CN111353692B - 一种工业装置的评估方法及系统 - Google Patents
一种工业装置的评估方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111353692B CN111353692B CN202010101968.9A CN202010101968A CN111353692B CN 111353692 B CN111353692 B CN 111353692B CN 202010101968 A CN202010101968 A CN 202010101968A CN 111353692 B CN111353692 B CN 111353692B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- index
- evaluation result
- industrial device
- highest level
- level
- 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.)
- Active
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 193
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 62
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims abstract description 50
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 42
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 40
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 14
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 14
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 11
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 14
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000011068 loading method Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013068 supply chain management Methods 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
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- 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
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/04—Manufacturing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Marketing (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请提供一种工业装置的评估方法及系统，由源数据获取最高层级的指标的数值，再由计算规则获取最高层级的指标的评估结果，进一步由各维度下最高层级的指标的评估结果获取每个维度的评估结果，以及由各个维度的评估结果获取工业装置的评估结果。可见，以展示架构、源数据为依据，从最低层级的指标层层递进，得到并展示各个维度的评估结果和工业装置的全局评估结果。与现有技术相比，能够得到工业装置的整体评估结果，并且，可以按照维度‑层级指标，得到不同尺度的评估结果，实现了对工业装置的全面画像。
Description
技术领域
本申请涉及工业控制信息领域，尤其涉及一种工业装置的评估方法及系统。
背景技术
生产制造型企业的工业装置作为企业生产活动的主体，它涉及企业生产、经营和安全的方方面面。其中，工业装置的运行数据和统计数据，分布存储并应用于各个维度(例如生产管理、安全管理、设备管理、能源管理、供应链管理、物流管理等)的信息化系统中。为了方便管理和维护工业装置，还需依靠运行数据和统计数据，对工业装置进行评估。
目前，对工业装置的评估是多维度的，即不同维度的管理部门(例如生产管理部门、安全管理部门)根据自身的信息化系统和管理经验，评估工业装置在所属维度时的好坏程度，因此各部门仅仅上报工业装置在本部门的维度评估体系中的定性评估结果。可见，现有的工业装置评估方法，缺少对工业装置的整体评估，评估结果具有一定的局限性。
发明内容
本申请提供了一种工业装置的评估方法及系统，目的在于提供一种实现工业装置整体评估的评估方法。
为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
一种工业装置的评估方法，包括：
采集源数据，所述源数据包括所述工业装置的运行数据和/或统计数据；
