CN117291555B - 一种机械配件制造协同控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种机械配件制造协同控制系统，属于生产控制技术领域；通过对异常的协同处理方面的各项数据进行整合计算获取协同处理度，根据协同处理度对协同处理状态进行分析和分类，可以直观高效的获取到协同部门和协同人员对应的协同处理状态，通过对异常的协同处理状态实施追溯评估，既可以全面的获取到具体的异常协同处理影响程度，又可以为后续协同部门和协同人员的整体管理控制提供可靠的局部数据支持，提高了协同处理数据监测分析的准确性和可利用性；本发明用于解决现有方案中不能对机械配件制造协同处理的状态实施不同维度的监测分析，并根据分析结果实施动态控制以及告警提示来提高后续协同处理效果的技术问题。

Description

一种机械配件制造协同控制系统

技术领域

本发明涉及生产控制技术领域，具体涉及一种机械配件制造协同控制系统。

背景技术

机械配件制造协同是指不同企业、部门或团队之间合作协同完成机械配件的制造过程，这种协同可以涉及不同的制造环节和合作伙伴，旨在提高生产效率、质量和创新能力。

机械配件制造协同过程中可能会遇到一些问题，不同团队、部门或合作伙伴之间的沟通不畅可能导致信息不对称或误解，这可能会导致错误的决策和制造问题，现有的机械配件制造协同控制方案在实施时，不能对机械配件制造协同处理的状态实施不同维度的监测分析，并根据分析结果实施动态控制以及告警提示，导致机械配件制造的当下以及后续的协同控制的整体效果不佳。

发明内容

本发明的目的在于提供一种机械配件制造协同控制系统，用于解决现有方案中不能对机械配件制造协同处理的状态实施不同维度的监测分析，并根据分析结果实施动态控制以及告警提示来提高后续协同处理效果的技术问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种机械配件制造协同控制系统，包括：

制造异常发现监测分析模块，用于对机械配件制造过程中发现的异常实施监测以及数据处理和分析，得到制造异常发现监测分析信息；

制造异常协同处理监测分析模块，用于对机械配件制造过程中发现的异常反馈后不同部门之间的协同处理情况实施监测以及数据处理和分析，得到制造异常协同处理监测分析信息；包括：

将接收异常反馈的目标部门开始浏览异常的时间标记为第二开始时间，以及将目标部门开始安排目标人员的时间标记为第三开始时间；根据第三开始时间和第二开始时间获取目标部门对应的协同反应时长XF；

将目标人员开始处理异常时的时间标记为第四开始时间， 并将异常消除的时间标记为结束时间，根据结束时间和第四开始时间获取目标人员对应的协同处理时长XC；

提取协同反应时长和协同处理时长的数值并通过公式Xc=PQ×YQ×(g1×XF+g2×XC)计算获取异常处理对应的协同处理度Xc；式中，g1、g2均为大于零的比例系数，且g1+g2=1；PQ为机械配件的配件类型权重，YQ为异常的异常类型权重；

根据协同处理度对机械配件制造过程中的异常协同处理状态进行评估时，将协同处理度与预设的协同处理阈值进行比对分类得到协同处理正常标签或者协同处理异常标签，根据协同处理异常标签将对应的目标部门和目标人员标记为异常协同部门和异常协同人员，以及根据协同处理异常标签对目标部门和目标人员的协同处理异常程度实施追溯评估得到协同异常影响数据；

标记的各项数据以及计算分析的协同处理正常标签或者协同处理异常标签以及协同异常影响数据构成制造异常协同处理监测分析信息并上传至云平台；

机械配件制造协同控制模块，用于根据制造异常发现监测分析信息和制造异常协同处理监测分析信息对后续机械配件制造的监管以及协同配合进行动态控制以及告警提示。

优选地，制造异常发现监测分析模块的工作步骤包括：

获取制造的机械配件类型，对机械配件制造过程中发现的异常实施监测时，将异常发现时的时间标记为第一开始时间，以及确定异常类型并将异常反馈给对应目标部门的时间标记为第一反馈时间；

对机械配件类型和异常类型进行数字化处理时，将机械配件类型和异常类型分别与数据库中预存储的机械配件类型权重表和异常类型权重表进行遍历匹配获取对应的配件类型权重PQ和异常类型权重YQ；

以及，根据第一反馈时间和第一开始时间获取反馈反应时长FS；提取配件类型权重、异常类型权重和反馈反应时长的数值并通过计算获取异常对应的反馈状态度Fz。

优选地，反馈状态度Fz的计算公式为Fz=PQ×YQ×FS；

根据反馈状态度对机械配件制造过程中的异常反馈状态进行评估时，将反馈状态度与预设的反馈状态阈值进行比对分类；

若反馈状态度不大于反馈状态阈值，则判定对应异常的反馈状态正常并生成反馈正常标签；

若反馈状态度大于反馈状态阈值，则判定对应异常的反馈状态异常并生成反馈异常标签，根据反馈异常标签将对应的反馈人员和反馈管理人员标记为异常反馈人员和异常反馈管理人员；

标记的各项数据以及计算分析的反馈正常标签或者反馈异常标签构成制造异常发现监测分析信息并上传至云平台。

优选地，若协同处理度不大于协同处理阈值，则判定对应异常的协同处理状态正常并生成协同处理正常标签；

若协同处理度大于协同处理阈值，则判定对应异常的协同处理状态正常并生成协同处理异常标签。

优选地，协同异常影响数据的获取步骤包括：

根据异常类型获取对应协同部门的标准协同反应时长TBX以及目标人员对应的标准协同处理时长TBC，并将标准协同反应时长和标准协同处理时长与实际的协同部门的协同反应时长XF和目标人员对应的协同处理时长XC进行联立计算，通过公式Yy=(XF-TBX+XC-TBC)×DF计算获取协同处理对应的异常影响度Yy；式中，DF为单位时间内机械配件制造的成本；

根据异常影响度对协同部门和协同人员的协同异常情况进行分析时，将异常影响度与预设的异常影响阈值进行比对分类，得到由低影响协同标签、中影响协同标签或者高影响协同标签构成的协同异常影响数据。

优选地，若异常影响度小于异常影响阈值，则生成低影响协同标签；

若异常影响度不小于异常影响阈值且不大于异常影响阈值的Y%，则生成中影响协同标签，Y为大于一百的实数；

若异常影响度大于异常影响阈值的Y%，则生成高影响协同标签。

优选地，机械配件制造协同控制模块的工作步骤包括：

在监测间隔时段内，获取所有制造异常发现监测分析信息和制造异常协同处理监测分析信息并遍历，统计反馈异常标签出现的总数并标记为反馈异常总数，以及统计低影响协同标签、中影响协同标签和高影响协同标签对应出现的总数并分别标记为协同低影响总数、协同中影响总数和协同高影响总数；

根据反馈异常总数对异常反馈人员和异常反馈管理人员的后续工作进行动态控制时，若反应异常总数小于K1，则生成反馈告警标签并对异常反馈人员和异常反馈管理人员的工作进行告警提示；K1为正整数；

若反应异常总数不小于K1，则生成反馈控制标签并控制异常反馈人员和异常反馈管理人员停止后续的工作并进行针对性的反馈处理培训。

优选地，根据协同低影响总数、协同中影响总数和协同高影响总数对异常协同部门和异常协同人员的后续工作进行动态控制时；

若协同低影响总数不小于K2、协同中影响总数不小于K3以及协同高影响总数不小于K4至少有一个成立，则生成协同控制标签并控制异常协同部门和异常协同人员实施针对性的协同配合处理培训；K2、K3、K4均为正整数且K2＞K3＞K4；

反之，若协同低影响总数不小于K2、协同中影响总数不小于K3以及协同高影响总数不小于K4均不成立，则生成协同告警标签并对异常协同部门和异常协同人员实施针对性的协同配合告警提示。

相比于现有方案，本发明实现的有益效果：

本发明根据机械配件类型来对机械配件制造过程中发现的异常实施数据统计以及针对性的计算获取反馈对应的反馈状态度，根据反馈状态度既可以直观高效的获取到异常对应的反馈状态，又可以为后续反馈人员的整体评估和管理提供可靠的局部数据支持，提高了反馈数据监测分析的多样性和全面性。

本发明通过对异常的协同处理方面的各项数据进行整合计算获取协同处理度，根据协同处理度对协同处理状态进行分析和分类，可以直观高效的获取到协同部门和协同人员对应的协同处理状态，通过对异常的协同处理状态实施追溯评估，既可以全面的获取到具体的异常协同处理影响程度，又可以为后续协同部门和协同人员的整体管理控制提供可靠的局部数据支持，提高了协同处理数据监测分析的准确性和可利用性。

本发明通过将监测间隔时段内的所有反馈分析数据和协同分析数据进行统计并整体评估，根据反馈方面和协同处理方面的整体评估结果自适应的对机械配件制造后面的反馈以及协同处理实施动态控制以及告警提示，可以有效提高后续机械配件制造的反馈效果和协同处理效果。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明一种机械配件制造协同控制系统的模块框图。

图2为本发明中对机械配件制造过程中发现的异常反馈后不同部门之间的协同处理情况实施监测以及数据处理和分析的流程框图。

图3为本发明中协同异常影响数据获取步骤的流程框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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，本领域普通运维人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明为一种机械配件制造协同控制系统，包括制造异常发现监测分析模块、制造异常协同处理监测分析模块、机械配件制造协同控制模块和云平台；

制造异常发现监测分析模块，用于对机械配件制造过程中发现的异常实施监测以及数据处理和分析，得到制造异常发现监测分析信息；包括：

获取制造的机械配件类型，对机械配件制造过程中发现的异常实施监测时，将异常发现时的时间标记为第一开始时间，以及确定异常类型并将异常反馈给对应目标部门的时间标记为第一反馈时间；

第一开始时间和第一反馈时间的单位均精确到秒，此外，这里发现异常是指工作人员主动发现或者被动发现的异常，被动发现的异常可以基于现有的监测设备和监测技术通过提示来发现的；

对机械配件类型和异常类型进行数字化处理时，将机械配件类型和异常类型分别与数据库中预存储的机械配件类型权重表和异常类型权重表进行遍历匹配获取对应的配件类型权重PQ和异常类型权重YQ；

其中，机械配件类型权重表中包含若干不同的机械配件类型以及对应的配件类型权重，不同的机械配件类型预先设置一个对应的配件类型权重，配件类型权重的具体数值可以根据机械配件的生产成本来确定，配件类型权重可以对不同文本类的机械配件类型实施差异化、数字化的表示；

异常类型权重表的构建方式与机械配件类型权重表的构建方式相同；

以及，根据第一反馈时间和第一开始时间获取反馈反应时长FS；提取配件类型权重、异常类型权重和反馈反应时长的数值并通过公式Fz=PQ×YQ×FS计算获取异常对应的反馈状态度Fz；

需要说明的是，反馈状态度是用于将发现异常时的各项数据进行整合计算来对异常的反馈状态进行评估的数值；反馈状态度越大，表示对应异常的反馈状态越不佳；

根据反馈状态度对机械配件制造过程中的异常反馈状态进行评估时，将反馈状态度与预设的反馈状态阈值进行比对分类，反馈状态阈值根据历史相同机械配件类型的制造数据和制造设计参数来确定；

若反馈状态度不大于反馈状态阈值，则判定对应异常的反馈状态正常并生成反馈正常标签；

若反馈状态度大于反馈状态阈值，则判定对应异常的反馈状态异常并生成反馈异常标签，根据反馈异常标签将对应的反馈人员和反馈管理人员标记为异常反馈人员和异常反馈管理人员；

标记的各项数据以及计算分析的反馈正常标签或者反馈异常标签构成制造异常发现监测分析信息并上传至云平台；

本发明实施例中，根据机械配件类型来对机械配件制造过程中发现的异常实施数据统计以及针对性的计算获取反馈对应的反馈状态度，根据反馈状态度既可以直观高效的获取到异常对应的反馈状态，又可以为后续反馈人员的整体评估和管理提供可靠的局部数据支持，提高了反馈数据监测分析的多样性和全面性。

制造异常协同处理监测分析模块，用于对机械配件制造过程中发现的异常反馈后不同部门之间的协同处理情况实施监测以及数据处理和分析，得到制造异常协同处理监测分析信息；包括：

如图2所示，将接收异常反馈的目标部门开始浏览异常的时间标记为第二开始时间，以及将目标部门开始安排目标人员的时间标记为第三开始时间；第二开始时间和第三开始时间的单位均精确到秒；

根据第三开始时间和第二开始时间获取目标部门对应的协同反应时长XF；

将目标人员开始处理异常时的时间标记为第四开始时间， 并将异常消除的时间标记为结束时间，根据结束时间和第四开始时间获取目标人员对应的协同处理时长XC；结束时间和第四开始时间的单位均精确到秒；

提取协同反应时长和协同处理时长的数值并通过公式Xc=PQ×YQ×(g1×XF+g2×XC)计算获取异常处理对应的协同处理度Xc；式中，g1、g2均为大于零的比例系数，且g1+g2=1，公式中的比例系数可以由本领域的技术人员根据实际情况设定，或者将大量样本数据通过模拟软件模拟获得；

需要说明的是，协同处理度是用于将跨部门之间的协同处理时的各项数据进行整合计算来对出现异常的协同处理状态进行评估的数值；协同处理度越大，表示对应异常的协同处理状态越不佳；

根据协同处理度对机械配件制造过程中的异常协同处理状态进行评估时，将协同处理度与预设的协同处理阈值进行比对分类，协同处理阈值根据历史相同机械配件类型的制造数据和制造设计参数来确定；

若协同处理度不大于协同处理阈值，则判定对应异常的协同处理状态正常并生成协同处理正常标签；

若协同处理度大于协同处理阈值，则判定对应异常的协同处理状态正常并生成协同处理异常标签，根据协同处理异常标签将对应的目标部门和目标人员标记为异常协同部门和异常协同人员，以及根据协同处理异常标签对目标部门和目标人员的协同处理异常程度实施追溯评估得到协同异常影响数据；包括：

如图3所示，根据异常类型获取对应协同部门的标准协同反应时长TBX以及目标人员对应的标准协同处理时长TBC，标准协同反应时长和标准协同处理时长根据对应部门的设计参数来确定，或者根据对应部门的历史协同大数据来确定，并将标准协同反应时长和标准协同处理时长与实际的协同部门的协同反应时长XF和目标人员对应的协同处理时长XC进行联立计算，通过公式Yy=(XF-TBX+XC-TBC)×DF计算获取协同处理对应的异常影响度Yy；式中，DF为单位时间内机械配件制造的成本；

需要说明的是，异常影响度是用于对异常协同处理状态的异常程度进行计算分析的数值；异常影响度越大，表示对应异常协同处理产生的负面影响越大；

根据异常影响度对协同部门和协同人员的协同异常情况进行分析时，将异常影响度与预设的异常影响阈值进行比对分类；

若异常影响度小于异常影响阈值，则生成低影响协同标签；

若异常影响度不小于异常影响阈值且不大于异常影响阈值的Y%，则生成中影响协同标签，Y为大于一百的实数；

若异常影响度大于异常影响阈值的Y%，则生成高影响协同标签；

异常影响度以及对应的低影响协同标签、中影响协同标签或者高影响协同标签构成协同异常影响数据；

标记的各项数据以及计算分析的协同处理正常标签或者协同处理异常标签以及协同异常影响数据构成制造异常协同处理监测分析信息并上传至云平台；

本发明实施例中，通过对异常的协同处理方面的各项数据进行整合计算获取协同处理度，根据协同处理度对协同处理状态进行分析和分类，可以直观高效的获取到协同部门和协同人员对应的协同处理状态，通过对异常的协同处理状态实施追溯评估，既可以全面的获取到具体的异常协同处理影响程度，又可以为后续协同部门和协同人员的整体管理控制提供可靠的局部数据支持，提高了协同处理数据监测分析的准确性和可利用性；

机械配件制造协同控制模块，用于根据制造异常发现监测分析信息和制造异常协同处理监测分析信息对后续机械配件制造的监管以及协同配合进行动态控制以及告警提示；包括：

在监测间隔时段内，监测间隔时段的单位为天，具体的可以为30天，获取所有制造异常发现监测分析信息和制造异常协同处理监测分析信息并遍历，统计反馈异常标签出现的总数并标记为反馈异常总数，以及统计低影响协同标签、中影响协同标签和高影响协同标签对应出现的总数并分别标记为协同低影响总数、协同中影响总数和协同高影响总数；

根据反馈异常总数对异常反馈人员和异常反馈管理人员的后续工作进行动态控制时，若反应异常总数小于K1，则生成反馈告警标签并对异常反馈人员和异常反馈管理人员的工作进行告警提示；K1为正整数；

若反应异常总数不小于K1，则生成反馈控制标签并控制异常反馈人员和异常反馈管理人员停止后续的工作并进行针对性的反馈处理培训；

根据协同低影响总数、协同中影响总数和协同高影响总数对异常协同部门和异常协同人员的后续工作进行动态控制时；

若协同低影响总数不小于K2、协同中影响总数不小于K3以及协同高影响总数不小于K4至少有一个成立，则生成协同控制标签并控制异常协同部门和异常协同人员实施针对性的协同配合处理培训；K2、K3、K4均为正整数且K2＞K3＞K4；

反之，若协同低影响总数不小于K2、协同中影响总数不小于K3以及协同高影响总数不小于K4均不成立，则生成协同告警标签并对异常协同部门和异常协同人员实施针对性的协同配合告警提示。

本发明实施例中，通过将监测间隔时段内的所有反馈分析数据和协同分析数据进行统计并整体评估，根据反馈方面和协同处理方面的整体评估结果自适应的对机械配件制造后面的反馈以及协同处理实施动态控制以及告警提示，可以有效提高后续机械配件制造的反馈效果和协同处理效果。

此外，上述中涉及的公式均是去除量纲取其数值计算，是由采集大量数据进行软件通过模拟软件模拟得到最接近真实情况的一个公式。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的发明实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，既可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域运维人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通运维人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1.一种机械配件制造协同控制系统，其特征在于，包括：

制造异常发现监测分析模块，用于对机械配件制造过程中发现的异常实施监测以及数据处理和分析，得到制造异常发现监测分析信息；包括：

获取制造的机械配件类型，对机械配件制造过程中发现的异常实施监测时，将异常发现时的时间标记为第一开始时间，以及确定异常类型并将异常反馈给对应目标部门的时间标记为第一反馈时间；

对机械配件类型和异常类型进行数字化处理获取机械配件类型和异常类型对应的配件类型权重PQ和异常类型权重YQ；

以及，根据第一反馈时间和第一开始时间获取反馈反应时长FS；提取配件类型权重、异常类型权重和反馈反应时长的数值并通过计算获取异常对应的反馈状态度Fz；

反馈状态度Fz的计算公式为Fz=PQ×YQ×FS；

根据反馈状态度对机械配件制造过程中的异常反馈状态进行评估时，将反馈状态度与预设的反馈状态阈值进行比对分类；

若反馈状态度不大于反馈状态阈值，则判定对应异常的反馈状态正常并生成反馈正常标签；

若反馈状态度大于反馈状态阈值，则判定对应异常的反馈状态异常并生成反馈异常标签，根据反馈异常标签将对应的反馈人员和反馈管理人员标记为异常反馈人员和异常反馈管理人员；

标记的各项数据以及计算分析的反馈正常标签或者反馈异常标签构成制造异常发现监测分析信息并上传至云平台；

制造异常协同处理监测分析模块，用于对机械配件制造过程中发现的异常反馈后不同部门之间的协同处理情况实施监测以及数据处理和分析，得到制造异常协同处理监测分析信息；包括：

将接收异常反馈的目标部门开始浏览异常的时间标记为第二开始时间，以及将目标部门开始安排目标人员的时间标记为第三开始时间；根据第三开始时间和第二开始时间获取目标部门对应的协同反应时长XF；

将目标人员开始处理异常时的时间标记为第四开始时间， 并将异常消除的时间标记为结束时间，根据结束时间和第四开始时间获取目标人员对应的协同处理时长XC；

提取协同反应时长和协同处理时长的数值并通过公式Xc=PQ×YQ×(g1×XF+g2×XC)计算获取异常处理对应的协同处理度Xc；式中，g1、g2均为大于零的比例系数，且g1+g2=1；PQ为机械配件的配件类型权重，YQ为异常的异常类型权重；

根据协同处理度对机械配件制造过程中的异常协同处理状态进行评估时，将协同处理度与预设的协同处理阈值进行比对分类得到协同处理正常标签或者协同处理异常标签，根据协同处理异常标签将对应的目标部门和目标人员标记为异常协同部门和异常协同人员，以及根据协同处理异常标签对目标部门和目标人员的协同处理异常程度实施追溯评估得到协同异常影响数据；包括：

根据异常类型获取对应协同部门的标准协同反应时长TBX以及目标人员对应的标准协同处理时长TBC，并将标准协同反应时长和标准协同处理时长与实际的协同部门的协同反应时长XF和目标人员对应的协同处理时长XC进行联立计算，通过公式Yy=(XF-TBX+XC-TBC)×DF计算获取协同处理对应的异常影响度Yy；式中，DF为单位时间内机械配件制造的成本；

根据异常影响度对协同部门和协同人员的协同异常情况进行分析时，将异常影响度与预设的异常影响阈值进行比对分类，得到由低影响协同标签、中影响协同标签或者高影响协同标签构成的协同异常影响数据；

标记的各项数据以及计算分析的协同处理正常标签或者协同处理异常标签以及协同异常影响数据构成制造异常协同处理监测分析信息并上传至云平台；

机械配件制造协同控制模块，用于根据制造异常发现监测分析信息和制造异常协同处理监测分析信息对后续机械配件制造的监管以及协同配合进行动态控制以及告警提示。

2.根据权利要求1所述的一种机械配件制造协同控制系统，其特征在于，若协同处理度不大于协同处理阈值，则判定对应异常的协同处理状态正常并生成协同处理正常标签；

若协同处理度大于协同处理阈值，则判定对应异常的协同处理状态正常并生成协同处理异常标签。

3.根据权利要求1所述的一种机械配件制造协同控制系统，其特征在于，若异常影响度小于异常影响阈值，则生成低影响协同标签；

若异常影响度不小于异常影响阈值且不大于异常影响阈值的Y%，则生成中影响协同标签，Y为大于一百的实数；

若异常影响度大于异常影响阈值的Y%，则生成高影响协同标签。

4.根据权利要求1所述的一种机械配件制造协同控制系统，其特征在于，机械配件制造协同控制模块的工作步骤包括：

在监测间隔时段内，获取所有制造异常发现监测分析信息和制造异常协同处理监测分析信息并遍历，统计反馈异常标签出现的总数并标记为反馈异常总数，以及统计低影响协同标签、中影响协同标签和高影响协同标签对应出现的总数并分别标记为协同低影响总数、协同中影响总数和协同高影响总数；

根据反馈异常总数对异常反馈人员和异常反馈管理人员的后续工作进行动态控制时，若反应异常总数小于K1，则生成反馈告警标签并对异常反馈人员和异常反馈管理人员的工作进行告警提示；K1为正整数；

若反应异常总数不小于K1，则生成反馈控制标签并控制异常反馈人员和异常反馈管理人员停止后续的工作并进行针对性的反馈处理培训。

5.根据权利要求4所述的一种机械配件制造协同控制系统，其特征在于，根据协同低影响总数、协同中影响总数和协同高影响总数对异常协同部门和异常协同人员的后续工作进行动态控制时；

若协同低影响总数不小于K2、协同中影响总数不小于K3以及协同高影响总数不小于K4至少有一个成立，则生成协同控制标签并控制异常协同部门和异常协同人员实施针对性的协同配合处理培训；K2、K3、K4均为正整数且K2＞K3＞K4；

反之，若协同低影响总数不小于K2、协同中影响总数不小于K3以及协同高影响总数不小于K4均不成立，则生成协同告警标签并对异常协同部门和异常协同人员实施针对性的协同配合告警提示。