CN116894639A - 一种物联网多信息融合计划管理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种物联网多信息融合计划管理系统及方法，属于计划管理技术领域，包括数据处理模块和作业管理模块；数据处理模块用于对基于物联网获取的数据进行处理，获得对应的作业集数据，所述作业集数据中的各作业技术数据均标记有对应的属性标签；作业管理模块用于对各来源的作业计划进行管理，识别作业集数据中的各作业计划数据，对作业计划数据进行拆分，获得对应的节段数据；根据各节段数据建立对应的计划管理树图；根据获得的计划管理树图建立对应的管理显示模型；实时获取各作业计划完成数据，将获得的作业计划完成数据输入到管理显示模型中；通过数据处理模块和作业管理模块之间的相互配合，实现对多来源的作业计划数据进行统一管理。
Description
技术领域
本发明属于计划管理技术领域，具体是一种物联网多信息融合计划管理系统及方法。
背景技术
随着智能化办公的快速发展，绝大多数的企业都应用相关的计算机设备软件程序等进行办公；而为了进行企业的高效管理，往往都会要求各部门、各员工等制定相应的作业计划；但是，在实际应用过程中，因为在管理方式、数据信息、工作流程等方面存在差异，导致作业计划分布在不同的系统或同一系统的不同模块，作业计划的数据模型不一致，数据格式多样化，导致作业计划的管理效率较低。因此，提出一种如何提高企业管理过程中的作业计划管理效率的技术方案显得尤为重要。基于此，本发明提供了一种物联网多信息融合计划管理系统及方法。
发明内容
为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种物联网多信息融合计划管理系统及方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种物联网多信息融合计划管理系统，包括数据处理模块和作业管理模块；
所述数据处理模块用于对基于物联网获取的数据进行处理，获得对应的作业集数据，所述作业集数据中的各作业技术数据均标记有对应的属性标签。
进一步地，数据处理模块的工作方法包括：
获取具有的目标源，根据各所述目标源识别对应的目标类，将各所述目标类进行整合为目标类集，根据所述目标类集建立对应的数据处理模型，通过所述数据处理模型对各目标类对应的作业计划数据进行处理，获得对应的作业集数据。
进一步地，数据处理模块的建立方法包括：
设置若干组代表集，基于所述代表集建立对应的初始处理模型，将建立的初始处理模型进行整理后建立对应的模型库；根据目标类集从模型库中匹配对应的目标初始处理模型，对目标初始处理模型进行调整，获得对应的数据处理模型。
进一步地，目标初始处理模型的匹配方法包括：
根据目标类集与各初始处理模型对应的代表集进行比较，确定对应的差别类；基于所述差别类进行相应分析，确定各初始处理模型对应的工作值和性能值，将获得的工作值和性能值分别标记为GZ和XZ，根据匹配公式PV＝b1×XZ-b2×GZ计算对应的匹配值，b1、b2均为比例系数，取值范围为0<b1≤1，0<b2≤1；选择匹配值最高的初始处理模型为目标初始处理模型。
所述作业管理模块用于对各来源的作业计划进行管理，识别作业集数据中的各作业计划数据，对作业计划数据进行拆分，获得对应的节段数据；根据各节段数据建立对应的计划管理树图；根据获得的计划管理树图建立对应的管理显示模型；实时获取各作业计划完成数据，将获得的作业计划完成数据输入到管理显示模型中。
进一步地，对作业计划数据进行拆分的方法包括：
获取作业计划数据对应的来源数据，结合对应的来源数据识别作业计划数据中的各个计划节点，根据识别的计划节点进行作业计划数据的拆分，获得各节段数据。
进一步地，根据各节段数据建立对应的计划管理树图的方法包括：
根据各作业计划数据的来源数据生成对应的初始树图，将作业计划数据对应的各节段数据输入到各树节点对应的计划框中；根据各计划框对应的节段数据进行相关联，形成计划管理图。
进一步地，将各节段数据输入到各树节点对应的计划框中的方法为：
根据作业计划数据的来源数据识别对应树节点，识别作业计划数据对应节段数据数量，根据识别的节段数据数量生成对应数量的计划框，并关联在对应树节点下，将各节段数据按照填充到对应的计划框中。
进一步地，根据各计划框的节段数据进行相关联的方法为：
识别各节段数据对应的节点属性，根据识别的节点数据进行相关联。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
通过数据处理模块和作业管理模块之间的相互配合，实现对多来源的作业计划数据进行统一管理，打破数据孤岛；通过设置数据处理模块，实现将多作业计划来源的数据进行处理，打破各作业计划数据之间的隔阂，为实现作业计划的统一管理打下基础；解决现有管理方式、数据信息、工作流程等方面存在差异，导致作业计划分布在不同的系统或同一系统的不同模块，作业计划的数据模型不一致，数据格式多样化，导致作业计划的管理效率较低的问题。
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，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他的附图。
图1为本发明原理框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种物联网多信息融合计划管理系统，包括数据处理模块和作业管理模块；
所述数据处理模块用于对基于物联网获取的数据进行处理，实现对多源异构数据进行处理，使得各来源的数据进行统一分析，因为不同来源的数据可能因为格式等原因，导致数据不能进行统一分析，因此，需要先对各物联网数据进行处理；具体方法包括：
获取具有的目标源，目标源指的是各作业数据的来源，根据各目标源识别对应的目标类，目标类指的是目标源生成作业数据的种类，用于表示对应的数据格式，用于后续进行相应处理；将获得的各目标类进行整合为目标类集，根据获得的目标类集建立对应的数据处理模型，数据处理模型用于目标类集对应的各种数据类型处理为同一的用于后续分析的数据类型；通过建立的数据处理模型对各目标类对应的作业计划数据进行处理，获得对应的作业集数据；作业集数据即为各目标源的作业计划数据进行处理后的形成的数据集，标记有各作业计划的属性，属性包括目标源等数据。
通过设置数据处理模块，实现将多作业计划来源的数据进行处理，打破各作业计划数据之间的隔阂，为实现作业计划的统一管理打下基础；解决现有管理方式、数据信息、工作流程等方面存在差异，导致作业计划分布在不同的系统或同一系统的不同模块，作业计划的数据模型不一致，数据格式多样化，导致作业计划的管理效率较低的问题。
其中，数据处理模块的建立方法包括：
根据本行业领域、需求情况等数据确定若干组代表集，即根据在该领域可能具有的需求以及可能具有的目标类，通过人工的方式设置若干组目标类组合对应的代表集，主要是根据各目标类组合的可能出现的概率进行设置的，可以结合现有各种目标组合进行统计设置；通过人工的方式为每个代表集建立对应的初始处理模型，初始处理模型为预设的便于后续调整的处理目标类集的数据模型；将建立的初始处理模型进行整理后建立对应的模型库；根据目标类集从模型库中匹配对应的目标初始处理模型，通过人工的方式对目标初始处理模型进行调整，获得对应的数据处理模型。
根据目标类集从模型库中匹配对应的目标初始处理模型的方法包括：
根据目标类集与各初始处理模型对应的代表集进行比较，确定对应的差别类，即非共同部分，并标记是目标类集不具有还是代表集不具有；对获得的差别类进行分析，评估若要将初始处理模型调整为数据处理模型所需要的工作量，再将工作量转化为工作值，进行单位转化，便于统一单位进行后续计算；再评估基于各初始处理模型调整为数据处理模型后数据处理模型的数据处理能力，效率、精确度等，转化设置对应的性能值；具体的可以基于CNN网络或DNN网络建立对应的评估模型，通过人工的方式建立对应的训练集进行训练，训练集包括差别类、初始处理模型数据以及对应设置的工作值和性能值，因为神经网络为本领域的现有技术，因此，具体的建立和训练过程在本发明中不进行详细叙述；将获得的工作值和性能值分别标记为GZ和XZ，根据匹配公式PV＝b1×XZ-b2×GZ计算对应的匹配值，b1、b2均为比例系数，取值范围为0<b1≤1，0<b2≤1；选择匹配值最高的初始处理模型为目标初始处理模型。
所述作业管理模块用于对各来源的作业计划进行管理，即对作业集数据进行管理，具体方法包括：
识别作业集数据中的各作业计划数据，对作业计划数据进行拆分，获得对应的节段数据；根据各节段数据建立对应的计划管理树图；根据获得的计划管理树图建立对应的管理显示模型；管理显示模型显示对应的计划管理图，并可以实时显示并计算对应的计划数据，如根据部门下各员工的当前节点内的完成情况，自动生成该部门的该关联节段数据的完成情况；利用现有的现有技术进行管理显示模型的建立；实时获取各作业计划完成数据，将获得的作业计划完成数据输入到管理显示模型中。
对作业计划数据进行拆分的方法包括：
获取作业计划数据对应的来源数据，如员工计划即员工数据，部门计划即部门数据；结合对应的来源数据识别作业计划数据中的各个计划节点，计划节点即为作业计划中各个阶段的节点，可以根据实际的作业计划，为任务节点、时间节点等；如员工的月度作业计划，根据各个不同任务以及对应的任务计划时间节点进行识别，获得对应的计划节点，计划节点包括对应的计划属性，计划数据是根据该段作业计划数据的实际内容进行设置的，用于概括表示该段的作业计划；具体的可以基于CNN网络或DNN网络建立对应的节点识别模型，通过人工的方式建立对应的训练集进行训练，训练集包括各种模拟设置的作业计划数据、来源数据以及对应的设置的各计划节点；通过训练成功后的节点识别模型进行分析，获得该作业计划数据对应的各计划节点，根据识别的计划节点进行作业计划数据的拆分，获得各节段数据。
根据各节段数据建立对应的计划管理树图的方法包括：
根据各作业计划数据的来源数据生成对应的初始树图，初始树图是根据来源的统属关系进行生成的，如事业部、部门和员工三个来源，则分为三个层级，对应上级关联对应下级，设置对应数量的树节点，各员工、部门对应的即为树节点，形成一个树状图，即初始树图；将作业计划数据对应的各节段数据输入到各树节点对应的计划框中；根据各计划框对应的节段数据进行相关关联，形成计划管理图。
将作业计划数据对应的各节段数据对应输入到各树节点对应的计划框中的方法为：
根据作业计划数据的来源数据识别对应树节点，识别该作业计划数据对应节段数据数量，根据识别的节段数据数量生成对应数量的计划框，并关联在对应树节点下，将各节段数据按照对应的顺序填充到对应的计划框中。
根据各计划框对应的节段数据进行相关关联的方法包括：
识别各节段数据对应的节点属性，根据识别的节点数据进行相关联；即根据节点属性对应的统属性质进行关联，如一般来说，往往各部门将会设置一个月度计划，而月度计划对应的各计划任务将会分配各该部门下的相应员工，作为该员工的月度任务，然后员工根据月度任务制定对应的月度计划，将各月度计划进行拆分后，各员工对应某项任务的节段数据将会与部门该任务的节段数据相关联，因此根据各节段数据的节点属性进行相关联；具体的可以基于CNN网络或DNN网络建立对应的关联评估模型，通过人工的方式建立对应的训练集进行训练，训练集包括各不同级别的节段数据以及对应设置的关联情况，通过训练成功后的关联评估模型进行评估，获得对应的关联关系，根据获得的关联关系进行相关联。
上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。
Claims (9)
1.一种物联网多信息融合计划管理系统，其特征在于，包括数据处理模块和作业管理模块；
所述数据处理模块用于对基于物联网获取的数据进行处理，获得对应的作业集数据，所述作业集数据中的各作业技术数据均标记有对应的属性标签；
所述作业管理模块用于对各来源的作业计划进行管理，识别作业集数据中的各作业计划数据，对作业计划数据进行拆分，获得对应的节段数据；根据各节段数据建立对应的计划管理树图；根据获得的计划管理树图建立对应的管理显示模型；实时获取各作业计划完成数据，将获得的作业计划完成数据输入到管理显示模型中。
2.根据权利要求1所述的一种物联网多信息融合计划管理系统，其特征在于，数据处理模块的工作方法包括：
获取具有的目标源，根据各所述目标源识别对应的目标类，将各所述目标类进行整合为目标类集，根据所述目标类集建立对应的数据处理模型，通过所述数据处理模型对各目标类对应的作业计划数据进行处理，获得对应的作业集数据。
3.根据权利要求2所述的一种物联网多信息融合计划管理系统，其特征在于，数据处理模块的建立方法包括：
设置若干组代表集，基于所述代表集建立对应的初始处理模型，将建立的初始处理模型进行整理后建立对应的模型库；根据目标类集从模型库中匹配对应的目标初始处理模型，对目标初始处理模型进行调整，获得对应的数据处理模型。
4.根据权利要求3所述的一种物联网多信息融合计划管理系统，其特征在于，目标初始处理模型的匹配方法包括：
根据目标类集与各初始处理模型对应的代表集进行比较，确定对应的差别类；基于所述差别类进行相应分析，确定各初始处理模型对应的工作值和性能值，将获得的工作值和性能值分别标记为GZ和XZ，根据匹配公式PV＝b1×XZ-b2×GZ计算对应的匹配值，b1、b2均为比例系数，取值范围为0<b1≤1，0<b2≤1；选择匹配值最高的初始处理模型为目标初始处理模型。
5.根据权利要求1所述的一种物联网多信息融合计划管理系统，其特征在于，对作业计划数据进行拆分的方法包括：
获取作业计划数据对应的来源数据，结合对应的来源数据识别作业计划数据中的各个计划节点，根据识别的计划节点进行作业计划数据的拆分，获得各节段数据。
6.根据权利要求5所述的一种物联网多信息融合计划管理系统，其特征在于，根据各节段数据建立对应的计划管理树图的方法包括：
根据各作业计划数据的来源数据生成对应的初始树图，将作业计划数据对应的各节段数据输入到各树节点对应的计划框中；根据各计划框对应的节段数据进行相关联，形成计划管理图。
7.根据权利要求6所述的一种物联网多信息融合计划管理系统，其特征在于，将各节段数据输入到各树节点对应的计划框中的方法为：
根据作业计划数据的来源数据识别对应树节点，识别作业计划数据对应节段数据数量，根据识别的节段数据数量生成对应数量的计划框，并关联在对应树节点下，将各节段数据按照填充到对应的计划框中。
8.根据权利要求7所述的一种物联网多信息融合计划管理系统，其特征在于，根据各计划框的节段数据进行相关联的方法为：
识别各节段数据对应的节点属性，根据识别的节点数据进行相关联。
9.一种物联网多信息融合计划管理方法，其特征在于，应用于如权利要求1-8中任一项所述的一种物联网多信息融合计划管理系统。
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