CN113568957A - 基于智能制造分析的数据处理方法及装置 - Google Patents
基于智能制造分析的数据处理方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113568957A CN113568957A CN202110901542.6A CN202110901542A CN113568957A CN 113568957 A CN113568957 A CN 113568957A CN 202110901542 A CN202110901542 A CN 202110901542A CN 113568957 A CN113568957 A CN 113568957A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- state information
- production
- production state
- intelligent manufacturing
- information
- 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.)
- Withdrawn
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 181
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title abstract description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 33
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 18
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2465—Query processing support for facilitating data mining operations in structured databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2477—Temporal data queries
-
- 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
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- 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
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
本发明提供的一种基于智能制造分析的数据处理方法及装置,首先获取智能制造设备运行过程中的第一生产状态信息和第二生产状态信息,其次获取所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息的关联状态信息,所述关联状态信息表征所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息之间对应故障预警事件之间的关联指标,然后将所述关联状态信息转换为记录列表,最后根据所述记录列表中所述故障预警事件的事件描述权重,确定在所述第一生产状态信息至所述第二生产状态信息之间的生产时段内,所述智能制造设备运行时的故障情况。如此,能够实现智能制造设备的精准故障检测。
Description
技术领域
本发明涉及智能制造和数据分析技术领域,具体而言,涉及一种基于智能制造分析的数据处理方法及装置。
背景技术
随着工业互联网的快速发展,智能制造已经应用于多个生产场景。然而,在实际应用时,如何实现智能制造设备的精准故障检测是现目前的一个痛点。
发明内容
为了改善上述问题,本发明提供了一种基于智能制造分析的数据处理方法及装置。
一种基于智能制造分析的数据处理方法,所述方法包括:
获取智能制造设备运行过程中的第一生产状态信息和第二生产状态信息,所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息为所述智能制造设备在运行过程中生产指标处理线程对应的生产状态信息;
获取所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息的关联状态信息,所述关联状态信息表征所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息之间对应故障预警事件之间的关联指标;
将所述关联状态信息转换为记录列表,所述记录列表包括若干故障预警事件;
根据所述记录列表中所述故障预警事件的事件描述权重,确定在所述第一生产状态信息至所述第二生产状态信息之间的生产时段内,所述智能制造设备运行时的故障情况。
进一步地,所述获取所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息的关联状态信息,包括:确定所述第一生产状态信息对应的第一设备状态内容,以及所述第二生产状态信息对应的第二设备状态内容;将所述第一设备状态内容和所述第二设备状态内容关联,得到所述关联状态信息,其中,所述关联状态信息以记录轨迹的形式表达,所述记录轨迹中包括所述故障预警事件之间的关联指标对应的轨迹特征信息。
进一步地,所述将所述关联状态信息转换为记录列表,包括:获取所述关联状态信息对应的所述记录轨迹中的所述轨迹特征信息;将所述轨迹特征信息转换为事件描述权重,得到所述记录列表,所述记录列表以事件描述权重矩阵的形式表达。
进一步地,所述根据所述记录列表中所述故障预警事件的事件描述权重,确定在所述第一生产状态信息至所述第二生产状态信息之间的生产时段内,所述智能制造设备运行时的故障情况,包括:从所述记录列表中确定所述故障预警事件的最大事件描述权重;响应于所述最大事件描述权重小于预设描述权重,确定所述第一生产状态信息至所述第二生产状态信息之间的生产时段内,所述智能制造设备运行时存在延时。
一种基于智能制造分析的数据处理装置,所述装置包括:
状态信息获取模块,用于获取智能制造设备运行过程中的第一生产状态信息和第二生产状态信息,所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息为所述智能制造设备在运行过程中生产指标处理线程对应的生产状态信息;
关联状态获取模块,用于获取所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息的关联状态信息,所述关联状态信息表征所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息之间对应故障预警事件之间的关联指标;
关联状态转换模块,用于将所述关联状态信息转换为记录列表,所述记录列表包括若干故障预警事件;
运行故障判断模块,用于根据所述记录列表中所述故障预警事件的事件描述权重,确定在所述第一生产状态信息至所述第二生产状态信息之间的生产时段内,所述智能制造设备运行时的故障情况。
通过执行一种基于智能制造分析的数据处理方法及装置,首先获取智能制造设备运行过程中的第一生产状态信息和第二生产状态信息,其次获取所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息的关联状态信息,所述关联状态信息表征所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息之间对应故障预警事件之间的关联指标,然后将所述关联状态信息转换为记录列表,最后根据所述记录列表中所述故障预警事件的事件描述权重,确定在所述第一生产状态信息至所述第二生产状态信息之间的生产时段内,所述智能制造设备运行时的故障情况。如此,能够实现智能制造设备的精准故障检测。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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相关的附图。
图1为本发明实施例所提供的一种基于智能制造分析的数据处理方法的流程图。
图2为本发明实施例所提供的一种基于智能制造分析的数据处理装置的功能模块框图。
图3为本发明实施例所提供的一种计算机设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案,下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明,应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本发明技术方案的详细的说明,而不是对本发明技术方案的限定,在不冲突的情况下,本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
请参阅图1,示出了一种基于智能制造分析的数据处理方法的流程图,包括以下步骤S110-步骤S140所描述的内容。
步骤S110,获取智能制造设备运行过程中的第一生产状态信息和第二生产状态信息,所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息为所述智能制造设备在运行过程中生产指标处理线程对应的生产状态信息;
步骤S120,获取所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息的关联状态信息,所述关联状态信息表征所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息之间对应故障预警事件之间的关联指标;
步骤S130,将所述关联状态信息转换为记录列表,所述记录列表包括若干故障预警事件;
步骤S140,根据所述记录列表中所述故障预警事件的事件描述权重,确定在所述第一生产状态信息至所述第二生产状态信息之间的生产时段内,所述智能制造设备运行时的故障情况。
基于上述步骤S110-步骤S140,首先获取智能制造设备运行过程中的第一生产状态信息和第二生产状态信息,其次获取所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息的关联状态信息,所述关联状态信息表征所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息之间对应故障预警事件之间的关联指标,然后将所述关联状态信息转换为记录列表,最后根据所述记录列表中所述故障预警事件的事件描述权重,确定在所述第一生产状态信息至所述第二生产状态信息之间的生产时段内,所述智能制造设备运行时的故障情况。如此,能够实现智能制造设备的精准故障检测。
进一步地,所述获取所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息的关联状态信息,包括:确定所述第一生产状态信息对应的第一设备状态内容,以及所述第二生产状态信息对应的第二设备状态内容;将所述第一设备状态内容和所述第二设备状态内容关联,得到所述关联状态信息,其中,所述关联状态信息以记录轨迹的形式表达,所述记录轨迹中包括所述故障预警事件之间的关联指标对应的轨迹特征信息。
进一步地,所述将所述关联状态信息转换为记录列表,包括:获取所述关联状态信息对应的所述记录轨迹中的所述轨迹特征信息;将所述轨迹特征信息转换为事件描述权重,得到所述记录列表,所述记录列表以事件描述权重矩阵的形式表达。
进一步地,所述根据所述记录列表中所述故障预警事件的事件描述权重,确定在所述第一生产状态信息至所述第二生产状态信息之间的生产时段内,所述智能制造设备运行时的故障情况,包括:从所述记录列表中确定所述故障预警事件的最大事件描述权重;响应于所述最大事件描述权重小于预设描述权重,确定所述第一生产状态信息至所述第二生产状态信息之间的生产时段内,所述智能制造设备运行时存在延时。
请结合参阅图2,提供了一种基于智能制造分析的数据处理装置200,所述装置包括:
状态信息获取模块210,用于获取智能制造设备运行过程中的第一生产状态信息和第二生产状态信息,所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息为所述智能制造设备在运行过程中生产指标处理线程对应的生产状态信息;
关联状态获取模块220,用于获取所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息的关联状态信息,所述关联状态信息表征所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息之间对应故障预警事件之间的关联指标;
关联状态转换模块230,用于将所述关联状态信息转换为记录列表,所述记录列表包括若干故障预警事件;
运行故障判断模块240,用于根据所述记录列表中所述故障预警事件的事件描述权重,确定在所述第一生产状态信息至所述第二生产状态信息之间的生产时段内,所述智能制造设备运行时的故障情况。
请结合参阅图3,提供了一种计算机设备110的硬件结构图。
图3示出了本发明实施例所提供的一种一种计算机设备110的方框示意图。本发明实施例中的一种计算机设备110可以为具有数据存储、传输、处理功能的服务端,如图3所示,一种计算机设备110包括:存储器111、处理器112、网络模块113和基于智能制造分析的数据处理装置200。
存储器111、处理器112和网络模块113之间直接或间接地电性连接,以实现数据的传输或交互。例如,这些元件互相之间可以通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器111中存储有基于智能制造分析的数据处理装置200,所述基于智能制造分析的数据处理装置200包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式储存于所述存储器111中的软件功能模块,所述处理器112通过运行存储在存储器111内的软件程序以及模块,例如本发明实施例中的基于智能制造分析的数据处理装置200,从而执行各种功能应用以及数据处理,即实现本发明实施例中的基于智能制造分析的数据处理方法。
其中,所述存储器111可以是,但不限于,随机存取存储器(Random AccessMemory,RAM),只读存储器(Read Only Memory,ROM),可编程只读存储器(ProgrammableRead-Only Memory,PROM),可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-OnlyMemory,EPROM),电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory,EEPROM)等。其中,存储器111用于存储程序,所述处理器112在接收到执行指令后,执行所述程序。
所述处理器112可能是一种集成电路芯片,具有数据的处理能力。上述的处理器112可以是通用处理器,包括中央处理器 (Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(Network Processor,NP)等。可以实现或者执行本发明实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
网络模块113用于通过网络建立一种计算机设备110与其他通信终端设备之间的通信连接,实现网络信号及数据的收发操作。上述网络信号可包括无线信号或者有线信号。
可以理解,图3所示的结构仅为示意,一种计算机设备110还可包括比图3中所示更多或者更少的组件,或者具有与图3所示不同的配置。图3中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述可读存储介质包括计算机程序。所述计算机程序运行时控制所述可读存储介质所在一种计算机设备110执行下面的基于智能制造分析的数据处理方法。
在本发明实施例所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、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,所述模块、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方式中,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,两个连续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,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动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。
另外,在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块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机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说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,该计算机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机设备(可以是个人计算机,计算机设备10,或者网络设备等)执行本发明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。需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (5)
1.一种基于智能制造分析的数据处理方法,其特征在于,所述方法包括:
获取智能制造设备运行过程中的第一生产状态信息和第二生产状态信息,所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息为所述智能制造设备在运行过程中生产指标处理线程对应的生产状态信息;
获取所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息的关联状态信息,所述关联状态信息表征所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息之间对应故障预警事件之间的关联指标;
将所述关联状态信息转换为记录列表,所述记录列表包括若干故障预警事件;
根据所述记录列表中所述故障预警事件的事件描述权重,确定在所述第一生产状态信息至所述第二生产状态信息之间的生产时段内,所述智能制造设备运行时的故障情况。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息的关联状态信息,包括:确定所述第一生产状态信息对应的第一设备状态内容,以及所述第二生产状态信息对应的第二设备状态内容;将所述第一设备状态内容和所述第二设备状态内容关联,得到所述关联状态信息,其中,所述关联状态信息以记录轨迹的形式表达,所述记录轨迹中包括所述故障预警事件之间的关联指标对应的轨迹特征信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述关联状态信息转换为记录列表,包括:获取所述关联状态信息对应的所述记录轨迹中的所述轨迹特征信息;将所述轨迹特征信息转换为事件描述权重,得到所述记录列表,所述记录列表以事件描述权重矩阵的形式表达。
4.根据权利要求1至3任一所述的方法,其特征在于,所述根据所述记录列表中所述故障预警事件的事件描述权重,确定在所述第一生产状态信息至所述第二生产状态信息之间的生产时段内,所述智能制造设备运行时的故障情况,包括:从所述记录列表中确定所述故障预警事件的最大事件描述权重;响应于所述最大事件描述权重小于预设描述权重,确定所述第一生产状态信息至所述第二生产状态信息之间的生产时段内,所述智能制造设备运行时存在延时。
5.一种基于智能制造分析的数据处理装置,其特征在于,所述装置包括:
状态信息获取模块,用于获取智能制造设备运行过程中的第一生产状态信息和第二生产状态信息,所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息为所述智能制造设备在运行过程中生产指标处理线程对应的生产状态信息;
关联状态获取模块,用于获取所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息的关联状态信息,所述关联状态信息表征所述第一生产状态信息和所述第二生产状态信息之间对应故障预警事件之间的关联指标;
关联状态转换模块,用于将所述关联状态信息转换为记录列表,所述记录列表包括若干故障预警事件;
运行故障判断模块,用于根据所述记录列表中所述故障预警事件的事件描述权重,确定在所述第一生产状态信息至所述第二生产状态信息之间的生产时段内,所述智能制造设备运行时的故障情况。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110901542.6A CN113568957A (zh) | 2021-08-06 | 2021-08-06 | 基于智能制造分析的数据处理方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110901542.6A CN113568957A (zh) | 2021-08-06 | 2021-08-06 | 基于智能制造分析的数据处理方法及装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113568957A true CN113568957A (zh) | 2021-10-29 |
Family
ID=78170774
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110901542.6A Withdrawn CN113568957A (zh) | 2021-08-06 | 2021-08-06 | 基于智能制造分析的数据处理方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113568957A (zh) |
-
2021
- 2021-08-06 CN CN202110901542.6A patent/CN113568957A/zh not_active Withdrawn
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP3584658B1 (en) | Method, system, device, and computer readable storage medium for diagnosing vehicle | |
US10343630B2 (en) | Monitoring method and apparatus | |
CN107870849B (zh) | 测试日志的处理方法和装置 | |
CN113408828A (zh) | 基于智能制造的生产线优化方法、装置及服务器 | |
CN112231359A (zh) | 一种铸铁设备工况检测方法及装置 | |
CN113536360A (zh) | 基于智能制造的信息安全处理方法、装置及电子设备 | |
CN114531341A (zh) | 区块链网络参数调整方法、装置及服务器 | |
CN113568957A (zh) | 基于智能制造分析的数据处理方法及装置 | |
CN113568815A (zh) | 基于大数据的工业制造设备故障诊断方法、装置及电子设备 | |
CN112256660B (zh) | 一种铸铁生产安全监测方法、装置及服务器 | |
CN113901101A (zh) | 基于区块链的数据处理延时判断方法及装置 | |
CN112953723B (zh) | 一种车载入侵检测方法及装置 | |
CN113568387A (zh) | 基于智能制造的数据处理方法、装置及电子设备 | |
CN113283956A (zh) | 一种基于人工智能的在线订单处理方法及装置 | |
CN114441873A (zh) | 办公设备的故障检测方法及装置 | |
CN113568958A (zh) | 工业智能设备的智能制造数据处理方法及装置 | |
CN113742162A (zh) | 一种在线办公掉线检测方法及装置 | |
CN113590897A (zh) | 基于大数据的智能制造数据误差校正方法及装置 | |
CN113569427A (zh) | 一种用于检测智能制造设备的寿命的方法、装置及服务器 | |
CN117667604B (zh) | 追踪事件的数据监测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN113900881A (zh) | 一种基于物联网的自助借还机故障监测方法、装置及服务器 | |
CN115038089B (zh) | 一种基于信息抽取的多端数据监听采集方法 | |
CN113938287A (zh) | 一种基于区块链的设备信息安全检测方法及装置 | |
CN113903462A (zh) | 一种从业人员健康监测数据分析方法、装置及平台 | |
CN113903463A (zh) | 一种从业人员健康数据监测方法及装置 |
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 | ||
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20211029 |
|
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |