CN115879706A - 计量资产盘点方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种计量资产盘点方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及资产计量技术领域，该方法包括：获取目标库房中计量设备的营销数据；根据营销数据和预先训练的异常资产评价模型，确定计量设备的库存对应的预测结果；在预测结果为异常结果的情况下，通过计量生产调度平台生成并发送盘点任务至盘点设备；通过盘点设备接收盘点任务，并执行计量设备的盘点操作，以及发送盘点操作对应的盘点结果至生产调度平台；通过生产调度平台接收盘点结果，并生成盘点结果对应的盘点报告。本公开节省了计量资产盘点的人工成本，有利于提高计量资产盘点的效率和质量。

Description

计量资产盘点方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本公开涉及资产计量技术领域，尤其涉及一种计量资产盘点方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在电力企业中，电力计量资产盘点发挥着重要的作用，一方面，它决定着电力企业的管理水平，另一方面，它衡量着电力企业的各种决定性因素，比如：企业的资质、电力企业的信誉等等。计量资产具有“体量大、分布散”的先天特点，二级及以下计量资产库房基本为人工库房，计量设备的仓储管控全部靠人工，存在耗费人力以及管理困难的问题。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种计量资产盘点方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够解决计量设备的仓储管控存在耗费人力以及管理困难的技术问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的一个方面，提供一种计量资产盘点方法，该方法包括：

获取目标库房中计量设备的营销数据；

根据所述营销数据和预先训练的异常资产评价模型，确定所述计量设备的库存对应的预测结果；

在所述预测结果为异常结果的情况下，通过计量生产调度平台生成并发送盘点任务至盘点设备；

通过所述盘点设备接收所述盘点任务，并执行所述计量设备的盘点操作，以及发送所述盘点操作对应的盘点结果至所述生产调度平台；

通过所述生产调度平台接收所述盘点结果，并生成所述盘点结果对应的盘点报告。

可选地，所述根据所述营销数据和预先训练的异常资产评价模型，确定所述计量设备的库存对应的预测结果的步骤包括：获取所述异常资产评价模型中的无监督评价模型和监督评价模型；通过所述无监督评价模型和所述营销数据对所述计量设备的库存进行多层次评价，得到所述库存评价结果；根据所述监督评价模型和所述库存评价结果，对所述计量设备的库存进行异常识别，得到所述预测结果。

可选地，所述获取目标库房中计量设备的营销数据的步骤之前，所述计量资产盘点方法还包括：构建所述无监督评价模型；所述构建所述无监督评价模型的步骤包括：获取样本计量设备的样本营销数据，并基于所述样本营销数据对预设指标模型进行训练，得到所述样本计量设备的库存评价指标，所述库存评价指标至少包括计量设备的合格在库状态、分流状态以及复检状态；基于预设的层次分析法和熵值法获取所述库存评价指标的综合权重；根据所述综合权重确定所述样本计量设备的库存的样本库存评价结果；在所述样本库存评价结果达到预设期望的情况下，停止所述预设指标模型的训练，并保存停止训练的所述预设指标模型为所述无监督评价模型。

可选地，所述获取目标库房中计量设备的营销数据的步骤之前，所述计量资产盘点方法还包括：构建所述监督评价模型；所述构建所述监督评价模型的步骤包括：获取样本计量设备的库存盘点数据，所述库存盘点数据携带有样本计量设备的库存对应的验证预测结果；从所述库存盘点数据中提取所述样本计量设备的资产流转轨迹特征和资产特征；根据所述资产流转轨迹特征和所述资产特征，对初始监督评价模型进行训练，得到所述样本计量设备的库存对应的样本预测结果；在所述样本预测结果与所述验证预测结果之间误差小于或者等于预设阈值的情况下，停止所述初始监督评价模型的训练，并保存停止训练的所述初始监督评价模型为所述监督评价模型。

可选地，所述通过所述盘点设备接收所述盘点任务，并执行所述计量设备的盘点操作的步骤之后，所述计量资产盘点方法还包括：通过所述生产调度平台监控所述盘点设备执行所述盘点操作对应的盘点进度；根据所述盘点进度生成所述盘点任务的进度展示信息。

可选地，所述通过所述生产调度平台接收所述盘点结果，并生成所述盘点结果对应的盘点报告的步骤之后，所述计量资产盘点方法还包括：根据所述盘点报告优化所述异常资产评价模型。

可选地，所述计量资产盘点方法还包括：在所述目标库房对应的预设盘点时间到达的情况下，执行所述通过计量生产调度平台生成并发送盘点任务至盘点设备的步骤。

根据本公开的另一个方面，提供一种计量资产盘点装置，上述计量资产盘点装置包括：

数据获取模块，用于获取目标库房中计量设备的营销数据；

信息预测模块，用于根据所述营销数据和预先训练的异常资产评价模型，确定所述计量设备的库存对应的预测结果；

任务发送模块，用于在所述预测结果为异常结果的情况下，通过计量生产调度平台生成并发送盘点任务至盘点设备；

任务执行模块，用于通过所述盘点设备接收所述盘点任务，并执行所述计量设备的盘点操作，以及发送所述盘点操作对应的盘点结果至所述生产调度平台；

报告生成模块，用于通过所述生产调度平台接收所述盘点结果，并生成所述盘点结果对应的盘点报告。

根据本公开的再一个方面，提供一种电子设备，上述电子设备包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现如上述实施例中上述的计量资产盘点方法。

根据本公开的又一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中上述的计量资产盘点方法。

本公开的实施例所提供的计量资产盘点方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，具备以下技术效果：

本公开通过采用获取目标库房中计量设备的营销数据；根据营销数据和预先训练的异常资产评价模型，确定计量设备的库存对应的预测结果，在预测结果为异常结果的情况下，通过计量生产调度平台生成并发送盘点任务至盘点设备；通过盘点设备接收盘点任务，并执行计量设备的盘点操作，以及发送盘点操作对应的盘点结果至生产调度平台，通过生产调度平台接收盘点结果，并生成盘点结果对应的盘点报告的技术手段，不仅实现了计量设备的库存风险的精准识别，还能够代替人工对库存风险的库房进行盘点，节省了计量资产盘点的人工成本，有利于提高计量资产盘点的效率和质量，同时还可以实时监控计量设备库房管理单位的盘点工作执行进展和库房治理效果，有利于监督、催办库存盘点任务执行，保证管理手段落地。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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他的附图。

图1示出了本公开一示例性实施例中计量资产盘点方法的流程示意图；

图2示出了本公开的应用框架和物理架构的示意图；

图3示出了计量设备库存对应的预测结果的示意图；

图4示出了盘点任务的示意图；

图5示出了核查盘点应用软件的显示界面；

图6示出了盘点报告的示意图；

图7示出了本公开计量资产盘点方法中步骤S120对应的一示例性的流程示意图；

图8示出了的盘点任务的进度展示信息的示意图；

图9示出了本公开一示例性实施例的计量资产盘点装置的结构示意图；

图10示出了本公开一示例性实施例中电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开实施例方式作进一步地详细描述。

下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

需要注意的是，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

以下为本公开提供的计量资产盘点方法的实施例。其中，图1示出了本公开一示例性实施例中计量资产盘点方法的流程示意图；图2示出了本公开的应用框架和物理架构的示意图，图A为本公开的应用框架，B图为本公开的物理架构。如图1和图2所示，本公开方法的一实施例提供的计量资产盘点方法，包括以下方案：

步骤S110：获取目标库房中计量设备的营销数据。

在一示例性实施例中，计量设备包括电能表、互感器等，同一省级下包括多个市，每个市对应相应的库房，库房用于存储计量设备，每个库房对应有相应的单位名称。营销数据来源于营销业务应用系统，其包括计量设备出库和入库的数据、计量设备的库存数据等等。目标库房可以理解为需要进行异常资产预测的库房，通过对目标库房中计量设备的库存进行异常资产预测，以决策是否对目标库房中计量设备的库存进行盘点。其中，目标库房的数量可能是一个，可能是多个，营销业务应用系统部署在营销业务应用系统服务器中。

步骤S120：根据所述营销数据和预先训练的异常资产评价模型，确定所述计量设备的库存对应的预测结果。

异常资产评价模型是预先训练的，且单独部署，用于对计量设备的库存情况进行预测，通过预测结果判断库房中是否存在异常的计量设备资产。在从营销业务应用系统中获取到目标库房中计量设备的营销数据之后，将营销数据作为异常资产评价模型输入，异常资产评价模型通过营销数据对目标库房中计量设备的库存进行风险预测，得到计量设备的库存对应的预测结果，通过预测结果决策是否对库房中的计量设备进行盘点，有利于精准识别计量设备的库存风险，为管理人员提供参考，缩小盘点范围，提高效率，实现库存精益化管理。

其中，预测结果可以包括计量设备的装拆次数、异常转拆率、复检次数、多次复检率、异常报废量、异常报废率等。如图3所示，图3示出了计量设备库存对应的预测结果的示意图，图3中的计量设备为电能表，电能表包括单相表和三相表，显示的是XX市1下各个供电公司的库房中异常表的统计情况，即预测结果。

步骤S130：在所述预测结果为异常结果的情况下，通过计量生产调度平台生成并发送盘点任务至盘点设备。

通过异常资产评价模型输出目标库房中计量设备的库存对应的预测结果之后，将预测结果发送至计量生产调度平台。计量生产调度平台包括盘点管控模块，盘点管控模块具有库房风险分析、盘点任务管理以及盘点执行监控的功能。库房风险分析，为开展靶向性资产盘点工作提供数据支撑；盘点任务管理，根据参数配置自动生成周期性盘点任务和靶向性盘点任务，并根据营销业务应用系统库存生成盘点资产明细清单；盘点执行监控，可监控所有盘点任务的执行进度，明显提示盘点任务执行超期的单位。

计量生产调度平台接收到预测结果之后，通过预测结果对目标库房的风险进行分析，即判断预测结果是否为异常结果，如果预测结果为异常结果，表示目标库房中存在异常的计量设备资产，进而触发盘点任务的生成，即通过盘点管控模块生成目标库房的盘点任务，然后将盘点任务发送给盘点设备，以通过盘点设备对目标库房中计量设备进行盘点。其中，如果预测结果包括计量设备的装拆次数、异常转拆率、复检次数、多次复检率、异常报废量、异常报废率等均大于预设值(例如预设值为0)，则认为预测结果为异常结果。

如图4所示，图4示出了盘点任务的示意图，如盘点管控模块生成的盘点任务是发送给XX市下的单位是XX市供电公司和县公司1的，其中，XX市供电公司对应的本月盘点任务总量是200，盘点范围是单相表、三相表、低压电流互感器、集中器、采集终端、含待分流资产、含供电所资产。其中，上述的装置均是计量设备。

另外，盘点管控模块盘点管控模块在省级集中部署，其由数据库服务器、应用服务器、存储设备和网络设备等组成，网络设备包括负载均衡、磁盘阵列等，不仅实现了业务管理和数据的计算存储，还实现了复用计量生产调度平台的现有设备。

步骤S140：通过所述盘点设备接收所述盘点任务，并执行所述计量设备的盘点操作，以及发送所述盘点操作对应的盘点结果至所述生产调度平台。

盘点设备中配置有核查盘点应用软件，即盘点APP(Application)，通过通讯专网安全接入信息内网，盘点设备可以是超高频RFID批量识别掌机、手机、平板等便携式移动终端，通过人工的操作可以实现计量设备的盘点；盘点设备还可以是自动化智能一体设备，例如，其包括机械臂、码垛机、传输装置、视觉扫描装置等。盘点设备安装在库房中，通过向盘点设备下发控制指令后，盘点设备可以自动对库房中存储的计量设备进行盘点，无需人工参与，整个过程自动化完成。

盘点设备接收到盘点管控模块发送的盘点任务后，根据盘点任务执行目标库房中计量设备的盘点操作，即对目标库房中存储的计量设备进行盘点，通过盘点设备完成计量设备的盘点之后，生成盘点操作对应的盘点结果，并将盘点结果发送给盘点管控模块。其中，盘点设备接收到盘点任务到生成盘点结果的显示过程，如图5所示，图5示出了核查盘点应用软件的显示界面，以计量设备为电能表(三相表)和采集终端为例，图5中的左侧图表示盘点设备接收到盘点任务后，显示的盘点任务，盘点任务包括任务数量、盘盈数量、盘亏数量以及任务编号，图5中的中间图显示的是执行盘点；图5中的右侧图表示盘点设备执行盘点任务完成后，显示的盘点结果。

另外，核查盘点应用软件还有设置了扩展应用，即具有虚户核查、查找定位、标签写入以及出入库扫描的功能。其中。虚户核查，即方便现场工作人员对在运行的计量设备进行虚户核查确认，降低工作难度，提高工作效率。查找定位，由于计量设备携带有定位标签，利用盘点设备(例如超高频RFID识别装置的方向性和信号强度)实现单只计量设备资产的物理定位。标签写入，提供超高频标签写入功能，方便替换损坏的电子标签。出入库扫描，批量识别电子标签，快速获取出入库资产条码明细。

步骤S150：通过所述生产调度平台接收所述盘点结果，并生成所述盘点结果对应的盘点报告。

生产调度平台中的盘点管控模块接收到盘点设备发送的盘点设备之后，根据盘点结果生成盘点报告，通过盘点报告能够清晰的了解所盘点库房的计量设备的库存情况。其中，盘点报告对应的可以是月报，也可以是季报，其可以包括省级下各个市中各级公司的库房中计量设备的库存(系统库存)、库房中计量设备的实际数量(实物数量)、盘点一致率。盘点任务数量(盘点公司的数量)、盘点资产总数量、资产实物总数量、盘点平均一致率等。如图6所示，图6示出了盘点报告的示意图，例如图6中编号为2018110301001的省公司，系统库存是2000，实物数量是1800，盘点一致率是92％。

本示例性实施例根据上述技术方案，通过采用获取目标库房中计量设备的营销数据；根据营销数据和预先训练的异常资产评价模型，确定计量设备的库存对应的预测结果，在预测结果为异常结果的情况下，通过计量生产调度平台生成并发送盘点任务至盘点设备；通过盘点设备接收盘点任务，并执行计量设备的盘点操作，以及发送盘点操作对应的盘点结果至生产调度平台，通过生产调度平台接收盘点结果，并生成盘点结果对应的盘点报告的技术手段，不仅实现了计量设备的库存风险的精准识别，还能够代替人工对库存风险的库房进行盘点，节省了计量资产盘点的人工成本，有利于提高计量资产盘点的效率和质量，同时还可以实时监控计量设备库房管理单位的盘点工作执行进展和库房治理效果，有利于监督、催办库存盘点任务执行，保证管理手段落地。

如图7所示，图7示出了本公开计量资产盘点方法中步骤S120对应的一示例性的流程示意图。可选的，基于上述方法实施例，步骤S120包括以下方案：

步骤S121：获取所述异常资产评价模型中的无监督评价模型和监督评价模型；

步骤S122：通过所述无监督评价模型和所述营销数据对所述计量设备的库存进行多层次评价，得到所述库存评价结果；

步骤S123：根据所述监督评价模型和所述库存评价结果，对所述计量设备的库存进行异常识别，得到所述预测结果。

在一示例性实施例中，如图2中的图B所示，异常资产评价模型由评价模型应用服务器和分析模型数据库服务器组成，异常资产评价模型包括无监督评价模型和监督评价模型。获取到异常资产评价模型中的无监督评价模型和监督评价模型之后，将营销数据输入到无监督评价模型中，无监督评价模型通过营销数据对目标库房中计量设备的库存进行多层次评价，得到库存评价结果。其中，多层次评价包括计量设备的合格在库状态、分流状态、运行异常状态、报废异常状态、复检状态以及装拆状态。进而，将库存评价结果输入到监督评价模型，监督评价模型通过识别规则和库存评价结果对目标库房中计量设备的库存进行异常识别，从而得到计量设备的库存对应的预测结果。

可选的，基于上述方法实施例，步骤S110之前，所述计量资产盘点方法还包括：构建所述无监督评价模型。其中，构建所述无监督评价模型的步骤包括以下方案：

事先准备了用于预设指标模型训练的样本计量设备的样本营销数据，即获取样本计量设备的样本营销数据，并基于样本营销数据对预设指标模型进行训练，得到样本计量设备的库存评价指标；得到样本计量设备的库存评价指标之后，基于预设的层次分析法和熵值法获取库存评价指标的综合权重，然后根据综合权重确定样本计量设备的库存的样本库存评价结果，在样本库存评价结果达到预设期望的情况下，停止预设指标模型的训练，并保存停止训练的预设指标模型为无监督评价模型，即无监督评价模型构建完成。其中，库存评价指标至少包括计量设备的合格在库状态、分流状态、运行异常状态、报废异常状态、复检状态以及装拆状态；样本库存评价结果达到预设期望表示训练的预设指标模型的输出结果对应的效果很好，即误差很小，则可以停止预设指标模型的训练；样本库存评价结果没有达到预设期望表示训练的预设指标模型的输出结果对应的效果不好，即误差很大，则需要进行对预设指标模型进行训练。

可选的，基于上述方法实施例，步骤S110之前，所述计量资产盘点方法还包括：构建所述监督评价模型。其中，构建所述监督评价模型的步骤包括以下方案：

事先准备了用于初始监督评价模型训练的样本计量设备的库存盘点数据，即获取样本计量设备的库存盘点数据，库存盘点数据携带有样本计量设备的库存对应的验证预测结果，从库存盘点数据中提取样本计量设备的资产流转轨迹特征和资产特征，根据资产流转轨迹特征和资产特征，对初始监督评价模型进行训练，得到样本计量设备的库存对应的样本预测结果，在样本预测结果与验证预测结果之间误差小于或者等于预设阈值的情况下，停止初始监督评价模型的训练，并保存停止训练的初始监督评价模型为监督评价模型，即监督评价模型构建完成。其中，根据资产流转轨迹特征和资产特征，对初始监督评价模型进行训练，可以理解为对资产流转轨迹特征和资产特征进行融合，得到融合特征，然后通过融合特征对初始监督评价模型进行训练。

可选的，基于上述方法实施例，所述通过所述盘点设备接收所述盘点任务，并执行所述计量设备的盘点操作的步骤之后，所述计量资产盘点方法还包括以下方案：

通过所述生产调度平台监控所述盘点设备执行所述盘点操作对应的盘点进度；

根据所述盘点进度生成所述盘点任务的进度展示信息。

由于生产调度平台中的盘点管控模块与核查盘点应用软件是互通的，即可以实时获取到核查盘点应用软件中显示的任务信息。在盘点设备执行计量设备的盘点操作之后，盘点管控模块能够监控到盘点设备执行盘点操作对应的盘点进度，即通过盘点设备对目标库房中的计量设备进行盘点的进度，然后根据盘点进度生成盘点任务的进度展示信息，通过进度展示信息可以清楚的看到盘点任务已完成的情况、已超期的情况以及未执行无超期的情况。如图8所示，图8示出了的盘点任务的进度展示信息的示意图。

图8中示出了盘点任务总量是1000，已完成任务总量是600，任务完成率是60％，未执行任务总量是400，另还示出了扇形图，可以直观的看到进度情况。

可选的，基于上述方法实施例，步骤S150之后，所述计量资产盘点方法还包括以下方案：

根据所述盘点报告优化所述异常资产评价模型。

应理解的，生成盘点报告之后，可以根据盘点报告中的数据对异常资产评价模型进行更新训练，使得异常资产评价模型不断的完善，从而提高异常资产评价模型的准确性。

可选的，基于上述方法实施例，所述计量资产盘点方法还包括以下方案：

在所述目标库房对应的预设盘点时间到达的情况下，执行所述通过计量生产调度平台生成并发送盘点任务至盘点设备的步骤。

在一示例性实施例中，事先配置了对各个库房进行盘点的预设盘点时间，也就是无需通过预测结果触发盘点任务的生成以及下发，定期对各个库房中存储的计量设备进行盘点，即在检测到目标库房对应的预设盘点时间到达的情况下，通过计量生产调度平台中的盘点管控模块生成盘点任务，并下发盘点任务至盘点设备。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。

其中，图9示出了可以应用本公开一实施例的计量资产盘点装置的结构示意图。请参见图9，该图所示的计量资产盘点装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为终端的全部或一部分，还可以作为独立的模块集成于终端中或服务器上。

