CN117495527A - 一种投产风险确定方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
一种投产风险确定方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117495527A CN117495527A CN202311606387.0A CN202311606387A CN117495527A CN 117495527 A CN117495527 A CN 117495527A CN 202311606387 A CN202311606387 A CN 202311606387A CN 117495527 A CN117495527 A CN 117495527A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- production
- determining
- evaluated
- target
- 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
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 266
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 66
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 58
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 49
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims abstract description 28
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 13
- 238000011958 production data acquisition Methods 0.000 claims description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 7
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract description 7
- 238000012954 risk control Methods 0.000 abstract description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 5
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 5
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual 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
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/02—Banking, e.g. interest calculation or account maintenance
-
- 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
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/06—Asset management; Financial planning or analysis
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Operations Research (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
本发明公开了一种投产风险确定方法、装置、设备及存储介质。包括：获取待评估项目的历史投产数据，对历史投产数据进行归一化处理生成处理投产数据；确定处理投产数据对应的目标数据跨度，根据目标数据跨度生成控制图；获取待评估数据，根据控制图确定待评估数据中的异常数据，根据异常数据生成投产风险提示。通过历史投产数据建立待评估项目的控制图，对计量值控制图方法中的三条控制线，即中心线、上控制线和下控制线进行赋值，根据控制图原理自动检测得出处于风险的异常数据，从而进一步分析产生原因，及时进行风险控制，通过对投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量的对比分析，进一步提升主动运维能力，加强安全生产保障能力。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种投产风险确定方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
针对大型商业银行每年研发投产的项目数量多，且分布不均衡、往往周期性出现投产项目过于集中的情况，需要及时做好项目投产容量管理，并进一步做好项目投产计划，合理规划投产时间分布，合理安排资源，并避免由于集中投产带来的生产运行风险。
现有技术对投产项目进行分析时，往往是通过人工对投产数据进行汇总整理并进行风险分析，但当投产数据量大时，人工分析耗时耗力，因此，在项目管理活动中，需要引入一种检测工具对项目投产数量持续进行跟踪评估，尽早发现可能导致过程失控带来的运行风险，及时进行有效的干预。
发明内容
本发明提供了一种投产风险确定方法、装置、设备及存储介质，以确定待评估数据的投产风险，保障数据中心项目投产工作顺利进行。
根据本发明的一方面，提供了一种投产风险确定方法，该方法包括：
获取待评估项目的历史投产数据，对历史投产数据进行归一化处理生成处理投产数据；
确定处理投产数据对应的目标数据跨度，根据目标数据跨度生成控制图，其中，控制图包括中心线、上控制线和下控制线；
获取待评估数据，根据控制图确定待评估数据中的异常数据，根据异常数据生成投产风险提示。
可选的，获取待评估项目的历史投产数据，包括：根据指定时间范围获取待评估项目的投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量；依次将投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量作为历史投产数据。
可选的，对历史投产数据进行归一化处理生成处理投产数据，包括：确定历史投产数据对应的第一数据均值；分别将各历史投产数据除以第一数据均值得到各数据相对值，将各数据相对值作为处理投产数据。
可选的，确定处理投产数据对应的目标数据跨度，包括：确定处理投产数据对应的第二数据均值；基于第二数据均值确定处理投产数据对应的数据标准差，将数据标准差作为目标数据跨度。
可选的，根据目标数据跨度生成控制图，包括：获取计量值清单，其中，计量值清单中包括各数据跨度对应的计量值；通过计量值清单对目标数据跨度进行匹配，以确定与目标数据跨度匹配的目标计量值；根据第二数据均值生成中心线，并将目标计量值代入指定算法以生成上控制线和下控制线；根据上控制线、下控制线和中心线生成控制图。
可选的，根据控制图确定待评估数据中的异常数据，包括：将上控制线和下控制线之间的区域作为目标区域；当待评估数据不在目标区域中时，将待评估数据作为异常数据。
可选的，根据异常数据生成投产风险提示，包括：确定异常数据对应的数据类型，其中，数据类型包括投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量；确定投产项目数量和生产变更数量的第一比值，并确定投产项目数量和生产事件数量的第二比值；根据数据类型、第一比值和第二比值生成投产风险提示。
根据本发明的另一方面，提供了一种投产风险确定装置，该装置包括：
投产数据获取及处理模块，用于获取待评估项目的历史投产数据，对历史投产数据进行归一化处理生成处理投产数据；
控制图生成模块，用于确定处理投产数据对应的目标数据跨度，根据目标数据跨度生成控制图，其中，控制图包括中心线、上控制线和下控制线；
异常数据确定及提示模块，用于获取待评估数据，根据控制图确定待评估数据中的异常数据，根据异常数据生成投产风险提示。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
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计算机程序，所述计算机程序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执行本发明任一实施例所述的一种投产风险确定方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的一种投产风险确定方法。
本发明实施例的技术方案，通过历史投产数据建立待评估项目的控制图，对计量值控制图方法中的三条控制线，即中心线、上控制线和下控制线进行赋值，根据控制图原理自动检测得出处于风险的异常数据，从而进一步分析产生原因，及时进行风险控制，通过对投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量的对比分析，进一步提升主动运维能力，加强安全生产保障能力。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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，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是根据本发明实施例一提供的一种投产风险确定方法的流程图；
图2是根据本发明实施例一提供的另一种投产风险确定方法的流程图；
图3是根据本发明实施例二提供的另一种投产风险确定方法的流程图；
图4是根据本发明实施例三提供的一种投产风险确定装置的结构示意图；
图5是实现本发明实施例的一种投产风险确定方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1为本发明实施例一提供了一种投产风险确定方法的流程图，本实施例可适用于对待评估项目进行投产风险分析的情况，该方法可以由投产风险确定装置来执行，该投产风险确定装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该投产风险确定装置可配置于计算机控制器中。如图1所示，该方法包括：
S110、获取待评估项目的历史投产数据，对历史投产数据进行归一化处理生成处理投产数据。
其中，待评估项目是指投产项目，投产项目是整个建设项目已按设计规定的内容全部建成，形成设计规定的能力或效益，并经正式验收移交生产或使用部门的项目。历史投产数据可以是用户指定时间范围的投产数据，例如，用户在控制器输入待评估项目后，控制器可以获取近3年的历史投产数据进行投产风险分析，控制器是指进行投产风险分析的计算机控制器。本实施方式中，是以控制图作为分析工具，分析投产风险。控制图是用于分析和判断过程是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的图，是对过程质量特性进行测定、记录、评估，从而监测过程是否处于稳定状态并采取相应措施的一种用统计方法设计的质量管理图表，具有区分正常波动和异常波动的功能图表，是质量管理中重要的统计工具。本实施方式中的控制图特值计量值控制图。
需要说明的是，计量值控制图是控制图方法的一种，通过逐次抽样绘制连续取值的质量特性值来评价过程稳定性的控制图。图上有三条平行于横轴的直线：中心线(Central Line,CL)、上控制线(Upper Control Line,UCL)和下控制线(Lower ControlLine,LCL)，并有时间顺序抽取的样本统计数值的描点序列。通常上下控制线设置在距中心线数倍标准差(nσ，n＝1、2、3…)的位置。若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL和LCL之间的排列不随机，则表明过程异常。
可选的，获取待评估项目的历史投产数据，包括：根据指定时间范围获取待评估项目的投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量；依次将投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量作为历史投产数据。
具体的，本实施方式在进行投产风险分析时，主要针对投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量三个方面。即控制器会根据指定时间范围获取待评估项目的投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量，然后将这三项分别作为历史投产数据，生成控制图，确定出异常数据，可以直观地分析投产项目数量与生产运行风险之间的关系，并提出后续生产运行的管理建议。
可选的，对历史投产数据进行归一化处理生成处理投产数据，包括：确定历史投产数据对应的第一数据均值；分别将各历史投产数据除以第一数据均值得到各数据相对值，将各数据相对值作为处理投产数据。
具体的，归一化处理是指将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，通过对历史投产数据进行归一化可以便于不同单位、不同量级的指标能够进行比较和加权。由于投产项目数量、生产变更数量、生产事件数量在数量级上存在较大差异，无法直观体现三者的相互关系、趋势变化。因此，对三者进行数值转换，将每月数值除以该类值(投产项目数/变更数/事件数)的均值，得到每月投产项目数量相对值、生产变更数量相对值和生产事件数量相对值。相对值越接近1，原数值越接近均值；相对值小于1，则代表原数值小于均值；相对值大于1，则代表原数值大于均值。
S120、确定处理投产数据对应的目标数据跨度，根据目标数据跨度生成控制图，其中，控制图包括中心线、上控制线和下控制线。
图2为本发明实施例一提供了一种投产风险确定方法的流程图，步骤S120主要包括如下的步骤S121至步骤S125：
S121、确定处理投产数据对应的目标数据跨度。
可选的，确定处理投产数据对应的目标数据跨度，包括：确定处理投产数据对应的第二数据均值；基于第二数据均值确定处理投产数据对应的数据标准差，将数据标准差作为目标数据跨度。
具体的，目标数据跨度是指处理投产数据的数据分布情况，通过确定处理投产数据对应的第二数据均值，并基于第二数据均值确定处理投产数据对应的数据标准差，通过确定数据均值和数据标准差即可确定出处理投产数据概率分布的数学特性，进而确定出目标数据跨度。
S122、获取计量值清单，其中，计量值清单中包括各数据跨度对应的计量值。
S123、通过计量值清单对目标数据跨度进行匹配，以确定与目标数据跨度匹配的目标计量值。
具体的，避免出现集中投产等现象发生的角度出发，根据正态分布中数倍标准差的概率特点得知，目标计量值的取值如过大，则几乎所有的处理投产数据均分布在上下控制线内，计量值控制图方法失去实际应用意义，故可以根据目标数据跨度选取合适的目标计量值。计量值清单中包括各数据跨度对应的计量值，通过计量值清单对目标数据跨度进行匹配，即可确定与目标数据跨度匹配的目标计量值。
S124、根据第二数据均值生成中心线，并将目标计量值代入指定算法以生成上控制线和下控制线。
具体的，处理投产数据对应的第二数据均值即为控制图的中心线，将目标计量值带入正态分布的算法即可生成对应的上控制线和下控制线。
S125、根据上控制线、下控制线和中心线生成控制图。
S130、获取待评估数据，根据控制图确定待评估数据中的异常数据，根据异常数据生成投产风险提示。
可选的，根据控制图确定待评估数据中的异常数据，包括：将上控制线和下控制线之间的区域作为目标区域；当待评估数据不在目标区域中时，将待评估数据作为异常数据。
具体的，当出现超过上下控制线的情况时，控制器自动提示风险点位，工具平台使用人员根据异常点位充分分析产生原因，及时提出调整建议，提示运维风险，并在投产期间做好运维保障工作。
进一步的，用户也可以对检测标准进行调整，示例性的，可以设置连续7个点位于中心线的上方或下方则表明过程失控/不稳定的判断规则，控制器会持续对数据进行跟踪。如出现该类现象，则检测工具立即将此7个点位的风险提示出来，工具平台使用人员及时分析原因，采取相应措施，以免对项目投产顺利实施造成影响。
本发明实施例的技术方案，通过历史投产数据建立待评估项目的控制图，对计量值控制图方法中的三条控制线，即中心线、上控制线和下控制线进行赋值，根据控制图原理自动检测得出处于风险的异常数据，从而进一步分析产生原因，及时进行风险控制，通过对投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量的对比分析，进一步提升主动运维能力，加强安全生产保障能力。
实施例二
图3为本发明实施例二提供的一种投产风险确定方法的流程图，本实施例在上述实施例一的基础上增加了根据异常数据生成投产风险提示的具体过程。如图3所示，该方法包括：
S210、获取待评估项目的历史投产数据，对历史投产数据进行归一化处理生成处理投产数据。
可选的，获取待评估项目的历史投产数据，包括：根据指定时间范围获取待评估项目的投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量；依次将投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量作为历史投产数据。
可选的，对历史投产数据进行归一化处理生成处理投产数据，包括：确定历史投产数据对应的第一数据均值；分别将各历史投产数据除以第一数据均值得到各数据相对值，将各数据相对值作为处理投产数据。
S220、确定处理投产数据对应的目标数据跨度，根据目标数据跨度生成控制图，其中，控制图包括中心线、上控制线和下控制线。
可选的，确定处理投产数据对应的目标数据跨度，包括：确定处理投产数据对应的第二数据均值；基于第二数据均值确定处理投产数据对应的数据标准差，将数据标准差作为目标数据跨度。
可选的，根据目标数据跨度生成控制图，包括：获取计量值清单，其中，计量值清单中包括各数据跨度对应的计量值；通过计量值清单对目标数据跨度进行匹配，以确定与目标数据跨度匹配的目标计量值；根据第二数据均值生成中心线，并将目标计量值代入指定算法以生成上控制线和下控制线；根据上控制线、下控制线和中心线生成控制图。
S230、获取待评估数据，根据控制图确定待评估数据中的异常数据。
可选的，根据控制图确定待评估数据中的异常数据，包括：将上控制线和下控制线之间的区域作为目标区域；当待评估数据不在目标区域中时，将待评估数据作为异常数据。
S240、确定异常数据对应的数据类型，其中，数据类型包括投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量。
S250、确定投产项目数量和生产变更数量的第一比值，并确定投产项目数量和生产事件数量的第二比值。
S260、根据数据类型、第一比值和第二比值生成投产风险提示。
具体的，当检测出异常数据时，控制器会进一步确定异常数据对应的数据类型，其中，数据类型包括投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量。另外，控制器还会确定投产项目数量和生产变更数量的第一比值以及投产项目数量和生产事件数量的第二比值，然后将数据类型、第一比值和第二比值对用户进行展示，以便用户及时了解投产风险。通过结合投产项目数量、生产变更数量、生产事件数量的相对比值，可以更直观地分析投产项目数量与生产运行风险之间的关系。以达到及时发现投产风险、尽早采取相应保障措施，保障数据中心项目投产工作顺利进行的目的。
在一个具体的实施方式中，通过本发明实施例可以生成基于计量值控制图方法的检测工具，对每月投产项目数量进行监测，由于投产计划的制定存在一个月左右的提前量，可在很大程度上预测当月生产变更和生产事件的数量变化趋势。同时，对于出现的超过控制线边界、连续高/低于均值等异常情况，运用计量值控制图方法的检测工具，提前对投产项目计划进行优化调整，并进行生产变更和生产事件的风险提示，对数据中心生产运行起到明显的促进作用。
本发明实施例的技术方案，通过历史投产数据建立待评估项目的控制图，对计量值控制图方法中的三条控制线，即中心线、上控制线和下控制线进行赋值，根据控制图原理自动检测得出处于风险的异常数据，从而进一步分析产生原因，及时进行风险控制，通过对投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量的对比分析，进一步提升主动运维能力，加强安全生产保障能力。
实施例三
图4为本发明实施例三提供的一种投产风险确定装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：投产数据获取及处理模块310，用于获取待评估项目的历史投产数据，对历史投产数据进行归一化处理生成处理投产数据；
控制图生成模块320，用于确定处理投产数据对应的目标数据跨度，根据目标数据跨度生成控制图，其中，控制图包括中心线、上控制线和下控制线；
异常数据确定及提示模块330，用于获取待评估数据，根据控制图确定待评估数据中的异常数据，根据异常数据生成投产风险提示。
可选的，投产数据获取及处理模块310，具体包括：历史投产数据获取单元，用于：根据指定时间范围获取待评估项目的投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量；依次将投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量作为历史投产数据。
可选的，投产数据获取及处理模块310，具体包括：归一化处理单元，用于：确定历史投产数据对应的第一数据均值；分别将各历史投产数据除以第一数据均值得到各数据相对值，将各数据相对值作为处理投产数据。
可选的，控制图生成模块320，具体包括：目标数据跨度确定单元，用于：确定处理投产数据对应的第二数据均值；基于第二数据均值确定处理投产数据对应的数据标准差，将数据标准差作为目标数据跨度。
可选的，控制图生成模块320，具体包括：控制图生成单元，用于：获取计量值清单，其中，计量值清单中包括各数据跨度对应的计量值；通过计量值清单对目标数据跨度进行匹配，以确定与目标数据跨度匹配的目标计量值；根据第二数据均值生成中心线，并将目标计量值代入指定算法以生成上控制线和下控制线；根据上控制线、下控制线和中心线生成控制图。
可选的，异常数据确定及提示模块330，具体包括：异常数据确定单元，用于：将上控制线和下控制线之间的区域作为目标区域；当待评估数据不在目标区域中时，将待评估数据作为异常数据。
可选的，异常数据确定及提示模块330，具体包括：投产风险提示生成单元，用于：确定异常数据对应的数据类型，其中，数据类型包括投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量；确定投产项目数量和生产变更数量的第一比值，并确定投产项目数量和生产事件数量的第二比值；根据数据类型、第一比值和第二比值生成投产风险提示。
本发明实施例的技术方案，通过历史投产数据建立待评估项目的控制图，对计量值控制图方法中的三条控制线，即中心线、上控制线和下控制线进行赋值，根据控制图原理自动检测得出处于风险的异常数据，从而进一步分析产生原因，及时进行风险控制，通过对投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量的对比分析，进一步提升主动运维能力，加强安全生产保障能力。
本发明实施例所提供的一种投产风险确定装置可执行本发明任意实施例所提供的一种投产风险确定方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图5示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图5所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如一种投产风险确定方法。也即：获取待评估项目的历史投产数据，对历史投产数据进行归一化处理生成处理投产数据；确定处理投产数据对应的目标数据跨度，根据目标数据跨度生成控制图，其中，控制图包括中心线、上控制线和下控制线；获取待评估数据，根据控制图确定待评估数据中的异常数据，根据异常数据生成投产风险提示。
在一些实施例中，一种投产风险确定方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的一种投产风险确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行一种投产风险确定方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种投产风险确定方法，其特征在于，包括：
获取待评估项目的历史投产数据，对所述历史投产数据进行归一化处理生成处理投产数据；
确定所述处理投产数据对应的目标数据跨度，根据所述目标数据跨度生成控制图，其中，所述控制图包括中心线、上控制线和下控制线；
获取待评估数据，根据所述控制图确定所述待评估数据中的异常数据，根据所述异常数据生成投产风险提示。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待评估项目的历史投产数据，包括：
根据指定时间范围获取所述待评估项目的投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量；
依次将所述投产项目数量、所述生产变更数量和所述生产事件数量作为所述历史投产数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述历史投产数据进行归一化处理生成处理投产数据，包括：
确定所述历史投产数据对应的第一数据均值；
分别将各历史投产数据除以所述第一数据均值得到各数据相对值，将各所述数据相对值作为所述处理投产数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述处理投产数据对应的目标数据跨度，包括：
确定所述处理投产数据对应的第二数据均值；
基于所述第二数据均值确定所述处理投产数据对应的数据标准差，将所述数据标准差作为所述目标数据跨度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标数据跨度生成控制图，包括：
获取计量值清单，其中，所述计量值清单中包括各数据跨度对应的计量值；
通过所述计量值清单对所述目标数据跨度进行匹配，以确定与所述目标数据跨度匹配的目标计量值；
根据所述第二数据均值生成所述中心线，并将所述目标计量值代入指定算法以生成所述上控制线和所述下控制线；
根据所述上控制线、所述下控制线和所述中心线生成所述控制图。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述控制图确定所述待评估数据中的异常数据，包括：
将所述上控制线和所述下控制线之间的区域作为目标区域；
当所述待评估数据不在所述目标区域中时，将所述待评估数据作为所述异常数据。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述异常数据生成投产风险提示，包括：
确定所述异常数据对应的数据类型，其中，所述数据类型包括投产项目数量、生产变更数量和生产事件数量；
确定所述投产项目数量和所述生产变更数量的第一比值，并确定所述投产项目数量和所述生产事件数量的第二比值；
根据所述数据类型、所述第一比值和所述第二比值生成所述投产风险提示。
8.一种投产风险确定装置，其特征在于，包括：
投产数据获取及处理模块，用于获取待评估项目的历史投产数据，对所述历史投产数据进行归一化处理生成处理投产数据；
控制图生成模块，用于确定所述处理投产数据对应的目标数据跨度，根据所述目标数据跨度生成控制图，其中，所述控制图包括中心线、上控制线和下控制线；
异常数据确定及提示模块，用于获取待评估数据，根据所述控制图确定所述待评估数据中的异常数据，根据所述异常数据生成投产风险提示。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
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计算机程序，所述计算机程序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执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311606387.0A CN117495527A (zh) | 2023-11-28 | 2023-11-28 | 一种投产风险确定方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311606387.0A CN117495527A (zh) | 2023-11-28 | 2023-11-28 | 一种投产风险确定方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117495527A true CN117495527A (zh) | 2024-02-02 |
Family
ID=89684890
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311606387.0A Pending CN117495527A (zh) | 2023-11-28 | 2023-11-28 | 一种投产风险确定方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117495527A (zh) |
-
2023
- 2023-11-28 CN CN202311606387.0A patent/CN117495527A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN116307215A (zh) | 一种电力系统的负荷预测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN117273450A (zh) | 一种电力系统风险评估方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115801589B (zh) | 一种事件拓扑关系确定方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN117034149A (zh) | 故障处理策略确定方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN117495527A (zh) | 一种投产风险确定方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115758071A (zh) | 原子钟的钟差预测方法、装置、设备以及存储介质 | |
| CN115759751A (zh) | 一种企业风险预测方法、装置、存储介质、电子设备及产品 | |
| CN114999665A (zh) | 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114881112A (zh) | 一种系统异常检测方法、装置、设备及介质 | |
| CN114513441B (zh) | 基于区块链的系统维护方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN117131353B (zh) | 一种超差电能表确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN117573412A (zh) | 系统故障预警方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN117934062A (zh) | 卷烟数量预测方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN115204746A (zh) | 一种工程风险评估方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN116304796A (zh) | 一种数据分类方法、装置、设备及介质 | |
| CN117909717A (zh) | 一种基于深度学习和数据挖掘的工程量辅助验收结算方法 | |
| CN117829611A (zh) | 一种基于人工智能的分包商管理风险评估预警方法 | |
| CN117195704A (zh) | 一种检测模型训练、设备故障检测方法及装置 | |
| CN115392027A (zh) | 一种网架结构的安全评估方法、装置、设备及介质 | |
| CN117762745A (zh) | 一种指标数据的收集处理方法、系统、设备和介质 | |
| CN117420369A (zh) | 一种线路线损检测方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN115218958A (zh) | 台架变压器状态判断方法、装置、电子设备和介质 | |
| CN117608896A (zh) | 交易数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN116482565A (zh) | 一种电源异常检测方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN116311773A (zh) | 高空作业风险预警方法、装置、电子设备及存储介质 |
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 |