LED配方数据推荐方法、系统及存储介质与流程

led配方数据推荐方法、系统及存储介质
技术领域
1.本发明涉及led制造领域，尤其涉及一种led配方数据推荐方法、系统及存储介质。


背景技术：

2.led(lightemittingdiode，发光二极管)是一种能够将电能转化为可见光的固态的半导体器件，其可以直接把电转化为光。由于其具备寿命长、绿色环保等特性，led已广泛运用于各种照明领域，如移动照明、背光、闪光灯、汽车照明等。
3.现有技术中只能根据用户的生产需求制定相应的生产策略，或者依据用户的需求制定生产工艺；生产过程受制于用户不能很好的为客户提供深层次的服务。
4.因此现有技术还有待于进一步发展。


技术实现要素：

5.针对上述技术问题，本发明提供了一种led配方数据推荐方法、系统及存储介质，可以利用历史生产数据为客户提供更好的服务。
6.本发明实施例的第一方面，提供一种led配方数据推荐方法，包括：
7.将客户历史产品的历史配方明细、历史分光流水数据及历史原材料信息进行分析，并将分析结果与产品规格关联；
8.基于用户输入的规格产品，匹配出历史中相同规格产品采用的配方数据，将所述配方数据推送给用户；
9.追踪用户使用配方作业后实际数据并分析后提报给客户。
10.可选地，所述将客户历史产品的历史配方明细、历史分光流水数据及历史原材料信息进行分析，并将分析结果与产品规格关联，包括：
11.获取历史产品历史配方明细、历史分光流水数据及历史原材料信息历史生产数据对应的产品跟踪信息；
12.将历史产品的历史配方明细、历史分光流水数据、历史原材料信息历史生产数据以及产品跟踪信息作为历史生产数据；
13.将所述历史生产数据按照生产良率、出货率与产品规格关联，并存储至服务器。
14.可选地，所述历史配方信息包括配比参数内容、配方比例、荧光粉规格、ab胶规格参数；所述历史物料信息包括支架芯片、线材、封装胶、荧光粉；所述历史分光流水数据包括电压、亮度、xy坐标、显示指数、红外敏感度。
15.可选地，所述基于用户输入的规格产品，匹配出历史中相同规格产品采用的配方数据，将所述配方数据推送给用户，包括：
16.获取历史中相同规格产品的历史配方明细，对比每个历史配方明细的良率及出货率，将良率、出货率最大值对应的历史配方明细推送给用户。
17.可选地，所述基于用户输入的规格产品，匹配出历史中相同规格产品采用的配方数据，将所述配方数据推送给用户，包括：
18.获取历史中相同规格产品的历史配方明细，通过物料特性规则排除不影响配方的物料，确定与用户输入的规格产品相同历史规格产品，将所述历史规格产品对应的配方明细推送给用户。
19.可选地，所述追踪用户使用配方作业后实际数据并分析后提报给客户，包括：
20.追踪用户使用配方作业后的打靶图、x管控图、x正态分布图、xy线性趋势图提报给客户。
21.可选地，所述基于用户输入的规格产品，匹配出历史中相同规格产品采用的配方数据，将所述配方数据推送给用户，包括：
22.根据用户输入的规格产品，分析历史规格产品的良率和出货率，结合历史原材料信息计算出产品的推荐模型数据库，相同类型产品自动推荐色块达成率配方和点胶量；相似类型产品根据打靶图形及色卡进行预测，推荐相似配方。
23.本发明实施例的第二方面，提供一种led配方数据推荐系统，包括：
24.关联模块，用于将客户历史产品的历史配方明细、历史分光流水数据及历史原材料信息进行分析，并将分析结果与产品规格关联；
25.推送模块，用于基于用户输入的规格产品，匹配出历史中相同规格产品采用的配方数据，将所述配方数据推送给用户；
26.追踪模块，用于追踪用户使用配方作业后实际数据并分析后提报给客户。
27.本发明实施例的第三方面，提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如本发明实施例的第一方面提供的led配方数据推荐方法。
28.本发明提供的技术方案中，利用据历史生产的产品信息，分析良率和出货率，结合历史原材料，可以向用户提供led配方服务，实现了基于历史生产数据为客户提供深层次服务。
附图说明
29.图1为本发明实施例中一种led配方数据推荐方法的流程示意图。
30.图2为本发明实施例中一种led配方数据推荐系统的模块示意图。
具体实施方式
31.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。
32.本发明还提供一种led配方数据推荐系统，用于执行所述的led配方数据推荐方法。
33.请参阅图1，图1为本发明实施例中一种led配方数据推荐方法的一实施例的结构示意图。所述led配方数据推荐方法，应用于软件控制系统，包括以下步骤：
34.步骤s100：将客户历史产品的历史配方明细、历史分光流水数据及历史原材料信息进行分析，并将分析结果与产品规格关联；
35.步骤s200：基于用户输入的规格产品，匹配出历史中相同规格产品采用的配方数
据，将所述配方数据推送给用户；
36.步骤s300：追踪用户使用配方作业后实际数据并分析后提报给客户。
37.在本实施例中，所述历史配方信息包括配比参数内容、配方比例、荧光粉规格、ab胶规格参数；所述历史物料信息包括支架芯片、线材、封装胶、荧光粉；所述历史分光流水数据包括电压、亮度、xy坐标、显示指数、红外敏感度。可以结合上述信息构建用户的led配方推荐模型数据库，基于客户的相同或相似规格产品提供推荐服务。
38.具体可以通过两种方式实现，第一种：直接对比历史生产数据中的历史分配方明细并配方数据将推荐给客户，第二种：可以对比历史物料信息确定出最相似最接近的历史规格产品，然后确定最优的历史配方信息推荐给客户。利用这种方式推荐配方可以达到快速推荐配比的目的，解决了配比修正周期长、原材料浪费多的问题，进而提升了生产效率，提高了生产良率，降低了人力成本。
39.在第一种方式中，具体可以通过以下步骤实现：
40.获取历史产品历史配方明细、历史分光流水数据及历史原材料信息历史生产数据对应的产品跟踪信息。即获取配比参数内容、配方比例、荧光粉规格、ab胶规格参数、括支架芯片、线材、封装胶、荧光粉、电压、亮度、xy坐标、显示指数、红外敏感度，然后获取利用上述历史数据记录的生产时的跟踪信息，包括产品从上线至结束，所有的流向转换，可以精确到每一盒的led。
41.例如可以通过分光软件保存至本地的流水数据，系统通过识别文件路径文件名以及内容格式进行提取至服务器并计算，流水数据需包含：vf、iv、x、y、ra、r9、等客户需求管控的光电参数。
42.可以将本地存储的流水数据的文件存储路径、文件名获取得到，然后可以使用固定的格式模板天数测试数据上传至服务器。自动提取分光流水记录进行分析均值、中位数等统计量数据值。其中平均数是统计学中最常用的统计量，用来表明资料中各观测值相对集中较多的中心位置；中位数是指将统计总体当中的各个变量值按大小顺序排列起来，形成一个数列，处于变量数列中间位置的变量值就称为中位数。可以依据上述数据判断产品的良率，也相应地记录了产品的生产历史数据。
43.将历史产品的历史配方明细、历史分光流水数据、历史原材料信息历史生产数据以及产品跟踪信息作为历史生产数据。由于历史生产数据有多种，对应的产品的良率与出货率不同，而良率与出货率是客户考核的标注，因此推荐给客户的led配方数据应是最优的，可以参照良率与出货率确定最优的led配方数据。
44.下一步则可以将所述历史生产数据按照生产良率、出货率与产品规格关联，并存储至服务器。获取历史中相同规格产品的历史配方明细，对比每个历史配方明细的良率及出货率，将良率、出货率最大值对应的历史配方明细推送给用户。追踪用户使用配方作业后的打靶图、x管控图、x正态分布图、xy线性趋势图提报给客户。
45.在第二种方式中，具体可以通过以下步骤实现：
46.获取历史产品历史配方明细、历史分光流水数据及历史原材料信息历史生产数据对应的产品跟踪信息；所述历史配方信息包括配比参数内容、配方比例、荧光粉规格、ab胶规格参数；所述历史物料信息包括支架芯片、线材、封装胶、荧光粉；所述历史分光流水数据包括电压、亮度、xy坐标、显示指数、红外敏感度。可以结合上述信息构建用户的led配方推
荐模型数据库，基于客户的相同或相似规格产品提供推荐服务。将历史产品的历史配方明细、历史分光流水数据、历史原材料信息历史生产数据以及产品跟踪信息作为历史生产数据。再将所述历史生产数据按照生产良率、出货率与产品规格关联，并存储至服务器。
47.然后获取历史中相同规格产品的历史原材料信息，通过物料特性规则排除不影响配方的物料，确定与用户输入的规格产品相同历史规格产品，将所述历史规格产品对应的配方明细推送给用户。
48.例如，将新产品的原物料信息对比历史产品的物料信息，通过物料特性的一些特性，例如显示指数、红外敏感度等排除一些不影响配方的物料、芯片和支架等；匹配出最相似最相近的产品，通过历史产品信息找出新产品对应的最优配方数据，然后将最优配方数据推送给客户。追踪用户使用配方作业后的打靶图、x管控图、x正态分布图、xy线性趋势图提报给客户。
49.综上所述，本发明根据历史生产的产品信息，分析良率和出货率，结合历史原材料，计算出该产品的推荐模型数据库实现配方推荐，推荐配方可以达到快速推荐配比的目的，解决了配比修正周期长、原材料浪费多的问题，进而提升了生产效率，提高了生产良率，降低了人力成本。
50.所述的led配方数据推荐方法，还包括以下步骤：
51.根据订单商信息(用户输入的规格产品)查询历史生产的产品信息，依据所述产品信息分析零率和出货率，结合历史原材料计算出产品的推荐模型数据库，相同类型产品自动推荐色块达成率配方和点胶量；相似类型产品根据打靶图形及主要色卡进行预测，推荐相似配方。基于此，所有检测结果以及优化记录均储存于系统，可直接查看；便于追溯分析原因。其中，所述产品信息包括良率、出货率、客户产品的物料信息、产品规格信息、配方信息、产品跟踪信息、配方信息。相同类型产品自动推荐色块达成率最优配方和点胶胶量；相似类型产品根据打靶图形及主色块进行预测，推荐相似配方，减少试配次数。
52.如图2所示，本发明还提供一种led配方数据推荐系统，其包括：
53.关联模块100，用于将客户历史产品的历史配方明细、历史分光流水数据及历史原材料信息进行分析，并将分析结果与产品规格关联。
54.例如获取历史产品历史配方明细、历史分光流水数据及历史原材料信息历史生产数据对应的产品跟踪信息；将历史产品的历史配方明细、历史分光流水数据、历史原材料信息历史生产数据以及产品跟踪信息作为历史生产数据；将所述历史生产数据按照生产良率、出货率与产品规格关联，并存储至服务器。其中所述历史配方信息包括配比参数内容、配方比例、荧光粉规格、ab胶规格参数；所述历史物料信息包括支架芯片、线材、封装胶、荧光粉；所述历史分光流水数据包括电压、亮度、xy坐标、显示指数、红外敏感度。
55.推送模块200，用于基于用户输入的规格产品，匹配出历史中相同规格产品采用的配方数据，将所述配方数据推送给用户。例如获取历史中相同规格产品的历史配方明细，对比每个历史配方明细的良率及出货率，将良率、出货率最大值对应的历史配方明细推送给用户。或者获取历史中相同规格产品的历史配方明细，通过物料特性规则排除不影响配方的物料，确定与用户输入的规格产品相同历史规格产品，将所述历史规格产品对应的配方明细推送给用户。
56.追踪模块300，用于追踪用户使用配方作业后实际数据并分析后提报给客户。追踪
用户使用配方作业后的打靶图、x管控图、x正态分布图、xy线性趋势图提报给客户。
57.本发明还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的led配方数据推荐方法。
58.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
59.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，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。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
60.以上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精神和范围。