CN115658628B - 用于mes系统的生产数据智能管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据压缩存储领域，具体涉及用于MES系统的生产数据智能管理方法，包括：获得生产数据的历史数据序列，统计获得所有种生产数据的所有游程长度以及频率；计算基准游程长度；编码表的数据行被初始数据和初始数据组成的数据串填满后，根据基准游程长度计算待记录数据串的被使用概率；如果待记录数据串的被使用概率大于第一阈值，根据游程长度以及游程长度的频率计算所有已记录数据串的被替换概率，将被替换概率最大的已记录数据串替换为待记录数据串，实现对编码表的更新；否则不对编码表进行更新。本发明通过对再次出现概率不高的数据串进行替换增加编码表中记录的数据串的数量，减小码字的长度进而减少数据量，提高生产数据的压缩效率。

Description

用于MES系统的生产数据智能管理方法

技术领域

本发明涉及数据压缩存储领域，具体涉及用于MES系统的生产数据智能管理方法。

背景技术

系统主要负责车间生产管理和调度执行，将生产调度、产品跟踪、质量控制、设备故障分析、网络报表等管理功能集成在统一平台上，通过统一的数据库和网络联接同时为多个部门提供车间管理信息服务。

MES系统需要管理的生产数据具有数据量大和实时性强的特点，为了节省存储空间，需要对生产数据进行压缩，同时，为了满足生产数据的实时性强的特点，要求采用的压缩方法的压缩效率高同时能够实时压缩。

LZW编码算法是一种实时性强的无损压缩算法，LZW编码算法的主要思想是把重复出现的数据串联起来组成数据串，并记录到编码表中，以此将较长的数据串直接用一个码字来编码。编码后的数据量的大小取决于码字的长度和被记录在编码表中的数据串的数量，而码字的长度和被记录在编码表中的数据串的数量取决于编码表的大小，由于编码表决定的码字的长度和被记录在编码表中的数据串的数量相矛盾，因此，传统的LZW编码算法的压缩效率有限，如何提高LZW编码算法的压缩效率是目前需要解决的问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供用于MES系统的生产数据智能管理方法，所述方法包括：

获取所有类生产数据；获得生产数据的历史数据序列，将历史数据序列中具有相同取值的生产数据记为一种生产数据，对历史数据序列进行统计，获得包含的生产数据的总种类数量，记为生产数据的种数量；获得所有种生产数据的所有游程长度以及频率；

根据生产数据的种数量确定编码表的大小，根据编码表的大小和所有种生产数据设置编码表，编码表包含初始数据和空的数据串；将所有种生产数据的平均游程长度的平均值记为生产数据的基准游程长度；

通过编码算法对待编码序列中的所有生产数据进行编码，并将初始数据组成的数据串记录在编码表中，当编码表的数据行被初始数据和初始数据组成的数据串填满后，将编码过程中产生的新的数据串记为待记录数据串，根据基准游程长度计算待记录数据串的被使用概率；

判断待记录数据串的被使用概率与第一阈值的大小关系：如果待记录数据串的被使用概率大于第一阈值，将编码表的数据行中已经被记录的所有数据串记为已记录数据串，根据游程长度以及游程长度的频率计算所有已记录数据串的被替换概率，将被替换概率最大的已记录数据串从编码表中删除，将待记录数据串设置在编码表空出的位置上，实现对编码表的更新；如果待记录数据串的被使用概率不大于第一阈值，不对编码表进行更新。

进一步地，所述获得所有种生产数据的所有游程长度以及频率的步骤包括：

对于任意一种生产数据，获得历史数据序列中与该种生产数据相等的所有历史数据，将获得的所有历史数据在历史数据序列中的序号按照从小到大的顺序进行排列，获得排列后的序号序列；将序号序列中后一个序号与前一个序号的差值记为差分值，将序号序列中的所有差分值组成的序列记为该种生产数据的差分序列；

对该种生产数据的差分序列进行统计，将差分序列中的每一种差分值作为一个游程长度，获得该种生产数据的所有游程长度，以及每个游程长度对应的频率；获得所有种生产数据的所有游程长度以及频率。

进一步地，所述根据生产数据的种数量确定编码表的大小的步骤包括：

编码表的大小

，根据生产数据的种数量确定k，k=

，其中，

表示以2为底的对数函数，N表示生产数据的种数量，

表示四舍五入取整。

进一步地，所述根据编码表的大小和所有种生产数据设置编码表的步骤包括：

设置一个大小为C的空的编码表，编码表有两行，分别为数据行和映射行；对于编码表中的数据行，将生产数据的种数量记为N，将生产数据的所有种生产数据作为数据行的前N个数据，将数据行的前N个数据记为初始数据，将数据行的第N+1个数据到第C个数据记为数据串，当前所有数据串为空；对于编码表中的映射行，将[0,

]之间的所有整数从左到右设置在映射行上, k=

，其中，

表示以2为底的对数函数，N表示生产数据的种数量，

表示四舍五入取整。

进一步地，所述根据基准游程长度计算待记录数据串的被使用概率的步骤包括：

将所有种生产数据的所有游程长度中最小的游程长度记为极小游程,最大的游程长度记为极大游程；

待记录数据串的被使用概率的具体计算公式为：

式中，b表示待记录数据串的被使用概率，

表示以自然常数为底的指数函数，n表示待记录数据串中包含的初始数据的数量，

为调整系数，X表示极小游程，Y表示极大游程，i表示所有游程长度中的第i个，

表示第i个游程长度的长度，j表示待记录数据串中包含的所有初始数据中的第j个，

表示待记录数据串中第j个初始数据的第i个游程长度的频率，J表示生产数据的基准游程长度。

进一步地，所述根据游程长度以及游程长度的频率计算所有已记录数据串的被替换概率的步骤包括：

将待记录数据串包含的所有初始数据中的第一个初始数据在待编码序列中的位置记录为第一位置；对于任意一个已记录数据串，获得该已记录数据串上次在待编码序列上出现时，该已记录数据串包含的所有初始数据中的第一个初始数据在待编码序列中的位置，记为已记录数据串的第二位置；

对于任意一个已记录数据串，已记录数据串的被替换概率的具体计算公式为：

式中，t表示已记录数据串的被替换概率，

表示以自然常数为底的指数函数，m表示所有游程长度中的第m个，X表示极小游程，

表示第一位置，q表示已记录数据串的第二位置，j表示已记录数据串中包含的所有初始数据中的第j个, n表示已记录数据串中包含的初始数据的数量，h表示所有游程长度中的第h个，Y表示极大游程，

表示已记录数据串中第j个初始数据的第m个游程长度的频率。

进一步地，所述通过编码算法对待编码序列中的所有生产数据进行编码的步骤包括：

通过LZW编码算法对待编码序列中的所有生产数据进行编码，获得待编码序列中的所有生产数据的码字，将所有码字组成的码字序列作为待编码序列的编码压缩结果；编码过程为：对于待编码序列中任意一个生产数据，获得该生产数据在编码表的数据行中对应的数据，获得该数据对应的映射结果，将该映射结果的k位二进制数作为码字。

本发明实施例至少具有如下有益效果：

1、本发明设置一个较小的编码表，减小码字的长度进而减少数据量，提高生产数据的压缩效率。

2、本发明通过大量历史数据，获得所有种生产数据的游程长度以及游程长度的频率，根据游程长度以及游程长度的频率计算待记录数据串的被使用概率和所有已记录数据串的被替换概率，将被替换概率最大的已记录数据串从编码表中删除，将待记录数据串设置在编码表空出的位置上，通过对再次出现概率不高的数据串进行替换，来增加编码表中记录的数据串的数量，解决了码字的长度和被记录在编码表中的数据串的数量相矛盾的问题，减少生产数据通过LZW编码算法进行编码后的数据量，提高生产数据的压缩效率。

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和优点，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的介绍，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的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为本发明一个实施例提供的用于MES系统的生产数据智能管理方法的步骤流程图；

图2为本发明一种生产数据的游程长度以及频率。

实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的用于MES系统的生产数据智能管理方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的用于MES系统的生产数据智能管理方法的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的用于MES系统的生产数据智能管理方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

S001，获取所有类生产数据。

获取所有部门产生的所有类生产数据；包括：生产部门产生的原材料信息、设备状况信息、产品信息、订单信息等多类生产数据，质检部门产生的质量等级信息、抽检信息等多类生产数据，工艺部门产生的操作程序手册、设备运行参数、培训材料等多类生产数据，以及物流部门产生的运输信息、装卸信息、仓储信息等多类生产数据。

在本实施例中，对于任意一类生产数据的操作步骤都是一样的，因此，下面步骤以订单信息这类生产数据为例进行说明，在下列步骤中，生产数据是指订单信息这类生产数据。

S002，获得生产数据的历史数据序列，根据生产数据的历史数据序列获得所有种生产数据，以及所有种生产数据的游程长度以及频率。

1、获得生产数据的历史数据序列。

获取生产数据在预设时间段内的所有历史数据，将所有历史数据按照时间顺序进行排列，获得生产数据的历史数据序列；历史数据序列中的所有历史数据按照从左到右的顺序，每个历史数据的序号依次增加1。

在本实施例中，预设时间段为三个月，在其他实施例中，实施人员可根据需要预设时间段。

2、根据生产数据的历史数据序列获得所有种生产数据，以及所有游程长度以及频率。

将历史数据序列中具有相同取值的生产数据记为一种生产数据，对历史数据序列进行统计，获得包含的生产数据的总种类数量，记为生产数据的种数量N。

对于任意一种生产数据，获得历史数据序列中与该种生产数据相等的所有历史数据，将获得的所有历史数据在历史数据序列中的序号按照从小到大的顺序进行排列，获得排列后的序号序列；将序号序列中后一个序号与前一个序号的差值记为差分值，将序号序列中的所有差分值组成的序列记为该种生产数据的差分序列。

对该种生产数据的差分序列进行统计，将差分序列中的每一种差分值作为一个游程长度，获得该种生产数据的所有游程长度，以及每个游程长度对应的频率；获得所有种生产数据的所有游程长度以及频率。

获得所有种生产数据的所有游程长度中最小的游程长度，记为极小游程X，获得所有种生产数据的所有游程长度中最大的游程长度，记为极大游程Y。

例如，对于订单信息这类生产数据的历史数据序列进行统计，获得订单信息包括的13种生产数据，分别为200,178,210,188,190,219,175,222, 150,160,204,180,197，订单信息这类生产数据的种数量N=13；对于订单信息这类生产数据中的210这种生产数据，获得历史数据序列中相等210的所有历史数据，获得排序后的序号序列的差分序列；对210这种生产数据的差分序列进行统计，获得的统计结果如图2所示，图2包含210这种生产数据的所有游程长度，以及每个游程长度对应的频率。

S003，根据生产数据中的所有种生产数据设置编码表，根据生产数据的所有种生产数据的所有游程长度以及频率获得生产数据的基准游程长度。

需要说明的是，生产数据的压缩效率取决于编码后的数据量，编码后的数据量的大小取决于码字的长度，码字的长度越短，则编码后的数据量越小，进而生产数据的压缩效率越大。

在本实施例中，根据生产数据中的所有种生产数据设置编码表，根据生产数据的所有种生产数据的所有游程长度以及频率获得生产数据的基准游程长度的具体步骤如下：

1、根据生产数据中的所有种生产数据设置编码表。

为了保证编码表的利用率最大，需要将编码表的大小设置为

，其中，k需要取大于0的整数；在本实施例中，根据生产数据的种数量确定k，k=

，其中，

表示以2为底的对数函数，N表示生产数据的种数量，

表示四舍五入取整；则编码表的大小

。

例如，订单信息这类生产数据的种数量N=13，因此，对于订单信息这类生产数据的编码表的大小C=64。

设置一个大小为C的空的编码表，编码表有两行，分别为数据行和映射行；对于编码表中的数据行，将生产数据的所有种生产数据作为数据行的前N个数据，将数据行的前N个数据记为初始数据，将数据行的第N+1个数据到第C个数据记为数据串，当前所有数据串为空；对于编码表中的映射行，将[0,

]之间的所有整数从左到右设置在映射行上，k=

，其中，

表示以2为底的对数函数，N表示生产数据的种数量，

表示四舍五入取整,即将[0,

]之间的所有整数作为数据行中每个数据的映射结果；编码表的数据行中的任意一个数据唯一对应映射行的一个映射结果。

2、根据生产数据的所有种生产数据的所有游程长度以及频率获得生产数据的基准游程长度。

对于生产数据中的任意一种生产数据，根据种生产数据的所有游程长度与频率计算该种生产数据的平均游程长度，具体为：将所有游程长度与频率的乘积之和作为该种生产数据的平均游程长度；将生产数据的所有种生产数据的平均游程长度的平均值记为生产数据的基准游程长度J。

生产数据的基准游程长度J表征了所有种生产数据再次出现的游程长度的平均值。

S004，计算待记录数据串的被使用概率以及已记录数据串的被替换概率，根据待记录数据串的被使用概率，以及所有已记录数据串的被替换概率，对编码表进行更新，根据编码表对待编码序列进行编码压缩。

需要说明的是，LZW编码算法的主要思想是把重复出现的数据串联起来组成数据串，并记录到编码表中，以此将较长的数据串直接用一个码字来编码，相对于用一个码字编码单个数据，编码后的数据量更少，压缩效率更高。

编码后的数据量的大小取决于码字的长度和被记录在编码表中的数据串的数量：码字的长度越短，则编码后的数据量越小；同时，被记录在编码表中的数据串的数量越多，则编码后的数据量越小。

而码字的长度和被记录在编码表中的数据串的数量取决于编码表的大小：编码表较小，则码字的长度越短，但是编码表中可以存放的数据串的数量较少，即被记录在编码表中的数据串的数量较少；编码表较大，则编码表中可以存放的数据串的数量较多，即被记录在编码表中的数据串的数量较多，但是码字的长度越长；综上，为了提高生产数据的压缩效率，需要减少编码后的数据量，就需要保证码字的长度较短，因此，需要设置一个较小的编码表。

但较小的编码表中可以存放的数据串的数量较少，为了保证生产数据的压缩效率，需要使较小的编码表存放更多的数据串；考虑到添加在编码表中的多个数据串中，会存在长时间未被使用的数据串，这样的数据串不仅长时间未被使用而且占用编码表的空间，使得编码表可以存放的数据串的数量减少，影响编码后的数据量，进而影响生产数据的压缩效率。同时，考虑到在编码表中添加新的数据串，是为了后续再次出现该字符串时用直接用一个码字来编码，但是如果后续一段时间内再次出现该数据串的概率较小，如果仍然将该数据串添加到编码表中，则该数据串在后续一段时间内未被使用而且占用编码表的空间。

综上，当编码表被初始数据和初始数据组成的数据串填满后，此时再想向编码表中添加新的数据串，需要判断新的数据串是否有必要添加，以及在编码表中空出位置放置新的数据串。

在本实施例中，结合上述步骤S003获得的编码表，通过LZW编码算法对待编码序列进行编码压缩，LZW编码算法为现有技术，此处不予以详细概述。在通过LZW编码算法对待编码序列进行编码压缩的过程中，需要不断将已经出现且相邻的初始数据串联起来组成数据串，并将获得的数据串添加到编码表的数据行中，当编码表的数据行被初始数据和初始数据组成的数据串填满后，则无法再添加新的数据串，此时，将新的数据串记为待记录数据串，将编码表的数据行中已经记录的所有数据串记为已记录数据串，通过计算待记录数据串的被使用概率，以及已记录数据串的被替换概率，对编码表进行更新，具体步骤如下：

1、计算待记录数据串的被使用概率。

待记录数据串的被使用概率的具体计算公式为：

式中，b表示待记录数据串的被使用概率，

表示以自然常数为底的指数函数，n表示待记录数据串中包含的初始数据的数量，

为调整系数，X表示极小游程，Y表示极大游程，i表示所有游程长度中的第i个，

表示第i个游程长度的长度，j表示待记录数据串中包含的所有初始数据中的第j个，

表示待记录数据串中第j个初始数据的第i个游程长度的频率，J表示生产数据的基准游程长度。

对于待记录数据串，当待记录数据串中包含的所有初始数据的游程长度相等时，待记录数据串会再次出现在待编码序列中，且游程长度越短，则待记录数据串会在越短的时间内再次出现在待编码序列中，因此，根据待记录数据串中包含的所有初始数据在每种游程长度下对应的频率，计算待记录数据串在每种游程长度下再次出现的概率，进而计算待记录数据串再次出现的游程长度的平均值

；而生产数据的基准游程长度J表征了所有种生产数据再次出现的游程长度的平均值；待记录数据串再次出现的游程长度的平均值与生产数据的基准游程长度的比值越小，说明待记录数据串再次出现的游程长度相比于所有种生产数据再次出现的游程长度小，则说明待记录数据串会在越短的时间内再次出现在待编码序列中，因此，此时待记录数据串的被使用概率越大。

2、计算已记录数据串的被替换概率。

将待记录数据串包含的所有初始数据中的第一个初始数据在待编码序列中的位置记录为第一位置；对于任意一个已记录数据串，获得该已记录数据串上次在待编码序列上出现时，该已记录数据串包含的所有初始数据中的第一个初始数据在待编码序列中的位置，记为已记录数据串的第二位置。

对于任意一个已记录数据串，该已记录数据串的被替换概率的具体计算公式为：

式中，t表示已记录数据串的被替换概率，

表示以自然常数为底的指数函数，m表示所有游程长度中的第m个，X表示极小游程，

表示第一位置，q表示已记录数据串的第二位置，j表示已记录数据串中包含的所有初始数据中的第j个,n表示已记录数据串中包含的初始数据的数量，h表示所有游程长度中的第h个，Y表示极大游程，

表示已记录数据串中第j个初始数据的第m个游程长度的频率。

对于任意一个已记录数据串，获取该已记录数据串在带编码序列的第二位置与第一位置之间应该再次出现的概率

，由于已记录数据串的第二位置是该已记录数据串上次在待编码序列上出现时的位置，所有该已记录数据串在带编码序列的第二位置与第一位置之间没有出现过，因此，该已记录数据串在带编码序列的第二位置与第一位置之间应该再次出现的概率越大，但实际却没有出现，则该已记录数据串的被替换概率越大；获取该已记录数据串在带编码序列的第一位置之后再次出现的概率

，该已记录数据串在带编码序列的第一位置之后再次出现的概率越大，则该已记录数据串的被替换概率越小。

3、根据待记录数据串的被使用概率，以及所有已记录数据串的被替换概率，对编码表进行更新。

判断待记录数据串的被使用概率与第一阈值的大小关系：

如果待记录数据串的被使用概率大于第一阈值，则需要对编码表进行更新，具体操作为：获得编码表的数据行中的所有已记录数据串，计算每个已记录数据串的被替换概率，将被替换概率最大的数据串从编码表中删除，以此在编码表中空出一个位置，将待记录数据串设置在编码表空出的位置上，实现对编码表进行更新。

如果待记录数据串的被使用概率不大于第一阈值，则需要对编码表进行更新。

在本实施例中，第一阈值为0.6，在其他实施例中，实施人员可根据需要第一阈值。

4、根据编码表对待编码序列进行编码压缩。

重复上述操作，通过LZW编码算法对待编码序列中的所有生产数据进行编码，获得待编码序列中的所有生产数据的码字，将所有码字组成的码字序列作为待编码序列的编码压缩结果；编码过程为：对于待编码序列中任意一个生产数据，获得该生产数据在编码表的数据行中对应的数据，获得该数据对应的映射结果，将该映射结果的k位二进制数作为码字。

本发明通过大量历史数据，获得所有种生产数据的游程长度以及游程长度的频率，根据游程长度以及游程长度的频率计算待记录数据串的被使用概率和所有已记录数据串的被替换概率，将被替换概率最大的已记录数据串从编码表中删除，将待记录数据串设置在编码表空出的位置上，通过对再次出现概率不高的数据串进行替换，来增加编码表中记录的数据串的数量，解决了码字的长度和被记录在编码表中的数据串的数量相矛盾的问题，减少生产数据通过LZW编码算法进行编码后的数据量，提高生产数据的压缩效率。

本发明实施例设置一个较小的编码表，减小码字的长度进而减少数据量，提高生产数据的压缩效率。通过大量历史数据，获得所有种生产数据的游程长度以及游程长度的频率，根据游程长度以及游程长度的频率计算待记录数据串的被使用概率和所有已记录数据串的被替换概率，将被替换概率最大的已记录数据串从编码表中删除，将待记录数据串设置在编码表空出的位置上，通过对再次出现概率不高的数据串进行替换，来增加编码表中记录的数据串的数量，解决了码字的长度和被记录在编码表中的数据串的数量相矛盾的问题，减少生产数据通过LZW编码算法进行编码后的数据量，提高生产数据的压缩效率。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

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范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (7)

1.用于MES系统的生产数据智能管理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所有类生产数据；获得生产数据的历史数据序列，将历史数据序列中具有相同取值的生产数据记为一种生产数据，对历史数据序列进行统计，获得包含的生产数据的总种类数量，记为生产数据的种数量；获得所有种生产数据的所有游程长度以及频率；

根据生产数据的种数量确定编码表的大小，根据编码表的大小和所有种生产数据设置编码表，编码表包含初始数据和空的数据串；将所有种生产数据的平均游程长度的平均值记为生产数据的基准游程长度；

通过编码算法对待编码序列中的所有生产数据进行编码，并将初始数据组成的数据串记录在编码表中，当编码表的数据行被初始数据和初始数据组成的数据串填满后，将编码过程中产生的新的数据串记为待记录数据串，根据基准游程长度计算待记录数据串的被使用概率；

判断待记录数据串的被使用概率与第一阈值的大小关系：如果待记录数据串的被使用概率大于第一阈值，将编码表的数据行中已经被记录的所有数据串记为已记录数据串，根据游程长度以及游程长度的频率计算所有已记录数据串的被替换概率，将被替换概率最大的已记录数据串从编码表中删除，将待记录数据串设置在编码表空出的位置上，实现对编码表的更新；如果待记录数据串的被使用概率不大于第一阈值，不对编码表进行更新。

2.根据权利要求1所述的用于MES系统的生产数据智能管理方法，其特征在于，所述获得所有种生产数据的所有游程长度以及频率的步骤包括：

对于任意一种生产数据，获得历史数据序列中与该种生产数据相等的所有历史数据，将获得的所有历史数据在历史数据序列中的序号按照从小到大的顺序进行排列，获得排列后的序号序列；将序号序列中后一个序号与前一个序号的差值记为差分值，将序号序列中的所有差分值组成的序列记为该种生产数据的差分序列；

对该种生产数据的差分序列进行统计，将差分序列中的每一种差分值作为一个游程长度，获得该种生产数据的所有游程长度，以及每个游程长度对应的频率；获得所有种生产数据的所有游程长度以及频率。

3.根据权利要求1所述的用于MES系统的生产数据智能管理方法，其特征在于，所述根据生产数据的种数量确定编码表的大小的步骤包括：

编码表的大小

，根据生产数据的种数量确定k，k=

，其中，

表示以2为底的对数函数，N表示生产数据的种数量，

表示四舍五入取整。

4.根据权利要求1所述的用于MES系统的生产数据智能管理方法，其特征在于，所述根据编码表的大小和所有种生产数据设置编码表的步骤包括：

设置一个大小为C的空的编码表，编码表有两行，分别为数据行和映射行；对于编码表中的数据行，将生产数据的种数量记为N，将生产数据的所有种生产数据作为数据行的前N个数据，将数据行的前N个数据记为初始数据，将数据行的第N+1个数据到第C个数据记为数据串，当前所有数据串为空；对于编码表中的映射行，将[0,

]之间的所有整数从左到右设置在映射行上,k=

，其中，

表示以2为底的对数函数，N表示生产数据的种数量，

表示四舍五入取整。

5.根据权利要求1所述的用于MES系统的生产数据智能管理方法，其特征在于，所述根据基准游程长度计算待记录数据串的被使用概率的步骤包括：

将所有种生产数据的所有游程长度中最小的游程长度记为极小游程,最大的游程长度记为极大游程；

待记录数据串的被使用概率的具体计算公式为：

;

式中，b表示待记录数据串的被使用概率，

表示以自然常数为底的指数函数，n表示待记录数据串中包含的初始数据的数量，

为调整系数，X表示极小游程，Y表示极大游程，i表示所有游程长度中的第i个，

表示第i个游程长度的长度，j表示待记录数据串中包含的所有初始数据中的第j个，

表示待记录数据串中第j个初始数据的第i个游程长度的频率，J表示生产数据的基准游程长度。

6.根据权利要求1所述的用于MES系统的生产数据智能管理方法，其特征在于，所述根据游程长度以及游程长度的频率计算所有已记录数据串的被替换概率的步骤包括：

将待记录数据串包含的所有初始数据中的第一个初始数据在待编码序列中的位置记录为第一位置；对于任意一个已记录数据串，获得该已记录数据串上次在待编码序列上出现时，该已记录数据串包含的所有初始数据中的第一个初始数据在待编码序列中的位置，记为已记录数据串的第二位置；

对于任意一个已记录数据串，已记录数据串的被替换概率的具体计算公式为：

;

式中，t表示已记录数据串的被替换概率，

表示以自然常数为底的指数函数，m表示所有游程长度中的第m个，X表示极小游程，

表示第一位置，q表示已记录数据串的第二位置，j表示已记录数据串中包含的所有初始数据中的第j个, n表示已记录数据串中包含的初始数据的数量，h表示所有游程长度中的第h个，Y表示极大游程，

表示已记录数据串中第j个初始数据的第m个游程长度的频率。

7.根据权利要求1所述的用于MES系统的生产数据智能管理方法，其特征在于，所述通过编码算法对待编码序列中的所有生产数据进行编码的步骤包括：

通过LZW编码算法对待编码序列中的所有生产数据进行编码，获得待编码序列中的所有生产数据的码字，将所有码字组成的码字序列作为待编码序列的编码压缩结果；编码过程为：对于待编码序列中任意一个生产数据，获得该生产数据在编码表的数据行中对应的数据，获得该数据对应的映射结果，将该映射结果的k位二进制数作为码字。

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