获取预先配置的对应关系，所述对应关系包括工业装置、展示架构与计算规则的对应关系，所述展示架构包括多个维度、所述维度下的指标层级、以及所述指标层级包括的指标；所述维度为所述工业装置预设的评估角度；
依据所述源数据，获取最高层级的指标的数值；
使用所述计算规则和所述最高层级的指标的数值，计算第一评估结果，所述第一评估结果为所述最高层级的指标的评估结果；
依据所述第一评估结果，计算第二评估结果，所述第二评估结果为所述最高层级的指标所属的维度的评估结果；
依据所述第二评估结果，计算第三评估结果，所述第三评估结果为所述工业装置的评估结果；
基于所述展示架构，展示所述第一评估结果、所述第二评估结果和所述第三评估结果。
可选的，包括：
采集效益数据、生产数据、安全环境数据、设备数据、能源数据和供应链数据中的至少一种。
可选的，依据所述源数据，获取最高层级的指标的数值，包括：
从所述源数据中，获取最低层级的指标的数值；
依次使用下一层级的指标的数值，计算上一层级的指标的数值，直至得到所述最高层级的指标的数值。
可选的，所述计算规则包括：指标边际值和隶属函数；
所述使用所述计算规则和所述最高层级的指标的数值，计算第一评估结果，包括：
使用所述指标边际值，确定所述最高层级的指标的数值对应的隶属函数中的计算式；
通过将所述最高层级的指标的数值代入所述计算式，得到所述第一评估结果。
可选的，所述依据所述第一评估结果，计算第二评估结果，包括：
对于任意一个所述维度，将该维度下的所述最高层级的指标的数值的加权和，作为该维度的所述第二评估结果。
可选的，所述依据所述第二评估结果，计算第三评估结果，包括：
将各个所述维度的所述第二评估结果的加权和，作为所述第三评估结果。
可选的，还包括：
展示影响程度的排序，所述影响程度为低层级的指标对上一层级的指标的变化的影响程度。
一种工业装置的评估系统，包括：
采集模块，用于采集源数据，所述源数据包括所述工业装置的运行数据和/或统计数据；
第一获取模块，用于获取预先配置的对应关系，所述对应关系包括工业装置、展示架构与计算规则的对应关系，所述展示架构包括多个维度、所述维度下的指标层级，以及所述指标层级包括的指标；所述维度为所述工业装置预设的评估角度；
第二获取模块，用于依据所述源数据，获取最高层级的指标的数值；
第一计算模块，用于使用所述计算规则和所述最高层级的指标的数值，计算第一评估结果，所述第一评估结果为所述最高层级的指标的评估结果；
第二计算模块，用于依据所述第一评估结果，计算第二评估结果，所述第二评估结果为所述最高层级的指标所属的维度的评估结果；
第三计算模块，用于依据所述第二评估结果，计算第三评估结果，所述第三评估结果为所述工业装置的评估结果；
展示模块，用于基于所述展示架构，展示所述第一评估结果、所述第二评估结果和所述第三评估结果。
一种计算机存储介质，所述计算机存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述的工业装置的评估方法。
一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线；所述处理器与所述存储器通过所述总线连接；
所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述的工业装置的评估方法。
本申请所述的工业装置的评估方法及系统，由源数据获取最高层级的指标的数值，再由计算规则获取最高层级的指标的评估结果，进一步由各维度下最高层级的指标的评估结果获取每个维度的评估结果，以及由各个维度的评估结果获取工业装置的评估结果。可见，以展示架构、源数据为依据，从最低层级的指标层层递进，得到并展示各个维度的评估结果和工业装置的全局评估结果。与现有技术相比，能够得到工业装置的整体评估结果，并且，可以按照维度-层级指标，得到不同尺度的评估结果，实现了对工业装置的全面画像。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例公开的一种工业装置的评估方法的示意图；
图2为本申请实施例公开的一种配置信息的示意图；
图3a为本申请实施例公开的一种隶属函数的曲线图；
图3b为本申请实施例公开的另一种隶属函数的曲线图；
图3c为本申请实施例公开的又一种隶属函数的曲线图；
图4为本申请实施例公开的另一种工业装置的评估方法的示意图；
图5为本申请实施例公开的一种工业装置的评估系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
如图1所示，为本申请实施例提供的一种工业装置的评估方法，包括如下步骤：
S101：采集源数据。
其中，源数据包括但不限于是效益数据、生产数据、安全环境数据、设备数据、能源数据和供应链数据中的至少一种。具体的，可以从工业装置的效益数据库、生产数据库、安全环境数据库、设备数据库、能源数据库和供应链数据库中获取相应的数据，从而得到工业装置的多源异构数据。
需要说明的是，源数据具体包括工业装置的运行数据和统计数据。其中，运行数据包括但不限于是工业装置在生产环节的数据，例如，工业装置每天的工作时间和生产产品的数量。统计数据包括但不限于是工业装置在效益环节的数据，例如，工业装置每月的电费消耗和生产产品的总价值。无论源数据具体为何种数据，均用于表明工业装置的状态。
需要强调的是，采集源数据的具体实现方式为本领域技术人员所熟悉的公知常识，例如，进行实时数据库位号取数，数据交换，以及数据抽取、转换、加载(Extract-Transform-Load，ETL)等。
S102：接收用户配置的配置信息。
其中，配置信息包括工业装置、展示架构与计算规则的对应关系。展示架构包括多个维度、维度下的指标层级、以及指标层级包括的指标。
可选的，计算规则包括指标边际值和隶属函数。指标边际值具体指的是指标对应的满意点和不满意点等参照点、以及指标的取值方向和范围。并且，各个指标的具体指标边际值，可由技术人员根据实际情况进行设置。以图2示出的配置信息为例，XX工业装置的经济效益指标的满意点设为10万元，不满意点设为1万元，取值范围为0～∞，且取值方向不限。
隶属函数为现有的一种用于表征模糊集合的数据工具，包括但不限于是k次抛物线型隶属函数、Γ型隶属函数、以及岭型模糊分布隶属函数等类型。
k次抛物线型隶属函数如公式(1)所示：
在公式(1)中，x为未知数，a、b和k均为待解常数，由于待解常数会根据不同的指标边际值和指标的数值变化趋势，因此，a、b和k均具有不同的赋值。以图3a示出的计算式曲线为例，当指标对应的参照点的隶属度为1时，即参照点为满意点，则选用抛物型分布，取k的值为2。在参照点两边均可取值的情况下，点a作为参照点，点b作为隶属度为0的一个最小点。在本实施例中，指标边际值的最小取值可以作为a的值，最大取值可以作为b的值。
Γ型隶属函数如公式(2)所示：
f(x)＝1-e-k(x-a) k＞0 (2)
在公式(2)中，x为未知数，a和k均为待解常数，由于待解常数会根据不同的指标边际值和指标的数值变化趋势，因此，a和k均具有不同的赋值。以图3b示出的计算式曲线为例，当指标的参照点的取值为一个端点时，参照点的隶属度为0，即参照点为不满意点，则选用偏大型(升半)Γ分布，k的取值为2。偏大型Γ分布较为容易调节，并由k的取值决定起始点切线斜率，即k的取值决定曲线的陡峭程度。当然，也可以根据实际情况采用反方向曲线，即偏小型Γ分布。
岭型模糊分布隶属函数如公式(3)所示：
在公式(3)中，x为未知数，a和b均为待解常数，由于待解常数会根据不同的指标边际值和指标的数值变化趋势，因此，a和b均具有不同的赋值。以图3c示出的计算式曲线为例，当指标的取值临近指标边际值时变化现象不好评估时，确定曲线在临近边界时变化不大。
在本实施例中，可以根据指标和指标对应的指标边际值，选择相应类型的隶属函数。例如，在指标的数值趋近指标边际值时变化较为敏感的情况下，选择k次抛物线型隶属函数或者Γ型隶属函数，在指标的数值趋近指标边际值时变化不敏感的情况下，选择岭型模糊分布隶属函数。
在本实施例中，工业装置、展示架构与计算规则的对应关系，可由技术人员根据实际情况进行设置。
需要强调的是，维度具体指的是工业装置的评估角度，具体的评估角度可以由技术人员根据实际情况进行设置。以图2示出的配置信息为例，XX工业装置的评估角度包括效益维度(具体为工业装置的经济利润评估)、生产维度(具体为工业装置的产品产量评估)、安全环境维度(具体为工业装置的安全评估和环保评估)、设备维度(具体为工业装置的各个设备的性能评估)、能源维度(具体为工业装置的耗能评估)和供应链维度(具体为工业装置在所处供应链中的价值评估)等。
指标具体指的是维度下的用于表示该维度的参数，具体的参数可由技术人员根据实际情况进行设置。以图2示出的配置信息为例，XX工业装置的效益维度具体包括经济效益指标、个人效益指标、产品效率指标和单位耗能指标等。
需要说明的是，指标可以是预设的具体指标(例如产品产量指标、产品价格指标等)，也可以是在具体指标基础上，由不同的指标根据预设算法计算得到的新指标。以图2示出的配置信息为例，预设的具体指标包括产品产量指标、产品价格指标、能源消耗量指标、能源价格指标、原材料进料量指标、原材料价格指标、折旧指标和人工成本指标，新指标为经济效益指标，其中，经济效益指标＝产品产量指标×产品价格指标-能源消耗量指标×能源价格指标-原材料进料量指标×原材料价格指标-折旧指标-人工成本指标。
指标层级具体指的是，根据展示架构，将同一维度下的各个指标进行分级，具体的指标层级可由技术人员根据实际情况进行设置。图2中，效益维度下包括两个层级：经济效益指标、个人效益指标、产品效率指标和单位耗能指标构成第一层级，第一层级中的指标下的指标，构成第二层级。
可选的，可以展示配置窗口，接收用户在配置窗口中输出的配置信息。
S103：从源数据中，获取最低层级的指标的数值，并依据最低层级的指标的数值，计算上一层级的指标的数值，直至得到最高层级的指标的数值。
其中，低层级的指标，可以作为高层级的指标的数据源，换而言之，高层级的指标可以由低层级的指标计算得到，并且计算高层级的指标的算法可由技术人员根据实际情况进行设置。
以图2示出的配置信息为例，XX工业装置的维度包括效益维度，效益维度下的最高层级的指标包括经济效益指标、个人效益指标、产品收率指标和单位耗能指标。经济效益指标的下一层级的指标包括品产量指标、产品价格指标、能源消耗量指标、能源价格指标、原材料进料量指标、原材料价格指标、折旧指标和人工成本指标。个人效益指标的下一层级的指标包括经济效益指标和装置人数。产品收率指标的下一层级的指标包括实际产品产量指标和理论产品产量指标。单位耗能指标的下一层级的指标包括能源消耗量指标和产品产量指标。
可见，高层级的指标为产品收率指标，低层级的指标包括实际产品产量指标和理论产品产量指标，并且，产品收率指标＝实际产品产量指标/理论产品产量指标。
从源数据中获取实际产品产量指标和理论产品产量指标各自的数值，代入上述公式中，计算得到产品收率指标的数值。以此类推，根据图2示出的配置信息，得到经济效益指标、个人效益指标、产品收率指标和单位耗能指标各自的数值。
需要说明的是，从源数据中，获取最低层级指标的数值的具体实现过程，为本领域技术人员所熟悉的公知常识，这里不再赘述。
S104：使用配置信息中与最高层级的指标对应的指标边际值，确定最高层级的指标的数值对应的隶属函数中的计算式，并通过将最高层级的指标的数值代入计算式，得到最高层级的指标的评分分数。
其中，将最高层级的指标对应的指标边际值作为计算式的待解常数，将最高层级的指标的数值作为计算式的未知数，代入最高层级的指标的数值对应的隶属函数中的计算式，计算得出计算式的解，并对解进行百分制换算，得到最高层级的指标的评分分数。
以图2示出的配置信息为例，XX工业装置的经济效益指标的评分分数，可以采用公式(3)计算。假设经济效益指标取值范围为10000～100000，则将a＝10000、b＝100000、以及x＝经济效益指标的数值代入公式(3)，计算得出公式(3)的解，对该解进行百分制换算，即可得到经济效益指标的评分分数。
S105：计算任意一个维度下各个最高层级的指标的评分分数的加权和，得到各个维度的评分分数。
其中，同一维度下的各个最高层级的指标的权重可由技术人员根据实际情况进行设置。以图2示出的配置信息为例，效益维度下的最高层级的指标包括经济效益指标、个人效益指标、产品收率指标和单位耗能指标，则效益维度的评分分数＝(经济效益的评分分数×经济效益的权重+个人效益的评分分数×个人效益的权重+产品收率的评分分数×产品收率的权重+单位耗能的评分分数×单位耗能的权重)/(经济效益的权重+个人效益的权重+产品收率的权重+单位耗能的权重)。
S106：计算各个维度的评分分数的加权和，得到工业装置的总评分。
其中，各个维度的权重可由技术人员根据实际情况进行设置。以图2示出的配置信息为例，XX工业装置包括效益维度、生产维度、安全环境维度、设备维度、能源维度和供应链维度，则XX工业装置的总评分＝(效益维度的评分分数×效益维度的权重+生产维度的评分分数×生产维度的权重+安全环境维度的评分分数×安全环境的权重+设备维度的评分分数×设备维度的权重+能源维度的评分分数×能源维度的权重+供应链维度的评分分数×供应链的权重)/(效益维度的权重+生产维度的权重+安全环境的权重+设备维度的权重+能源维度的权重+供应链的权重)。
S107：采用配置信息中工业装置对应的展示架构，展示工业装置的总评分、各个维度的评分分数、以及各个最高层级的指标的评分分数。
可选的，还可以展示影响程度的排序。其中，影响程度为一个预设的统计时段(例如一天)内，低层级的指标对上一层级的指标的变化的影响程度。以图2示出的配置信息为例，假设3日零点经济效益的数值为A，4日零点经济效益的数值为B，经济效益在一天之内的变化量为B-A，经济效益指标的下一层级的各个指标，按照对经济效益变化的影响程度从大到小进行排序，分别是产品产量指标、产品价格指标、能源消耗量指标、能源价格指标、原材料进料量指标、原材料价格指标、折旧指标、以及人工成本指标，则在4日的展示图，即图2中按照由上至下的顺序排列。
需要说明的是，上述流程为一个预设的统计时段(例如一天)内的统计流程，在每一个统计时段，都可以按照上述流程进行统计，因此，各个统计时段，展示的具体内容(例如排序)有可能不同。
综上所述，由源数据获取最高层级的指标的数值，再由计算规则获取最高层级的指标的评分分数，进一步由各个维度下最高层级的指标的评分分数获取每个维度的评分分数，以及由各个维度的评分分数获取工业装置的总评分。可见，以展示架构、源数据为依据，从最低层级的指标层层递进，得到并展示各维度的评分分数和工业装置的全局总评分。与现有技术相比，能够得到工业装置的整体评估结果，并且，可以按照维度-层级指标，得到不同尺度的评估结果，实现了对工业装置的全面画像。
需要说明的是，上述实施例中，提供的展示架构的具体形式仅为举例，并且，各个维度也仅为举例，实际中，可以为不同的工业装置配置对应的维度。进一步的，由源数据，逐层获取最高层级的指标的数值的方式也为一种具体实现方式，还可以采用其它方式，例如并行计算而非逐层计算的方式，获取最高层级的指标的数值。进一步的，加权和也仅为一种计算手段，也可以使用其它计算手段。总之，上述实施例可以概括为图4所示的流程。
如图4所示，为本申请实施例提供的另一种工业装置的评估方法，包括如下步骤：
S401：采集源数据。
其中，源数据包括工业装置的运行数据和/或统计数据。
需要说明的是，S401的具体执行过程和实现原理，与上述S101的具体执行过程和实现原理一致，这里不再赘述。
S402：获取预先配置的对应关系。
其中，对应关系包括装置、展示架构与计算规则的对应关系，展示架构包括多个维度、维度下的指标层级、以及指标层级包括的指标，维度为工业装置预设的评估角度。
需要说明的是，S402的具体执行过程和实现原理，与上述S102的具体执行过程和实现原理一致，这里不再赘述。
S403：依据源数据，获取最高层级的指标的数值。
其中，S403的具体执行过程和实现原理，与上述S103的具体执行过程和实现原理一致，这里不再赘述。
S404：使用计算规则和最高层级的指标的数值，计算第一评估结果。
其中，第一评估结果为最高层级的指标的评估结果，上述S104示出的最高层级的指标的评分分数，为第一评估结果的一种具体实现方式。
需要说明的是，S404的具体执行过程和实现原理，与上述S104的具体执行过程和实现原理一致，这里不再赘述。
S405：依据第一评估结果，计算第二评估结果。
其中，第二评估结果为最高层级的指标所属的维度的评估结果，上述S105示出的最高层级的指标所属的维度的评分分数，为第二评估结果的一种具体实现方式。
需要说明的是，S405的具体执行过程和实现原理，与上述S105的具体执行过程和实现原理一致，这里不再赘述。
S406：依据第二评估结果，计算第三评估结果。
其中，第三评估结果为工业装置的评估结果，上述S106示出的工业装置的总评分，为第三评估结果的一种具体实现方式。
需要说明的是，S406的具体执行过程和实现原理，与上述S106的具体执行过程和实现原理一致，这里不再赘述。
S407：基于展示架构，展示第一评估结果、第二评估结果和第三评估结果。
其中，S407的具体执行过程和实现原理，与上述S107的具体执行过程和实现原理一致，这里不再赘述。
可选的，还可以展示影响程度的排序。其中，影响程度为低层级的指标对上一层级的指标的变化的影响程度。
综上所述，由源数据获取最高层级的指标的数值，再由计算规则获取最高层级的指标的评估结果，进一步由各个维度下最高层级的指标的评估结果获取每个维度的评估结果，以及由各个维度的评估结果获取工业装置的评估结果。可见，以展示架构、源数据为依据，从最低层级的指标层层递进，得到并展示各个维度的评估结果和工业装置的全局评估结果。与现有技术相比，能够得到工业装置的整体评估结果，并且，可以按照维度-层级指标，得到不同尺度的评估结果，实现了对工业装置的全面画像。
与上述图4示出的工业装置的评估方法相对应，本申请实施例还提供了一种工业装置的评估系统，如图5所示，包括：
采集模块100，用于采集源数据，源数据包括工业装置的运行数据和/或统计数据。
其中，采集模块100采集源数据的具体实现过程包括：采集效益数据、生产数据、安全环境数据、设备数据、能源数据和供应链数据中的至少一种。
第一获取模块200，用于获取预先配置的对应关系，对应关系包括工业装置、展示架构与计算规则的对应关系，展示架构包括多个维度、维度下的指标层级，以及指标层级包括的指标。维度为工业装置预设的评估角度。计算规则包括指标边际值和隶属函数。
第二获取模块300，用于依据源数据，获取最高层级的指标的数值。
其中，第二获取模块300依据源数据，获取最高层级的指标的数值的具体实现过程包括：从源数据中，获取最低层级的指标的数值，依次使用下一层级的指标的数值，计算上一层级的指标的数值，直至得到最高层级的指标的数值。
第一计算模块400，用于使用计算规则和最高层级的指标的数值，计算第一评估结果，第一评估结果为最高层级的指标的评估结果。
其中，第一计算模块400使用所述计算规则和所述最高层级的指标的数值，计算第一评估结果的具体实现过程包括：使用指标边际值，确定最高层级的指标的数值对应的隶属函数中的计算式，通过将最高层级的指标的数值代入计算式，得到第一评估结果。
第二计算模块500，用于依据第一评估结果，计算第二评估结果，第二评估结果为最高层级的指标所属的维度的评估结果。
其中，第二计算模块500依据所述第一评估结果，计算第二评估结果的具体实现过程包括：对于任意一个维度，将该维度下的最高层级的指标的数值的加权和，作为该维度的第二评估结果。
第三计算模块600，用于依据第二评估结果，计算第三评估结果，第三评估结果为工业装置的评估结果。
其中，第三计算模块600依据第二评估结果，计算第三评估结果的具体实现过程包括：将各个维度的第二评估结果的加权和，作为第三评估结果。
展示模块700，用于基于展示架构，展示第一评估结果、第二评估结果和第三评估结果。
其中，展示模块700还用于展示影响程度的排序，影响程度为低层级的指标对上一层级的指标的变化的影响程度。
综上所述，由源数据获取最高层级的指标的数值，再由计算规则获取最高层级的指标的评估结果，进一步由各个维度下最高层级的指标的评估结果获取每个维度的评估结果，以及由各个维度的评估结果获取工业装置的评估结果。可见，以展示架构、源数据为依据，从最低层级的指标层层递进，得到并展示各个维度的评估结果和工业装置的全局评估结果。与现有技术相比，能够得到工业装置的整体评估结果，并且，可以按照维度-层级指标，得到不同尺度的评估结果，实现了对工业装置的全面画像。
本申请还提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质包括存储的程序，其中，程序执行上述本申请提供的工业装置的评估方法。
本申请还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线。处理器与存储器通过总线连接，存储器用于存储程序，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述本申请提供的工业装置的评估方法。
本申请实施例方法所述的功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算设备可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算设备(可以是个人计算机，服务器，移动计算设备或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (9)
1.一种工业装置的评估方法，其特征在于，包括：
采集源数据，所述源数据包括所述工业装置的运行数据和/或统计数据；
获取预先配置的对应关系，所述对应关系包括工业装置、展示架构与计算规则的对应关系，所述展示架构包括多个维度、所述维度下的指标层级、以及所述指标层级包括的指标；所述维度为所述工业装置预设的评估角度；
依据所述源数据，获取最高层级的指标的数值；
使用所述计算规则和所述最高层级的指标的数值，计算第一评估结果，所述第一评估结果为所述最高层级的指标的评估结果；
依据所述第一评估结果，计算第二评估结果，所述第二评估结果为所述最高层级的指标所属的维度的评估结果；
依据所述第二评估结果，计算第三评估结果，所述第三评估结果为所述工业装置的评估结果；
基于所述展示架构，展示所述第一评估结果、所述第二评估结果和所述第三评估结果；
其中，所述计算规则包括：指标边际值和隶属函数，指标边际值指的是指标对应的满意点和不满意点的参照点、以及指标的取值方向和范围，隶属函数包括k次抛物线型隶属函数、Γ型隶属函数、以及岭型模糊分布隶属函数；
所述使用所述计算规则和所述最高层级的指标的数值，计算第一评估结果，包括：
使用所述指标边际值，确定所述最高层级的指标的数值对应的隶属函数中的计算式；
通过将所述最高层级的指标的数值代入所述计算式，得到所述第一评估结果；
其中，所述使用所述指标边际值，确定所述最高层级的指标的数值对应的隶属函数中的计算式，具体包括：
在指标的数值趋近指标边际值时变化较为敏感的情况下，选择k次抛物线型隶属函数或者Γ型隶属函数，在指标的数值趋近指标边际值时变化不敏感的情况下，选择岭型模糊分布隶属函数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集源数据，包括：
采集效益数据、生产数据、安全环境数据、设备数据、能源数据和供应链数据中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述源数据，获取最高层级的指标的数值，包括：
从所述源数据中，获取最低层级的指标的数值；
依次使用下一层级的指标的数值，计算上一层级的指标的数值，直至得到所述最高层级的指标的数值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一评估结果，计算第二评估结果，包括：
对于任意一个所述维度，将该维度下的所述最高层级的指标的数值的加权和，作为该维度的所述第二评估结果。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述第二评估结果，计算第三评估结果，包括：
将各个所述维度的所述第二评估结果的加权和，作为所述第三评估结果。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
展示影响程度的排序，所述影响程度为低层级的指标对上一层级的指标的变化的影响程度。
7.一种工业装置的评估系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集源数据，所述源数据包括所述工业装置的运行数据和/或统计数据；
第一获取模块，用于获取预先配置的对应关系，所述对应关系包括工业装置、展示架构与计算规则的对应关系，所述展示架构包括多个维度、所述维度下的指标层级，以及所述指标层级包括的指标；所述维度为所述工业装置预设的评估角度；
第二获取模块，用于依据所述源数据，获取最高层级的指标的数值；
第一计算模块，用于使用所述计算规则和所述最高层级的指标的数值，计算第一评估结果，所述第一评估结果为所述最高层级的指标的评估结果；
第二计算模块，用于依据所述第一评估结果，计算第二评估结果，所述第二评估结果为所述最高层级的指标所属的维度的评估结果；
第三计算模块，用于依据所述第二评估结果，计算第三评估结果，所述第三评估结果为所述工业装置的评估结果；
展示模块，用于基于所述展示架构，展示所述第一评估结果、所述第二评估结果和所述第三评估结果；
其中，所述计算规则包括：指标边际值和隶属函数，指标边际值指的是指标对应的满意点和不满意点的参照点、以及指标的取值方向和范围，隶属函数包括k次抛物线型隶属函数、Γ型隶属函数、以及岭型模糊分布隶属函数；
所述第一计算模块，具体用于使用所述指标边际值，确定所述最高层级的指标的数值对应的隶属函数中的计算式；通过将所述最高层级的指标的数值代入所述计算式，得到所述第一评估结果；
其中，所述第一计算模块具体用于使用所述指标边际值，确定所述最高层级的指标的数值对应的隶属函数中的计算式，具体包括：
在指标的数值趋近指标边际值时变化较为敏感的情况下，选择k次抛物线型隶属函数或者Γ型隶属函数，在指标的数值趋近指标边际值时变化不敏感的情况下，选择岭型模糊分布隶属函数。
8.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1-6任意一项所述的工业装置的评估方法。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线；所述处理器与所述存储器通过所述总线连接；
所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1-6任意一项所述的工业装置的评估方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010101968.9A CN111353692B (zh) | 2020-02-19 | 2020-02-19 | 一种工业装置的评估方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010101968.9A CN111353692B (zh) | 2020-02-19 | 2020-02-19 | 一种工业装置的评估方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111353692A CN111353692A (zh) | 2020-06-30 |
| CN111353692B true CN111353692B (zh) | 2023-07-14 |
Family
ID=71192280
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010101968.9A Active CN111353692B (zh) | 2020-02-19 | 2020-02-19 | 一种工业装置的评估方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111353692B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106327106A (zh) * | 2016-09-13 | 2017-01-11 | 国网河北省电力公司 | 基于粗糙集理论的需求侧响应资源价值评价方法 |
| CN109118250A (zh) * | 2018-08-13 | 2019-01-01 | 北京科东电力控制系统有限责任公司 | 电力市场主体不正当竞争行为评价方法及装置 |
| CN110175749A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-08-27 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于pmu数据的变压器运行状态评估方法 |
| CN110580578A (zh) * | 2019-08-28 | 2019-12-17 | 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种智能变电站二次系统运行质量多分层评价方法 |
| CN110738405A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-01-31 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 电力市场有效性的评估方法、装置及存储介质 |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2003900776A0 (en) * | 2003-02-20 | 2003-03-13 | Eis Pathfinder Pty Ltd | Executive information reporting system and method |
| JP4275102B2 (ja) * | 2005-05-16 | 2009-06-10 | 株式会社日立情報システムズ | 作業工数見積および人材割当システム、ならびにその方法 |
| CN103455718B (zh) * | 2013-08-26 | 2016-12-28 | 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 | 能源利用效率评价方法和系统 |
| CN105005878B (zh) * | 2015-08-12 | 2018-05-25 | 国家电网公司 | 一种坚强智能电网的综合评估方法 |
| CN105404932A (zh) * | 2015-10-26 | 2016-03-16 | 国网天津市电力公司 | 基于智能电网创新示范区的能源互联网综合评估与优化配置方法 |
| CN105512494B (zh) * | 2015-12-18 | 2018-06-19 | 天津大学 | 一种有机朗肯循环系统多指标综合评估方法 |
| CN107506895A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-12-22 | 国网能源研究院 | 一种含新能源发电的电力系统运行经济性综合评价系统 |
| CN107729519B (zh) * | 2017-10-27 | 2020-06-09 | 上海数据交易中心有限公司 | 基于多源多维数据的评估方法及装置、终端 |
| WO2019119413A1 (zh) * | 2017-12-22 | 2019-06-27 | 大连理工大学 | 一种耦合相对目标接近度和边际分析原理的梯级水电站多目标优化调度方法 |
| CN108710998A (zh) * | 2018-05-03 | 2018-10-26 | 苏州朗动网络科技有限公司 | 企业数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN109800941A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-05-24 | 广州供电局有限公司 | 能源互联网的评估系统 |
| CN110210733A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-09-06 | 上海软科教育信息咨询有限公司 | 适用于办学单位的投入产出评价系统、方法、终端、介质 |
-
2020
- 2020-02-19 CN CN202010101968.9A patent/CN111353692B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106327106A (zh) * | 2016-09-13 | 2017-01-11 | 国网河北省电力公司 | 基于粗糙集理论的需求侧响应资源价值评价方法 |
| CN109118250A (zh) * | 2018-08-13 | 2019-01-01 | 北京科东电力控制系统有限责任公司 | 电力市场主体不正当竞争行为评价方法及装置 |
| CN110175749A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-08-27 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于pmu数据的变压器运行状态评估方法 |
| CN110580578A (zh) * | 2019-08-28 | 2019-12-17 | 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种智能变电站二次系统运行质量多分层评价方法 |
| CN110738405A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-01-31 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 电力市场有效性的评估方法、装置及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 连锁快餐企业的网上订单分配模型;钟金宏 等;中国管理科学;第24卷;第164-169页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111353692A (zh) | 2020-06-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6009864B2 (ja) | 企業評価システム、企業評価方法及び企業評価プログラム | |
| US20020194042A1 (en) | Method of business analysis | |
| CN103310388B (zh) | 基于信源熵的电网运行综合指数计算方法 | |
| EP1537510A1 (en) | Business data analysis | |
| US20190369570A1 (en) | System and method for automatically detecting anomalies in a power-usage data set | |
| CN111127105A (zh) | 用户分层模型构建方法及系统、运营分析方法及系统 | |
| CN104574209A (zh) | 一种城网配变重过载中期预警模型的建模方法 | |
| CN104517020A (zh) | 用于因果效应分析的特征提取方法和装置 | |
| CN112785057B (zh) | 基于指数平滑的件量预测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN114048436A (zh) | 一种预测企业财务数据模型构建方法及构建装置 | |
| CN106447075A (zh) | 行业用电需求预测方法与系统 | |
| CN109359874A (zh) | 一种多维指标监控预警方法及装置 | |
| CN113222784A (zh) | 用于改善的受监测建筑物环境监测和评分的装置、计算机实现的方法和计算机程序产品 | |
| CN107145995A (zh) | 生产环境安全性预测方法、装置和系统 | |
| CN106560850A (zh) | 计划生成装置以及计划生成方法 | |
| CN111353692B (zh) | 一种工业装置的评估方法及系统 | |
| CN110264056B (zh) | 一种电量消耗的分析方法及系统 | |
| CN116091106A (zh) | 一种多功能财务成本评估系统 | |
| CN111460027A (zh) | 一种适用于能源互联网的智能动态监测方法及系统 | |
| CN110782279A (zh) | 一种配电网主要设备资产成本核算方法及系统 | |
| CN116090702A (zh) | 一种基于物联网的erp数据智能监管系统及方法 | |
| CN115330201A (zh) | 一种电网数字化项目帕累托优选方法及系统 | |
| CN112631882B (zh) | 一种结合线上业务指标特征的容量预估方法 | |
| CN114254857A (zh) | 电力设备库存情况评价方法及服务器 | |
| CN114049103A (zh) | 一种电网基建项目管控方法、系统、设备及介质 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |