CN111144123A - 一种工业互联网标识解析数据字典构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种工业互联网标识解析数据字典构建方法,其特征在于:将工业互联网中的数据信息通过RDF生成数据语义化模型,并根据各类数据的关联关系构建三元组形式的语义数据模型,存储于语义数据库中,生成数据字典。本发明通过统一的数据语义信息解决了不同企业之间的数据信息孤岛问题,同时可以解决企业内部的数据信息集成问题;并且通过对该数据语义信息配置唯一的标识数据,实现了数据信息的唯一标识。
Description
技术领域
本发明涉及标识解析数据处理领域,具体地说是一种工业互联网标识解析数据字典构建方法。
背景技术
工业互联网是将信息技术、自动化技术、现代管理技术与制造技术相结合,带动产品设计方法和工具的创新,企业管理模式的创新,企业间协作关系的创新,实现产品设计制造和企业管理的信息化、生产过程控制的智能化、制造装备的数字化、咨询服务的网络化,全面提升我国制造业的竞争力。纵观国内外网络在工业制造业的发展历程,可以看出,工业互联网的建设以制造业信息化建设为立足点,从上世纪70年代的单机应用开始起步,经历了80年代局域网单项应用和90年代的企业内部集成应用阶段,发展到了21世纪的企业内外流程一体化应用阶段,随着制造业信息化的阶段建设和不断深入的发展,带来了许多问题,具体表现在信息孤岛问题、企业内部的集成问题以及协作企业间的集成问题。
从工业互联网全局角度出发,通过提取工业互联网相关信息规范关键因素,研发具有平台无关、可兼容既有工业信息模型的制造信息通用数据关系框架并进行建模;通过构造面向工业互联网的数据字典,解决制造信息在跨领域传递时因动态性缺失导致的静态语义歧义问题,对掩藏在各环节/领域数据背后的数据关系流转提供支持;针对智能制造底层跨域、上层综合应用的需求,通过对制造流程多层次数据关联关系,按照人机物法环模型分别制定内部及相互间关联关系,实现基于数据业务关联、时空关联的涵盖工厂采购、设计、生产、制造以及物流等领域环节的数据字典,对数据间关系的动态特性提供支持,为智能制造的全面实现提供支撑。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供一种工业互联网标识解析数据字典构建方法,解决不同企业之间的数据信息孤岛问题和企业内部的数据信息集成问题。
本发明为实现上述目的所采用的技术方案是:
一种工业互联网标识解析数据字典构建方法,将工业互联网中的数据信息通过RDF生成数据语义化模型,并根据各类数据的关联关系构建三元组形式的语义数据模型,存储于语义数据库中,生成数据字典。
所述数据信息包括产品信息、服务信息、属性信息、值信息、单位信息、关系信息、操作信息以及同义词信息。
所述产品信息包括唯一标识符、供应商信息、产品名称和产品定义;其中
唯一标识符,用于提供产品信息的标识信息,使该产品信息可以被唯一定义并标识;
供应商信息,用于提供产品的生产厂商唯一标识代码,通过该代码识别生产厂商;
产品名称,用于提供产品信息的名称;
产品定义,用于提供产品信息的详细描述。
所述服务信息包括唯一标识符、供应商信息、服务名称、服务定义和服务级别;其中
唯一标识符,用于提供服务信息的标识信息,使该服务信息可以被唯一定义并标识;
供应商信息,用于提供服务的供应厂商唯一标识代码,通过该代码识别供应厂商;
服务名称,用于提供服务信息的名称;
服务级别,用于提供服务处于所在服务层次的级别。
所述属性信息包括唯一标识符、属性代码、属性名称、属性定义和属性级别;其中
唯一标识符,用于提供属性信息的标识信息,该属性信息可以被唯一定义并标识;
属性代码,用于定义属性的数字信息;
属性名称,用于提供属性信息的名称;
属性定义,用于提供属性信息的详细描述;
属性级别,用于提供属性处于所在服务层次的级别。
所述值信息包括:唯一标识符、值名称和值定义;其中
唯一标识符,用于提供值信息的标识信息,该值信息可以被唯一定义并标识;
值名称,用于提供值信息的名称;
值定义,用于提供值信息的详细描述。
所述单位信息包括唯一标识符、单位名称、单位定义;其中
唯一标识符,用于提供单位信息的标识信息,该单位信息可以被唯一定义并标识;
单位名称,用于提供单位信息的名称;
单位定义,用于提供单位信息的详细描述。
所述关系信息包括唯一标识符、关系名称、关系定义、关系前数据元素和关系后数据元素;其中
唯一标识符,用于提供关系信息的标识信息,该关系信息可以被唯一定义并标识;
关系名称,用于提供关系信息的名称;
关系定义,用于提供关系信息的详细描述;
关系前数据元素,作为三元组形式的语义数据模型中关系前面的数据元素,包括产品信息、服务信息和属性信息的唯一标识符;
关系后数据元素,作为三元组形式的语义数据模型中关系后面的数据元素,包括产品信息、服务信息和属性信息的唯一标识符。
所述操作信息包括唯一标识符、操作名称、操作定义和操作注释;其中
唯一标识符,用于提供操作信息的标识信息,该操作信息可以被唯一定义并标识;
操作名称,用于提供操作信息的名称;
操作定义,用于提供操作信息的详细描述;
操作注释,用于表明该操作需要注意的问题信息。
所述同义词信息包括唯一标识符、同义词名称以及相关同义词信息,其中
唯一标识符,用于提供同义词信息的标识信息,该同义词信息可以被唯一定义并标识;
同义词名称,用于提供同义词信息的名称;
相关同义词信息,为与该同义词相关的数据信息。
本发明具有以下有益效果及优点:
1.提高效率:该系统架构以标识解析国家级节点为基础;通过语义、知识图谱等技术将标识解析的数据信息进行集成、融合;建立内部的关联关系,解决了现有标识解析无法将产品与产品、产品与属性建立深层次关系的问题。
2.节约成本:该系统通过知识图谱将产品建立了关联关系,并且通过推理以及深度学习挖掘出实体与实体、实体与属性之间的深层关系,通过知识实现了工业领域的自动化生产,节约了生产成本。
附图说明
图1是本发明的数据信息语义化描述架构图;
图2是本发明数据字典的工作流程图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。
为使本发明的上述目的、特征和有点能够更加明显易懂,下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但本发明能够以很多不同于在此描述的其他方式来实施,本领域技术人员可以在不违背发明内涵的情况下做类似改进,因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本发明。
该方法将工业互联网中的数据信息进行统一化描述;将各类数据信息进行格式的统一定义以及描述,解决工业互联网中海量异构数据信息的孤岛问题;通过该数据字典方法的构建,解决了企业内部的数据信息集成问题。
数据字典通过RDF技术实现了数据语义化模型,支持可视化、拖拽式语义条目生成。将工业生产中的各类数据信息通过RDF实现了三元组形式的语义数据模型。RDF中的电子标签采用中各类数据信息的统一数据标签;存储在语义数据库中。
构建三元组形式的语义数据模型是将存储各类数据的关联关系、例如产品-关系-产品、产品-关系-服务、产品-属性-值等一些三元组的数据信息,通过三元组的形式进行数据存储构成数据字典。
可以通过SPARQL查询来对生成的数据字典进行检索。
如图1所示为本发明的数据信息语义化描述架构图。
数据字典将工业互联网中的数据信息分为产品信息、服务信息、属性信息、值信息、单位信息、关系信息、操作信息以及近义词信息。
产品信息,包括唯一标识符、供应商信息、产品名称、产品定义。唯一标识符:产品信息的全球唯一标识符,通过该标识符能够准确定义到该产品信息;供应商信息:产品的生产厂商全球唯一标识代码,通过该代码可以确定定义该生产厂商;产品名称:为该产品信息的名称;产品定义:为该产品信息的详细描述。
服务信息,包括唯一标识符、供应商信息、服务名称、服务定义以及服务级别。唯一标识符:服务信息的全球唯一标识符,通过该标识符能够准确定义到该服务信息;供应商信息:服务供应厂商全球唯一标识代码,通过该代码可以确定定义该生产厂商;服务名称:为该服务信息的名称;服务定义:为该服务信息的详细描述;服务级别:为该服务处于所在服务层次的级别。
属性信息,包括唯一标识符、属性代码、属性名称、属性定义以及属性级别。唯一标识符:属性信息的全球唯一标识符,通过该标识符能够准确定义到该属性信息;属性代码:定义的属性一串数字信息;属性名称:为该属性信息的名称;属性定义:为该属性信息的详细描述;属性级别:为该属性处于所在属性树的层级。
值信息,包括唯一标识符、值名称、值定义。唯一标识符:值信息的全球唯一标识符,通过该标识符能够准确定义到该值信息;值名称:为该值信息的名称;值定义:为该值信息的详细描述。
单位信息,包括唯一标识符、单位名称、单位定义。
唯一标识符:单位信息的全球唯一标识符,通过该标识符能够准确定义到该单位信息;单位名称:为该单位信息的名称;单位定义:为该单位信息的详细描述。
操作信息,包括唯一标识符、操作名称、操作定义以及操作注释。唯一标识符:操作信息的全球唯一标识符,通过该标识符能够准确定义到该操作信息;操作名称:为该操作信息的名称;操作定义:为该操作信息的详细描述;操作注释:表明该操作需要注意的问题信息。
关系信息,包括唯一标识符、关系名称、关系定义、关系前数据元素以及关系后数据元素。唯一标识符:关系信息的全球唯一标识符,通过该标识符能够准确定义到该关系信息;关系名称:为该关系信息的名称;关系定义:为该关系信息的详细描述;关系前数据元素:关系前面的数据元素,可以为产品信息、服务信息、属性信息等信息的全球唯一标识符;关系后数据元素:关系后面的数据元素,可以为产品信息、服务信息、属性信息等信息的全球唯一标识符。
同义词信息,包括唯一标识符、同义词名称以及相关同义词信息;唯一标识符:同义词信息的全球唯一标识符,通过该标识符能够准确定义到该同义词信息;同义词名称:为该同义词信息的名称;相关同义词信息:为与该同义词相关的数据信息。
如图2所示为本发明数据字典的工作流程图。
由于工业生产中具有大量的异构数据;不同的数据信息可能表示同一种数据信息,通过数据字典就是将这些异构数据通过同义词转化为统一描述的数据;其具体的流程为:
(1)海量的异构数据通过数据字典接口进入系统中
(2)将异构数据进行预处理以及解析,解析出异构数据的元数据信息
(3)将元数据信息通过同义词进行比对,统一映射为数据字典标准化的数据信息;例如数据字典定义生产厂商为标准化定义;因此同义词数据将生产厂家、生产商以及制造商等同义词数据信息统一映射为生产厂商。
Claims (10)
1.一种工业互联网标识解析数据字典构建方法,其特征在于:将工业互联网中的数据信息通过RDF生成数据语义化模型,并根据各类数据的关联关系构建三元组形式的语义数据模型,存储于语义数据库中,生成数据字典。
2.根据权利要求1所述的工业互联网标识解析数据字典构建方法,其特征在于:所述数据信息包括产品信息、服务信息、属性信息、值信息、单位信息、关系信息、操作信息以及同义词信息。
3.根据权利要求2所述的工业互联网标识解析数据字典构建方法,其特征在于:所述产品信息包括唯一标识符、供应商信息、产品名称和产品定义;其中
唯一标识符,用于提供产品信息的标识信息,使该产品信息可以被唯一定义并标识;
供应商信息,用于提供产品的生产厂商唯一标识代码,通过该代码识别生产厂商;
产品名称,用于提供产品信息的名称;
产品定义,用于提供产品信息的详细描述。
4.根据权利要求2所述的工业互联网标识解析数据字典构建方法,其特征在于:所述服务信息包括唯一标识符、供应商信息、服务名称、服务定义和服务级别;其中
唯一标识符,用于提供服务信息的标识信息,使该服务信息可以被唯一定义并标识;
供应商信息,用于提供服务的供应厂商唯一标识代码,通过该代码识别供应厂商;
服务名称,用于提供服务信息的名称;
服务级别,用于提供服务处于所在服务层次的级别。
5.根据权利要求2所述的工业互联网标识解析数据字典构建方法,其特征在于:所述属性信息包括唯一标识符、属性代码、属性名称、属性定义和属性级别;其中
唯一标识符,用于提供属性信息的标识信息,该属性信息可以被唯一定义并标识;
属性代码,用于定义属性的数字信息;
属性名称,用于提供属性信息的名称;
属性定义,用于提供属性信息的详细描述;
属性级别,用于提供属性处于所在服务层次的级别。
6.根据权利要求2所述的工业互联网标识解析数据字典构建方法,其特征在于:所述值信息包括:唯一标识符、值名称和值定义;其中
唯一标识符,用于提供值信息的标识信息,该值信息可以被唯一定义并标识;
值名称,用于提供值信息的名称;
值定义,用于提供值信息的详细描述。
7.根据权利要求2所述的工业互联网标识解析数据字典构建方法,其特征在于:所述单位信息包括唯一标识符、单位名称、单位定义;其中
唯一标识符,用于提供单位信息的标识信息,该单位信息可以被唯一定义并标识;
单位名称,用于提供单位信息的名称;
单位定义,用于提供单位信息的详细描述。
8.根据权利要求2所述的工业互联网标识解析数据字典构建方法,其特征在于:所述关系信息包括唯一标识符、关系名称、关系定义、关系前数据元素和关系后数据元素;其中
唯一标识符,用于提供关系信息的标识信息,该关系信息可以被唯一定义并标识;
关系名称,用于提供关系信息的名称;
关系定义,用于提供关系信息的详细描述;
关系前数据元素,作为三元组形式的语义数据模型中关系前面的数据元素,包括产品信息、服务信息和属性信息的唯一标识符;
关系后数据元素,作为三元组形式的语义数据模型中关系后面的数据元素,包括产品信息、服务信息和属性信息的唯一标识符。
9.根据权利要求2所述的工业互联网标识解析数据字典构建方法,其特征在于:所述操作信息包括唯一标识符、操作名称、操作定义和操作注释;其中
唯一标识符,用于提供操作信息的标识信息,该操作信息可以被唯一定义并标识;
操作名称,用于提供操作信息的名称;
操作定义,用于提供操作信息的详细描述;
操作注释,用于表明该操作需要注意的问题信息。
10.根据权利要求2所述的工业互联网标识解析数据字典构建方法,其特征在于:所述同义词信息包括唯一标识符、同义词名称以及相关同义词信息,其中
唯一标识符,用于提供同义词信息的标识信息,该同义词信息可以被唯一定义并标识;
同义词名称,用于提供同义词信息的名称;
相关同义词信息,为与该同义词相关的数据信息。
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CN (1) | CN111144123B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112394927A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-02-23 | 上海数设科技有限公司 | 一种产品模型的增维形态和模型定义方法 |
CN112612908A (zh) * | 2021-01-05 | 2021-04-06 | 上海云扣科技发展有限公司 | 自然资源知识图谱构建方法、装置、服务器及可读存储器 |
CN116306662A (zh) * | 2022-11-23 | 2023-06-23 | 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于物联网标识的生产要素管理系统及方法 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070265833A1 (en) * | 2006-05-13 | 2007-11-15 | Akihiro Nakayama | Constructing regular-expression dictionary for textual analysis |
WO2009078649A2 (en) * | 2007-12-18 | 2009-06-25 | Korea Institute Of Science & Technology Information | Method and server for constructing knowledge base |
US8037108B1 (en) * | 2009-07-22 | 2011-10-11 | Adobe Systems Incorporated | Conversion of relational databases into triplestores |
CN103839155A (zh) * | 2013-11-13 | 2014-06-04 | 重庆大学 | 一种基于语义网关的异构信息系统模型集成方法 |
CN103886046A (zh) * | 2014-03-11 | 2014-06-25 | 中国信息安全测评中心 | 一种面向Web数据交换的自动语义抽取的方法 |
CN105930419A (zh) * | 2016-04-19 | 2016-09-07 | 福州大学 | Rdf数据分布式并行语义编码方法 |
CN106874378A (zh) * | 2017-01-05 | 2017-06-20 | 北京工商大学 | 基于规则模型的实体抽取与关系挖掘构建知识图谱的方法 |
CN106933832A (zh) * | 2015-12-30 | 2017-07-07 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 一种油藏的数字字典的构建方法 |
CN107197001A (zh) * | 2017-05-05 | 2017-09-22 | 工业和信息化部电信研究院 | 一种工业互联网组件信息方法 |
CN107491555A (zh) * | 2017-09-01 | 2017-12-19 | 北京纽伦智能科技有限公司 | 知识图谱构建方法和系统 |
CN107609052A (zh) * | 2017-08-23 | 2018-01-19 | 中国科学院软件研究所 | 一种基于语义三角的领域知识图谱的生成方法及装置 |
CN108197119A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-06-22 | 成都卓观信息技术有限公司 | 基于知识图谱的纸质档案数字化方法 |
-
2018
- 2018-10-16 CN CN201811203000.6A patent/CN111144123B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070265833A1 (en) * | 2006-05-13 | 2007-11-15 | Akihiro Nakayama | Constructing regular-expression dictionary for textual analysis |
WO2009078649A2 (en) * | 2007-12-18 | 2009-06-25 | Korea Institute Of Science & Technology Information | Method and server for constructing knowledge base |
US8037108B1 (en) * | 2009-07-22 | 2011-10-11 | Adobe Systems Incorporated | Conversion of relational databases into triplestores |
CN103839155A (zh) * | 2013-11-13 | 2014-06-04 | 重庆大学 | 一种基于语义网关的异构信息系统模型集成方法 |
CN103886046A (zh) * | 2014-03-11 | 2014-06-25 | 中国信息安全测评中心 | 一种面向Web数据交换的自动语义抽取的方法 |
CN106933832A (zh) * | 2015-12-30 | 2017-07-07 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 一种油藏的数字字典的构建方法 |
CN105930419A (zh) * | 2016-04-19 | 2016-09-07 | 福州大学 | Rdf数据分布式并行语义编码方法 |
CN106874378A (zh) * | 2017-01-05 | 2017-06-20 | 北京工商大学 | 基于规则模型的实体抽取与关系挖掘构建知识图谱的方法 |
CN107197001A (zh) * | 2017-05-05 | 2017-09-22 | 工业和信息化部电信研究院 | 一种工业互联网组件信息方法 |
CN107609052A (zh) * | 2017-08-23 | 2018-01-19 | 中国科学院软件研究所 | 一种基于语义三角的领域知识图谱的生成方法及装置 |
CN107491555A (zh) * | 2017-09-01 | 2017-12-19 | 北京纽伦智能科技有限公司 | 知识图谱构建方法和系统 |
CN108197119A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-06-22 | 成都卓观信息技术有限公司 | 基于知识图谱的纸质档案数字化方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
周建芳;: "利用语义信息集成技术解决企业内部信息孤岛问题" * |
孙春风;冯径;王占丰;: "基于本体数据字典的异构数据库集成方法" * |
杨震;张东;李洁;张建雄;: "工业互联网中的标识解析技术" * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112394927A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-02-23 | 上海数设科技有限公司 | 一种产品模型的增维形态和模型定义方法 |
CN112612908A (zh) * | 2021-01-05 | 2021-04-06 | 上海云扣科技发展有限公司 | 自然资源知识图谱构建方法、装置、服务器及可读存储器 |
CN116306662A (zh) * | 2022-11-23 | 2023-06-23 | 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于物联网标识的生产要素管理系统及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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GR01 | Patent grant | ||
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