CN114781888A - 一种机器生产数据的处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种机器生产数据的处理方法、装置、设备及存储介质，本发明通过获取停机故障数据以及生产效率数据，基于停机故障数据获取故障频率以及目标员工操作数据并进行故障分析，得到故障维度分析结果，基于生产效率数据获取员工效率数据以及机器效率数据并进行效率分析，得到效率维度分析结果，最后根据故障维度分析结果和/或效率维度分析结果，生成处理方案，对机器生产数据通过故障维度以及效率维度进行分析，分析影响生产过程的不同影响因素，并且根据故障维度分析结果和/或效率维度分析结果生成的处理方案能对生产过程中的影响因素进行处理优化，从而提高生产效率，有利于提高企业的生产力，本发明可广泛应用于工业生产技术领域。

Description

一种机器生产数据的处理方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及工业生产领域，尤其是一种机器生产数据的处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着全球制造业数字化、网络化、智能化的步伐不断加快，工业大数据逐渐成为制造业与新一代信息技术深度融合的落脚点之一。但是，在当下工业大数据中，缺乏一种针对机器生产数据有效的分析方案，大部分的企业对机器生产过程的数据利用，仅仅是出具简单的效率报表，生产信息报表等等，并没有注重到生产数据背后的物理意义以及特征之间的关联性机理，导致数据利用程度低，无法为工业生产的效率、生产力等作出更高的奉献。
发明内容
有鉴于此，为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种机器生产数据的处理方法、装置、设备及存储介质，提高生产效率。
本发明实施例采用的技术方案是：
一种机器生产数据的处理方法，包括：
获取机器生产数据；所述机器生产数据包括停机故障数据以及生产效率数据；
从所述停机故障数据中抽取第一预设时间长度内导致停机的零件故障问题数据，获取所述零件故障问题数据中零件的故障频率，并从所述停机故障数据中抽取第二预设时间长度内的故障数据对应的目标员工操作数据；
根据所述故障频率以及所述目标员工操作数据进行故障分析，得到故障维度分析结果；
从所述生产效率数据中抽取第三预设时间长度内的员工效率数据以及第四预设时间长度内的机器效率数据，根据所述员工效率数据和/或所述机器效率数据进行效率分析，得到效率维度分析结果；
根据所述故障维度分析结果和/或所述效率维度分析结果，生成处理方案。
进一步，所述机器生产数据从机器生产数据仓库获取，所述机器生产数据仓库通过以下步骤构建：
将机器的运行数据发送至消息队列服务器，通过所述消息队列服务器将所述运行数据传输至后台服务器；
响应于机器控制页面中输入的停机原因数据以及人员操作数据，将所述停机原因数据以及所述人员操作数据传输至所述后台服务器；
通过所述后台服务器将所述运行数据、所述人员操作数据以及所述停机原因数据保存至机器生产数据仓库中。
进一步，所述根据所述故障频率以及所述目标员工操作数据进行故障分析，得到故障维度分析结果，包括以下步骤的至少之一：将所述故障频率按照由多至少的顺序进行排列，将排列最前的零件进行设计分析和/或质量分析，得到第一分析结果；
分析所述故障频率对应的故障时间，对所述故障时间按照时间先后进行排序并根据排序结果确定故障集中时间段，获取所述故障集中时间段的环境数据，对所述环境数据进行排查处理，得到第二分析结果；所述环境数据包括温度和湿度；
对所述目标员工操作数据进行操作步骤分析，得到第三分析结果；
所述故障维度分析结果包括所述第一分析结果、所述第二分析结果以及所述第三分析结果中的至少一个。
进一步，所述对所述目标员工操作数据进行操作步骤分析，得到第三分析结果，包括：
从目标员工操作数据中确定导致机器故障次数最多的目标员工；
根据所述目标员工的目标员工操作数据以及预设标准操作流程进行操作步骤分析，得到第三分析结果。
进一步，所述根据所述故障维度分析结果和/或所述效率维度分析结果，生成处理方案，包括以下步骤的至少之一：
根据所述第一分析结果，向零件生产厂家发送通知信息、搜索替代零件厂商和生成优化设计方案中的至少之一；
根据所述第二分析结果，生成温度和湿度的调整方案；
根据所述第三分析结果，生成员工培训方案。
进一步，所述根据所述员工效率数据和/或所述机器效率数据进行效率分析，得到效率维度分析结果，包括以下步骤的至少之一：
根据所述员工效率数据生成以日和月为单位的第一效率走势图，根据所述第一效率走势图与第一预设正常走势图进行对比，得到第四分析结果；
根据所述机器效率数据生成以日和月为单位的第二效率走势图，对第二效率走势图进行波动分析，得到第五分析结果；
根据所述机器效率数据确定不同员工对应的目标效率数据，将所述目标效率数据由高至低进行排序，根据排序结果进行组合效率分析，得到第六分析结果；
所述效率维度分析结果包括所述第四分析结果、所述第五分析结果、所述第六分析结果中的至少之一。
进一步，所述根据所述故障维度分析结果和/或所述效率维度分析结果，生成处理方案，包括以下步骤的至少之一：
生成所述第四分析结果表征异常的员工的排班调整方案或者向所述第四分析结果表征异常的员工发送指示信息；
根据所述第五分析结果，生成机器生产安排的调整方案；
根据所述第六分析结果，生成员工排班以及机器生产的组合调整方案。
本发明实施例还提供一种机器生产数据的处理装置，包括：
获取模块，用于获取机器生产数据；所述机器生产数据包括停机故障数据以及生产效率数据；
第一抽取模块，用于从所述停机故障数据中抽取第一预设时间长度内导致停机的零件故障问题数据，获取所述零件故障问题数据中零件的故障频率，并从所述停机故障数据中抽取第二预设时间长度内的故障数据对应的目标员工操作数据；
故障分析模块，用于根据所述故障频率以及所述目标员工操作数据进行故障分析，得到故障维度分析结果；
第二抽取模块，用于从所述生产效率数据中抽取第三预设时间长度内的员工效率数据以及第四预设时间长度内的机器效率数据，根据所述员工效率数据和/或所述机器效率数据进行效率分析，得到效率维度分析结果；
处理模块，用于根据所述故障维度分析结果和/或所述效率维度分析结果，生成处理方案。
本发明实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现所述方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现所述方法。
本发明的有益效果是：通过获取停机故障数据以及生产效率数据，基于停机故障数据获取故障频率以及所述目标员工操作数据并进行故障分析，得到故障维度分析结果，基于生产效率数据获取员工效率数据以及机器效率数据并进行效率分析，得到效率维度分析结果，最后根据所述故障维度分析结果和/或所述效率维度分析结果，生成处理方案，对机器生产数据通过故障维度以及效率维度进行分析，分析影响生产过程的不同影响因素，并且根据故障维度分析结果和/或所述效率维度分析结果生成的处理方案能对生产过程中的影响因素进行处理优化，从而提高生产效率，有利于提高企业的生产力。
附图说明
图1为本发明机器生产数据的处理方法的步骤流程示意图；
图2为本发明具体实施例机器生产数据仓库的构建示意图；
图3为本发明具体实施例处理方案的生成过程示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，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的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
如图1所示，本发明实施例提供一种机器生产数据的处理方法，包括步骤S100-S500：
S100、获取机器生产数据。
本发明实施例中，机器生产数据包括但不限于停机故障数据以及生产效率数据。
如图2所示，可选地，机器生产数据从机器生产数据仓库获取，机器生产数据仓库通过步骤S110-S110-S130构建：
S110、将机器的运行数据发送至消息队列服务器，通过消息队列服务器将运行数据传输至后台服务器。
可选地，每一台机器安装有控制器，包括但不限于树莓派，树莓派上部署的python程序会定时读取机器的内存信息，内存信息包括运行数据，如机器的运行信息和运行状态等数据，包括但不限于机器的正常运行以及停机时的相关数据，然后把运行数据发送至消息队列服务器中，完成机器的数据采集。
S120、响应于机器控制页面中输入的停机原因数据以及人员操作数据，将停机原因数据以及人员操作数据传输至后台服务器；
可选地，机器的树莓派提供有供人机交互的机器控制页面，在机器控制页面操作人员(员工)可以输入相应的内容生成相应的数据或者对机器进行相应的操作。具体地，当操作人员在机器控制页面输入停机原因时生成停机原因数据，例如可能由于零件问题导致停机或者其他原因导致停机；而当人员输入操作指令或者进行工单处理时，根据操作指令、人员/工单信息(如生产的零件相关信息)等内容生成相应的人员操作数据，然后把停机原因数据以及人员操作数据传输至后台服务器中。本发明实施例中，机器的运行数据通过消息队列服务器传输至服务器，使得多台机器的信息能够分别独立传输而不受干扰，而停机原因数据以及人员操作数据传输直接传输至后台服务器中，避免了占用具有大量数据传输的消息队列服务器的资源，保证了数据的有效、正确的传输。
S130、通过后台服务器将运行数据、人员操作数据以及停机原因数据保存至机器生产数据仓库中。
本发明实施例中，后台服务器将从消息队列服务器接收到的运行数据，以及从机器的机器控制页面输入而生成的人员操作数据以及停机原因数据保存至DB Server,即由Hbase集群建立的机器生产数据仓库。
S200、从停机故障数据中抽取第一预设时间长度内导致停机的零件故障问题数据，获取零件故障问题数据中零件的故障频率，并从停机故障数据中抽取第二预设时间长度内的故障数据对应的目标员工操作数据。
需要说明的是，第一预设时间长度以及第二预设时间长度可以根据实际需要进行调整，本发明实施例中示例性地以第一预设时间长度以及第二预设时间长度均为一年进行说明。具体地，从停机故障数据中抽取一年内导致停机的零件故障问题数据，即由于零件问题导致机器停机的相关数据，包括但不限于零件的零件型号、厂商、设计图纸、尺寸、停机时间等等；然后，获取零件故障问题数据中零件的故障频率。
本发明实施例中，从停机故障数据中抽取一年内的故障数据对应的目标员工操作数据。需要说明的是，故障数据指的是导致机器出现故障的故障数据，例如停机或者机器运作状态异常等，根据故障数据可以在机器生产数据仓库中关联到对应的人员操作数据，记为目标员工操作数据。
S300、根据故障频率以及目标员工操作数据进行故障分析，得到故障维度分析结果。
如图3所示，可选地，故障维度分析包括零件分析、故障时间分析以及操作员工三个子维度，通过分析后分别得到第一分析结果、第二分析结果以及第三分析结果，从而构成故障维度分析结果；其他实施例中可以包括第一分析结果、第二分析结果以及第三分析结果中的至少一个。
可选地，步骤S300包括步骤S310-S330，S310-S330执行顺序任意，其他实施例中可以包括S310-S330中的至少之一：
S310、将故障频率按照由多至少的顺序进行排列，将排列最前的零件进行设计分析和/或质量分析，得到第一分析结果。
可选地，将故障频率按照由多至少的顺序进行排列，将排列最前也就是故障最高发的零件，进行设计分析以及质量分析，其他实施例可以为设计分析以及质量分析中的其中一种。具体地，包括但不限于根据零件的设计图纸、尺寸等内容进行设计分析；包括但不限于对零件进行成分、强度等方面进行分析。
S320、分析故障频率对应的故障时间，对故障时间按照时间先后进行排序并根据排序结果确定故障集中时间段，获取故障集中时间段的环境数据，对环境数据进行排查处理，得到第二分析结果。
可选地，环境数据包括但不限于温度和湿度；例如故障频率为8次，则从零件故障问题数据中确定每一次对应的故障时间，例如以日和月为单位进行分析，对故障时间按照时间先后进行排序，并根据排序结果确定故障集中时间段，即高发时间段，例如若故障集中时间段为2月或者24小时中的00:00,获取故障集中时间段的环境数据，然后包括但不限于通过学习算法，如神经网络、机器学习等方式确定故障集中时间段、环境数据的之间的规律以进行排查处理，得到第二分析结果。
S330、对目标员工操作数据进行操作步骤分析，得到第三分析结果。
可选地，对目标员工操作数据中的操作员工进行排序，从而确定导致机器故障次数最多的目标员工，根据目标员工的目标员工操作数据以及预设标准操作流程进行操作步骤分析，确定该目标员工是否操作不当，得到第三分析结果。
S400、从生产效率数据中抽取第三预设时间长度内的员工效率数据以及第四预设时间长度内的机器效率数据，根据员工效率数据和/或机器效率数据进行效率分析，得到效率维度分析结果。
类似地，第三预设时间长度以及第四预设时间长度可以根据实际需要进行调整，本发明实施例中示例性地以第三预设时间长度以及第四预设时间长度均为一年进行说明。其中，员工效率数据指的是基于人员操作数据，如操作指令、人员/工单信息等内容所统计/关联得到的相关数据，用于表征员工完成零件生产任务的效率；机器效率数据指的是基于机器的内存信息所所统计/关联得到的相关数据，用于表征机器完成零件生产任务的效率。
如图3所示，可选地，效率分析包括操作员工分析、机器分析以及操作员工与机器的组合分析三个子维度，通过分析后分别得到第四分析结果、第五分析结果以及第六分析结果，从而构成效率维度分析结果；其他实施例中可以包括第四分析结果、第五分析结果以及第六分析结果中的至少一个。
可选地，步骤S400中根据员工效率数据和/或机器效率数据进行效率分析，得到效率维度分析结果，包括步骤S410-S430，S410-S430执行顺序任意，其他实施例中可以包括S410-S430中的至少之一：
S410、根据员工效率数据生成以日和月为单位的第一效率走势图，根据第一效率走势图与第一预设正常走势图进行对比，得到第四分析结果。
具体地，根据员工效率数据生成以日和月为单位的第一效率走势图，根据第一效率走势图与第一预设正常走势图进行对比，从而分析员工的效率是否过低，低于正常/平均水平，是否适合当前的工作岗位，得到第四分析结果。需要说明的是，第一预设正常走势图包括但不限于根据历史员工效率数据进行统计，计算平均值所得到。
S420、根据机器效率数据生成以日和月为单位的第二效率走势图，对第二效率走势图进行波动分析，得到第五分析结果。
具体地，根据机器效率数据生成以日和月为单位的第二效率走势图，根据第二效率走势图与第二预设正常走势图进行对比从而对第二效率走势图进行波动分析，判断机器生产效率是否平稳，例如得到波动过大、不平稳的第五分析结果。可选地，第五分析结果还可以包括对波动过大、不平稳的原因进行分析得到的原因结果。
S430、根据机器效率数据确定不同员工对应的目标效率数据，将目标效率数据由高至低进行排序，根据排序结果进行组合效率分析，得到第六分析结果。
可选地，根据机器效率数据确定对应的不同员工，以及不同员工对应的员工效率数据，记为目标效率数据。然后，将目标效率数据由高至低进行排序，根据排序结果进行组合效率分析，确定每一台机器中效率最高的员工，得到第六分析结果。
S500、根据故障维度分析结果和/或效率维度分析结果，生成处理方案。
需要说明的是，本发明实施例根据故障维度分析结果和效率维度分析结果，生成处理方案，第一分析结果、第二分析结果、第三分析结果、第四分析结果、第五分析结果、第六分析结果分别对应一个处理子方案，共六个处理子方案，构成处理方案。其他实施例中，可以包括至少一个处理子方案。
可选地，步骤S500包括步骤S510-S560，S510-S560执行顺序任意，其他实施例中可以包括S510-S560中的至少之一：
S510、根据第一分析结果，向零件生产厂家发送通知信息、搜索替代零件厂商和生成优化设计方案中的至少之一。
可选地，当第一分析结果表征设计问题，则生成优化设计方案、或者向零件生产厂家发送通知信息或者搜索替代零件厂商；当第一分析结果表征质量问题，则向零件生产厂家发送通知信息或者搜索替代零件厂商并进行展示。
S520、根据第二分析结果，生成温度和湿度的调整方案。
可选地，当第二分析结果表征故障集中时间段、环境数据的之间存在规律，则根据该规律生成温度和湿度的调整方案，例如避免温度、湿度位于使得机器异常的条件下，使得机器在合适的环境下工作。
S530、根据第三分析结果，生成员工培训方案。
可选地，当第三分析结果表征目标员工存在操作不当，则为该员工生成针对性的员工培训方案，提升操作熟练度。
S540、生成第四分析结果表征异常的员工的排班调整方案或者向第四分析结果表征异常的员工发送指示信息。
可选地，当第四分析结果表征异常，例如效率工作低于正常/平均水平，此时根据该员工的最高效率的时间段生成排班调整方案，以提高员工的工作效率；或者，向第四分析结果表征异常的员工发送指示信息，例如通过邮件、短信等形式进行提醒和教导。
S550、根据第五分析结果，生成机器生产安排的调整方案。
可选地，当第五分析结果表征异常，即机器生产效率波动过大、不平稳，生成机器生产安排的调整方案以提高机器生产效率的稳定性。
S560、根据第六分析结果，生成员工排班以及机器生产的组合调整方案。
可选地，根据第六分析结果表征，根据每一台机器中效率最高的员工，生成员工排班以及机器生产的组合调整方案，从而为每一机器排班效率最高的员工，有利于提升生产效率。
本发明实施例还提供一种机器生产数据的处理装置，包括：
获取模块，用于获取机器生产数据；机器生产数据包括停机故障数据以及生产效率数据；
第一抽取模块，用于从停机故障数据中抽取第一预设时间长度内导致停机的零件故障问题数据，获取零件故障问题数据中零件的故障频率，并从停机故障数据中抽取第二预设时间长度内的故障数据对应的目标员工操作数据；
故障分析模块，用于根据故障频率以及目标员工操作数据进行故障分析，得到故障维度分析结果；
第二抽取模块，用于从生产效率数据中抽取第三预设时间长度内的员工效率数据以及第四预设时间长度内的机器效率数据，根据员工效率数据和/或机器效率数据进行效率分析，得到效率维度分析结果；
处理模块，用于根据故障维度分析结果和/或效率维度分析结果，生成处理方案。
上述方法实施例中的内容均适用于本装置实施例中，本装置实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
本发明实施例还提供了一种电子设备，电子设备包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现前述实施例的机器生产数据的处理方法。本发明实施例的电子设备包括但不限于手机、平板电脑、电脑及车载电脑等任意智能终端。
上述方法实施例中的内容均适用于本设备实施例中，本设备实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现前述实施例的机器生产数据的处理方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前述实施例的机器生产数据的处理方法。
本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元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机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请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全部或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，包括多指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例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(Read-On ly Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序的介质。
以上，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种机器生产数据的处理方法，其特征在于，包括：
获取机器生产数据；所述机器生产数据包括停机故障数据以及生产效率数据；
从所述停机故障数据中抽取第一预设时间长度内导致停机的零件故障问题数据，获取所述零件故障问题数据中零件的故障频率，并从所述停机故障数据中抽取第二预设时间长度内的故障数据对应的目标员工操作数据；
根据所述故障频率以及所述目标员工操作数据进行故障分析，得到故障维度分析结果；
从所述生产效率数据中抽取第三预设时间长度内的员工效率数据以及第四预设时间长度内的机器效率数据，根据所述员工效率数据和/或所述机器效率数据进行效率分析，得到效率维度分析结果；
根据所述故障维度分析结果和/或所述效率维度分析结果，生成处理方案。
2.根据权利要求1所述机器生产数据的处理方法，其特征在于：所述机器生产数据从机器生产数据仓库获取，所述机器生产数据仓库通过以下步骤构建：
将机器的运行数据发送至消息队列服务器，通过所述消息队列服务器将所述运行数据传输至后台服务器；
响应于机器控制页面中输入的停机原因数据以及人员操作数据，将所述停机原因数据以及所述人员操作数据传输至所述后台服务器；
通过所述后台服务器将所述运行数据、所述人员操作数据以及所述停机原因数据保存至机器生产数据仓库中。
3.根据权利要求1所述机器生产数据的处理方法，其特征在于：所述根据所述故障频率以及所述目标员工操作数据进行故障分析，得到故障维度分析结果，包括以下步骤的至少之一：
将所述故障频率按照由多至少的顺序进行排列，将排列最前的零件进行设计分析和/或质量分析，得到第一分析结果；
分析所述故障频率对应的故障时间，对所述故障时间按照时间先后进行排序并根据排序结果确定故障集中时间段，获取所述故障集中时间段的环境数据，对所述环境数据进行排查处理，得到第二分析结果；所述环境数据包括温度和湿度；
对所述目标员工操作数据进行操作步骤分析，得到第三分析结果；
所述故障维度分析结果包括所述第一分析结果、所述第二分析结果以及所述第三分析结果中的至少一个。
4.根据权利要求3所述机器生产数据的处理方法，其特征在于：所述对所述目标员工操作数据进行操作步骤分析，得到第三分析结果，包括：
从目标员工操作数据中确定导致机器故障次数最多的目标员工；
根据所述目标员工的目标员工操作数据以及预设标准操作流程进行操作步骤分析，得到第三分析结果。
5.根据权利要求4所述机器生产数据的处理方法，其特征在于：所述根据所述故障维度分析结果和/或所述效率维度分析结果，生成处理方案，包括以下步骤的至少之一：
根据所述第一分析结果，向零件生产厂家发送通知信息、搜索替代零件厂商和生成优化设计方案中的至少之一；
根据所述第二分析结果，生成温度和湿度的调整方案；
根据所述第三分析结果，生成员工培训方案。
6.根据权利要求1所述机器生产数据的处理方法，其特征在于：所述根据所述员工效率数据和/或所述机器效率数据进行效率分析，得到效率维度分析结果，包括以下步骤的至少之一：
根据所述员工效率数据生成以日和月为单位的第一效率走势图，根据所述第一效率走势图与第一预设正常走势图进行对比，得到第四分析结果；
根据所述机器效率数据生成以日和月为单位的第二效率走势图，对第二效率走势图进行波动分析，得到第五分析结果；
根据所述机器效率数据确定不同员工对应的目标效率数据，将所述目标效率数据由高至低进行排序，根据排序结果进行组合效率分析，得到第六分析结果；
所述效率维度分析结果包括所述第四分析结果、所述第五分析结果、所述第六分析结果中的至少之一。
7.根据权利要求6所述机器生产数据的处理方法，其特征在于：所述根据所述故障维度分析结果和/或所述效率维度分析结果，生成处理方案，包括以下步骤的至少之一：
生成所述第四分析结果表征异常的员工的排班调整方案或者向所述第四分析结果表征异常的员工发送指示信息；
根据所述第五分析结果，生成机器生产安排的调整方案；
根据所述第六分析结果，生成员工排班以及机器生产的组合调整方案。
8.一种机器生产数据的处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取机器生产数据；所述机器生产数据包括停机故障数据以及生产效率数据；
第一抽取模块，用于从所述停机故障数据中抽取第一预设时间长度内导致停机的零件故障问题数据，获取所述零件故障问题数据中零件的故障频率，并从所述停机故障数据中抽取第二预设时间长度内的故障数据对应的目标员工操作数据；
故障分析模块，用于根据所述故障频率以及所述目标员工操作数据进行故障分析，得到故障维度分析结果；
第二抽取模块，用于从所述生产效率数据中抽取第三预设时间长度内的员工效率数据以及第四预设时间长度内的机器效率数据，根据所述员工效率数据和/或所述机器效率数据进行效率分析，得到效率维度分析结果；
处理模块，用于根据所述故障维度分析结果和/或所述效率维度分析结果，生成处理方案。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1-7中任一项所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1-7中任一项所述方法。
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CN113689178A (zh) * 2021-07-23 2021-11-23 青岛海尔科技有限公司 一种基于设备数据的故障排查方法及系统
CN114265891A (zh) * 2021-12-23 2022-04-01 贵州华创云科技有限公司 基于多源数据融合的智慧车间系统、方法及存储介质

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