一种电子器件管理大数据分析系统的制作方法

本发明涉及电子器件管理技术领域，具体是涉及一种电子器件管理大数据分析系统。

背景技术：

电子器件是指在真空、气体或固体中，利用和控制电子运动规律而制成的器件。分为电真空器件、充气管器件和固态电子器件。在模拟电路中作整流、放大、调制、振荡、变频、锁相、控制、相关等作用;在数字电路中作采样、限幅、逻辑、存储、计数、延迟等用。充气管器件主要作整流、稳压和显示之用。固态电子器件如集成电路。

而目前，电子器件的管理系统较为松散，分类、管理、测试都没有一个较为明显的指标，导致电子器件的管理需要较大的人力成本，特别是在大型的集成电路加工厂或车间，那么数量庞大，类型繁杂多样的器件，就容易出现质量、储备量等问题，且质量没有对应的监管人员，成本较高。

技术实现要素：

针对现有技术中存在的上述问题，现旨在提供一种电子器件管理大数据分析系统，以解决电子器件管理的问题。

具体技术方案如下：一种电子器件管理大数据分析系统，包括：

本地终端，用于管理所述电子器件的出库、入库操作，并生成对应的出入库信息；

本地服务器，所述本地服务器连接所述本地终端，并实时接收并所述出入库信息；

本地存储器，连接所述本地服务器，用于存储所述本地服务器接收的出入库信息；

云端服务器，连接所述本地服务器；

云存储器，连接所述云端服务器；

后台终端，所述后台终端连接所述云端服务器，用于管理所述本地服务器上传至云端服务器出入库信息，所述后台终端设置有信息抓取单元，所述信息抓取单元配置有预设的关键数据，所述信息抓取单元根据所述关键数据从所述出入库信息中抓取关键参数以形成云端信息，所述云端信息通过所述云端服务器存储至云存储器，所述的关键参数包括电子器件的类型、型号以及测试状态，所述的云端信息包括本地服务器的编号、关键数据以及对应的关键参数；

所述电子器件管理大数据分析系统还配置一更新策略，所述更新策略为：所述本地服务器通过云端服务器从所述云存储器中下载所述云端信息以替换本地存储器中对应的所述出入库信息以形成新的出入库信息。

进一步地，所述本地服务器配置有更新单元，所述更新单元配置有预设的第一更新时间，当所述本地存储器中的任一出入库信息存储时间超过所述第一更新时间时，所述本地服务器标记对应的出入库信息为待更新状态；

当所述本地服务器执行更新策略时，获取所述本地存储器中被标记为待更新状态的出入库信息，并根据出入库信息从所述云存储器中下载对应的云端信息。

进一步地，所述更新单元配置有第二更新时间，且每隔所述第二更新时间所述本地服务器执行所述更新策略。

进一步地，所述抓取单元连接于一关键数据库，所述关键数据库存储预设的关键数据，所述抓取单元配置所述关键数据的策略如下：

所述后台终端从所述本地存储器中获取一出入库信息作为样本，根据所述样本的内容于所述关键数据本地的关键数据进行匹配，以选取匹配成功的关键数据作为抓取单元对应该本地服务器对应被配置的关键数据。

进一步地，所述本地终端包括本地测试终端，所述本地测试终端连接测试设备并获取对应的测试结果，所述本地测试终端获取测试结果并生成对应的测试数据，所述的出入库信息包括所述测试数据，所述测试数据包括测试人员、测试结果、测试设备编号以及测试时间。

进一步地，所述本地服务器配置有统计模块，所述统计模块统计所述测试数据，并根据所述测试结果的不同形成统计文件至所述本地终端。

进一步地，所述本地终端包括本地管理终端，所述本地管理终端用于记录出库、入库的电子器件并生成对应的出入库数据，所述的出入库信息包括出入库数据，所述出入库数据包括产品来源、责任人员、产品编号以及出入库时间。

进一步地，所述云端服务器包括二维码生成模块，所述二维码生成模块对应一云端信息生成一二维码图形，识别所述二维码图形可调用对应的云端信息；

所述云端服务器将所述二维码图形发送至对应的所述本地服务器。

进一步地，同一用户的本地终端、本地服务器以及本地存储器通过一局域网连接。

进一步地，所述后台终端配置有大数据分析模块，所述大数据分析模块用于分析所述云端信息并生成分析文件。

上述技术方案的积极效果是：

上述的电子器件管理大数据分析系统，首先对于电子器件的管理，采用实时更新的方式，可以保证数据的合理性，避免因时间过长导致数据遗失，同时通过云端备份的方式保证数据的可靠性，且通过抓取单元将大量无关数据筛除，保留关键数据，提高数据效率，同时保留下来的关键数据的格式统一，对于不同的用户，最后云端以统一的格式备份，减少管理的人为成本，同时对于本地的历史数据进行及时更新，提高本地数据库的利用率。

附图说明

图1为本发明的一种电子器件管理大数据分析系统的架构图；

附图中：100、本地终端；110、本地管理终端；120、本地测试终端；200、本地服务器；210、更新单元；300、本地存储器；400、统计模块；500、云端服务器；510、二维码生成模块；600、云存储器；700、后台终端；710、抓取单元；720、关键数据库；730、大数据分析模块。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，以下实施例结合附图1对本发明提供的技术方案作具体阐述，但以下内容不作为本发明的限定。

一种电子器件管理大数据分析系统，包括：

本地终端100，用于管理所述电子器件的出库、入库操作，并生成对应的出入库信息；

本地服务器200，所述本地服务器200连接所述本地终端100，并实时接收并所述出入库信息；

本地存储器300，连接所述本地服务器200，用于存储所述本地服务器200接收的出入库信息；

首先对于一用户的本地管理的系统架构进行描述：本地终端100可以是厂区、仓库或公司中任意的被许可的终端，而本地服务器200则是为所有本地终端100提供服务以及与云端服务器500进行交互的途径，本地终端100作为最前端使用，可以是电脑、ipad、手机或者其他电子设备，具备信息的录入功能即可，而只需要配置对应的本地服务器200和本地存储器300，利用以有的本地终端100，就可以搭建一个本地管理的架构，同一用户的本地终端100、本地服务器200以及本地存储器300通过一局域网连接。通过内网的方式建立连接可以保证数据的安全性和可靠性，同时本地终端100的自由使用不受影响，且本地服务器200实时从本地终端100获取数据就可以通过建立一接口实现，保证本地终端100录入的数据可以第一时间到本地服务器200中，同时本地服务器200进行处理，将数据存储到本地存储器300中，具体实例如下：本地终端100录入数据形成对应格式的文件并存放在本地终端100的对应位置，通过预先载入的程序，该文件生成时，就会自动的上传至本地服务器200，该文件的内容、格式不受局限，为了不影响原有的数据结构，所以本地服务器200就会将该文件存储至对应的本地存储器300中，而该文件中对应一或多个出入库信息，而此时，出入库信息是较为多样的，可以包括该电子器件的订单号、类型、参数、测试结果、负责人员等等各类需要本地统计的信息，对应一个用户，就建立如上的架构。

云端服务器500，连接所述本地服务器200；云端服务器500的设置，与每一本地服务器200进行通讯，而通过后台终端700的配合，就可以实现出入库信息的筛选，形成对应每一企业的云端信息，而云端服务器500为所有本地服务器200提供服务，并保存云端信息，云端信息则是经过格式筛选后的出入库信息，所以云端信息的设置，是为了保证数据的可靠性和统一性，通过后台终端700对数据进行抓取，得到了统一的云端信息，这样一来，对云端信息进行解析，就可以进行分析和处理，而云端服务器500承载对出入库信息的读取，云端信息的推送等功能。

云存储器600，连接所述云端服务器500；云存储器600的设置，是为了将信息进行统一管理，存储，利用云端的存储空间，保证存储的内容多样，提高存储的可靠性。

后台终端700，所述后台终端700连接所述云端服务器500，用于管理所述本地服务器200上传至云端服务器500出入库信息，所述后台终端700设置有信息抓取单元710，所述信息抓取单元710配置有预设的关键数据，所述信息抓取单元710根据所述关键数据从所述出入库信息中抓取关键参数以形成云端信息，所述云端信息通过所述云端服务器500存储至云存储器600，所述的关键参数包括电子器件的类型、型号以及测试状态，所述的云端信息包括本地服务器200的编号、关键数据以及对应的关键参数；由于每个电子器件都包括若多种格式、类型的数据，那么通过后台的抓取单元710对数据内容进行抓取，以表格格式的文件为例，通过关键词抓取的方式抓取对应的参数，如对于a产品，在出入库信息中包括各式数据，而例如预设的关键数据为，产品的类型、型号以及测试状态，这样就可以直接在a产品的列表里，确定对应的关键参数，然后抓取形成新的表格，作为云端信息，而例如其他的数据，就不会被存储到云端，而这些操作均通过程式完成，保证了数据的安全性，无关数据不会出现泄漏，而例如关联到产品商业秘密的订单数据、客户数据，则不被抓取，这样一来，上例的完整的数据格式，就变成了：a产品，三极管、avsd（型号）、故障。这样一来，所有数据上传完成，在云端存储器的数据内容就非常丰富。而关键数据的格式不做局限，还可以增加扩充，根据实际情况选择对应的关键数据，而关键数据的类型必须包括以上三种基础内容。

所述电子器件管理大数据分析系统还配置一更新策略，所述更新策略为：所述本地服务器200通过云端服务器500从所述云存储器600中下载所述云端信息以替换本地存储器300中对应的所述出入库信息以形成新的出入库信息。更新策略的设置，目的是为了将数据进行更好的保存，减少数据的占用，避免本地存储器300溢出或因为数据的不规范性导致数据处理、挖掘、搜索的滞后。而定时定量的将云端信息替换出入库信息，由于数据格式统一，所以检索效率较高，且数据量大大减小。

所述本地服务器200配置有更新单元210，所述更新单元210配置有预设的第一更新时间，当所述本地存储器300中的任一出入库信息存储时间超过所述第一更新时间时，所述本地服务器200标记对应的出入库信息为待更新状态；第一更新时间可以根据器件市场寿命、器件类型、订单时效确定，例如将第一更新时间设置为2年，那么2年前的出入库信息就会被云端的云端信息所取代，在本地形成新的存储信息，而可以经过人为许可后执行更新策略，保证不会对数据进行误删除，通过标记的方式，可以在一次更新策略时就进行统一处理，避免信道的占用。

当所述本地服务器200执行更新策略时，获取所述本地存储器300中被标记为待更新状态的出入库信息，并根据出入库信息从所述云存储器600中下载对应的云端信息。

所述更新单元210配置有第二更新时间，且每隔所述第二更新时间所述本地服务器200执行所述更新策略。第二更新时间设置的目的是为了定时自动更新，而更新的目标就是被标记的出入库信息，这样一来，较为简单合理，同时标记操作、更新可以分别在内网和外网独立完成，可以提高系统的执行效率。

所述抓取单元710连接于一关键数据库720，所述关键数据库720存储预设的关键数据，关键数据库720的原理如下，将所有的关键词进行预先录入，例如：类型、型号、耐压、耐流、导通电压、导通电流等等涉及电子元件参数的关键词，而抓取单元710无需所有的关键数据，但是通过穷举的方式预先在关键数据库720中录了相关的数据，这样一来，每一用户虽然有不同的数据结构，但是通过关键词配对的方式，就可以获得对应用户的关键词，形成该用户的关键数据，这样在抓取时，就可以通过筛选出来的关键数据进行抓取，所述抓取单元710配置所述关键数据的策略如下：

所述后台终端700从所述本地存储器300中获取一出入库信息作为样本，根据所述样本的内容于所述关键数据本地的关键数据进行匹配，以选取匹配成功的关键数据作为抓取单元710对应该本地服务器200对应被配置的关键数据。例如，本地存储器300a中，样本中包括的关键词有耐压值、钳位电压值，那么这些关键词是可以在关键数据库720中找到配对的，所以就形成对应的关键数据，而关键数据形成就是对应本地存储器300的，所以当用户a（本地存储器300a的对应用户）发送出入库数据时，抓取单元710就可以通过确定的耐压值、钳位电压值进行关键数据的抓取，确定形成云端信息。

而还可以对关键词进行关联，例如耐压值和耐电压值是同样的概念，而格式统一后，如果需要进行大数据分析，就将这些关键词（关键数据）进行关联，提高分析结果的可靠性。

所述本地终端100包括本地测试终端120，所述本地测试终端120连接测试设备并获取对应的测试结果，所述本地测试终端120获取测试结果并生成对应的测试数据，所述的出入库信息包括所述测试数据，所述测试数据包括测试人员、测试结果、测试设备编号以及测试时间。本地测试终端120为现有电子器件测试中必不可少的一环，而电子器件如果出现损坏，直接会导致整个产品出现故障，所以电子器件的可靠性由为重要，而通过已有的本地测试终端120回传的数据，对数据的格式进行整理，就可以形成对应的出入库信息中的部分数据，便于上传、存储、分析。

所述本地服务器200配置有统计模块400，所述统计模块400统计所述测试数据，并根据所述测试结果的不同形成统计文件至所述本地终端100。统计模块400的设置，目的在于对本用户的产品进行分析，例如检测设备故障或是产品批次问题，用户可以得到及时的反馈，较为直观，统计可以以图表的形式，反映测试数据的故障率。

所述本地终端100包括本地管理终端110，所述本地管理终端110用于记录出库、入库的电子器件并生成对应的出入库数据，所述的出入库信息包括出入库数据，所述出入库数据包括产品来源、责任人员、产品编号以及出入库时间。本地管理终端110，涉及实际物件的存储，所以为了使得每个信息都可以得到保存，所以记录每一产品的状态、情况、时间，保证所有数据的溯源性。

所述云端服务器500包括二维码生成模块510，所述二维码生成模块510对应一云端信息生成一二维码图形，识别所述二维码图形可调用对应的云端信息；

所述云端服务器500将所述二维码图形发送至对应的所述本地服务器200。二维码图形的设置，通过云端服务器500生成，由于云端信息较为直观，且可以公开化，所以对于实际物流管理、交易核实有非常大的帮助，所以如果通过二维码的方式，那么无论在哪一环节，都可以根据二维码图形获取对应的云端信息，例如一批次的产品a的云端信息已经上传，那么交易时，直接扫描二维码图形，就可以获取云端信息，同时物流时，也可以进行验证，而呈现的云端信息可以经过筛选或者部分呈现。

所述后台终端700配置有大数据分析模块730，所述大数据分析模块730用于分析所述云端信息并生成分析文件。大数据分析模块730的设置，可以提供数据支撑，分析市场情况。

以上仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。