CN116882834A - 基于标识解析的汽车质量全流程管理方法、设备及介质 - Google Patents
基于标识解析的汽车质量全流程管理方法、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116882834A CN116882834A CN202310900194.XA CN202310900194A CN116882834A CN 116882834 A CN116882834 A CN 116882834A CN 202310900194 A CN202310900194 A CN 202310900194A CN 116882834 A CN116882834 A CN 116882834A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- automobile
- identification
- data model
- automobile parts
- basic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000007726 management method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000013499 data model Methods 0.000 claims abstract description 87
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 25
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06395—Quality analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
- G06K17/00—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations
- G06K17/0022—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations arrangements or provisions for transferring data to distant stations, e.g. from a sensing device
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
- G06Q10/083—Shipping
- G06Q10/0833—Tracking
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Marketing (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
本申请公开了基于标识解析的汽车质量全流程管理方法、设备及介质,方法包括:确定汽车所在供应链中的多个供应节点,通过标识解析系统,针对每个供应节点,生成汽车中各汽车零部件对应的标识码;通过扫描设于汽车零部件的标识码,获取汽车零部件的基本信息,并根据基本信息,构建汽车中各汽车零部件对应的数据模型;其中,基本信息至少包括零部件代码、零部件生产时间、生产设备信息;采集汽车零部件的基本运行参数,对基本运行参数进行分析,以确定汽车零部件的运行状态;对数据模型进行权限管理,以使拥有对应权限的用户,能够访问数据模型,并根据运行状态,对数据模型对应的汽车零部件进行质量监控。
Description
技术领域
本申请涉及工业互联网技术领域,具体涉及基于标识解析的汽车质量全流程管理方法、设备及介质。
背景技术
随着汽车行业的快速发展,汽车数量也在不断增长中,随之而来的汽车零部件质量检测问题也成为了汽车供应链的一个重要环节。常用的质量检测方法在检测到汽车零部件存在质量问题后,若要确定出现质量问题的具体供应节点,需要依次核对不同供应节点对应的历史数据,由于上述信息较为分散,会出现汽车零部件质量问题反馈效率低下的情况。
发明内容
为了解决上述问题,本申请提出了一种基于标识解析的汽车质量全流程管理方法,包括:
确定汽车所在供应链中的多个供应节点,通过标识解析系统,针对每个供应节点,生成所述汽车中各汽车零部件对应的标识码;