本公开实施例中的计量资产盘点装置900，上述计量资产盘点装置900包括：

数据获取模块910，用于获取目标库房中计量设备的营销数据；

信息预测模块920，用于根据所述营销数据和预先训练的异常资产评价模型，确定所述计量设备的库存对应的预测结果；

任务发送模块930，用于在所述预测结果为异常结果的情况下，通过计量生产调度平台生成并发送盘点任务至盘点设备；

任务执行模块940，用于通过所述盘点设备接收所述盘点任务，并执行所述计量设备的盘点操作，以及发送所述盘点操作对应的盘点结果至所述生产调度平台；

报告生成模块950，用于通过所述生产调度平台接收所述盘点结果，并生成所述盘点结果对应的盘点报告。

在示例性的实施例中，基于前述方案，所述信息预测模块920包括：

模型获取单元，用于获取所述异常资产评价模型中的无监督评价模型和监督评价模型；

数据评价单元，用于通过所述无监督评价模型和所述营销数据对所述计量设备的库存进行多层次评价，得到所述库存评价结果；

数据预测单元，用于根据所述监督评价模型和所述库存评价结果，对所述计量设备的库存进行异常识别，得到所述预测结果。

在示例性的实施例中，基于前述方案，上述计量资产盘点装置，还包括：第一模型构建单元，用于构建所述无监督评价模型；所述第一模型构建单元在构建所述无监督评价模型方面，具体用于获取样本计量设备的样本营销数据，并基于所述样本营销数据对预设指标模型进行训练，得到所述样本计量设备的库存评价指标，所述库存评价指标至少包括计量设备的合格在库状态、分流状态以及复检状态；基于预设的层次分析法和熵值法获取所述库存评价指标的综合权重；根据所述综合权重确定所述样本计量设备的库存的样本库存评价结果；在所述样本库存评价结果达到预设期望的情况下，停止所述预设指标模型的训练，并保存停止训练的所述预设指标模型为所述无监督评价模型。

在示例性的实施例中，基于前述方案，上述计量资产盘点装置，还包括：第二模型构建单元，用于构建所述监督评价模型；所述第二模型构建单元在构建所述监督评价模型方面，具体用于获取样本计量设备的库存盘点数据，所述库存盘点数据携带有样本计量设备的库存对应的验证预测结果；从所述库存盘点数据中提取所述样本计量设备的资产流转轨迹特征和资产特征；根据所述资产流转轨迹特征和所述资产特征，对初始监督评价模型进行训练，得到所述样本计量设备的库存对应的样本预测结果；在所述样本预测结果与所述验证预测结果之间误差小于或者等于预设阈值的情况下，停止所述初始监督评价模型的训练，并保存停止训练的所述初始监督评价模型为所述监督评价模型。

在示例性的实施例中，基于前述方案，上述计量资产盘点装置，还包括：进度监控单元，用于通过所述生产调度平台监控所述盘点设备执行所述盘点操作对应的盘点进度，以及根据所述盘点进度生成所述盘点任务的进度展示信息。

在示例性的实施例中，基于前述方案，上述计量资产盘点装置，还包括：模型优化单元，用于根据所述盘点报告优化所述异常资产评价模型。

在示例性的实施例中，基于前述方案，所述任务发送模块930，还用于在所述目标库房对应的预设盘点时间到达的情况下，执行所述通过计量生产调度平台生成并发送盘点任务至盘点设备的步骤。

需要说明的是，上述实施例提供的计量资产盘点装置在执行计量资产盘点方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的计量资产盘点装置与计量资产盘点方法实施例属于同一构思，因此对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开上述的计量资产盘点方法的实施例，这里不再赘述。

上述本公开实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述任一实施例方法的步骤。其中，计算机可读存储介质可以包括但不限于任何类型的盘，包括软盘、光盘、DVD、CD-ROM、微型驱动器以及磁光盘、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、DRAM、VRAM、闪速存储器设备、磁卡或光卡、纳米系统(包括分子存储器IC)，或适合于存储指令和/或数据的任何类型的媒介或设备。

本公开实施例还提供了一种电子设备，上述电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述任一实施例方法的步骤。

图10示意性示出了电子设备的结构示意图。请参见图10所示，电子设备1000包括有：处理器1001和存储器1002。

本公开实施例中，处理器1001为计算机系统的控制中心，可以是实体机的处理器，也可以是虚拟机的处理器。处理器1001可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器1001可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable LogicArray，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1001也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(CentralProcessing Unit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。

在本公开实施例中，上述处理器1001具体用于：获取目标库房中计量设备的营销数据；根据所述营销数据和预先训练的异常资产评价模型，确定所述计量设备的库存对应的预测结果；在所述预测结果为异常结果的情况下，通过计量生产调度平台生成并发送盘点任务至盘点设备；通过所述盘点设备接收所述盘点任务，并执行所述计量设备的盘点操作，以及发送所述盘点操作对应的盘点结果至所述生产调度平台；通过所述生产调度平台接收所述盘点结果，并生成所述盘点结果对应的盘点报告。

进一步地，上述处理器1001还用于：获取所述异常资产评价模型中的无监督评价模型和监督评价模型；通过所述无监督评价模型和所述营销数据对所述计量设备的库存进行多层次评价，得到所述库存评价结果；根据所述监督评价模型和所述库存评价结果，对所述计量设备的库存进行异常识别，得到所述预测结果。

进一步地，上述处理器1001还用于：构建所述无监督评价模型；所述构建所述无监督评价模型的步骤包括：获取样本计量设备的样本营销数据，并基于所述样本营销数据对预设指标模型进行训练，得到所述样本计量设备的库存评价指标，所述库存评价指标至少包括计量设备的合格在库状态、分流状态以及复检状态；基于预设的层次分析法和熵值法获取所述库存评价指标的综合权重；根据所述综合权重确定所述样本计量设备的库存的样本库存评价结果；在所述样本库存评价结果达到预设期望的情况下，停止所述预设指标模型的训练，并保存停止训练的所述预设指标模型为所述无监督评价模型。

进一步地，上述处理器1001还用于：构建所述监督评价模型；所述构建所述监督评价模型的步骤包括：获取样本计量设备的库存盘点数据，所述库存盘点数据携带有样本计量设备的库存对应的验证预测结果；从所述库存盘点数据中提取所述样本计量设备的资产流转轨迹特征和资产特征；根据所述资产流转轨迹特征和所述资产特征，对初始监督评价模型进行训练，得到所述样本计量设备的库存对应的样本预测结果；在所述样本预测结果与所述验证预测结果之间误差小于或者等于预设阈值的情况下，停止所述初始监督评价模型的训练，并保存停止训练的所述初始监督评价模型为所述监督评价模型。

进一步地，上述处理器1001还用于：通过所述生产调度平台监控所述盘点设备执行所述盘点操作对应的盘点进度；根据所述盘点进度生成所述盘点任务的进度展示信息。

进一步地，上述处理器1001还用于：根据所述盘点报告优化所述异常资产评价模型。

进一步地，上述处理器1001还用于：在所述目标库房对应的预设盘点时间到达的情况下，执行所述通过计量生产调度平台生成并发送盘点任务至盘点设备的步骤。

存储器1002可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器1002还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在本公开的一些实施例中，存储器1002中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器1001所执行以实现本公开实施例中的方法。

一些实施例中，电子设备1000还包括有：外围设备接口1003和至少一个外围设备。处理器1001、存储器1002和外围设备接口1003之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口1003相连。具体地，外围设备包括：显示屏1004、摄像头1005和音频电路1005中的至少一种。

外围设备接口1003可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器1001和存储器1002。在本公开的一些实施例中，处理器1001、存储器1002和外围设备接口1003被集成在同一芯片或电路板上；在本公开的一些其他实施例中，处理器1001、存储器1002和外围设备接口1003中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现。本公开实施例对此不作具体限定。

显示屏1004用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏1004是触摸显示屏时，显示屏1004还具有采集在显示屏1004的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器1001进行处理。此时，显示屏1004还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在本公开的一些实施例中，显示屏1004可以为一个，设置电子设备1000的前面板；在本公开的另一些实施例中，显示屏1004可以为至少两个，分别设置在电子设备1000的不同表面或呈折叠设计；在本公开的再一些实施例中，显示屏1004可以是柔性显示屏，设置在电子设备1000的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏1004还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏1004可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。

摄像头1005用于采集图像或视频。可选地，摄像头1005包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在电子设备1000的前面板，后置摄像头设置在电子设备1000的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(Virtual Reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在本公开的一些实施例中，摄像头1005还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。

音频电路1005可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器1001进行处理。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在电子设备1000的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。

电源1007用于为电子设备1000中的各个组件进行供电。电源1007可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源1007包括可充电电池时，该可充电电池可以是有线充电电池或无线充电电池。有线充电电池是通过有线线路充电的电池，无线充电电池是通过无线线圈充电的电池。该可充电电池还可以用于支持快充技术。

本公开实施例中示出的电子设备1000结构框图并不构成对电子设备1000的限定，电子设备1000可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。

在本公开的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本公开中的具体含义。此外，在本公开的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

以上上述，仅为本公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，依本公开权利要求所作的等同变化，仍属本公开所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种计量资产盘点方法，其特征在于，所述计量资产盘点方法包括：

获取目标库房中计量设备的营销数据；

根据所述营销数据和预先训练的异常资产评价模型，确定所述计量设备的库存对应的预测结果；

在所述预测结果为异常结果的情况下，通过计量生产调度平台生成并发送盘点任务至盘点设备；

通过所述盘点设备接收所述盘点任务，并执行所述计量设备的盘点操作，以及发送所述盘点操作对应的盘点结果至所述生产调度平台；

通过所述生产调度平台接收所述盘点结果，并生成所述盘点结果对应的盘点报告。

2.如权利要求1所述的计量资产盘点方法，其特征在于，所述根据所述营销数据和预先训练的异常资产评价模型，确定所述计量设备的库存对应的预测结果的步骤包括：

获取所述异常资产评价模型中的无监督评价模型和监督评价模型；

通过所述无监督评价模型和所述营销数据对所述计量设备的库存进行多层次评价，得到所述库存评价结果；

根据所述监督评价模型和所述库存评价结果，对所述计量设备的库存进行异常识别，得到所述预测结果。

3.如权利要求2所述的计量资产盘点方法，其特征在于，所述获取目标库房中计量设备的营销数据的步骤之前，所述计量资产盘点方法还包括：构建所述无监督评价模型；

所述构建所述无监督评价模型的步骤包括：

获取样本计量设备的样本营销数据，并基于所述样本营销数据对预设指标模型进行训练，得到所述样本计量设备的库存评价指标，所述库存评价指标至少包括计量设备的合格在库状态、分流状态以及复检状态；

基于预设的层次分析法和熵值法获取所述库存评价指标的综合权重；

根据所述综合权重确定所述样本计量设备的库存的样本库存评价结果；

在所述样本库存评价结果达到预设期望的情况下，停止所述预设指标模型的训练，并保存停止训练的所述预设指标模型为所述无监督评价模型。

4.如权利要求2所述的计量资产盘点方法，其特征在于，所述获取目标库房中计量设备的营销数据的步骤之前，所述计量资产盘点方法还包括：构建所述监督评价模型；

所述构建所述监督评价模型的步骤包括：

获取样本计量设备的库存盘点数据，所述库存盘点数据携带有样本计量设备的库存对应的验证预测结果；

从所述库存盘点数据中提取所述样本计量设备的资产流转轨迹特征和资产特征；

根据所述资产流转轨迹特征和所述资产特征，对初始监督评价模型进行训练，得到所述样本计量设备的库存对应的样本预测结果；

在所述样本预测结果与所述验证预测结果之间误差小于或者等于预设阈值的情况下，停止所述初始监督评价模型的训练，并保存停止训练的所述初始监督评价模型为所述监督评价模型。

5.如权利要求1所述的计量资产盘点方法，其特征在于，所述通过所述盘点设备接收所述盘点任务，并执行所述计量设备的盘点操作的步骤之后，所述计量资产盘点方法还包括：

通过所述生产调度平台监控所述盘点设备执行所述盘点操作对应的盘点进度；

根据所述盘点进度生成所述盘点任务的进度展示信息。

6.如权利要求1所述的计量资产盘点方法，其特征在于，所述通过所述生产调度平台接收所述盘点结果，并生成所述盘点结果对应的盘点报告的步骤之后，所述计量资产盘点方法还包括：

根据所述盘点报告优化所述异常资产评价模型。

7.如权利要求1所述的计量资产盘点方法，其特征在于，所述计量资产盘点方法还包括：

在所述目标库房对应的预设盘点时间到达的情况下，执行所述通过计量生产调度平台生成并发送盘点任务至盘点设备的步骤。

8.一种计量资产盘点装置，其特征在于，所述计量资产盘点装置包括：

数据获取模块，用于获取目标库房中计量设备的营销数据；

信息预测模块，用于根据所述营销数据和预先训练的异常资产评价模型，确定所述计量设备的库存对应的预测结果；

任务发送模块，用于在所述预测结果为异常结果的情况下，通过计量生产调度平台生成并发送盘点任务至盘点设备；

任务执行模块，用于通过所述盘点设备接收所述盘点任务，并执行所述计量设备的盘点操作，以及发送所述盘点操作对应的盘点结果至所述生产调度平台；

报告生成模块，用于通过所述生产调度平台接收所述盘点结果，并生成所述盘点结果对应的盘点报告。

9.一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的计量资产盘点方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的计量资产盘点方法。

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