CN112711586A - 一种基于云服务的智能数据分析管理方法及系统 - Google Patents

一种基于云服务的智能数据分析管理方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种基于云服务的智能数据分析管理方法，包括：接收待处理的多个数据文件；选择目标文件格式及目标导入工具，并将多个数据文件转化为符合目标文件格式的多个待导入数据文件；根据用户操作命令配置目标导入工具参数，将多个待导入数据文件导入到待处理数据库；将待处理数据库的待处理数据经过解析后生成具体的解析数据；将解析数据按照预设的处理规则进行数据的提取后生成待清洗数据；将待清洗数据根据预设公式进行聚类生成聚类数据；根据用户操作命令将聚类数据缓存为数据文件。本发明有益效果：操作简单，效率高，可深入涵盖企业资产生命周期的演化过程，满足其状态不断发展变化，记录资产一生运行和使用信息，为企业提供决策依据。

Description

一种基于云服务的智能数据分析管理方法及系统
技术领域
本发明涉及大数据领域，特别是指一种基于云服务的智能数据分析管理方法及系统。
背景技术
随着我国综合国力的不断提升和企业生产技术水平的不断提高，高科技技术不断发展，各行各业都在不断的引进大量的先进设备，这些现代设备普遍具有以下特点：
1、大型化：设备容量、规模和能力越来越大；
2、高速化：设备的运转速度、运行速度、运算速度以及化学反应速度等大大加快，从而使生产效率显著提高；
3、精密化：决定零件使用性能的最终加工精度和表面质量越来越高；
4、电子化：微电子科学、自动控制与计算机科学的高度发展，已引起了机器设备的巨大变革；
5、自动化：自动化不仅可以实现各生产线工序的自动顺序进行，还能实现对产品的自动控制、清理和包装，设备工作状态的实时监测、报警及反馈处理。
因为上述特点造成人工管理设备的巨大困难，但是这些现代设备在企业生产经营活动中的地位也越来越重要，因为：
1、购置设备需要大量投资：在现代企业里，设备投资一般要占固定资产总额的60％～70％，成为企业建设投资的主要开支项目；
2、维持设备正常运转也需要大量投资：首先是现代设备的能源、资源消耗量大，支出的能耗费用高，其次，进行必要的设备维护保养、检查修理也需要一笔为数不小的费用；
3、发生故障停机，经济损失巨大：由于现代设备的工作容量大、生产效率高、作业连续性强，一旦发生故障停机，造成生产中断，就会带来巨额的经济损失；
4、一旦发生事故，将会带来严重后果：现代设备往往在高速、高负荷、高温、高压状态下运行，设备承受的应力大，设备的磨损、腐蚀也大大增加。一旦发生事故，极易造成设备的损坏、人员伤亡、环境污染，导致灾难性的后果。
5、设备的社化程度越来越高：由于现代设备融汇的科学技术成果越来越多，涉及的科学知识门类越来越广，单靠某一学科的知识无法解决现代设备的重大技术问题。
随着这些精良设备引进，以及随之而来的各种理念，例如LCC(Life Cycle Cost，全生命周期成本)、RCM(Reliability Centered Maintenance，以可靠性为中心的维修)、RBM(ReliabilityBased Maintenance，基于可靠性维修)、TPM(TotalProductionMaintenance，全面生产保养)等，诊断监测技术、润滑技术和EAM(EnterpriseAsset Management，企业资产管理)信息化等与设备管理相关的产品与服务被推到企业面前，它们在协助企业取得更好的经济效益的同时，也对企业的设备管理工作提出了更高的要求，企业原来的设备管理方式已经不能适应现代设备管理的需求。
为了适应现代设备管理工作的要求和提升企业设备管理工作的水平，许许多多的企业和集团公司都在引进各种企业管理软件和设备管理软件，通过这些软件的实施在很大程度上也确实提高了企业的设备管理水平，提升了设备管理的工作效率和效益，适应了现代企业管理的需求，满足了国际化需求的接口需要。
但是这些企业管理软件和各种各样的设备管理软件，在功能设计方面虽然各有特色，但都只是考虑到了满足的设备过程需求或先满足财务需求再满足设备管理的过程需求，而没有充分考虑到设备管理工作的全生命周期管理、专业管理和细化深层次管理等需求，而导致这些软件产品在功能设计方面存在缺陷；同时，由于设备管理软件实施方面的原因，例如顾问对设备管理业务的了解不够、对企业业务和行业特点的了解不足、对软件功能的熟悉程度不足，以及与企业用户的交流不充分等原因的存在，进一步造成企业管理软件或设备管理软件的实施质量不尽人意。
发明内容
本发明提出一种基于云服务的智能数据分析管理方法及系统，解决了现有技术中上述的问题。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于云服务的智能数据分析管理方法，包括：
接收待处理的多个数据文件；
选择目标文件格式及目标导入工具，并将多个数据文件转化为符合目标文件格式的多个待导入数据文件；
根据用户的操作命令配置目标导入工具参数，将多个待导入数据文件导入到待处理数据库；
将待处理数据库的待处理数据经过解析后生成具体的解析数据；
将解析数据按照预设的处理规则进行数据的提取后生成待清洗数据；
将待清洗数据根据预设公式进行聚类生成聚类数据；
根据用户的操作命令将聚类数据缓存为数据文件。
进一步地，多个数据文件包括规划数据文件、建设数据文件、运行数据文件、维护数据文件、改造数据文件和退役报废数据文件。
进一步地，规划数据文件包括功能位置数据文件、物料参数数据文件和购置费用数据文件。
进一步地，建设数据文件包括安装调试费用数据文件和安装调试数据文件。
进一步地，运行数据文件包括本身损耗数据文件、辅助损耗数据文件、日常巡视物料数据文件、日常巡视人工数据文件、缺陷数据文件和故障数据文件。
进一步地，维护数据文件包括维修数据文件、检修数据文件、试验数据文件和解决方案数据文件。
进一步地，改造数据文件包括迁拆故障设备数据文件、运输故障设备数据文件和安装新设备数据文件。
进一步地，退役报废数据文件包括报废成本数据文件和设备残值数据文件。
进一步地，待处理数据库包括企业待处理数据库、分厂待处理数据库、部门待处理数据库、车间待处理数据库和设备待处理数据库。
一种基于云服务的智能数据分析管理系统，包括：
获取单元，用于接收待处理的多个数据文件；
选择单元，用于选择目标文件格式及目标导入工具，并将多个数据文件转化为符合目标文件格式的多个待导入数据文件，与所述获取单元连接；
配置单元，用于根据用户的操作命令配置目标导入工具参数，将多个待导入数据文件导入到待处理数据库，与所述选择单元连接；
解析单元，用于将待处理数据库的待处理数据经过解析后生成具体的解析数据，与所述配置单元连接；
提取单元，用于将解析数据按照预设的处理规则进行数据的提取后生成待清洗数据，与所述解析单元连接；
聚类单元，用于将待清洗数据根据预设公式进行聚类生成聚类数据，与所述提取单元连接；
缓存单元，用于根据用户的操作命令将聚类数据缓存为数据文件，与所述聚类单元连接。
本发明的有益效果为：
本发明所述的基于云服务的智能数据分析管理方法及系统，导入数据操作简单，效率高，不需要通过中间表进行数据导入和清洗，可以深入涵盖企业资产生命周期的演化过程，包括规划、建设、运行、维护、改造和退役报废的各个阶段，满足其状态不断的发展与变化，不但提供企业传统的ERP系统的集成解决方案，记录资产信息的发展演化信息，同时，提供企业传统的ERP系统标准功能所不能提供的增值功能，真正从资产的全生命周期出发，记录资产的一生运行和使用信息，为企业领导提供设备管理决策依据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种基于云服务的智能数据分析管理方法的步骤流程图；
图2为本发明一种基于云服务的智能数据分析管理设备的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明所述的一种基于云服务的智能数据分析管理方法，包括：
接收待处理的多个数据文件；
选择目标文件格式及目标导入工具，并将多个数据文件转化为符合目标文件格式的多个待导入数据文件；
根据用户的操作命令配置目标导入工具参数，将多个待导入数据文件导入到待处理数据库；
将待处理数据库的待处理数据经过解析后生成具体的解析数据；
将解析数据按照预设的处理规则进行数据的提取后生成待清洗数据；
将待清洗数据根据预设公式进行聚类生成聚类数据；
根据用户的操作命令将聚类数据缓存为数据文件。
具体地，预设的处理规则可以根据实际需要进行预存；预设公式可以根据实际需要进行预存，例如采用相似度公式；操作命令包括待定、确认和移除等。
其中，多个数据文件包括规划数据文件、建设数据文件、运行数据文件、维护数据文件、改造数据文件和退役报废数据文件。
其中，规划数据文件包括功能位置数据文件、物料参数数据文件和购置费用数据文件。
其中，建设数据文件包括安装调试费用数据文件和安装调试数据文件。
其中，运行数据文件包括本身损耗数据文件、辅助损耗数据文件、日常巡视物料数据文件、日常巡视人工数据文件、缺陷数据文件和故障数据文件。
其中，维护数据文件包括维修数据文件、检修数据文件、试验数据文件和解决方案数据文件。资产设备器一般在投入后第5年进行1次大修，之后每隔10年1次大修；每年进行1次小修。
其中，改造数据文件包括迁拆故障设备数据文件、运输故障设备数据文件和安装新设备数据文件。
其中，退役报废数据文件包括报废成本数据文件和设备残值数据文件。
其中，待处理数据库包括企业待处理数据库、分厂待处理数据库、部门待处理数据库、车间待处理数据库和设备待处理数据库。因为产品生命周期较长，数据量在后期会大幅提升，其中最重要的问题是怎样提高查询的速度，待处理数据库可以采用基于内存的树形结构来加快搜索速度，同时基于bitmap的索引值存储方式来压缩数据所占用的内存空间。
如图2所示，本发明所述的一种基于云服务的智能数据分析管理系统，包括：
获取单元，用于接收待处理的多个数据文件；
选择单元，用于选择目标文件格式及目标导入工具，并将多个数据文件转化为符合目标文件格式的多个待导入数据文件，与所述获取单元连接；
配置单元，用于根据用户的操作命令配置目标导入工具参数，将多个待导入数据文件导入到待处理数据库，与所述选择单元连接；
解析单元，用于将待处理数据库的待处理数据经过解析后生成具体的解析数据，与所述配置单元连接；
提取单元，用于将解析数据按照预设的处理规则进行数据的提取后生成待清洗数据，与所述解析单元连接；
聚类单元，用于将待清洗数据根据预设公式进行聚类生成聚类数据，与所述提取单元连接；
缓存单元，用于根据用户的操作命令将聚类数据缓存为数据文件，与所述聚类单元连接。
具体地，基于本发明所述的基于云服务的智能数据分析管理方法及系统，可以实现：
1、设备主数据管理：主要针对设备台帐和功能运行做的界面和功能开发增强，包括设备定值、异动、技术参数信息，设备维修信息，设备运行信息，以及设备结构信息等内容量，以及对任务清单的增强开发，可以实现任务清单自身不能满足的功能需求；
2、设备档案管理：以树形结构，按企业——分厂——部门——车间文档——设备的层次结构，从设备管理人员的角度，对设备的文档资料进行归类管理；
3、设备管理中的审批业务管理：实现各类单据的审批业务管理，包括审批流程设置、单据间维修关系、提交审批、审批通过、退回、驳回、跳审、跳退、指定代理人和代理时间、汇审、指定审批人等功能；
4、待办业务：按用户角色、待审批单据类型、待审批单据等进行待审单据的清单显示，并由用户直接在清单中完成待办业务的处理过程；
5、预算：能过预算的提报、审批和细分，为企业的预算分配与控制提供依据；
6、维修管理：对工单的增强开发，实现工单和缺陷单、工作票的执行过程的充分联接；对预算的审批功能的开发，实现用户物资提报与审批的功能需求；
7、两票管理：通过工作票、操作票、措施票、检修试验单、定值申请单、异动申请单、检修交待等功能，实现对设备维修安全的全程管理和单据关联功能
8、设备处置管理：实现资产/设备的转移、调拨和报废的申请、审批和处理功能；
9、设备运行管理：机组开停机记录、运行日志；
10、设备维修的项目管理：实现和设备维修相关的项目执行全过程管理，包括立项、开工申请、验收、总结、后评估等业务过程的管理功能；
11、设备专业管理：实现设备的专业化管理，包括密封、防腐、润滑、检验、电气、仪表、特种设备等业务管理过程。
本发明所述的基于云服务的智能数据分析管理方法及系统，导入数据操作简单，效率高，不需要通过中间表进行数据导入和清洗，可以深入涵盖企业资产生命周期的演化过程，包括规划、建设、运行、维护、改造和退役报废的各个阶段，满足其状态不断的发展与变化，不但提供企业传统的ERP系统的集成解决方案，记录资产信息的发展演化信息，同时，提供企业传统的ERP系统标准功能所不能提供的增值功能，真正从资产的全生命周期出发，记录资产的一生运行和使用信息，为企业领导提供设备管理决策依据。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于云服务的智能数据分析管理方法，其特征在于，包括：
接收待处理的多个数据文件；
选择目标文件格式及目标导入工具，并将多个数据文件转化为符合目标文件格式的多个待导入数据文件；
根据用户的操作命令配置目标导入工具参数，将多个待导入数据文件导入到待处理数据库；
将待处理数据库的待处理数据经过解析后生成具体的解析数据；
将解析数据按照预设的处理规则进行数据的提取后生成待清洗数据；
将待清洗数据根据预设公式进行聚类生成聚类数据；
根据用户的操作命令将聚类数据缓存为数据文件。
2.根据权利要求1所述的基于云服务的智能数据分析管理方法，其特征在于，多个数据文件包括规划数据文件、建设数据文件、运行数据文件、维护数据文件、改造数据文件和退役报废数据文件。
3.根据权利要求2所述的基于云服务的智能数据分析管理方法，其特征在于，规划数据文件包括功能位置数据文件、物料参数数据文件和购置费用数据文件。
4.根据权利要求2所述的基于云服务的智能数据分析管理方法，其特征在于，建设数据文件包括安装调试费用数据文件和安装调试数据文件。
5.根据权利要求2所述的基于云服务的智能数据分析管理方法，其特征在于，运行数据文件包括本身损耗数据文件、辅助损耗数据文件、日常巡视物料数据文件、日常巡视人工数据文件、缺陷数据文件和故障数据文件。
6.根据权利要求2所述的基于云服务的智能数据分析管理方法，其特征在于，维护数据文件包括维修数据文件、检修数据文件、试验数据文件和解决方案数据文件。
7.根据权利要求2所述的基于云服务的智能数据分析管理方法，其特征在于，改造数据文件包括迁拆故障设备数据文件、运输故障设备数据文件和安装新设备数据文件。
8.根据权利要求2所述的基于云服务的智能数据分析管理方法，其特征在于，退役报废数据文件包括报废成本数据文件和设备残值数据文件。
9.根据权利要求1所述的基于云服务的智能数据分析管理方法，其特征在于，待处理数据库包括企业待处理数据库、分厂待处理数据库、部门待处理数据库、车间待处理数据库和设备待处理数据库。
10.一种基于云服务的智能数据分析管理系统，其特征在于，包括：
获取单元，用于接收待处理的多个数据文件；
选择单元，用于选择目标文件格式及目标导入工具，并将多个数据文件转化为符合目标文件格式的多个待导入数据文件，与所述获取单元连接；
配置单元，用于根据用户的操作命令配置目标导入工具参数，将多个待导入数据文件导入到待处理数据库，与所述选择单元连接；
解析单元，用于将待处理数据库的待处理数据经过解析后生成具体的解析数据，与所述配置单元连接；
提取单元，用于将解析数据按照预设的处理规则进行数据的提取后生成待清洗数据，与所述解析单元连接；
聚类单元，用于将待清洗数据根据预设公式进行聚类生成聚类数据，与所述提取单元连接；
缓存单元，用于根据用户的操作命令将聚类数据缓存为数据文件，与所述聚类单元连接。
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