基于关键字搜索的生产信息监测方法与流程

本发明属于工业数据管理技术领域，具体的说是涉及一种基于关键字搜索的生产信息监测方法。

背景技术：

在实际的生产加工过程中，人们在进行生产过程往往需要对加工过程所涉及一些关键技术参数，如产品质量数据、产品数量数据、技术参数以及计划参数等数据进行整理存储以便于随时调用。

一般来说上述数据的整理方法通常包括以下几种类型：第一种、人工整理，即通过人工记录的方式进行整理并整合包含一定数据集合的档案包，此类方式为原始数据整理方式，其耗时耗力，效率低下，目前已逐步被数字化数据管理技术所取代；第二种，数字化整理，即借用计算机技术将相关数据整理为数字形式的电子文档，此类方式为最普遍的数据整理形式，本文所研发的数据管理也同属于该类方式；具体的上述数字化整理形式又大致分为下述几种类型：如基本数字类型，如以数字excel表格形式对产品质量数据、产品数量数据、技术参数等数据进行整理，该方式虽然提高了整理效率，但是其同样存在效率低下，调用便捷性差等问题，仅使用简单的个人业务数据整合，并不适合包含大量数据的工业数据管理；如采用以单个企业或者多个企业所组成的集团为单位的数据管理交互平台，其虽然能够在一定程度上实现智能化信息管理，但是在面对海量数据时，如果对其中的某些内容感兴趣，则需要用户自己进行检索相关的信息和内容。然而，现有技术中的检索方法已经越来越无法满足人们日益增长的对于信息获取的便捷性以及权威性的需求，从而导致检索结果越来越不准确，用户不能直接获得想要的检索数据。

技术实现要素：

鉴于已有技术存在的缺陷，本发明的目的是要提供一种基于关键字搜索的生产信息监测方法，该方法能够在实现基于关键字进行搜索数据的同时，自动生成用户偏好模型进行自动运算查找以提高查找效率以及准确率。

为了实现上述目的，本发明的技术方案：

一种基于关键字搜索的生产信息监测方法，其特征在于，包括：

步骤1、通过环境数据采集端对当前生产条件下所对应的环境数据进行采集，所述环境数据采集端集成有多种类型的传感器以及音视频采集器；

步骤2、通过生产数据输入端以时间为区分标识，对当前生产数据进行录入存储，所述生产数据至少包括环境数据、生产时间、产品类别、产品数量以及产品工艺参数；

步骤3、通过计划数据输入端对待生产的产品计划数据进行录入存储，所述产品计划数据至少包括各个产品类别所对应的产品的预计生产时间、预计产品数量以及预计产品工艺参数；

步骤4、通过关键字搜索单元为用户提供多种关键字输入选项并按照用户的输入结果即选定的关键字调动数据关联匹配单元执行搜索功能；

步骤5、通过数据关联匹配单元按照预置的关键字匹配数据库对所述生产数据以及所述产品计划数据进行关联匹配，以使得用户在输入某一关键字时能同时获得所述关键字对应的生产数据以及产品计划数据；同时通过用户偏好生成单元使其能够基于用户所输入的关键字历史数据自动生成相应的用户偏好模型并在用户下一次进行关键字搜索时进行模糊匹配并显示；

步骤6、通过检索结果显示单元对搜索结果进行结果显示。

基于上述方案，优选的，

所述传感器至少包括下述传感器中的任意一种或者多种组合，其包括但不限于空气湿度传感器、空气温度传感器、光线强度传感器、co2浓度传感器；所述音视频采集器包括拾音器以及图像采集器。

基于上述方案，优选的，

所述数据关联匹配单元通过模糊匹配算法，基于用户所输入的关键字调动生产数据输入端以及计划数据输入端所存储的数据，对所述生产数据以及所述产品计划数据进行关键字关联匹配。

基于上述方案，优选的，

所述模糊匹配算法优选采用tu过滤算法。

基于上述方案，优选的，

所述用户偏好模型基于矩阵运算方法进行创建，并将用户所输入的关键字历史数据转换为用户行为矩阵后以每个关键字所输入的次数建立兴趣的偏好权重进行计算。

与现有技术相比，本发明的有益效果：

本发明能够在实现种基于关键字进行搜索数据的同时，自动生成用户偏好模型进行自动运算查找以提高查找效率以及准确率。

附图说明

图1为本发明所述基于关键字搜索的生产信息监测方法的步骤流程示意图；

图2为本发明所述基于关键字搜索的生产信息监测系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，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，一种基于关键字搜索的生产信息监测方法，其特征在于，包括：

步骤1、通过环境数据采集端对当前生产条件下所对应的环境数据进行采集，所述环境数据采集端集成有多种类型的传感器以及音视频采集器；

步骤2、通过生产数据输入端以时间为区分标识，对当前生产数据进行录入存储，所述生产数据至少包括环境数据、生产时间、产品类别、产品数量以及产品工艺参数；

步骤3、通过计划数据输入端对待生产的产品计划数据进行录入存储，所述产品计划数据至少包括各个产品类别所对应的产品的预计生产时间、预计产品数量以及预计产品工艺参数；

步骤4、通过关键字搜索单元为用户提供多种关键字输入选项并按照用户的输入结果即选定的关键字调动数据关联匹配单元执行搜索功能；

步骤5、通过数据关联匹配单元按照预置的关键字匹配数据库对所述生产数据以及所述产品计划数据进行关联匹配，以使得用户在输入某一关键字时能同时获得所述关键字对应的生产数据以及产品计划数据；同时通过用户偏好生成单元使其能够基于用户所输入的关键字历史数据自动生成相应的用户偏好模型并在用户下一次进行关键字搜索时进行模糊匹配并显示；

步骤6、通过检索结果显示单元对搜索结果进行结果显示。

基于上述方案，优选的，

所述传感器至少包括下述传感器中的任意一种或者多种组合，其包括但不限于空气湿度传感器、空气温度传感器、光线强度传感器、co2浓度传感器；所述音视频采集器包括拾音器以及图像采集器。

基于上述方案，优选的，

所述数据关联匹配单元通过模糊匹配算法，基于用户所输入的关键字调动生产数据输入端以及计划数据输入端所存储的数据，对所述生产数据以及所述产品计划数据进行关键字关联匹配。

基于上述方案，优选的，

所述模糊匹配算法优选采用tu过滤算法。

基于上述方案，优选的，

所述用户偏好模型基于矩阵运算方法进行创建，并将用户所输入的关键字历史数据转换为用户行为矩阵后以每个关键字所输入的次数建立兴趣的偏好权重进行计算。

基于上述方法所引申出的系统为：如图2，包括：

环境数据采集端，所述环境数据采集端用以对当前生产条件下所对应的环境数据进行采集，其集成有多种类型的传感器以及音视频采集器；

生产数据输入端，所述生产数据输入端用以时间为区分标识，对当前生产数据进行录入存储，所述生产数据至少包括环境数据、生产时间、产品类别、产品数量以及产品工艺参数；

计划数据输入端，所述计划数据输入端用以对待生产的产品计划数据进行录入存储，所述产品计划数据至少包括各个产品类别所对应的产品的预计生产时间、预计产品数量以及预计产品工艺参数；

数据关联匹配单元，所述数据关联匹配单元用以按照预置的关键字匹配数据库对所述生产数据以及所述产品计划数据进行关联匹配，以使得用户在输入某一关键字时能同时获得所述关键字对应的生产数据以及产品计划数据；

关键字搜索单元，所述关键字搜索单元用以为用户提供多种关键字输入选项并按照用户的输入结果即选定的关键字调动数据关联匹配单元执行搜索功能；

检索结果显示单元，所述检索结果显示单元用以对搜索结果进行结果显示；

以及用户偏好生成单元，所述用户偏好生成单元用以基于用户所输入的关键字历史数据自动生成相应的用户偏好模型并在用户下一次进行关键字搜索时进行模糊匹配并显示。

基于上述方案，优选的，

所述传感器至少包括下述传感器中的任意一种或者多种组合，其包括但不限于空气湿度传感器、空气温度传感器、光线强度传感器、co2浓度传感器；所述音视频采集器包括拾音器以及图像采集器-摄像头。若需要对环境风速数据进行检测还包括风速传感器。

基于上述方案，优选的，

所述数据关联匹配单元通过模糊匹配算法，基于用户所输入的关键字调动生产数据输入端以及计划数据输入端所存储的数据，对所述生产数据以及所述产品计划数据进行关键字关联匹配。

基于上述方案，优选的，

所述模糊匹配算法优选采用tu过滤算法或者dfa算法，其中所述tu过滤算法即为tarhio与ukkonen所提出的过滤算法。

基于上述方案，优选的，

所述用户偏好模型基于矩阵运算方法进行创建，并将用户所输入的关键字历史数据转换为用户行为矩阵后以每个关键字所输入的次数建立兴趣的偏好权重进行计算。

基于上述方案，优选的，

用户偏好生成单元还包括历史数据累积模块，用以获取并累积所搜索过的每一关键字对应的次数。

基于上述方案，优选的，

所述用户偏好模型还可以通过bp神经网络对模型进行训练识别，

综上，本发明基于关键字搜索技术，通过用户行为分析即所输入的关键字建立一个用户偏好(偏好即兴趣)模型进行自动跟踪学习，模型中包含各个用户的一个或更多个偏好；具体为基于用户行为分析建立用户偏好模型的核心工作就是：将用户的行为转换为用户的偏好，将用户行为矩阵转换为用户兴趣矩阵其中矩阵的行表示用户，列表示兴趣即关键字，计算出的矩阵再经过归一化后，则每个值就代表某个用户在某个兴趣的偏好权重。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。