CN116993372B - 基于5g工业互联网的数据处理方法及平台系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于5G工业互联网的数据处理方法及平台系统，确定人工节点作为目标节点，标记与目标节点对应的采集设备作为目标设备，基于目标设备采集各目标节点处的操作数据通过5G发送至服务器，根据目标设备对各目标节点处的零件标签进行识别，得到与目标节点对应的目标时间段，并提取对应的目标人员，根据目标人员和目标时间段生成与目标节点对应的子信息；基于多个子信息构建与目标产品对应的目标树，接收用户对目标树的点击信息，根据零件节点的子信息对操作数据进行处理得到子数据；生成与零件节点对应的回溯界面，回溯界面包括标准展示区和实际展示区，调取与零件节点对应的标准比对图展示在标准展示区内，将子数据展示在实际展示区内。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术，尤其涉及一种基于5G工业互联网的数据处理方法及平台系统。
背景技术
随着工业生产自动化程度的不断提高，5G工业互联网已经成为了重要的发展趋势。5G工业互联网是指利用5G通信技术、互联网技术和物联网技术对工业生产和管理进行全面的信息化和智能化改造，其中，智能制造是5G工业互联网应用中最为重要的场景之一，通过5G工业互联网，可以将生产过程中的各个环节进行数字化和智能化改造，实现生产过程的全面监测和控制。
现有技术中，主要利用工业互联网技术对产品的生产过程中的各个环节进行监控，以便及时发现安装人员的安装错误，但，无法对产品进行生产过程的回溯。
因此，如何通过工业互联网对产品的组装零件进行多维度展示，以使用户可以及时了解零件的生产过程，以便于及时定位问题原因成为亟待解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种基于5G工业互联网的数据处理方法及平台系统，可以通过工业互联网对产品的组装零件进行多维度展示，以使用户可以及时了解零件的生产过程，以便于及时定位问题原因。
本发明实施例的第一方面，提供一种基于5G工业互联网的数据处理方法，包括：
获取目标产品对应各零件的生产节点，所述生产节点包括人工节点和机器节点，确定所述人工节点作为目标节点，标记与所述目标节点对应的采集设备作为目标设备，基于所述目标设备采集各所述目标节点处的操作数据通过5G发送至服务器；
根据所述目标设备对各所述目标节点处的零件标签进行识别，得到与所述目标节点对应的目标时间段，提取与所述目标时间段对应的目标人员，根据所述目标人员和目标时间段生成与所述目标节点对应的子信息；
基于多个所述子信息构建与所述目标产品对应的目标树，接收用户对所述目标树中的零件节点的点击信息，根据所述零件节点的子信息对所述操作数据进行处理，得到子数据；
生成与所述零件节点对应的回溯界面，所述回溯界面包括标准展示区和实际展示区，调取与所述零件节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述目标设备对各所述目标节点处的零件标签进行识别，得到与所述目标节点对应的目标时间段，提取与所述目标时间段对应的目标人员，根据所述目标人员和目标时间段生成与所述目标节点对应的子信息，包括：
根据所述目标设备对各所述目标节点处目标产品中零件的零件标签进行识别得到初始识别时刻和终止识别时刻，根据所述初始识别时刻和所述终止识别时刻得到与所述目标节点对应的目标时间段；
获取相应所述目标节点处工作人员的打卡时间段，基于所述目标时间段确定相应打卡时间段对应的工作人员作为目标人员，对所述目标人员和目标时间段进行组合生成与所述目标节点对应的子信息。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，在根据所述初始识别时刻和所述终止识别时刻得到与所述目标节点对应的目标时间段之前，还包括：
基于预设偏移时长对所述初始识别时刻进行减小偏移处理得到当前的初始识别时刻，基于所述预设偏移时长对所述终止识别时刻进行增加偏移处理得到当前的终止识别时刻。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于多个所述子信息构建与所述目标产品对应的目标树，包括：
构建与所述目标产品对应的产品节点，获取所述目标节点的节点数量，基于所述节点数量构建相应数量的零件节点，将所述零件节点与所述产品节点连接生成初始产品树；
基于预设方向依次获取初始产品树中的零件节点得到节点序列，基于所述目标时间段中的初始识别时刻对所述子信息进行升序排序得到信息序列，依次将所述信息序列中的子信息与所述节点序列中相同位置的零件节点相关联，生成与所述目标产品对应的目标树。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述接收用户对所述目标树中的零件节点的点击信息，根据所述零件节点的子信息对所述操作数据进行处理，得到子数据，包括：
接收用户对所述目标树中的零件节点的点击信息，基于所述点击信息确定相应的零件节点作为第一节点；
获取所述第一节点对应的操作数据作为第一数据，根据所述零件节点中第一节点对应子信息的目标时间段对所述第一数据进行截取处理，得到对应第一节点的子数据。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括：
获取目标产品的检验结果，判断所述检验结果为正常结果时，则将目标产品作为正常产品，调取预设删除策略对正常产品的操作数据进行删除处理；
判断所述检验结果为异常结果时，则将所述目标产品作为异常产品，并对所述异常结果进行解析得到相应目标节点处所述异常产品中问题零件的问题工艺。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述获取目标产品的检验结果，判断所述检验结果为正常时，则将目标产品作为正常产品，调取预设删除策略对正常产品的操作数据进行删除处理，包括：
获取目标产品的检验结果，判断所述检验结果为正常结果时，则将目标产品作为正常产品；
统计所述正常产品在各目标节点处的目标时间段，得到对应正常产品的正常时段集合；
获取所述正常时段集合中最大的时刻作为正常产品的完成时刻，基于所述当前时刻和所述完成时刻确定第一时长，判断所述第一时长大于等于预设删除时长时，则将所述正常时段集合作为删除时段集合；
基于所述删除时段集合中的目标时间段对相应所述目标节点处的操作数据进行删除处理。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述生成与所述零件节点对应的回溯界面，所述回溯界面包括标准展示区和实际展示区，调取与所述零件节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内，包括：
调取与用户对应的展示界面，获取所述展示界面的上方边界线的第一中间点和下方边界线的第二中间点，基于所述第一中间点和所述第二中间点的连线生成与所述零件节点中第一节点对应的回溯界面，调取与所述零件节点中第一节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于所述第一中间点和所述第二中间点的连线生成与所述零件节点中第一节点对应的回溯界面，调取与所述零件节点中第一节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内，包括：
基于所述第一中间点和所述第二中间点的连线生成与所述零件节点中第一节点对应的回溯界面，若所述第一节点对应的零件为问题零件，则调取与所述第一节点对应的标准比对图，所述标准比对图具有多个预设的标准工艺区；
根据所述问题零件的问题工艺对相应标准比对图中的标准工艺区进行标记，将被标记的标准工艺区进行突出显示，生成对应第一节点的异常工艺图，将所述异常工艺图在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内。
本发明实施例的第二方面，提供一种基于5G工业互联网的数据处理平台系统，包括：
获取模块,用于获取目标产品对应各零件的生产节点，所述生产节点包括人工节点和机器节点，确定所述人工节点作为目标节点，标记与所述目标节点对应的采集设备作为目标设备，基于所述目标设备采集各所述目标节点处的操作数据通过5G发送至服务器；
提取模块,用于根据所述目标设备对各所述目标节点处的零件标签进行识别，得到与所述目标节点对应的目标时间段，提取与所述目标时间段对应的目标人员，根据所述目标人员和目标时间段生成与所述目标节点对应的子信息；
处理模块,用于基于多个所述子信息构建与所述目标产品对应的目标树，接收用户对所述目标树中的零件节点的点击信息，根据所述零件节点的子信息对所述操作数据进行处理，得到子数据；
展示模块,用于生成与所述零件节点对应的回溯界面，所述回溯界面包括标准展示区和实际展示区，调取与所述零件节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内。
本发明实施例的第三方面，提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现本发明第一方面及第一方面各种可能涉及的所述方法。
本发明的有益效果如下：
1、本发明可以对产品零件的生产过程中的信息进行多维度展示，本方发明会展示关于产品的目标树，用户对目标树中任意零件节点触发后，会同时展示相应零件的标准比对图和零件的操作数据。本发明会利用人工节点处的采集设备对生产线上的人工操作流程进行视频采集，在零件组装过程中会对零件标签进行识别，并记录该零件对应的目标时间段和目标人员，使得产品中零件进行组装的过程中会生成对应每个产品中各个零件的子信息，本发明仅将各零件的目标时间段和操作人员进行记录，而不是直接存储相应的视频数据减少了数据存储量，并依据产品对应的所有子信息生成相应的目标树，当用户对相应的零件节点触发后，会依据目标时间段对相应的视频数据进行截取，通过回溯界面同时展示标准比对图和相应的子数据，使得用户可以回溯多个零件的视频数据，并同时查看相应的标准安装流程。
2、本发明会对产品中相应人工组装零件的部分进行多维度信息展示，对用户展示产品中记录的零件、相应零件的安装人员、各个零件的标准安装工艺以及安装视频回溯，从而协助用户快速定位零件出现问题的原因。本发明会通过目标产品中零件的零件标签进行识别得到对应人工安装零件的目标时间段并依据工作人员的打卡时间段确定相应的安装人员，从而生成相应目标节点处相应零件的子信息，并且考虑到了识别延迟会对初始识别时刻和终止识别时刻进行偏移处理，使得更贴合实际情况；本发明会依据相应零件的子信息构建各个产品的目标树，方便后续用户对目标树中的零件节点进行触发对安装过程进行回溯，并且目标树中仅存储各零件对应的目标时间段，不直接存储相应的视频数据，后续直接利用目标时间段对数据进行截取，减少了数据存储量，本发明当检测的产品为正常产品时，在满足预设删除时长后会对相应正常产品的视频数据进行删除处理,从而减少数据存储负担；本发明当检测出异常产品时，用户对相应问题零件进行回溯时，会调取相应的人员的操作视频数据并且会在标准比对图中出现问题的标准工艺区进行突出显示，提醒用户出现问题的工艺部分以及相应的人员，协助用户直接定位问题产品、问题零件、出现问题的时间以及相应人员，以使用户可以及时了解零件的生产过程，以便于及时定位问题原因。
附图说明
图1为本发明所提供的一种基于5G工业互联网的数据处理方法的流程图。
图2为本发明所提供的一种目标树的示意图。
图3为本发明所提供的一种回溯界面的示意图。
图4为本发明所提供的一种基于5G工业互联网的数据处理平台系统的结构示意图。
具体实施方式
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
参见图1，是本发明实施例提供的一种基于5G工业互联网的数据处理方法的流程示意图，图1所示方法的执行主体可以是软件和/或硬件装置。本申请的执行主体可以包括但不限于以下中的至少一个：用户设备、网络设备等。其中，用户设备可以包括但不限于计算机、智能手机、个人数字助理（Personal Digital Assistant，简称：PDA）及上述提及的电子设备等。网络设备可以包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算的由大量计算机或网络服务器构成的云，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机。本实施例对此不做限制。包括步骤S1至步骤S4，具体如下：
S1，获取目标产品对应各零件的生产节点，所述生产节点包括人工节点和机器节点，确定所述人工节点作为目标节点，标记与所述目标节点对应的采集设备作为目标设备，基于所述目标设备采集各所述目标节点处的操作数据通过5G发送至服务器。
需要说明的是，目前市场上绝大多数产品均以人工装配和机器装配相结合生成相应的组装流水线，从而提升生产效率，例如，金属注射成型的流水线，其工艺流程为模具装配、物料准备、模具引精、注射、浇注、闭合模具、分离、检验、组装等流程组成，为消费电子领域和汽车领域提供核心零件，比如，平板、电视机等消费电子的零件，零件的组装过程需要人工和机器相互结合，机器操作一些重复性高的环节，人工则进行操作灵活性较高的环节，从而提升生成效率。
因此，服务器会获取目标产品对应各零件的生产节点，其中，生产节点包括人工节点和机器节点，不难理解的是，人工节点为人工进行操作的节点，机器节点为机器进行操作的节点，例如，金属注射成型流水线中烧结分离处的成品进行检验为人工节点，而注射、浇注等自动化处理流程为机器节点。
一般而言，人工节点容易出现检查、安装问题，比如，成品安装错位导致磨损。
因此，本发明会将人工节点作为目标节点，并将目标节点对应的采集设备作为目标设备，其中，采集设备可以是摄像头等图像采集设备。
进一步的，本发明会利用目标设备采集各所述目标节点处的操作数据并通过5G发送至服务器，例如，利用金属注射成型流水线中成品安装流水线对应的人工节点处监控摄像头采集人工进行安装的操作视频通过5G发送至服务器。其中，操作数据为人工节点处图像采集设备所采集的视频数据。
通过上述实施方式，本发明针对生产线中人工安装的生产节点进行视频数据的采集并发送至服务器，依据智能制造中生产线的特性对容易出现问题的人工节点进行数据的采集，方便后续生成关于每个产品对应人工组装零件视频数据，可以进行视频回溯及时定位安装错误以及安装错误的人员，进行后期的培训。
S2，根据所述目标设备对各所述目标节点处的零件标签进行识别，得到与所述目标节点对应的目标时间段，提取与所述目标时间段对应的目标人员，根据所述目标人员和目标时间段生成与所述目标节点对应的子信息。
可以理解的是，组装的零件会在流水线上进行流转，工作人员会对组装流水线上的零件进行组装。
其中，目标时间段为目标节点处相应零件的组装时间段，目标人员为目标节点处相应零件的组装人员，子信息为目标时间段和目标人员的组合。
因此，在零件流转的过程中，目标设备会对目标节点处零件上的零件标签进行识别，从而得到目标节点处与该零件对应的目标时间段，并确定该时间段内相应的工作人员作为目标人员，使得目标节点处相应的零件均具有相应的目标人员和目标时间段，不难理解的是，各个产品中所有的零件均具有与该产品相对应的零件标签。
在一些实施例中，步骤S2中的（根据所述目标设备对各所述目标节点处的零件标签进行识别，得到与所述目标节点对应的目标时间段，提取与所述目标时间段对应的目标人员，根据所述目标人员和目标时间段生成与所述目标节点对应的子信息），包括S21-S22：
S21，根据所述目标设备对各所述目标节点处目标产品中零件的零件标签进行识别得到初始识别时刻和终止识别时刻，根据所述初始识别时刻和所述终止识别时刻得到与所述目标节点对应的目标时间段。
可以理解的是，目标设备会对目标节点处目标产品中零件的零件标签进行识别得到初始识别时刻和终止识别时刻，其中，初始识别时刻为识别到目标产品中零件的零件标签的初始时刻，终止识别时刻为识别到目标产品中零件的零件标签的终止时刻，其中，零件标签可以是二维码、条形码等。
进一步的，根据初始识别时刻和所述终止识别时刻得到与所述目标节点处该零件对应的目标时间段。例如，烧结后电视机背板对应的初始识别时刻为15:30：00，终止识别时刻为15:32:10，则目标时间段为15:30：00-15:32:10。
在步骤S21（根据所述初始识别时刻和所述终止识别时刻得到与所述目标节点对应的目标时间段）之前，还包括：
基于预设偏移时长对所述初始识别时刻进行减小偏移处理得到当前的初始识别时刻，基于所述预设偏移时长对所述终止识别时刻进行增加偏移处理得到当前的终止识别时刻。
需要说明的是，采集装置进行识别需要一定的识别时长，因此，本发明会基于预设偏移时长对初始识别时刻进行减小偏移处理得到当前的初始识别时刻，基于预设偏移时长对终止识别时刻进行增加偏移处理得到当前的终止识别时刻，使得后续的目标时间段更贴合实际，例如，预设偏移时长为10s（具体依据实际情况进行设置，识别时长较长则相应的预设偏移时长较长），则相应的目标时间段为15:29：50-15:32:20。
S22，获取相应所述目标节点处工作人员的打卡时间段，基于所述目标时间段确定相应打卡时间段对应的工作人员作为目标人员，对所述目标人员和目标时间段进行组合生成与所述目标节点对应的子信息。
不难理解的是，工作人员在进行零件组装时，会进行上下班打卡，计算打卡时间段。
因此，服务器会获取相应所述目标节点处工作人员的打卡时间段，并根据目标时间段确定所处的打卡时间段对应的工作人员作为目标人员，对目标人员和目标时间段进行组合生成与所述目标节点对应的子信息，例如，人员A对应打卡时间段为13:30：00-17:30:00，则目标产品中背板的子信息对应人员A，对应的目标时间段为15:29：50-15:32:20。
S3，基于多个所述子信息构建与所述目标产品对应的目标树，接收用户对所述目标树中的零件节点的点击信息，根据所述零件节点的子信息对所述操作数据进行处理，得到子数据。
可以理解的是，服务器会利用流水线上属于同一目标产品的零件标签的零件对应的子信息构建与目标产品对应的目标树，不难理解的是，目标树上连接了关于目标产品中相应零件对应的子信息生成的零件节点。
进一步的，用户可以选择对目标树中任意一个的零件节点进行点击，根据被点击的零件节点对应子信息中的目标时间段对该零件相应的采集设备的视频数据进行截取，从而得到相应的子数据。
通过上述实施方式，用户可以选择任意产品对应的目标树进行相关零件安装过程的回溯，方便后续对用户进行多维的展示。
在一些实施例中，步骤S3中的（基于多个所述子信息构建与所述目标产品对应的目标树），包括S31-S32：
S31，构建与所述目标产品对应的产品节点，获取所述目标节点的节点数量，基于所述节点数量构建相应数量的零件节点，将所述零件节点与所述产品节点连接生成初始产品树。
可以理解的是，服务器会构建与每个目标产品对应的产品节点，且每个目标产品对应安装流水线中都具有固定数量的人工节点进行后期的回溯。
因此，服务器会获取目标节点的节点数量，基于该节点数量构建相应数量的零件节点，将零件节点与产品节点连接生成初始产品树。
S32，基于预设方向依次获取初始产品树中的零件节点得到节点序列，基于所述目标时间段中的初始识别时刻对所述子信息进行升序排序得到信息序列，依次将所述信息序列中的子信息与所述节点序列中相同位置的零件节点相关联，生成与所述目标产品对应的目标树。
可以理解的是，基于预设方向依次获取初始产品树中的零件节点得到节点序列，其中，预设方向为从左到右的方向，不难理解的是，生成初始产品树后会从左到右获取相应的零件节点从而得到节点序列。
同时，基于目标时间段中的初始识别时刻对所有子信息进行升序排序得到信息序列，不难理解的是，在进行零件安装时，是具有安装顺序的比如先安装电视机的音频板，随后是电源板，最后是背板安装，因此，会依据目标时间段中的初始识别时刻对各零件对应的子信息进行升序排序得到信息序列，进一步依次将所述信息序列中各零件的子信息与所述节点序列中相同位置的零件节点相关联，使得初始产品树中从左到右的零件节点均具有与之对应的相关零件的子信息，生成与所述目标产品对应的目标树，其中，各个目标产品中所有零件具有与之对应的零件标签。
比如，初始产品树具有3个子节点，从左到右获得初始产品树的节点序列{节点1、节点2、节点3}，与信息序列中音频板、电源板和背板相应的子信息关联后，使得节点1与音频板的子信息关联，节点2与电源板的子信息关联、节点3与背板的子信息关联，从而生成目标树，方便用户进行后期的回溯，为方便理解此处仅以电视安装中部分流程进行举例。
通过上述实施方式，使得目标树中零件节点的顺序与组装流水线中的安装节点顺序一致。
在一些实施例中，步骤S3中的（接收用户对所述目标树中的零件节点的点击信息，根据所述零件节点的子信息对所述操作数据进行处理，得到子数据），包括S33-S34：
S33，接收用户对所述目标树中的零件节点的点击信息，基于所述点击信息确定相应的零件节点作为第一节点,。
可以理解的是，将被用户点击的零件节点作为第一节点，后续会调取与第一节点有关的视频数据。
S34，获取所述第一节点对应的操作数据作为第一数据，根据所述零件节点中第一节点对应子信息的目标时间段对所述第一数据进行截取处理，得到对应第一节点的子数据。
可以理解的是，获取第一节点对应的采集设备处的操作数据作为第一数据，根据零件节点中第一节点对应子信息的目标时间段对所述第一数据进行截取处理，从而得到与第一节点对应的子数据。
例如，参见图2，用户对目标树中的节点3进行触发后，则会调取与背板对应的子信息人员A，对应的目标时间段为15:29：50-15:32:20，随后依据该15:29：50-15:32:20对背板处摄像头的视频数据进行截取则可以获得对应该背板的子数据。
在上述实施例的基础上，还包括A1-A2：
A1，获取目标产品的检验结果，判断所述检验结果为正常结果时，则将目标产品作为正常产品，调取预设删除策略对正常产品的操作数据进行删除处理。
可以理解的是，当组装流水线上的产品生产完毕时，会对生产好的目标产品进行检验查看是否出现异常，因此，服务器会获取目标产品的检验结果，如果检验结果为正常结果时，则将目标产品作为正常产品，调取预设删除策略对正常产品的操作数据进行删除处理。
通过上述方式，如果检验的产品是正常产品，在满足一定时间后会将正常产品中各零件的组装视频进行删除，减少数据的占用量。
在一些实施例中，步骤A1中的（获取目标产品的检验结果，判断所述检验结果为正常时，则将目标产品作为正常产品，调取预设删除策略对正常产品的操作数据进行删除处理），包括A11-A14：
A11，获取目标产品的检验结果，判断所述检验结果为正常结果时，则将目标产品作为正常产品。
A12，统计所述正常产品在各目标节点处的目标时间段，得到对应正常产品的正常时段集合。
可以理解的是，目标产品中各零件具有与产品对应的零件标签，因此，本发明会统计正常产品中各零件对应的零件标签在各目标节点处子信息的目标时间段，得到对应正常产品中所有零件的正常时段集合。例如，音频板、电源板和背板对应的目标时间段组成的集合。
A13，获取所述正常时段集合中最大的时刻作为正常产品的完成时刻，基于所述当前时刻和所述完成时刻确定第一时长，判断所述第一时长大于等于预设删除时长时，则将所述正常时段集合作为删除时段集合。
可以理解的是，比如电视机、电脑等较为昂贵的产品，一般最后流程均由人工进行贴标或者进行包装出售，因此，服务器会获取正常时段集合中最大的时刻作为正常产品的完成时刻，并根据当前时刻和所述完成时刻的差值确定第一时长，如果第一时长大于等于预设删除时长时，则将正常时段集合作为删除时段集合。
不难理解的是，如果产品检验合格，会在预设删除时长之后删除正产产品对应的视频数据，其中，预设删除时长可以是产品的保障时长。
A14，基于所述删除时段集合中的目标时间段对相应所述目标节点处的操作数据进行删除处理。
可以理解的是，基于所述删除时段集合中的目标时间段对相应目标节点处目标设备处的相同时间段的操作数据进行删除处理。
例如，背板对应的目标时间段为15:29：50-15:32:20，则基于该15:29：50-15:32:20对背板安装节点处视频设备采集的视频数据中位于15:29：50-15:32:20时间段的视频进行删除处理。
A2，判断所述检验结果为异常结果时，则将所述目标产品作为异常产品，并对所述异常结果进行解析得到相应目标节点处所述异常产品中问题零件的问题工艺。
可以理解的是，服务器会对产品进行自动检查，如果检验结果为异常结果时，则将所述目标产品作为异常产品，并且会对异常结果进行解析得到相应目标节点处所述异常产品中问题零件的问题工艺，例如，对电视机进行通电检验后，会依据故障代码自动确定相应的异常产品中问题零件的问题工艺，或者通过机器视觉对产品外观进行自检，此处为现有技术在此不做赘述。
S4，生成与所述零件节点对应的回溯界面，所述回溯界面包括标准展示区和实际展示区，调取与所述零件节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内。
可以理解的是，服务器会生成与各零件节点对应的回溯界面，所述回溯界面包括标准展示区和实际展示区，调取与所述零件节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内。
不难理解的是，服务器会对展示界面进行划分，划分为左右2个展示区，左侧为标准展示区右侧为实际展示区，本发明会调取与所述零件节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将该零件对应的子数据展示在所述实际展示区内。其中，标准比对图具有多个预设的标准工艺区。
在一些实施例中，步骤S4中的（生成与所述零件节点对应的回溯界面，所述回溯界面包括标准展示区和实际展示区，调取与所述零件节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内），包括S41：
S41，调取与用户对应的展示界面，获取所述展示界面的上方边界线的第一中间点和下方边界线的第二中间点，基于所述第一中间点和所述第二中间点的连线生成与所述零件节点中第一节点对应的回溯界面，调取与所述零件节点中第一节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内。
可以理解的是，服务器会调取与用户对应的展示界面，并获取展示界面的上方边界线的第一中间点和下方边界线的第二中间点，基于所述第一中间点和所述第二中间点的连线生成与所述零件节点中第一节点对应的回溯界面。其中，第一节点为用户所点击的零件节点，并调取与所述零件节点中第一节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内。
在一些实施例中，步骤S41中的（生成与所述第一节点对应的回溯界面，调取与所述第一节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内），包括S411-S412：
S421，基于所述第一中间点和所述第二中间点的连线生成与所述零件节点中第一节点对应的回溯界面，若所述第一节点对应的零件为问题零件，则调取与所述第一节点对应的标准比对图，所述标准比对图具有多个预设的标准工艺区。
可以理解的是，通过第一中间点和所述第二中间点的连线对展示界面进行划分，从而得到第一节点对应的回溯界面，如果第一节点对应的零件为问题零件，则调取与所述第一节点对应的标准比对图，所述标准比对图具有多个预设的标准工艺区。不难理解的是，标准比对图为各零件对应的标准工艺流程图，例如，背板的标准比对图中记载了两个标准工艺区，第一个为先将背板的卡扣卡紧，第二个为将背板利用螺丝拧紧。
S422，根据所述问题零件的问题工艺对相应标准比对图中的标准工艺区进行标记，将被标记的标准工艺区进行突出显示，生成对应第一节点的异常工艺图，将所述异常工艺图在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内。
可以理解的是，本发明会根据所述问题零件的问题工艺对相应标准比对图中的标准工艺区进行标记，并将被标记的标准工艺区进行突出显示，生成对应第一节点的异常工艺图，将所述异常工艺图在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内，并将相应的子数据展示在所述实际展示区内。例如，参见图3，背板的标准比对图中记载了两个标准工艺区，第一个为先将背板的卡扣卡紧，第二个为将背板利用螺丝拧紧，当检测出背板螺丝过紧导致背板断裂，则会对背板的标准比对图中第二个标准工艺区进行突出显示，方便后续用户确定相应的异常零件以及异常原因。
参见图4，是本发明实施例提供的一种基于5G工业互联网的数据处理平台系统，包括：
获取模块,用于获取目标产品对应各零件的生产节点，所述生产节点包括人工节点和机器节点，确定所述人工节点作为目标节点，标记与所述目标节点对应的采集设备作为目标设备，基于所述目标设备采集各所述目标节点处的操作数据通过5G发送至服务器；
提取模块,用于根据所述目标设备对各所述目标节点处的零件标签进行识别，得到与所述目标节点对应的目标时间段，提取与所述目标时间段对应的目标人员，根据所述目标人员和目标时间段生成与所述目标节点对应的子信息；
处理模块,用于基于多个所述子信息构建与所述目标产品对应的目标树，接收用户对所述目标树中的零件节点的点击信息，根据所述零件节点的子信息对所述操作数据进行处理，得到子数据；
展示模块,用于生成与所述零件节点对应的回溯界面，所述回溯界面包括标准展示区和实际展示区，调取与所述零件节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内。
本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现上述的各种实施方式提供的方法。
其中，存储介质可以是计算机存储介质，也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。计算机存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。例如，存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits，简称：ASIC)中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。存储介质可以是只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM）、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本发明还提供一种程序产品，该程序产品包括执行指令，该执行指令存储在存储介质中。设备的至少一个处理器可以从存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得设备实施上述的各种实施方式提供的方法。
在上述设备的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元（英文：CentralProcessing Unit，简称：CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（英文：DigitalSignal Processor，简称：DSP）、专用集成电路（英文：Application Specific IntegratedCircuit，简称：ASIC）等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，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，或者对其中部分或者全部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发明各实施例技术方案的范围。
Claims (9)
1.基于5G工业互联网的数据处理方法，其特征在于，包括：
获取目标产品对应各零件的生产节点，所述生产节点包括人工节点和机器节点，确定所述人工节点作为目标节点，标记与所述目标节点对应的采集设备作为目标设备，基于所述目标设备采集各所述目标节点处的操作数据通过5G发送至服务器；
根据所述目标设备对各所述目标节点处的零件标签进行识别，得到与所述目标节点对应的目标时间段，提取与所述目标时间段对应的目标人员，根据所述目标人员和目标时间段生成与所述目标节点对应的子信息；
基于多个所述子信息构建与所述目标产品对应的目标树，接收用户对所述目标树中的零件节点的点击信息，根据所述零件节点的子信息对所述操作数据进行处理，得到子数据；
生成与所述零件节点对应的回溯界面，所述回溯界面包括标准展示区和实际展示区，调取与所述零件节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内；
所述基于多个所述子信息构建与所述目标产品对应的目标树，包括：
构建与所述目标产品对应的产品节点，获取所述目标节点的节点数量，基于所述节点数量构建相应数量的零件节点，将所述零件节点与所述产品节点连接生成初始产品树；
基于预设方向依次获取初始产品树中的零件节点得到节点序列，基于所述目标时间段中的初始识别时刻对所述子信息进行升序排序得到信息序列，依次将所述信息序列中的子信息与所述节点序列中相同位置的零件节点相关联，生成与所述目标产品对应的目标树。
2.根据权利要求1所述的基于5G工业互联网的数据处理方法，其特征在于，
所述根据所述目标设备对各所述目标节点处的零件标签进行识别，得到与所述目标节点对应的目标时间段，提取与所述目标时间段对应的目标人员，根据所述目标人员和目标时间段生成与所述目标节点对应的子信息，包括：
根据所述目标设备对各所述目标节点处目标产品中零件的零件标签进行识别得到初始识别时刻和终止识别时刻，根据所述初始识别时刻和所述终止识别时刻得到与所述目标节点对应的目标时间段；
获取相应所述目标节点处工作人员的打卡时间段，基于所述目标时间段确定相应打卡时间段对应的工作人员作为目标人员，对所述目标人员和目标时间段进行组合生成与所述目标节点对应的子信息。
3.根据权利要求2所述的基于5G工业互联网的数据处理方法，其特征在于，在根据所述初始识别时刻和所述终止识别时刻得到与所述目标节点对应的目标时间段之前，还包括：
基于预设偏移时长对所述初始识别时刻进行减小偏移处理得到当前的初始识别时刻，基于所述预设偏移时长对所述终止识别时刻进行增加偏移处理得到当前的终止识别时刻。
4.根据权利要求1所述的基于5G工业互联网的数据处理方法，其特征在于，
所述接收用户对所述目标树中的零件节点的点击信息，根据所述零件节点的子信息对所述操作数据进行处理，得到子数据，包括：
接收用户对所述目标树中的零件节点的点击信息，基于所述点击信息确定相应的零件节点作为第一节点；
获取所述第一节点对应的操作数据作为第一数据，根据所述零件节点中第一节点对应子信息的目标时间段对所述第一数据进行截取处理，得到对应第一节点的子数据。
5.根据权利要求4所述的基于5G工业互联网的数据处理方法，其特征在于，还包括：
获取目标产品的检验结果，判断所述检验结果为正常结果时，则将目标产品作为正常产品，调取预设删除策略对正常产品的操作数据进行删除处理；
判断所述检验结果为异常结果时，则将所述目标产品作为异常产品，并对所述异常结果进行解析得到相应目标节点处所述异常产品中问题零件的问题工艺。
6.根据权利要求5所述的基于5G工业互联网的数据处理方法，其特征在于，
所述获取目标产品的检验结果，判断所述检验结果为正常时，则将目标产品作为正常产品，调取预设删除策略对正常产品的操作数据进行删除处理，包括：
获取目标产品的检验结果，判断所述检验结果为正常结果时，则将目标产品作为正常产品；
统计所述正常产品在各目标节点处的目标时间段，得到对应正常产品的正常时段集合；
获取所述正常时段集合中最大的时刻作为正常产品的完成时刻，基于当前时刻和所述完成时刻确定第一时长，判断所述第一时长大于等于预设删除时长时，则将所述正常时段集合作为删除时段集合；
基于所述删除时段集合中的目标时间段对相应所述目标节点处的操作数据进行删除处理。
7.根据权利要求5所述的基于5G工业互联网的数据处理方法，其特征在于，
所述生成与所述零件节点对应的回溯界面，所述回溯界面包括标准展示区和实际展示区，调取与所述零件节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内，包括：
调取与用户对应的展示界面，获取所述展示界面的上方边界线的第一中间点和下方边界线的第二中间点，基于所述第一中间点和所述第二中间点的连线生成与所述零件节点中第一节点对应的回溯界面，调取与所述零件节点中第一节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内。
8.根据权利要求7所述的基于5G工业互联网的数据处理方法，其特征在于，
所述基于所述第一中间点和所述第二中间点的连线生成与所述零件节点中第一节点对应的回溯界面，调取与所述零件节点中第一节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内，包括：
基于所述第一中间点和所述第二中间点的连线生成与所述零件节点中第一节点对应的回溯界面，若所述第一节点对应的零件为问题零件，则调取与所述第一节点对应的标准比对图，所述标准比对图具有多个预设的标准工艺区；
根据所述问题零件的问题工艺对相应标准比对图中的标准工艺区进行标记，将被标记的标准工艺区进行突出显示，生成对应第一节点的异常工艺图，将所述异常工艺图在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内。
9.一种基于5G工业互联网的数据处理平台系统，其特征在于，包括：
获取模块,用于获取目标产品对应各零件的生产节点，所述生产节点包括人工节点和机器节点，确定所述人工节点作为目标节点，标记与所述目标节点对应的采集设备作为目标设备，基于所述目标设备采集各所述目标节点处的操作数据通过5G发送至服务器；
提取模块,用于根据所述目标设备对各所述目标节点处的零件标签进行识别，得到与所述目标节点对应的目标时间段，提取与所述目标时间段对应的目标人员，根据所述目标人员和目标时间段生成与所述目标节点对应的子信息；
处理模块,用于基于多个所述子信息构建与所述目标产品对应的目标树，接收用户对所述目标树中的零件节点的点击信息，根据所述零件节点的子信息对所述操作数据进行处理，得到子数据；
展示模块,用于生成与所述零件节点对应的回溯界面，所述回溯界面包括标准展示区和实际展示区，调取与所述零件节点对应的标准比对图展示在所述标准展示区内，将所述子数据展示在所述实际展示区内；
所述基于多个所述子信息构建与所述目标产品对应的目标树，包括：
构建与所述目标产品对应的产品节点，获取所述目标节点的节点数量，基于所述节点数量构建相应数量的零件节点，将所述零件节点与所述产品节点连接生成初始产品树；
基于预设方向依次获取初始产品树中的零件节点得到节点序列，基于所述目标时间段中的初始识别时刻对所述子信息进行升序排序得到信息序列，依次将所述信息序列中的子信息与所述节点序列中相同位置的零件节点相关联，生成与所述目标产品对应的目标树。
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