CN116611953A - 基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电能表技术领域，具体涉及一种基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法和系统。该方法包括实时获取设置在电能表生产制造关键节点的物联网传感器采集的当前电能表的指标参数，并将采集的指标参数通过物联网传输至云平台；基于云平台建立电能表生产制造实时数据管理系统将采集的指标参数按照关键数据类别进行分类并将数据标准化；根据标准化的指标参数以及云平台存储的历史生产数据建立电能表质量监测模型用以筛选实时采集的指标参数中的缺陷数据；根据缺陷数据所属的关键数据类别以及所对应的指标参数采集时的物联网传感器，对电能表生产机组设备进行溯源及优化调整，能够实现电能表制造环节的实时监控和数据管理。
Description
技术领域
本发明涉及电能表技术领域，尤其涉及一种基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法和系统。
背景技术
随着物联网技术的迅猛发展，应用物联网技术对电力设备的生产制造进行实时数据管理成为了一个越来越热门和重要的领域。在电能表生产制造领域，在传统的生产制造方法中，生产线上除了检测电能表的基本参数外，缺乏全面实时的生产数据信息的监测，而基于物联网的实时数据管理方法和系统能够帮助企业实现从生产到制造全过程的实时数据监测、可视化、分析和控制，有利于保证电能表的产品质量和生产效率。
目前，国内外的一些企业已经开始着手研发基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法和系统，但是目前，电能表制造企业在管理时普遍存在以下问题：（1）生产过程中的数据采集不完整，无法全面、准确地了解生产情况；（2）数据处理能力有限，无法实现实时监测和控制；（3）产品生命周期管理困难，无法对产品质量和性能进行全面评估和改进。
因此，需要提供一种更加精确、稳定、安全的基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法和系统，以提高电能表的生产效率和产品质量。
发明内容
为解决目前油站电能表无法在故障时及时预警的问题，本发明提供了一种基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法和系统，通过采用物联网技术，实现电能表生产制造过程中各关键环节的数据采集、实时监测和远程控制，并通过数据管理系统对生产制造数据进行实时分析、统计和管理，为电能表生产制造过程提供有力的技术支撑和保障。
为实现上述目的，本发明实施例提供了如下的技术方案：
第一方面，在本发明提供了一种基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法，包括以下步骤：
实时获取设置在电能表生产制造关键节点的物联网传感器采集的当前电能表的指标参数，并将采集的指标参数通过物联网传输至云平台；
基于所述云平台建立电能表生产制造实时数据管理系统，根据所述电能表生产制造实时数据管理系统将采集的指标参数按照关键数据类别进行分类并将数据标准化；
根据标准化的指标参数以及云平台存储的历史生产数据建立电能表质量监测模型，并基于所述电能表质量监测模型筛选实时采集的指标参数中的缺陷数据；
根据所述缺陷数据所属的关键数据类别以及所对应的指标参数采集时的物联网传感器，对电能表生产机组设备进行溯源及优化调整。
作为本发明的进一步方案，设置在电能表生产制造关键节点的物联网传感器包括电流互感器、电压互感器、功率因数传感器以及设置在制造关键节点的温度传感器和湿度传感器，所述采集的当前电能表的指标参数包括电能表的电量、电压、电流、功率因数以及制造关键节点的温度和湿度。
作为本发明的进一步方案，基于所述云平台建立电能表生产制造实时数据管理系统，该电能表生产制造实时数据管理系统包括指标参数采集模块、数据分类模块以及数据处理模块；所述指标参数采集模块用于存储物联网传感器采集的指标参数数据；所述数据分类模块用于将采集的指标参数按照关键数据类别进行分类；所述数据处理模块用于将分类后的数据进行去噪、滤波和校准处理，生成标准化数据。
作为本发明的进一步方案，所述电能表生产制造实时数据管理系统还包括数据分析模块和数据报告生成模块，所述数据分析模块用于对处理后的数据进行实时分析和预测，以用于生成电能表数据处理报告；所述数据报告生成模块用于根据数据分析模块实时分析和预测的数据生成数据处理报告，生成生产制造过程的电能表优化和控制策略。
作为本发明的进一步方案，所述数据分析模块包括异常检测模块、模型预测模块和优化调整模块；所述异常检测模块用于检测采集到的指标参数数据是否存在异常值；所述模型预测模块用于基于历史数据和实时数据，对电能表生产线的电能表故障率数据进行预测；所述优化调整模块用于根据数据分析结果，实时调整优化电能表质量监测模型。
作为本发明的进一步方案，所述云平台建立电能表生产制造实时数据管理系统，还包括缺陷数据筛选模块，所述缺陷数据筛选模块用于基于预设的指标上下限阈值对实时采集的当前指标参数监测，将超出指标上下限阈值的电能表的缺陷数据以数据包形式上报至云平台。
作为本发明的进一步方案，将采集的参数数据通过物联网传输至云平台进行存储时，采用Wi-Fi、4G或NB-IoT传输方式进行数据传输，可以提高数据传输的效率和稳定性，保证数据的完整性和安全性。
作为本发明的进一步方案，根据标准化的指标参数以及云平台存储的历史生产数据建立电能表质量监测模型，包括以下步骤：
基于收集的电能表生产制造过程中的历史数据进行预处理后作为样本数据集，其中，所述历史数据包括按照关键数据类别进行分类的关键指标参数、生产时间和生产设备信息；
基于分类算法将电能表的样本数据集分为正常和异常两类，使用历史数据中的一部分数据作为训练集，另一部分数据作为测试集，通过训练集对电能表质量监测模型进行训练；
训练出模型后对电能表质量监测模型进行测试和优化，基于训练好的电能表质量监测模型对实时采集的电能表指标参数进行监测和预测。
作为本发明的进一步方案，所述基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法还包括：
将电能表生产制造关键节点的物联网传感器采集的当前电能表的指标参数，根据计关键数据类别的不同进行标准化并转换成对应数据表；
建立所述电能表生产制造实时数据管理系统中历史生产数据及当前电能表的指标参数数据与所述电能表生产机组设备的溯源数据库；
根据所述溯源数据库，对电能表生产机组设备分配关键节点，并进行关键节点的坐标定位与电子地图绑定，构建电能表生产机组设备的全景生产数据地图。
作为本发明的进一步方案，还包括在所述全景生产数据地图上获取并显示与缺陷数据相关联的电能表生产机组设备信息、指标参数以及历史生产数据。
第二方面，在本发明还提供了一种基于物联网的电能表生产制造实时数据管理系统，所述基于物联网的电能表生产制造实时数据管理系统采用上述基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法对电能表实时检测并对缺陷溯源；所述基于物联网的电能表生产制造实时数据管理系统包括：
参数采集模块，用于通过安装在电能表生产制造过程中的物联网传感器采集与当前电能表制造的指标参数数据；
数据传输模块，用于将采集的指标参数通过物联网传输至云平台以进行数据标准化处理；
缺陷检测模块，用于根据标准化的指标参数以及云平台存储的历史生产数据建立电能表质量监测模型，并基于所述电能表质量监测模型筛选实时采集的指标参数中的缺陷数据；
缺陷溯源模块，用于根据所述缺陷数据所属的关键数据类别以及所对应的指标参数采集时的物联网传感器，对电能表生产机组设备进行溯源及优化调整。
在本发明提供的一些实施例中，还包括报警模块和用户界面模块，所述报警模块用于设置缺陷数据报警规则，实现对缺陷数据的实时监控，并一旦发现异常情况，发生故障时发出紧急预警信号，并将报警信息传送给相关工作人员；用户界面模块，用于展示数据查询与分析结果，并提供操作界面供用户进行操作。
与现有技术相比，本发明的基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法和系统可以帮助电能表生产厂家实现电能表制造环节的实时监控和数据管理，具有以下有益效果：
1、提高生产效率：通过实时监控制造过程中的参数和指标，帮助生产工人及时发现问题并进行调整，从而减少废品率和生产时间，便于及时调整和跟进，从而提高了生产效率和质量。
实现质量管控：通过物联网技术采集和分析各个制造阶段的数据，可精确了解产品参数和性能指标等情况，及时发现和排除存在的质量问题，保证产品质量。
降低成本：通过实时监控生产环节、优化设备运作和资源利用，可以提高物料使用效率，降低能耗，达到节能降耗的目的，从而降低生产成本。
提升售后服务能力：在电能表生产过程中收集的数据，通过数据分析方法，也可以为售后服务提供参考并提升其水平，比如实现远程监控、预测或者预警电能表故障等。
综上所述，本发明所提供的基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法和系统，能够提高生产效率、实现质量管控、降低成本和提升售后服务，可以帮助企业实现全面数字化和智能化升级，提高生产效率、质量和客户满意度，降低成本和风险，提高市场竞争力。
本发明的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。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，并不能限制本发明。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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地介绍，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。在附图中：
图1为本发明一个实施例的一种基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法的流程图。
图2为本发明实施例的一种基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法中电能表生产制造实时数据管理系统的结构示意图。
图3为本发明另一个实施例的一种基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法中建立电能表质量监测模型的流程图。
图4为本发明实施例的一种基于物联网的电能表生产制造实时数据管理系统的系统框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
下面将结合本发明示例性实施例中的附图，对本发明示例性实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的示例性实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
针对电能表制造企业在生产过程中存在的数据采集不完整，无法全面、准确地了解生产情况，针对数据处理能力有限，无法实现实时监测和控制，产品生命周期管理困难，无法对产品质量和性能进行全面评估和改进的问题，本发明提供的基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法和系统，通过采用物联网技术，实现电能表生产制造过程中各关键环节的数据采集、实时监测和远程控制，并通过数据管理系统对生产制造数据进行实时分析、统计和管理，为电能表生产制造过程提供有力的技术支撑和保障。
具体地，下面结合附图，对本申请实施例作进一步阐述。
参见图1所示，本发明的一个实施例提供一种基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法，包括如下步骤：
S1、实时获取设置在电能表生产制造关键节点的物联网传感器采集的当前电能表的指标参数，并将采集的指标参数通过物联网传输至云平台；
S2、基于所述云平台建立电能表生产制造实时数据管理系统，根据所述电能表生产制造实时数据管理系统将采集的指标参数按照关键数据类别进行分类并将数据标准化；
S3、根据标准化的指标参数以及云平台存储的历史生产数据建立电能表质量监测模型，并基于所述电能表质量监测模型筛选实时采集的指标参数中的缺陷数据；
S4、根据所述缺陷数据所属的关键数据类别以及所对应的指标参数采集时的物联网传感器，对电能表生产机组设备进行溯源及优化调整。
在本实施例中，通过在电能表生产制造过程中设置传感器组件，采集关键参数数据，实时处理与分析缺陷数据，存储至数据库，并实现对缺陷数据的实时监控，能够有效提高电能表的生产制造质量与效率，降低因缺陷导致的质量问题和不良后果。
本发明中的关键参数数据包括电能表的电量、电压、电流、功率因数等数据。其中，电能表的电量、电压、电流可以通过电流互感器和电压互感器进行采集，功率因数可以通过功率因数传感器进行采集。采集到的数据可以通过传感器进行数字化处理，传输至数据管理系统进行实时监测和管理。
在本实施例中，设置在电能表生产制造关键节点的物联网传感器包括电流互感器、电压互感器、功率因数传感器以及设置在制造关键节点的温度传感器和湿度传感器，所述采集的当前电能表的指标参数包括电能表的电量、电压、电流、功率因数以及制造关键节点的温度和湿度。
在本发明中，参见图2所示，基于所述云平台建立电能表生产制造实时数据管理系统，该电能表生产制造实时数据管理系统包括指标参数采集模块101、数据分类模块102以及数据处理模块103；所述指标参数采集模块101用于存储物联网传感器采集的指标参数数据；所述数据分类模块102用于将采集的指标参数按照关键数据类别进行分类；所述数据处理模块103用于将分类后的数据进行去噪、滤波和校准处理，生成标准化数据。
其中，所述电能表生产制造实时数据管理系统还包括数据分析模块200和数据报告生成模块300，所述数据分析模块200用于对处理后的数据进行实时分析和预测，以用于生成电能表数据处理报告；所述数据报告生成模块300用于根据数据分析模块200实时分析和预测的数据生成数据处理报告，生成生产制造过程的电能表优化和控制策略。
在一些实施例中，所述数据分析模块200包括异常检测模块201、模型预测模块202和优化调整模块203；所述异常检测模块201用于检测采集到的指标参数数据是否存在异常值；所述模型预测模块202用于基于历史数据和实时数据，对电能表生产线的电能表故障率数据进行预测；所述优化调整模块203用于根据数据分析结果，实时调整优化电能表质量监测模型。
所述云平台建立电能表生产制造实时数据管理系统，还包括缺陷数据筛选模块104，所述缺陷数据筛选模块104用于基于预设的指标上下限阈值对实时采集的当前指标参数监测，将超出指标上下限阈值的电能表的缺陷数据以数据包形式上报至云平台。
另外，在本实施例中，将采集的参数数据通过物联网传输至云平台进行存储时，采用Wi-Fi、4G或NB-IoT传输方式进行数据传输，可以提高数据传输的效率和稳定性，保证数据的完整性和安全性。
步骤S3中，参见图3所示，根据标准化的指标参数以及云平台存储的历史生产数据建立电能表质量监测模型，包括以下步骤：
S301、基于收集的电能表生产制造过程中的历史数据进行预处理后作为样本数据集，其中，所述历史数据包括按照关键数据类别进行分类的关键指标参数、生产时间和生产设备信息；
S302、基于分类算法将电能表的样本数据集分为正常和异常两类，使用历史数据中的一部分数据作为训练集，另一部分数据作为测试集，通过训练集对电能表质量监测模型进行训练；
S303、训练出模型后对电能表质量监测模型进行测试和优化，基于训练好的电能表质量监测模型对实时采集的电能表指标参数进行监测和预测。
在一些实施例中，所述基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法还包括：
将电能表生产制造关键节点的物联网传感器采集的当前电能表的指标参数，根据计关键数据类别的不同进行标准化并转换成对应数据表；
建立所述电能表生产制造实时数据管理系统中历史生产数据及当前电能表的指标参数数据与所述电能表生产机组设备的溯源数据库；
根据所述溯源数据库，对电能表生产机组设备分配关键节点，并进行关键节点的坐标定位与电子地图绑定，构建电能表生产机组设备的全景生产数据地图。
其中，还包括在所述全景生产数据地图上获取并显示与缺陷数据相关联的电能表生产机组设备信息、指标参数以及历史生产数据。
本发明的电能表生产制造缺陷数据实时采集方法，采用物联网传感器实时采集数据，可以提高数据采集的准确性和效率，通过平台进行数据处理和存储，方便管理和使用，同时也提高了数据安全性，通过在电能表生产制造过程中设置传感器组件，采集关键参数数据，实时处理与分析缺陷数据，存储至数据库，并实现对缺陷数据的实时监控，能够有效提高电能表的生产制造质量与效率，降低因缺陷导致的质量问题和不良后果。
应该理解的是，上述虽然是按照某一顺序描述的，但是这些步骤并不是必然按照上述顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，本实施例的一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
参见图4所示，在本发明的一个实施例中还提供了一种基于物联网的电能表生产制造实时数据管理系统，所述基于物联网的电能表生产制造实时数据管理系统采用上述基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法对电能表实时检测并对缺陷溯源，所述基于物联网的电能表生产制造实时数据管理系统包括参数采集模块301、数据传输模块302、缺陷检测模块303、缺陷溯源模块304、报警模块305以及用户界面模块306。
所述参数采集模块301用于通过安装在电能表生产制造过程中的物联网传感器采集与当前电能表制造的指标参数数据，其中，物联网传感器包括电流互感器、电压互感器、功率因数传感器以及设置在制造关键节点的温度传感器和湿度传感器。
所述数据传输模块302用于将采集的指标参数通过物联网传输至云平台以进行数据标准化处理。
所述缺陷检测模块303用于根据标准化的指标参数以及云平台存储的历史生产数据建立电能表质量监测模型，并基于所述电能表质量监测模型筛选实时采集的指标参数中的缺陷数据，其中，缺陷检测模块303为基于所述云平台建立电能表生产制造实时数据管理系统，根据所述电能表生产制造实时数据管理系统将采集的指标参数按照关键数据类别进行分类并将数据标准化，根据标准化的指标参数以及云平台存储的历史生产数据建立电能表质量监测模型，并基于所述电能表质量监测模型筛选实时采集的指标参数中的缺陷数据。
所述缺陷溯源模块304用于根据所述缺陷数据所属的关键数据类别以及所对应的指标参数采集时的物联网传感器，对电能表生产机组设备进行溯源及优化调整。
所述报警模块305用于设置缺陷数据报警规则，实现对缺陷数据的实时监控，并一旦发现异常情况，发生故障时发出紧急预警信号，并将报警信息传送给相关工作人员。
在本发明的实施例中，还包括用户界面模块306，用于展示数据查询与分析结果，并提供操作界面供用户进行操作，采用数据可视化技术，使数据更加直观、清晰，方便管理人员进行实时监控和决策。
本发明中的数据管理系统可以应用于电能表生产制造的各个环节，如原材料采购、零部件加工、电路组装、测试调试、成品包装等环节。通过对关键参数数据的实时监测和分析，可以有效提高生产制造效率和质量，降低生产成本和资源浪费；基于物联网的电能表生产制造实时数据管理系统，可以帮助企业实现全面数字化和智能化升级，提高生产效率、质量和客户满意度，降低成本和风险，提高市场竞争力。
需要特别说明的是，基于物联网的电能表生产制造实时数据管理系统在执行时采用如前述的一种基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法的步骤，因此，本实施例中对基于物联网的电能表生产制造实时数据管理系统的运行过程不再详细介绍。
在本发明的实施例中提供了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的计算机程序。所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现上述方法实施例中的步骤。
在本发明的一个实施例中还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
实时获取设置在电能表生产制造关键节点的物联网传感器采集的当前电能表的指标参数，并将采集的指标参数通过物联网传输至云平台；
基于所述云平台建立电能表生产制造实时数据管理系统，根据所述电能表生产制造实时数据管理系统将采集的指标参数按照关键数据类别进行分类并将数据标准化；
根据标准化的指标参数以及云平台存储的历史生产数据建立电能表质量监测模型，并基于所述电能表质量监测模型筛选实时采集的指标参数中的缺陷数据；
根据所述缺陷数据所属的关键数据类别以及所对应的指标参数采集时的物联网传感器，对电能表生产机组设备进行溯源及优化调整。
2.如权利要求1所述的基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法，其特征在于，设置在电能表生产制造关键节点的物联网传感器包括电流互感器、电压互感器、功率因数传感器以及设置在制造关键节点的温度传感器和湿度传感器，所述采集的当前电能表的指标参数包括电能表的电量、电压、电流、功率因数以及制造关键节点的温度和湿度。
3.如权利要求1所述的基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法，其特征在于，基于所述云平台建立电能表生产制造实时数据管理系统，该电能表生产制造实时数据管理系统包括指标参数采集模块、数据分类模块以及数据处理模块；所述指标参数采集模块用于存储物联网传感器采集的指标参数数据；所述数据分类模块用于将采集的指标参数按照关键数据类别进行分类；所述数据处理模块用于将分类后的数据进行去噪、滤波和校准处理，生成标准化数据。
4.如权利要求3所述的基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法，其特征在于，所述电能表生产制造实时数据管理系统还包括数据分析模块和数据报告生成模块，所述数据分析模块用于对处理后的数据进行实时分析和预测，以用于生成电能表数据处理报告；所述数据报告生成模块用于根据数据分析模块实时分析和预测的数据生成数据处理报告，生成生产制造过程的电能表优化和控制策略。
5.如权利要求4所述的基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法，其特征在于，所述数据分析模块包括异常检测模块、模型预测模块和优化调整模块；所述异常检测模块用于检测采集到的指标参数数据是否存在异常值；所述模型预测模块用于基于历史数据和实时数据，对电能表生产线的电能表故障率数据进行预测；所述优化调整模块用于根据数据分析结果，实时调整优化电能表质量监测模型。
6.如权利要求5所述的基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法，其特征在于，所述云平台建立电能表生产制造实时数据管理系统，还包括缺陷数据筛选模块，所述缺陷数据筛选模块用于基于预设的指标上下限阈值对实时采集的当前指标参数监测，将超出指标上下限阈值的电能表的缺陷数据以数据包形式上报至云平台。
7.如权利要求1所述的基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法，其特征在于，根据标准化的指标参数以及云平台存储的历史生产数据建立电能表质量监测模型，包括以下步骤：
基于收集的电能表生产制造过程中的历史数据进行预处理后作为样本数据集，其中，所述历史数据包括按照关键数据类别进行分类的关键指标参数、生产时间和生产设备信息；
基于分类算法将电能表的样本数据集分为正常和异常两类，使用历史数据中的一部分数据作为训练集，另一部分数据作为测试集，通过训练集对电能表质量监测模型进行训练；
训练出模型后对电能表质量监测模型进行测试和优化，基于训练好的电能表质量监测模型对实时采集的电能表指标参数进行监测和预测。
8.如权利要求1所述的基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法，其特征在于，所述基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法还包括：
将电能表生产制造关键节点的物联网传感器采集的当前电能表的指标参数，根据计关键数据类别的不同进行标准化并转换成对应数据表；
建立所述电能表生产制造实时数据管理系统中历史生产数据及当前电能表的指标参数数据与所述电能表生产机组设备的溯源数据库；
根据所述溯源数据库，对电能表生产机组设备分配关键节点，并进行关键节点的坐标定位与电子地图绑定，构建电能表生产机组设备的全景生产数据地图。
9.如权利要求8所述的基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法，其特征在于，还包括在所述全景生产数据地图上获取并显示与缺陷数据相关联的电能表生产机组设备信息、指标参数以及历史生产数据。
10.一种基于物联网的电能表生产制造实时数据管理系统，其特征在于，所述基于物联网的电能表生产制造实时数据管理系统采用权利要求1-9中任意一项所述基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法对电能表实时检测并对缺陷溯源；所述基于物联网的电能表生产制造实时数据管理系统包括：
参数采集模块，用于通过安装在电能表生产制造过程中的物联网传感器采集与当前电能表制造的指标参数数据；
数据传输模块，用于将采集的指标参数通过物联网传输至云平台以进行数据标准化处理；
缺陷检测模块，用于根据标准化的指标参数以及云平台存储的历史生产数据建立电能表质量监测模型，并基于所述电能表质量监测模型筛选实时采集的指标参数中的缺陷数据；
缺陷溯源模块，用于根据所述缺陷数据所属的关键数据类别以及所对应的指标参数采集时的物联网传感器，对电能表生产机组设备进行溯源及优化调整。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310585489.2A CN116611953A (zh) | 2023-05-23 | 2023-05-23 | 基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310585489.2A CN116611953A (zh) | 2023-05-23 | 2023-05-23 | 基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法和系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116611953A true CN116611953A (zh) | 2023-08-18 |
Family
ID=87681313
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310585489.2A Pending CN116611953A (zh) | 2023-05-23 | 2023-05-23 | 基于物联网的电能表生产制造实时数据管理方法和系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116611953A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117074845A (zh) * | 2023-10-16 | 2023-11-17 | 广州市零脉信息科技有限公司 | 一种电子元器件品质检测平台 |
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2023
- 2023-05-23 CN CN202310585489.2A patent/CN116611953A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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