目标部件中存在具有音频播放功能的目标部件的情况下，采集与所述音频播放组件相关的性能数据；
在所述多个目标部件运行测试程序的情况下，采集与所述多个目标部件相关的性能数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述保存所述生产数据和所述性能数据包括：
获取各个目标部件的标识数据；
在所述电子设备中保存与所述标识数据关联的所述生产数据和所述性能数据；或者
与所述电子设备彼此关联的保存与所述标识数据关联的所述生产数据和所述性能数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
在所述电子设备的维修阶段，获取与所述电子设备中至少一个目标部件相关的实际运行数据；以及
基于所述生产数据、所述性能数据和所述实际运行数据，确定所述至少一个目标部件是否为待维修部件。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述生产数据、所述性能数据和所述实际运行数据，确定所述至少一个目标部件是否为待维修部件包括：
通过将所述实际运行数据与所述生产数据和所述性能数据进行比对，以获得比对结果；以及
基于所述比对结果，确定所述至少一个目标部件是否为待维修部件。
7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括：
在确定所述至少一个目标部件为所述待维修部件的情况下，基于所述比对结果，生成提示信息以辅助针对所述电子设备的维修。
8.一种数据处理的装置，应用于电子设备，所述电子设备包括多个目标部件，所述装置包括：
第一采集模块，被配置为在所述多个目标部件的组装生产阶段，采集与所述多个目标部件相关的生产数据，所述生产数据用于表征所述多个目标部件的组装状态；
第二采集模块，被配置为在所述多个目标部件的生产测试阶段，采集与所述多个目标部件相关的性能数据，所述性能数据用于表征所述多个目标部件的健康状态；以及
保存模块，被配置为保存所述生产数据和所述性能数据。
9.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令被执行时用于实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911209906.3A CN110991669A (zh) | 2019-11-29 | 2019-11-29 | 数据处理的方法、装置、电子设备和介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911209906.3A CN110991669A (zh) | 2019-11-29 | 2019-11-29 | 数据处理的方法、装置、电子设备和介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110991669A true CN110991669A (zh) | 2020-04-10 |
Family
ID=70088942
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911209906.3A Pending CN110991669A (zh) | 2019-11-29 | 2019-11-29 | 数据处理的方法、装置、电子设备和介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110991669A (zh) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101540013A (zh) * | 2008-03-17 | 2009-09-23 | 亿维讯软件（北京）有限公司 | 全生命周期的质量数据追溯系统和方法 |
| CN105741053A (zh) * | 2016-03-07 | 2016-07-06 | 特瑞斯能源装备股份有限公司 | 智能燃气设备的全生命周期管理模型 |
| CN106202401A (zh) * | 2016-07-11 | 2016-12-07 | 刘辉 | 一种绝缘子全生命周期信息管理平台及其方法 |
| CN108549945A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-09-18 | 广州供电局有限公司 | 生产设备维护方法、系统、计算机设备和存储介质 |
| CN109416773A (zh) * | 2016-04-22 | 2019-03-01 | 费斯托股份有限两合公司 | 用于系统部件的生命周期管理系统 |
| CN110276457A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-09-24 | 深圳华远云联数据科技有限公司 | 设备的全生命周期数据处理方法及系统 |
-
2019
- 2019-11-29 CN CN201911209906.3A patent/CN110991669A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101540013A (zh) * | 2008-03-17 | 2009-09-23 | 亿维讯软件（北京）有限公司 | 全生命周期的质量数据追溯系统和方法 |
| CN105741053A (zh) * | 2016-03-07 | 2016-07-06 | 特瑞斯能源装备股份有限公司 | 智能燃气设备的全生命周期管理模型 |
| CN109416773A (zh) * | 2016-04-22 | 2019-03-01 | 费斯托股份有限两合公司 | 用于系统部件的生命周期管理系统 |
| CN106202401A (zh) * | 2016-07-11 | 2016-12-07 | 刘辉 | 一种绝缘子全生命周期信息管理平台及其方法 |
| CN108549945A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-09-18 | 广州供电局有限公司 | 生产设备维护方法、系统、计算机设备和存储介质 |
| CN110276457A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-09-24 | 深圳华远云联数据科技有限公司 | 设备的全生命周期数据处理方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10949672B1 (en) | Visual inspection support using extended reality | |
| US9448908B2 (en) | System and method for model based session management | |
| US10970198B2 (en) | Automatic test system and method thereof | |
| US9904517B2 (en) | System and method for automatic modeling of an application | |
| CN108021505B (zh) | 数据上线方法、装置和计算机设备 | |
| CN113228100A (zh) | 成像模态智能发现维护系统和方法 | |
| CN112580812A (zh) | 模型训练方法、库存安全预警方法、装置、设备及介质 | |
| WO2015161239A9 (en) | User interface test coverage | |
| US20180196742A1 (en) | System and method for end to end performance response time measurement based on graphic recognition | |
| CN111158964B (zh) | 一种磁盘故障预测方法、系统、装置及存储介质 | |
| CN111985545A (zh) | 基于人工智能的目标数据检测方法、装置、设备及介质 | |
| CN114692383B (zh) | 全范围模拟机仿真对象的建模方法、装置及计算机设备 | |
| US10657298B2 (en) | Release cycle optimization based on significant features values simulation | |
| US20130117005A1 (en) | Coverage analysis for multiple test methodologies | |
| CN116756710B (zh) | 基于特征标记追踪技术的开源治理方法、系统及电子设备 | |
| CN110991669A (zh) | 数据处理的方法、装置、电子设备和介质 | |
| JP2021189552A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び学習済みモデルの生成方法 | |
| CN111563031A (zh) | 一种游戏资源查验方法、系统、存储介质以及计算设备 | |
| Taesiri et al. | A video game testing method utilizing deep learning | |
| Nichols et al. | Automated data for DevSecOps programs | |
| CN111679924B (zh) | 构件化软件系统可靠性仿真方法、装置及电子设备 | |
| CN114626545A (zh) | 用于人工智能模型的数据准备 | |
| CN113344087A (zh) | 一种建立样本集的方法及计算设备 | |
| JP2002015085A (ja) | 製品のライフサイクルでのサービス事象のタイミングとコストを推定するシステムと方法 | |
| US20150178662A1 (en) | Analyzing automotive inspections |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |