CN113706072B - 一种利用5g技术实现对生产物资精细化管理的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，其方法包括：基于5G智能终端对每台设备上预设置的流量计以及电度计的统计数据进行监测；大数据平台对监测数据进行分析，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗量以及每台设备的运行状态信息；显示终端将每台设备的物资消耗量以及运行状态信息以图形和数据形式进行实时显示。通过5G技术进行监测，便于监控每台设备在任一时间段的物资消耗量以及每台设备的劳动强度，便于对生产过程中物资的成本进行准确估算，提高了物资数据统计的准确率、及时性以及实用性，从根本上杜绝了物资丢失、浪费现象的发生，同时便于对设备指定考核标准，实现对生产物资的精细化管理。

Description

一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法
技术领域
本发明涉及物资管理技术领域，特别涉及一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法。
背景技术
目前，对于钢结构加工企业而言，每天车间各个工位都会消耗大量物资，对这些物资的管理，还处于比较粗放的状态，距离精细化管理的目标相去甚远，且传统物资管理通常采用人工统计上报，手段落后、效率低、统计数据不精确，并且不能做到随时统计；
因此，本发明提供了一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，用于通过5G技术对每台设备的物资消耗量进行监测统计，提高了物资数据统计的准确率以及及时性，实现对生产物资的精细化管理。
发明内容
本发明提供一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，用以通过5G技术对设备的物资消耗量进行监测统计，提高了物资数据统计的准确率以及及时性，实现对生产物资的精细化管理。
本发明提供了一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，包括：
步骤1：基于5G智能终端对每台设备上预设置的流量计以及电度计的统计数据进行监测，并将监测数据传输至大数据平台；
步骤2：大数据平台对监测数据进行分析，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗量以及每台设备的运行状态信息；
步骤3：显示终端根据分析结果，将每台设备的物资消耗量以及运行状态信息以图形和数据形式进行实时显示，完成对生产物资精细化管理。
优选的，一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，步骤1中，基于5G智能终端对每台设备上预设置的流量计以及电度计的统计数据进行监测，并将监测数据传输至大数据平台，包括：
获取设备运行状态信息以及监测指令，其中，所述设备运行状态信息包括开始运行和未运行；
若设备未运行，所述预设置的流量计以及电度计不会对所述监测指令做出响应；
否则，所述预设置的流量计以及电度计对设备运行过程中使用到的生产物资进行计量，同时基于所述监测指令触发5G智能终端对预设置的流量计以及电度计统计的数据进行监测，并得到监测数据；
构建所述5G智能终端与大数据平台之间的通信链路，其中，5G智能终端自身具有传输数据能力；
所述5G智能终端将所述监测数据进行打包压缩，并基于所述通信链路将打包压缩后的监测数据传输至大数据平台。
优选的，一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，获取设备运行状态信息后，还包括：
获取设备运行状态信息，且基于设备运行状态信息判定设备开始运行时，每台设备上预设置的流量计以及电度计的工作状态信息；
其中，所述工作状态信息包括正常计量和停止计量；
若设备上预设置的流量计以及电度计停止计量，获取设备运转信息，其中，所述设备运转信息包括正常运转和停止运转；
若设备正常运转，且设备上预设置的流量计以及电度计停止计量，判定当前设备处于空转状态，并获取当前设备的设备编号，同时，5G智能终端基于预设传输链路将当前设备的设备编号传输至大数据平台；
所述大数据平台对当前设备的设备编号进行记录，并将当前设备的工作状态修改为待机状态；
若设备停止运转，且设备上预设置的流量计以及电度计停止计量，判定设备处于关机状态。
优选的，一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，步骤2中，大数据平台对监测数据进行分析，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗信息以及每台设备的运行状态信息，包括：
获取监测数据，并确定所述监测数据的属性信息；
基于所述监测数据的属性信息，从预设数l据筛选规则库中确定所述监测数据对应的目标数据筛选规则，其中，所述目标数据筛选规则至少为一种；
基于所述目标数据筛选规则对所述监测数据进行筛选，得到标准监测数据；
构建物资消耗速度评估模型，并将所述标准监测数据输入所述物资消耗速度评估模型进行分析，得到每台设备的物资消耗速度值；
基于所述每台设备的物资消耗速度值，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗量，并根据所述物资消耗量得到每台设备在预设时间段内的劳动强度，其中，设备在预设时间段内的物资消耗量与设备在预设时间段内的劳动强度成正比关系；
基于每台设备的劳动强度，通过预设评估规则对每台设备的运行状态进行评估，得到每台设备的运行状态信息。
优选的，一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗量，还包括：
获取每台设备在预设时间段内的物资消耗量，同时，获取每台设备的设备编号；
大数据平台基于每台设备的设备编号从预设领料记录表中确定每台设备的领料量，其中，预设领料记录表中每台设备的设备编号与每台设备的领料量一一对应；
将每台设备在预设时间段内的物资消耗量与每台设备的领料量进行对比；
若存在设备在预设时间段内的物资消耗量与领料量出现偏差，判定出现偏差的设备发生异常，且所述大数据平台将出现偏差的设备编号进行记录，并对记录编号的设备进行核查；
否则，判定设备无异常情况。
优选的，一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，将所述标准监测数据输入所述物资消耗速度评估模型进行分析，得到每台设备的物资消耗速度值，包括：
获取每台设备的领料量，根据每台设备的领料量计算每台设备的物资消耗速度值，具体步骤如下：
根据如下公式计算每台设备的物资消耗速度值：
其中，V表示每台设备的物资消耗速度值；α表示每台设备对生产物资的利用率；S表示每台设备的领料量；L表示每天设备对物资的浪费量，且L小于S；T表示每台设备加工完有效物资量所用的时间长度值；
5G智能终端将得到的物资消耗速度值传输至大数据平台，且大数据平台基于计算得到的每台设备的物资消耗速度值得到每台设备一天的物资消耗量；
所述大数据平台将每台设备一天的物资消耗量进行记录保存，完成对生产物资的精细化管理。
优选的，一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，步骤3中，显示终端根据分析结果，将每台设备的物资消耗量以及运行状态信息以图形和数据形式进行实时显示，完成对生产物资精细化管理，包括：
获取预设时间段内5G智能终端监测到的每台设备的物资消耗量以及运行状态信息；
基于预设属性置换表确定每台设备的物资消耗量以及运行状态信息对应的属性值，并基于所述属性值从预设图像数据库中匹配目标展示图像，其中，所述目标展示图像至少为一种；
基于所述目标展示图像，确定每台设备的物资消耗量以及运行状态信息对应的数据展示维度，并从目标展示图像对应的基本图像信息中确定与所述数据展示维度相匹配的维度标识信息；
基于所述维度标识信息，确定每台设备的物资消耗量以及运行状态信息中的待可视化数据，并基于预设可视化展示算法对所述待可视化数据进行格式转换，得到标准待可视化数据；
对所述标准待可视化数据进行特征提取，得到第一特征，同时，对所述目标展示图像进行特征提取，得到第二特征，并将所述第一特征与第二特征进行融合，得到融合特征；
构建图像生成模型，并对所述融合特征进行处理，得到所述目标展示图像与设备的物资消耗量以及运行状态信息结合展示的目标图像；
基于所述目标图像，确定每台设备物资消耗量的波动范围，并与预设标准波动范围进行比较，判断是否存在设备发生异常；
若存在设备发生异常，确定目标图像的标志信号位，并根据所述标志信号位生成图像标记图层；
基于所述图像标记图层对异常设备对应的目标图像进行标记，并在显示终端显示标记结果；
否则，将每台设备对应的目标图像在显示终端进行显示，完成对生产物资精细化管理。
优选的，一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，步骤2中，大数据平台对监测数据进行分析，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗量以及每台设备的运行状态信息，还包括：
获取每台设备的物资消耗速度值，并根据每台设备的物资消耗速度值计算预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值，同时，根据所述理论物资消耗总量值与实际物资消耗总量值计算统计的理论物资消耗总量值的准确率，具体步骤包括：
根据如下公式计算预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值：
其中，Q表示预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值；i表示当前设备数，且取值范围为[1，n]；n表示设备的总数；Vi表示第i台设备的物资消耗速度值；表示第i台设备第z次开机到关机所经历的时间长度值；kiz表示第i台设备第z次开机后的无效工作时间长度值；δ表示误差因子，且取值范围为(0.5，0.8)；z表示设备在预设时间段内当前开关机次数，且取值范围为[1，m]；m表示设备在预设时间段内的开关机总次数；
根据如下公式计算统计的理论物资消耗总量值的准确率：
其中，η表示统计的理论物资消耗总量值的准确率，且取值范围为(0，1)；Q表示预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值；表示预设时间段内所有设备的实际物资消耗总量值；ω表示允许准确率波动范围，且取值范围为(-0.1，0.1)；
将计算得到的准确率与预设准确率进行比较；
若计算得到的准确率小于所述预设准确率，判定计算得到的预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值不准确，并重新对预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值进行计算，直至计算得到的准确率大于或等于所述预设准确率；
否则，判定计算得到的预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值准确，完成对设备消耗物资量的统计。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1：
本实施例提供了一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，如图1所示，包括：
步骤1：基于5G智能终端对每台设备上预设置的流量计以及电度计的统计数据进行监测，并将监测数据传输至大数据平台；
步骤2：大数据平台对监测数据进行分析，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗量以及每台设备的运行状态信息；
步骤3：显示终端根据分析结果，将每台设备的物资消耗量以及运行状态信息以图形和数据形式进行实时显示，完成对生产物资精细化管理。
该实施例中，预设置的流量计以及电度计是提前设置在每台设备上，用于监测每台设备在生产过程中使用到的物资量。
该实施例中，预设时间段是可以人为设定的，例如可以是一天，也可以是一周等。
该实施例中，设备的运行状态信息指的是设备当前的生产状态，例如每天产生的工作量为500时，证明设备的运行状态良好，每天产生的工作量为100时，证明设备的运行状态差。
该实施例中，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗量后，大数据平台还可根据每台设备的物资消耗量制定相应的劳动定额和考核标准。
该实施例中，将每台设备的物资消耗量以及运行状态信息以图形和数据形式进行实时显示后，可随时观察每台设备的领料和使用数据，出现偏差后可及时进行核查，从根本上杜绝了物资丢失、浪费现象的发生。
该实施例中，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗量后可精确统计具体使用在某个工程上的物资使用量，可对具体工程的成本进行精确核算。
上述技术方案的有益效果是：通过利用5G技术对设备的物资消耗量进行监测统计，便于监控每台设备在任一时间段的物资消耗量以及每台设备的劳动强度，提高了物资数据统计的准确率以及及时性，从根本上杜绝了物资丢失、浪费现象的发生，实现对生产物资的精细化管理。
实施例2：
在上述实施例1的基础上，本实施例提供了一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，步骤1中，基于5G智能终端对每台设备上预设置的流量计以及电度计的统计数据进行监测，并将监测数据传输至大数据平台，包括：
获取设备运行状态信息以及监测指令，其中，所述设备运行状态信息包括开始运行和未运行；
若设备未运行，所述预设置的流量计以及电度计不会对所述监测指令做出响应；
否则，所述预设置的流量计以及电度计对设备运行过程中使用到的生产物资进行计量，同时基于所述监测指令触发5G智能终端对预设置的流量计以及电度计统计的数据进行监测，并得到监测数据；
构建所述5G智能终端与大数据平台之间的通信链路，其中，5G智能终端自身具有传输数据能力；
所述5G智能终端将所述监测数据进行打包压缩，并基于所述通信链路将打包压缩后的监测数据传输至大数据平台。
该实施例中，监测指令是由大数据平台发出的，用于控制流量计以及电度计对设备运行数据进行监测。
上述技术方案的有益效果是：通过判断设备当前的运行状态，便于在设备运行时，及时对设备使用的物资数据进行监测，同时通过5G智能终端将监测数据传输至大数据平台，便于大数据平台对设备的物资使用量进行准确的分析，提高了物资数据统计的准确率以及及时性，从根本上杜绝了物资丢失、浪费现象的发生。
实施例3：
在上述实施例2的基础上，本实施例提供了一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，获取设备运行状态信息后，还包括：
获取设备运行状态信息，且基于设备运行状态信息判定设备开始运行时，每台设备上预设置的流量计以及电度计的工作状态信息；
其中，所述工作状态信息包括正常计量和停止计量；
若设备上预设置的流量计以及电度计停止计量，获取设备运转信息，其中，所述设备运转信息包括正常运转和停止运转；
若设备正常运转，且设备上预设置的流量计以及电度计停止计量，判定当前设备处于空转状态，并获取当前设备的设备编号，同时，5G智能终端基于预设传输链路将当前设备的设备编号传输至大数据平台；
所述大数据平台对当前设备的设备编号进行记录，并将当前设备的工作状态修改为待机状态；
若设备停止运转，且设备上预设置的流量计以及电度计停止计量，判定设备处于关机状态。
该实施例中，确定每台设备上预设置的流量计以及电度计的工作状态信息是为了判断流量计以及电度计在正常计量时，是否存在设备空转的现象。
该实施例中，正常运转指的是设备无异常现象导致工作终止，且正常运转包括带负载运转和空转。
该实施例中，设备的设备编号是提前给每台设备设定的，用于区分不同设备。
该实施例中，预设传输链路是提前搭建好的，用于在5G智能终端与大数据平台之间进行数据传输。
上述技术方案的有益效果是：通过判断设备的运行状态以及流量计以及电度计的工作状态，实现对设备不同运转状态的精准判定，便于监控每台设备在任一时间段的物资消耗量以及每台设备的劳动强度，从而为时间对生产物资精细化管理提供了便利。
实施例4：
在上述实施例1的基础上，本实施例提供了一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，步骤2中，大数据平台对监测数据进行分析，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗信息以及每台设备的运行状态信息，包括：
获取监测数据，并确定所述监测数据的属性信息；
基于所述监测数据的属性信息，从预设数据筛选规则库中确定所述监测数据对应的目标数据筛选规则，其中，所述目标数据筛选规则至少为一种；
基于所述目标数据筛选规则对所述监测数据进行筛选，得到标准监测数据；
构建物资消耗速度评估模型，并将所述标准监测数据输入所述物资消耗速度评估模型进行分析，得到每台设备的物资消耗速度值；
基于所述每台设备的物资消耗速度值，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗量，并根据所述物资消耗量得到每台设备在预设时间段内的劳动强度，其中，设备在预设时间段内的物资消耗量与设备在预设时间段内的劳动强度成正比关系；
基于每台设备的劳动强度，通过预设评估规则对每台设备的运行状态进行评估，得到每台设备的运行状态信息。
该实施例中，监测数据的属性信息指的是监测数据的种类、数量等。
该实施例中，预设数据筛选规则库是提前设定好的，内部存储有多种数据筛选规则，例如：精准筛选、模糊筛选等。
该实施例中，目标数据筛选规则指的是从预设数据筛选规则库中挑选出的的，适合用于筛选监测数据的筛选规则。
该实施例中，标准监测数据指的是对监测数据中的无效数据进行筛选后，得到的能够准确评定设备物资消耗量相关的数据，其中，无效数据可以是监测数据中的缺失数据段等。
该实施例中，预设时间段是可以人为设定的，例如可以是一天、两天、一周等。
该实施例中，预设评估规则是提前设定好的，例如劳动强度越大，证明当前设备的运行状态良好，劳动强度小，证明当前设备的运行状态可能存在异常。
上述技术方案的有益效果是：通过对监测数据进行筛选，剔除其中的无效数据，实现对设备物资消耗量进行准确的分析判断，同时便于根据物资消耗量实现对设备劳动强度进行准确的判断。
实施例5：
在上述实施例3的基础上，本实施例提供了一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗量，还包括：
获取每台设备在预设时间段内的物资消耗量，同时，获取每台设备的设备编号；
大数据平台基于每台设备的设备编号从预设领料记录表中确定每台设备的领料量，其中，预设领料记录表中每台设备的设备编号与每台设备的领料量一一对应；
将每台设备在预设时间段内的物资消耗量与每台设备的领料量进行对比；
若存在设备在预设时间段内的物资消耗量与领料量出现偏差，判定出现偏差的设备发生异常，且所述大数据平台将出现偏差的设备编号进行记录，并对记录编号的设备进行核查；
否则，判定设备无异常情况。
该实施例中，预设领料记录表是用来记录每台设备的领料量，便于对每台设备的实时物资消耗量进行准确把控。
上述技术方案的有益效果是：通过将设备的物资消耗量与领料量进行对比，从根本上杜绝了物资丢失、浪费现象的发生，提高了物资消耗量监测的实用性，完善了物质管理方法。
实施例6：
在上述实施例4的基础上，本实施例提供了一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，将所述标准监测数据输入所述物资消耗速度评估模型进行分析，得到每台设备的物资消耗速度值，包括：
获取每台设备的领料量，根据每台设备的领料量计算每台设备的物资消耗速度值，具体步骤如下：
根据如下公式计算每台设备的物资消耗速度值：
其中，V表示每台设备的物资消耗速度值；α表示每台设备对生产物资的利用率；S表示每台设备的领料量；L表示每天设备对物资的浪费量，且L小于S；T表示每台设备加工完有效物资量所用的时间长度值；
5G智能终端将得到的物资消耗速度值传输至大数据平台，且大数据平台基于计算得到的每台设备的物资消耗速度值得到每台设备一天的物资消耗量；
所述大数据平台将每台设备一天的物资消耗量进行记录保存，完成对生产物资的精细化管理。
上述技术方案的有益效果是：通过计算每台设备的物资消耗速度值，便于大数据平台对每台设备的日消耗量进行准确的把控，同时也便于大数据平台实时观察每台设备的物资消耗情况。
实施例7：
在上述实施例1的基础上，本实施例提供了一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，步骤3中，显示终端根据分析结果，将每台设备的物资消耗量以及运行状态信息以图形和数据形式进行实时显示，完成对生产物资精细化管理，包括：
获取预设时间段内5G智能终端监测到的每台设备的物资消耗量以及运行状态信息；
基于预设属性置换表确定每台设备的物资消耗量以及运行状态信息对应的属性值，并基于所述属性值从预设图像数据库中匹配目标展示图像，其中，所述目标展示图像至少为一种；
基于所述目标展示图像，确定每台设备的物资消耗量以及运行状态信息对应的数据展示维度，并从目标展示图像对应的基本图像信息中确定与所述数据展示维度相匹配的维度标识信息；
基于所述维度标识信息，确定每台设备的物资消耗量以及运行状态信息中的待可视化数据，并基于预设可视化展示算法对所述待可视化数据进行格式转换，得到标准待可视化数据；
对所述标准待可视化数据进行特征提取，得到第一特征，同时，对所述目标展示图像进行特征提取，得到第二特征，并将所述第一特征与第二特征进行融合，得到融合特征；
构建图像生成模型，并对所述融合特征进行处理，得到所述目标展示图像与设备的物资消耗量以及运行状态信息结合展示的目标图像；
基于所述目标图像，确定每台设备物资消耗量的波动范围，并与预设标准波动范围进行比较，判断是否存在设备发生异常；
若存在设备发生异常，确定目标图像的标志信号位，并根据所述标志信号位生成图像标记图层；
基于所述图像标记图层对异常设备对应的目标图像进行标记，并在显示终端显示标记结果；
否则，将每台设备对应的目标图像在显示终端进行显示，完成对生产物资精细化管理。
该实施例中，预设属性置换表是提前设定好的，用于确定不同数据所对应的属性值，其内部存储了多种数据所具备的属性值。
该实施例中，预设图像数据库是提前设定好的，用于存储多种图像模板。
该实施例中，目标展示图像指的是从预设图像数据库匹配出的可用于展示物资消耗量以及设备运行状态信息的图像模板。
该实施例中，数据展示维度是用来衡量物资消耗量以及设备运行状态信息中需要展示的数据的数目。
该实施例中，目标展示图像对应的基本图像信息指的是图像模板自身所具备的信息，例如图像同时所能展示的数据量、图像的长度、宽度等。
该实施例中，维度标识信息指的是目标展示图像能够同一时间展示的数据量，只有目标展示图像的维度标识信息大于或等于监测数据的展示维度时，才能将监测数据顺利展示，此处默认维度标识信息大于数据展示维度。
该实施例中，待可视化数据指的是物资消耗量以及设备运行状态信息需要用图像展示的部分数据或全部数据。
该实施例中，预设可视化展示算法是提前设定好的，用于将待可视化数据进行格式转化，为数据实现图像化提供了准备。
该实施例中，目标图像指的是将物资消耗量以及设备运行状态信息与目标展示图像结合后得到图像，供显示终端查看。
该实施例中，预设标准波动范围是提前设定好的，用于衡量每台设备的物资消耗量是否存在异常。
该实施例中，标志信号位是用来标记出现错误或异常的目标图像。
上述技术方案的有益效果是：通过确定监测数据的属性值，从而为监测数据匹配合适的展示图象模板，同时，对监测数据进行处理实现与展示图像模板的融合，最终将每台设备的物资消耗情况以及设备运行状态信息以图形和数据的形式在显示终端进行显示，并且根据显示结果便于判定是否存在设备发生异常，便于监控每台设备在任一时间段的物资消耗量以及每台设备的劳动强度，提高了物资数据统计的准确率以及及时性，从根本上杜绝了物资丢失、浪费现象的发生。
实施例8：
在上述实施例1的基础上，本实施例提供了一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，步骤2中，大数据平台对监测数据进行分析，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗量以及每台设备的运行状态信息，还包括：
获取每台设备的物资消耗速度值，并根据每台设备的物资消耗速度值计算预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值，同时，根据所述理论物资消耗总量值与实际物资消耗总量值计算统计的理论物资消耗总量值的准确率，具体步骤包括：
根据如下公式计算预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值：
其中，Q表示预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值；i表示当前设备数，且取值范围为[1，n]；n表示设备的总数；Vi表示第i台设备的物资消耗速度值；表示第i台设备第z次开机到关机所经历的时间长度值；kiz表示第i台设备第z次开机后的无效工作时间长度值；δ表示误差因子，且取值范围为(0.5，0.8)；z表示设备在预设时间段内当前开关机次数，且取值范围为[1，m]；m表示设备在预设时间段内的开关机总次数；
根据如下公式计算统计的理论物资消耗总量值的准确率：
其中，η表示统计的理论物资消耗总量值的准确率，且取值范围为(0，1)；Q表示预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值；表示预设时间段内所有设备的实际物资消耗总量值；ω表示允许准确率波动范围，且取值范围为(-0.1，0.1)；
将计算得到的准确率与预设准确率进行比较；
若计算得到的准确率小于所述预设准确率，判定计算得到的预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值不准确，并重新对预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值进行计算，直至计算得到的准确率大于或等于所述预设准确率；
否则，判定计算得到的预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值准确，完成对设备消耗物资量的统计。
该实施例中，实际物资消耗总量值可根据每台设备的领料量与当前剩余量进行统计得出。
该实施例中，无效工作时间长度值指的是设备空转所用的时间长度值。
该实施例中，预设准确率是提前设定好的，用于衡量计算得到的准确率是否合格。
上述技术方案的有益效果是：通过计算预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值，来计算统计得到的理论物资消耗总量值的准确率，在计算理论物资消耗总量值时，涉及每台设备的物资消耗速度值与每台设备的有效工作时间之积，同时涉及误差因子对整体结果的影响，使得计算结果准确可信，在计算准确率时，涉及理论物资消耗总量值与实际物资消耗总量值之比，同时与允许误差波动范围进行求和，使得计算结果科学准确，此方案便于管理者实时了解当前生产物资的消耗量，便于监控每台设备在任一时间段的物资消耗量以及每台设备的劳动强度，提高了物资数据统计的准确率以及及时性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1.一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，其特征在于，包括：
步骤1：基于5G智能终端对每台设备上预设置的流量计以及电度计的统计数据进行监测，并将监测数据传输至大数据平台；
步骤2：大数据平台对监测数据进行分析，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗量以及每台设备的运行状态信息；
步骤3：显示终端根据分析结果，将每台设备的物资消耗量以及运行状态信息以图形和数据形式进行实时显示，完成对生产物资精细化管理；
步骤3中，显示终端根据分析结果，将每台设备的物资消耗量以及运行状态信息以图形和数据形式进行实时显示，完成对生产物资精细化管理，包括：
获取预设时间段内5G智能终端监测到的每台设备的物资消耗量以及运行状态信息；
基于预设属性置换表确定每台设备的物资消耗量以及运行状态信息对应的属性值，并基于所述属性值从预设图像数据库中匹配目标展示图像，其中，所述目标展示图像至少为一种；
基于所述目标展示图像，确定每台设备的物资消耗量以及运行状态信息对应的数据展示维度，并从目标展示图像对应的基本图像信息中确定与所述数据展示维度相匹配的维度标识信息；
基于所述维度标识信息，确定每台设备的物资消耗量以及运行状态信息中的待可视化数据，并基于预设可视化展示算法对所述待可视化数据进行格式转换，得到标准待可视化数据；
对所述标准待可视化数据进行特征提取，得到第一特征，同时，对所述目标展示图像进行特征提取，得到第二特征，并将所述第一特征与第二特征进行融合，得到融合特征；
构建图像生成模型，并对所述融合特征进行处理，得到所述目标展示图像与设备的物资消耗量以及运行状态信息结合展示的目标图像；
基于所述目标图像，确定每台设备物资消耗量的波动范围，并与预设标准波动范围进行比较，判断是否存在设备发生异常；
若存在设备发生异常，确定目标图像的标志信号位，并根据所述标志信号位生成图像标记图层；
基于所述图像标记图层对异常设备对应的目标图像进行标记，并在显示终端显示标记结果；
否则，将每台设备对应的目标图像在显示终端进行显示，完成对生产物资精细化管理。
2.根据权利要求1所述的一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，其特征在于，步骤1中，基于5G智能终端对每台设备上预设置的流量计以及电度计的统计数据进行监测，并将监测数据传输至大数据平台，包括：
获取设备运行状态信息以及监测指令，其中，所述设备运行状态信息包括开始运行和未运行；
若设备未运行，所述预设置的流量计以及电度计不会对所述监测指令做出响应；
否则，所述预设置的流量计以及电度计对设备运行过程中使用到的生产物资进行计量，同时基于所述监测指令触发5G智能终端对预设置的流量计以及电度计统计的数据进行监测，并得到监测数据；
构建所述5G智能终端与大数据平台之间的通信链路，其中，5G智能终端自身具有传输数据能力；
所述5G智能终端将所述监测数据进行打包压缩，并基于所述通信链路将打包压缩后的监测数据传输至大数据平台。
3.根据权利要求2所述的一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，其特征在于，获取设备运行状态信息后，还包括：
获取设备运行状态信息，且基于设备运行状态信息判定设备开始运行时，每台设备上预设置的流量计以及电度计的工作状态信息；
其中，所述工作状态信息包括正常计量和停止计量；
若设备上预设置的流量计以及电度计停止计量，获取设备运转信息，其中，所述设备运转信息包括正常运转和停止运转；
若设备正常运转，且设备上预设置的流量计以及电度计停止计量，判定当前设备处于空转状态，并获取当前设备的设备编号，同时，5G智能终端基于预设传输链路将当前设备的设备编号传输至大数据平台；
所述大数据平台对当前设备的设备编号进行记录，并将当前设备的工作状态修改为待机状态；
若设备停止运转，且设备上预设置的流量计以及电度计停止计量，判定设备处于关机状态。
4.根据权利要求1所述的一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，其特征在于，步骤2中，大数据平台对监测数据进行分析，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗信息以及每台设备的运行状态信息，包括：
获取监测数据，并确定所述监测数据的属性信息；
基于所述监测数据的属性信息，从预设数据筛选规则库中确定所述监测数据对应的目标数据筛选规则，其中，所述目标数据筛选规则至少为一种；
基于所述目标数据筛选规则对所述监测数据进行筛选，得到标准监测数据；
构建物资消耗速度评估模型，并将所述标准监测数据输入所述物资消耗速度评估模型进行分析，得到每台设备的物资消耗速度值；
基于所述每台设备的物资消耗速度值，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗量，并根据所述物资消耗量得到每台设备在预设时间段内的劳动强度，其中，设备在预设时间段内的物资消耗量与设备在预设时间段内的劳动强度成正比关系；
基于每台设备的劳动强度，通过预设评估规则对每台设备的运行状态进行评估，得到每台设备的运行状态信息。
5.根据权利要求3所述的一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，其特征在于，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗量，还包括：
获取每台设备在预设时间段内的物资消耗量，同时，获取每台设备的设备编号；
大数据平台基于每台设备的设备编号从预设领料记录表中确定每台设备的领料量，其中，预设领料记录表中每台设备的设备编号与每台设备的领料量一一对应；
将每台设备在预设时间段内的物资消耗量与每台设备的领料量进行对比；
若存在设备在预设时间段内的物资消耗量与领料量出现偏差，判定出现偏差的设备发生异常，且所述大数据平台将出现偏差的设备编号进行记录，并对记录编号的设备进行核查；
否则，判定设备无异常情况。
6.根据权利要求4所述的一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，其特征在于，将所述标准监测数据输入所述物资消耗速度评估模型进行分析，得到每台设备的物资消耗速度值，包括：
获取每台设备的领料量，根据每台设备的领料量计算每台设备的物资消耗速度值，具体步骤如下：
根据如下公式计算每台设备的物资消耗速度值：
其中，V表示每台设备的物资消耗速度值；α表示每台设备对生产物资的利用率；S表示每台设备的领料量；L表示每天设备对物资的浪费量，且L小于S；T表示每台设备加工完有效物资量所用的时间长度值；
5G智能终端将得到的物资消耗速度值传输至大数据平台，且大数据平台基于计算得到的每台设备的物资消耗速度值得到每台设备一天的物资消耗量；
所述大数据平台将每台设备一天的物资消耗量进行记录保存，完成对生产物资的精细化管理。
7.根据权利要求1所述的一种利用5G技术实现对生产物资精细化管理的方法，其特征在于，步骤2中，大数据平台对监测数据进行分析，确定每台设备在预设时间段内的物资消耗量以及每台设备的运行状态信息，还包括：
获取每台设备的物资消耗速度值，并根据每台设备的物资消耗速度值计算预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值，同时，根据所述理论物资消耗总量值与实际物资消耗总量值计算统计的理论物资消耗总量值的准确率，具体步骤包括：
根据如下公式计算预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值：
其中，Q表示预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值；i表示当前设备数，且取值范围为[1，n]；n表示设备的总数；Vi表示第i台设备的物资消耗速度值；表示第i台设备第z次开机到关机所经历的时间长度值；kiz表示第i台设备第z次开机后的无效工作时间长度值；δ表示误差因子，且取值范围为(0.5，0.8)；z表示设备在预设时间段内当前开关机次数，且取值范围为[1，m]；m表示设备在预设时间段内的开关机总次数；
根据如下公式计算统计的理论物资消耗总量值的准确率：
其中，η表示统计的理论物资消耗总量值的准确率，且取值范围为(0，1)；Q表示预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值；表示预设时间段内所有设备的实际物资消耗总量值；ω表示允许准确率波动范围，且取值范围为(-0.1，0.1)；
将计算得到的准确率与预设准确率进行比较；
若计算得到的准确率小于所述预设准确率，判定计算得到的预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值不准确，并重新对预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值进行计算，直至计算得到的准确率大于或等于所述预设准确率；
否则，判定计算得到的预设时间段内所有设备的理论物资消耗总量值准确，完成对设备消耗物资量的统计。
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