通过扫描设于所述汽车零部件的标识码,获取所述汽车零部件的基本信息,并根据所述基本信息,构建所述汽车中各汽车零部件对应的数据模型;其中,所述基本信息至少包括零部件代码、零部件生产时间、生产设备信息;
采集所述汽车零部件的基本运行参数,对所述基本运行参数进行分析,以确定所述汽车零部件的运行状态;
对所述数据模型进行权限管理,以使拥有对应权限的用户,能够访问所述数据模型,并根据所述运行状态,对所述数据模型对应的汽车零部件进行质量监控。
在本申请的一种实现方式中,通过标识解析系统,针对每个供应节点,生成所述汽车中各汽车零部件对应的标识码,具体包括:
获取所述汽车零部件的生产信息,通过标识解析系统生成所述生产信息对应的内部标识符,并对所述汽车所在企业分配对应的企业标识前缀;其中,所述生产信息至少包括分类代码、零部件代码、批次号、序列号;
将所述企业标识前缀和所述内部标识码进行拼接,得到所述汽车零部件对应的标识码;
将所述企业的业务系统中的业务数据和所述标识码,注册至所述标识解析系统对应的企业节点,并根据所述业务数据,确定所述汽车在所述供应节点对应的调度信息;
针对每个供应节点,将所述调度信息和所述标识码进行绑定。
在本申请的一种实现方式中,对所述基本运行参数进行分析,以确定所述汽车零部件的运行状态,具体包括:
针对所述基本运行参数,确定所述基本运行参数对应的阈值上限、阈值下限和标准运行值;
根据所述阈值上限、所述阈值下限和所述标准运行值,确定所述基本运行参数对应的运行状态值;其中,所述运行状态值与所述汽车零部件的运行状态呈负相关;
根据所述运行状态值,确定所述汽车零部件的运行状态。
在本申请的一种实现方式中,根据所述阈值上限、所述阈值下限和所述标准运行值,确定所述基本运行参数对应的运行状态值,具体包括:
将所述基本运行参数与所述阈值上限、所述阈值下限和所述标准运行值进行对比,以确定所述基本运行参数所在的参数区间范围;其中,所述参数区间范围包括第一参数区间范围、第二参数区间范围和第三参数区间范围;
当所述基本运行参数在所述第一参数区间范围时,将所述基本运行参数和所述阈值下限之间的差值,与所述标准运行值和所述阈值下限之间的差值进行作商,得到所述基本运行参数对应的运行状态值;
当所述基本运行参数在所述第二参数区间范围时,将所述阈值上限和所述基本运行参数值之间的差值,与所述阈值上限和所述标准运行值之间的差值进行作商,得到所述基本运行参数对应的运行状态值;
当所述基本运行参数在所述第三参数区间范围时,确定所述基本运行参数对应的运行状态值为指定值。
在本申请的一种实现方式中,根据所述运行状态,对所述数据模型对应的汽车零部件进行质量监控,具体包括:
将所述运行状态值与预设值进行对比,在所述运行状态值为所述指定值或大于所述预设值的情况下,根据所述汽车零部件对应的标识码,获取对应的数据模型;
根据所述数据模型,确定所述汽车零部件在多个供应节点对应的历史调度信息,通过所述历史调度信息,对所述汽车零部件对应的质量问题进行溯源。
在本申请的一种实现方式中,根据所述基本信息,构建所述汽车中各汽车零部件对应的数据模型,具体包括:
针对具有相同零部件代码的至少一个汽车零部件,对所述汽车零部件进行编码,得到所述汽车零部件的零部件编码;
将所述零部件编码作为唯一标识,所述基本信息作为填充字段,构建所述汽车零部件对应的数据模型,并将所述汽车零部件对应的标识码与所述数据模型建立关联关系。
在本申请的一种实现方式中,构建所述汽车零部件对应的数据模型之前,所述方法还包括:
在所述数据模型中存在多个零部件代码时,根据所述零部件代码,对所述数据模型进行分片,以得到每个零部件代码对应的子数据模型;
将所述子数据模型分别存储于对应的存储节点中,并将所述存储节点交叉存储至不同的服务器上,实现所述数据模型的分布式存储。
在本申请的一种实现方式中,生成所述汽车中各汽车零部件对应的标识码之后,所述方法还包括:
根据所述汽车零部件对应的分类代码,生成用于对所述标识码进行索引的索引字段;
建立所述索引字段和所述标识码之间的映射关系,根据所述映射关系,生成所述标识码对应的标识索引,并将所述标识索引存储至标识库中,以使用户根据所述标识索引获取所述汽车零部件对应的标识码。
本申请实施例提供了一种基于标识解析的汽车质量全流程管理设备,所述设备包括:
至少一个处理器;
以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;
其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够:
确定汽车所在供应链中的多个供应节点,通过标识解析系统,针对每个供应节点,生成所述汽车中各汽车零部件对应的标识码;
通过扫描设于所述汽车零部件的标识码,获取所述汽车零部件的基本信息,并根据所述基本信息,构建所述汽车中各汽车零部件对应的数据模型;其中,所述基本信息至少包括零部件代码、零部件生产时间、生产设备信息;
采集所述汽车零部件的基本运行参数,对所述基本运行参数进行分析,以确定所述汽车零部件的运行状态;
对所述数据模型进行权限管理,以使拥有对应权限的用户,能够访问所述数据模型,并根据所述运行状态,对所述数据模型对应的汽车零部件进行质量监控。
本申请实施例提供了一种非易失性计算机存储介质,存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令设置为:
确定汽车所在供应链中的多个供应节点,通过标识解析系统,针对每个供应节点,生成所述汽车中各汽车零部件对应的标识码;
通过扫描设于所述汽车零部件的标识码,获取所述汽车零部件的基本信息,并根据所述基本信息,构建所述汽车中各汽车零部件对应的数据模型;其中,所述基本信息至少包括零部件代码、零部件生产时间、生产设备信息;
采集所述汽车零部件的基本运行参数,对所述基本运行参数进行分析,以确定所述汽车零部件的运行状态;
对所述数据模型进行权限管理,以使拥有对应权限的用户,能够访问所述数据模型,并根据所述运行状态,对所述数据模型对应的汽车零部件进行质量监控。
通过本申请提出的一种基于标识解析的汽车质量全流程管理方法能够带来如下有益效果:
通过标识解析系统,能够针对每个供应节点,生成各汽车零部件对应的标识码,这样,通过读取标识码便可以快速读取汽车零部件的流转信息,从而实现汽车生产链、流通渠道和售后服务的全程追踪。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本申请实施例提供的一种基于标识解析的汽车质量全流程管理方法的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的一种基于标识解析的汽车质量全流程管理设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅是本申请一部分实施例,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,都属于本申请保护的范围。
以下结合附图,详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
如图1所示,本申请实施例提供的基于标识解析的汽车质量全流程管理方法,包括:
S101:确定汽车所在供应链中的多个供应节点,通过标识解析系统,针对每个供应节点,生成汽车中各汽车零部件对应的标识码。
已经生产完成的汽车对外进行供应时,会历经多个供应节点从而形成一条完整的供应链,在本申请实施例中,汽车供应节点主要包括两类供应节点,分别是供应商节点和运输节点,供应商作为汽车零部件和原材料的提供者,是汽车供应链的源供应节点,运输节点包括汽车的运输、仓储、库存管理和配送等阶段,供应链中可能存在多个运输节点。
传统的汽车零部件质量检测若要实现全流程的追溯和管理,则需要依次对供应链中各个供应节点的历史供应数据进行核对,降低了质量问题追溯效率,本申请通过标识解析系统,针对每个供应节点,生成各汽车零部件对应的标识码,通过读取标识码可以快速读取汽车零部件的流转信息,从而实现汽车生产链、流通渠道和售后服务的全程追踪。
在一个实施例中,获取汽车零部件的生产信息,通过标识解析系统生成生产信息对应的内部标识符,并对汽车所在企业分配对应的企业标识前缀。其中,生产信息至少包括分类代码、零部件代码、批次号、序列号。将企业标识前缀和内部标识码进行拼接,得到汽车零部件对应的标识码。然后,将企业的业务系统中的业务数据和标识码,注册至标识解析系统对应的企业节点,并根据业务数据,确定汽车在供应节点对应的调度信息。调度信息能够反映汽车在供应过程中所发生的调度事件,比如,质量检验记录、运输记录、事故记录和维修记录等。在得到调度信息后,需针对每个供应节点,将调度信息和标识码进行绑定,这样通过标识码便能够了解到汽车的调度记录,从而实现对汽车的全生命周期追踪,提高了管理效率。
在得到不同汽车零部件的标识码后,为了提高数据检索效率,可根据汽车零部件对应的分类代码,生成用于对标识码进行索引的索引字段。建立索引字段和标识码之间的映射关系,根据映射关系,生成标识码对应的标识索引,并将标识索引存储至标识库中,以使用户根据标识索引获取汽车零部件对应的标识码。
S102:通过扫描设于汽车零部件的标识码,获取汽车零部件的基本信息,并根据基本信息,构建汽车中各汽车零部件对应的数据模型;其中,基本信息至少包括零部件代码、零部件生产时间、生产设备信息。
每个汽车零部件上都设有标识码,通过扫描该标识码,可通过标识解析系统中的接入接口,获取到汽车零部件对应的基本信息。基本信息至少包括零部件代码、零部件生产时间、生产设备信息。
在得到基本信息后,需要对其进行处理,构建各汽车零部件对应的数据模型。针对具有相同零部件代码的至少一个汽车零部件,对汽车零部件进行编码,得到汽车零部件的零部件编码。将零部件编码作为唯一标识,基本信息作为填充字段,构建汽车零部件对应的数据模型,并将汽车零部件对应的标识码与数据模型建立关联关系。
在构建得到数据模型后,需将该数据模型存储至相应的数据库中,而在进行存储时,为了避免单点故障,需要对数据模型进行分布式存储。如果数据模型中存在多个零部件代码时,根据零部件代码,对数据模型进行分片,以得到每个零部件代码对应的子数据模型。将子数据模型分别存储于对应的存储节点中,并将存储节点交叉存储至不同的服务器上,这样便可以实现数据模型的分布式存储。在某一存储节点出现故障时,该存储节点不会对其他存储节点中的数据模型产生影响,保证了数据的正常使用。
需要说明的是,为提高数据的可用性,还能够以时、分钟为单元对数据模型进行备份,如果数据模型中所记载的数据保密等级较高,还需要对数据模型进行加密和身份认证后再进行存储,以提高数据安全性。
S103:采集汽车零部件的基本运行参数,对基本运行参数进行分析,以确定汽车零部件的运行状态。
通过传感器、测评设备等可按照预设的采样频率,采集汽车零部件的基本运行参数,比如转速、温度等,然后定期将采集到的基本运行参数至云处理平台上。通过云处理平台,可对基本运行参数进行分析,从而确定汽车零部件的运行状态。
针对基本运行参数,确定基本运行参数对应的阈值上限、阈值下限和标准运行值。根据阈值上限、阈值下限和标准运行值,确定基本运行参数对应的运行状态值。其中,运行状态值反映的是基本运行参数实际值和标准运行值之间的偏离程度,其与汽车零部件的运行状态呈负相关,运行状态值越大,运行状态越不佳。在确定出运行状态值后,可根据运行状态值,确定汽车零部件的运行状态。
具体地,将基本运行参数与阈值上限、阈值下限和标准运行值进行对比,以确定基本运行参数所在的参数区间范围;其中,参数区间范围包括第一参数区间范围、第二参数区间范围和第三参数区间范围。第一参数区间范围表示基本运行参数大于阈值上限且小于标准运行值,第二参数区间范围表示基本运行参数大于标准运行值且小于阈值上限,第三参数区间范围表示标准运行值小于阈值下限或标准运行值大于阈值上限。
当基本运行参数在第一参数区间范围时,将基本运行参数和阈值下限之间的差值,与标准运行值和阈值下限之间的差值进行作商,得到基本运行参数对应的运行状态值。
当基本运行参数在第二参数区间范围时,将阈值上限和基本运行参数值之间的差值,与阈值上限和标准运行值之间的差值进行作商,得到基本运行参数对应的运行状态值。
当基本运行参数在第三参数区间范围时,确定基本运行参数对应的运行状态值为指定值。
S104:对数据模型进行权限管理,以使拥有对应权限的用户,能够访问数据模型,并根据运行状态,对数据模型对应的汽车零部件进行质量监控。
针对不同用户所涉及的数据需求不同,需对数据模型进行权限管理,对指定数据模型或是数据模型中的指定字段设置访问权限,只有具有特定访问权限的用户才能够访问数据模型,进而通过数据模型中的共享数据,实现对汽车零部件质量的监控和追溯。
对于具有访问权限的用户来说,在得到汽车零部件的运行状态值后,将运行状态值与预设值进行对比,在运行状态值为指定值或大于预设值的情况下,根据汽车零部件对应的标识码,获取对应的数据模型。此时,根据数据模型,确定汽车零部件在多个供应节点对应的历史调度信息,通过历史调度信息,可直接得到该零部件的生产批次、供应商、检验记录、运输记录以及使用情况等信息,上述历史调度信息能够对汽车零部件对应的质量问题进行溯源,实现全生命周期的质量追溯,提高出现质量问题的汽车零部件的召回效率。
以上为本申请提出的方法实施例。基于同样的思路,本申请的一些实施例还提供了上述方法对应的设备和非易失性计算机存储介质。
图2为本申请实施例提供的一种基于标识解析的汽车质量全流程管理设备的结构示意图。如图2所示,包括:
至少一个处理器;以及,
与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够:
确定汽车所在供应链中的多个供应节点,通过标识解析系统,针对每个供应节点,生成汽车中各汽车零部件对应的标识码;
通过扫描设于汽车零部件的标识码,获取汽车零部件的基本信息,并根据基本信息,构建汽车中各汽车零部件对应的数据模型;其中,基本信息至少包括零部件代码、零部件生产时间、生产设备信息;
采集汽车零部件的基本运行参数,对基本运行参数进行分析,以确定汽车零部件的运行状态;
对数据模型进行权限管理,以使拥有对应权限的用户,能够访问数据模型,并根据运行状态,对数据模型对应的汽车零部件进行质量监控。
本申请实施例提供了一种非易失性计算机存储介质,存储有计算机可执行指令,计算机可执行指令设置为:
确定汽车所在供应链中的多个供应节点,通过标识解析系统,针对每个供应节点,生成汽车中各汽车零部件对应的标识码;
通过扫描设于汽车零部件的标识码,获取汽车零部件的基本信息,并根据基本信息,构建汽车中各汽车零部件对应的数据模型;其中,基本信息至少包括零部件代码、零部件生产时间、生产设备信息;
采集汽车零部件的基本运行参数,对基本运行参数进行分析,以确定汽车零部件的运行状态;
对数据模型进行权限管理,以使拥有对应权限的用户,能够访问数据模型,并根据运行状态,对数据模型对应的汽车零部件进行质量监控。
本申请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。尤其,对于设备和介质实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请实施例提供的设备和介质与方法是一一对应的,因此,设备和介质也具有与其对应的方法类似的有益技术效果,由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明,因此,这里不再赘述设备和介质的有益技术效果。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.基于标识解析的汽车质量全流程管理方法,其特征在于,所述方法包括:
确定汽车所在供应链中的多个供应节点,通过标识解析系统,针对每个供应节点,生成所述汽车中各汽车零部件对应的标识码;
通过扫描设于所述汽车零部件的标识码,获取所述汽车零部件的基本信息,并根据所述基本信息,构建所述汽车中各汽车零部件对应的数据模型;其中,所述基本信息至少包括零部件代码、零部件生产时间、生产设备信息;
采集所述汽车零部件的基本运行参数,对所述基本运行参数进行分析,以确定所述汽车零部件的运行状态;
对所述数据模型进行权限管理,以使拥有对应权限的用户,能够访问所述数据模型,并根据所述运行状态,对所述数据模型对应的汽车零部件进行质量监控。
2.根据权利要求1所述的基于标识解析的汽车质量全流程管理方法,其特征在于,通过标识解析系统,针对每个供应节点,生成所述汽车中各汽车零部件对应的标识码,具体包括:
获取所述汽车零部件的生产信息,通过标识解析系统生成所述生产信息对应的内部标识符,并对所述汽车所在企业分配对应的企业标识前缀;其中,所述生产信息至少包括分类代码、零部件代码、批次号、序列号;
将所述企业标识前缀和所述内部标识码进行拼接,得到所述汽车零部件对应的标识码;
将所述企业的业务系统中的业务数据和所述标识码,注册至所述标识解析系统对应的企业节点,并根据所述业务数据,确定所述汽车在所述供应节点对应的调度信息;
针对每个供应节点,将所述调度信息和所述标识码进行绑定。
3.根据权利要求1所述的基于标识解析的汽车质量全流程管理方法,其特征在于,对所述基本运行参数进行分析,以确定所述汽车零部件的运行状态,具体包括:
针对所述基本运行参数,确定所述基本运行参数对应的阈值上限、阈值下限和标准运行值;
根据所述阈值上限、所述阈值下限和所述标准运行值,确定所述基本运行参数对应的运行状态值;其中,所述运行状态值与所述汽车零部件的运行状态呈负相关;
根据所述运行状态值,确定所述汽车零部件的运行状态。
4.根据权利要求3所述的基于标识解析的汽车质量全流程管理方法,其特征在于,根据所述阈值上限、所述阈值下限和所述标准运行值,确定所述基本运行参数对应的运行状态值,具体包括:
将所述基本运行参数与所述阈值上限、所述阈值下限和所述标准运行值进行对比,以确定所述基本运行参数所在的参数区间范围;其中,所述参数区间范围包括第一参数区间范围、第二参数区间范围和第三参数区间范围;
当所述基本运行参数在所述第一参数区间范围时,将所述基本运行参数和所述阈值下限之间的差值,与所述标准运行值和所述阈值下限之间的差值进行作商,得到所述基本运行参数对应的运行状态值;
当所述基本运行参数在所述第二参数区间范围时,将所述阈值上限和所述基本运行参数值之间的差值,与所述阈值上限和所述标准运行值之间的差值进行作商,得到所述基本运行参数对应的运行状态值;
当所述基本运行参数在所述第三参数区间范围时,确定所述基本运行参数对应的运行状态值为指定值。
5.根据权利要求4所述的基于标识解析的汽车质量全流程管理方法,其特征在于,根据所述运行状态,对所述数据模型对应的汽车零部件进行质量监控,具体包括:
将所述运行状态值与预设值进行对比,在所述运行状态值为所述指定值或大于所述预设值的情况下,根据所述汽车零部件对应的标识码,获取对应的数据模型;
根据所述数据模型,确定所述汽车零部件在多个供应节点对应的历史调度信息,通过所述历史调度信息,对所述汽车零部件对应的质量问题进行溯源。
6.根据权利要求1所述的基于标识解析的汽车质量全流程管理方法,其特征在于,根据所述基本信息,构建所述汽车中各汽车零部件对应的数据模型,具体包括:
针对具有相同零部件代码的至少一个汽车零部件,对所述汽车零部件进行编码,得到所述汽车零部件的零部件编码;
将所述零部件编码作为唯一标识,所述基本信息作为填充字段,构建所述汽车零部件对应的数据模型,并将所述汽车零部件对应的标识码与所述数据模型建立关联关系。
7.根据权利要求6所述的基于标识解析的汽车质量全流程管理方法,其特征在于,构建所述汽车零部件对应的数据模型之前,所述方法还包括:
在所述数据模型中存在多个零部件代码时,根据所述零部件代码,对所述数据模型进行分片,以得到每个零部件代码对应的子数据模型;
将所述子数据模型分别存储于对应的存储节点中,并将所述存储节点交叉存储至不同的服务器上,实现所述数据模型的分布式存储。
8.根据权利要求2所述的基于标识解析的汽车质量全流程管理方法,其特征在于,生成所述汽车中各汽车零部件对应的标识码之后,所述方法还包括:
根据所述汽车零部件对应的分类代码,生成用于对所述标识码进行索引的索引字段;
建立所述索引字段和所述标识码之间的映射关系,根据所述映射关系,生成所述标识码对应的标识索引,并将所述标识索引存储至标识库中,以使用户根据所述标识索引获取所述汽车零部件对应的标识码。
9.基于标识解析的汽车质量全流程管理设备,其特征在于,所述设备包括:
至少一个处理器;
以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;
其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够:
确定汽车所在供应链中的多个供应节点,通过标识解析系统,针对每个供应节点,生成所述汽车中各汽车零部件对应的标识码;
通过扫描设于所述汽车零部件的标识码,获取所述汽车零部件的基本信息,并根据所述基本信息,构建所述汽车中各汽车零部件对应的数据模型;其中,所述基本信息至少包括零部件代码、零部件生产时间、生产设备信息;
采集所述汽车零部件的基本运行参数,对所述基本运行参数进行分析,以确定所述汽车零部件的运行状态;
对所述数据模型进行权限管理,以使拥有对应权限的用户,能够访问所述数据模型,并根据所述运行状态,对所述数据模型对应的汽车零部件进行质量监控。
10.一种非易失性计算机存储介质,存储有计算机可执行指令,其特征在于,所述计算机可执行指令设置为:
确定汽车所在供应链中的多个供应节点,通过标识解析系统,针对每个供应节点,生成所述汽车中各汽车零部件对应的标识码;
通过扫描设于所述汽车零部件的标识码,获取所述汽车零部件的基本信息,并根据所述基本信息,构建所述汽车中各汽车零部件对应的数据模型;其中,所述基本信息至少包括零部件代码、零部件生产时间、生产设备信息;
采集所述汽车零部件的基本运行参数,对所述基本运行参数进行分析,以确定所述汽车零部件的运行状态;
对所述数据模型进行权限管理,以使拥有对应权限的用户,能够访问所述数据模型,并根据所述运行状态,对所述数据模型对应的汽车零部件进行质量监控。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310900194.XA CN116882834A (zh) | 2023-07-21 | 2023-07-21 | 基于标识解析的汽车质量全流程管理方法、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310900194.XA CN116882834A (zh) | 2023-07-21 | 2023-07-21 | 基于标识解析的汽车质量全流程管理方法、设备及介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116882834A true CN116882834A (zh) | 2023-10-13 |
Family
ID=88256585
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310900194.XA Pending CN116882834A (zh) | 2023-07-21 | 2023-07-21 | 基于标识解析的汽车质量全流程管理方法、设备及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116882834A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118228941A (zh) * | 2024-05-24 | 2024-06-21 | 南京龙芯源智能科技有限公司 | 基于工业互联网标识的处理方法及系统 |
-
2023
- 2023-07-21 CN CN202310900194.XA patent/CN116882834A/zh active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118228941A (zh) * | 2024-05-24 | 2024-06-21 | 南京龙芯源智能科技有限公司 | 基于工业互联网标识的处理方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN116882834A (zh) | 基于标识解析的汽车质量全流程管理方法、设备及介质 | |
CN113656245B (zh) | 数据的巡检方法、装置、存储介质及处理器 | |
CN111478889B (zh) | 一种告警方法及装置 | |
CN112224246B (zh) | 基于接口测试的测试报告生成方法及装置 | |
CN115118627B (zh) | 一种临时限速服务器测试方法及装置 | |
CN111026080A (zh) | 控制器的硬件在环测试方法及装置 | |
CN113919683A (zh) | 工艺工时的计算方法、装置、存储介质及处理器 | |
CN117078206A (zh) | 一种基于标识解析的设备管理方法、系统、装置及介质 | |
CN114070737B (zh) | 设备的配置数据的检查方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN116485246A (zh) | 一种基于区块链的弱连接式供应商质量监管系统及方法 | |
CN116303380A (zh) | 一种监测业务中的数据质量校验方法、设备及介质 | |
CN115757318A (zh) | 日志查询方法、装置、存储介质以及电子设备 | |
CN115114275A (zh) | 一种数据采集方法、设备及介质 | |
CN111491021B (zh) | 分布式集群的许可数据处理方法和装置 | |
CN110955196A (zh) | 一种生产工艺指标数据的处理方法及系统 | |
CN105701002A (zh) | 一种基于测试的执行路径的记录方法和装置 | |
CN113687973B (zh) | 一种日志动态化输出的控制方法、设备及介质 | |
EP4432186A1 (en) | Processing a primary product into a secondary product | |
EP4432185A1 (en) | Processing a primary product into a secondary product | |
CN118538019A (zh) | 一种基于智能交通的交通数据采集方法、设备及介质 | |
CN116643980A (zh) | 一种基于优先级执行的自动化测试方法、系统及存储介质 | |
CN116841830A (zh) | 一种数据中台运维方法、装置、设备及介质 | |
CN110852539A (zh) | 图纸处理方法及装置 | |
CN114138646A (zh) | Cad资源的验证方法及装置、存储介质和处理器 | |
CN115665089A (zh) | 多ip地址主机匹配方法、装置及相关设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |