技术特征：
1.一种生产设备组分析方法，其特征在于，所述方法包括：获得与待分析批次产品对应的第一模型，所述第一模型包括多个子模型；其中，所述子模型表征有所述待分析批次产品的多条产品流转路径，以及构成每条所述产品流转路径的生产设备组与所述待分析批次产品的质量之间的影响关系；获得所述多个子模型中符合第一预设条件的目标子模型；针对每个所述目标子模型，根据每条所述影响关系的特征数据，计算该目标子模型的每条影响关系的产品流转路径的贡献度指标，根据各所述产品流转路径的贡献度指标，从各所述产品流转路径中得到可疑路径；针对每条所述可疑路径，根据得到该可疑路径的目标子模型的分裂方向规则，进行路径还原，得到影响产品质量的生产设备组。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述产品流转路径的贡献度指标，从各所述产品流转路径中得到可疑路径的步骤，包括：将目标子模型的各所述产品流转路径的贡献度指标与第二预设条件进行对比，从该目标子模型的多条所述产品流转路径中选择贡献度指标满足第二预设条件的产品流转路径作为可疑路径。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述影响关系的特征数据包括产品流转路径最后一台设备所流转的样本总数，产品流转路径最后一台设备的设备过片率，产品流转路径最后一台设备所流转的不良样本数，以及所述待分析批次产品的样本总数；所述针对每个所述目标子模型，根据每条所述影响关系的特征数据，计算出该目标子模型的每条所述影响关系的产品流转路径的贡献度指标的步骤，包括：根据贡献度指标计算方法，计算出每条所述影响关系的产品流转路径的贡献度指标，所述贡献度指标计算方法包括：其中，表示尺度缩放比例，表示产品流转路径最后一台设备的设备过片率，表示产品流转路径最后一台设备所流转的不良样本数，表示产品流转路径最后一台设备所流转的样本总数，表示待分析批次产品的样本总数。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述分裂方向规则包括流转至产品流转路径中后一级生产设备的产品需要先流转至前一级生产设备；所述针对每条所述可疑路径，根据得到该可疑路径的目标子模型的分裂方向规则，进行路径还原，得到影响产品质量的生产设备组的步骤，包括：针对每条所述可疑路径，判断该条可疑路径上的各生产设备是否满足得到该可疑路径的目标子模型的分裂方向规则；将该条可疑路径上不满足所述分裂方向规则的生产设备进行标识，以得到影响产品质量的生产设备组。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括构建所述第一模型的步骤，该步骤包括：
获得由待分析批次产品得到的多个训练集，多个所述训练集之间有交集，所述训练集包括所述待分析批次产品的履历信息和不良率；根据所述多个训练集，采用随机森林，构建包括多个子模型的第一模型，所述子模型用于拟合履历信息与不良率之间的关系，所述子模型表征有所述待分析批次产品的多条产品流转路径，以及构成每条所述产品流转路径的生产设备组与所述待分析批次产品的质量之间的影响关系。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述履历信息包括待分析批次产品在各台生产设备上的流转关系，待分析批次产品的样本总数以及样本品质；所述根据所述多个训练集，采用随机森林，构建包括多个子模型的第一模型的步骤，包括：根据每个所述训练集，构建该训练集的履历信息和不良率之间关系的子模型，所述子模型包括多条产品流转路径，以及每条所述产品流转路径的样本信息；其中，所述产品流转路径根据履历信息中的流转关系得到，所述样本信息根据履历信息中的所述流转关系和所述样本品质得到，该子模型表征有构成每条所述产品流转路径的生产设备组与所述待分析批次产品的质量之间的影响关系；将根据每个所述训练集构建得到的子模型组合得到第一模型。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括从多个所述子模型中选择符合第一预设条件的目标子模型的步骤，该步骤包括：获得由待分析批次产品得到的多个测试集，每个所述测试集具有唯一关联的训练集，所述测试集包括待分析批次产品的履历信息和不良率；针对每个所述测试集，对由该测试集关联的训练集训练得到的子模型进行测试，采用模型精确度衡量算法，对该子模型进行评估，得到该子模型的评估值；将各所述子模型的评估值与第一预设条件进行对比，选择所述评估值满足第一预设条件的子模型作为目标子模型。8.根据权利要求5至7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括根据待分析批次产品的数据集，获得测试集和训练集的步骤，该步骤包括：获得待分析批次产品的数据集，所述数据集包括履历信息和不良率；多次对所述数据集进行有放回抽取，得到多个训练集；针对每个所述训练集，将所述数据集减去该训练集，得到该训练集唯一关联的测试集。9.一种生产设备组分析装置，其特征在于，包括：第一模型获取模块，用于获得与待分析批次产品对应的第一模型，所述第一模型包括多个子模型；其中，所述子模型表征有所述待分析批次产品的多条产品流转路径，以及构成每条所述产品流转路径的生产设备组与所述待分析批次产品的质量之间的影响关系；目标子模型获取模块，用于获得所述多个子模型中符合第一预设条件的目标子模型；可疑路径获取模块，用于针对每个所述目标子模型，根据每条所述影响关系的特征数据，计算该目标子模型的每条影响关系的产品流转路径的贡献度指标，根据各所述产品流转路径的贡献度指标，从各所述产品流转路径中得到可疑路径；路径还原模块，用于针对每条所述可疑路径，根据得到该可疑路径的目标子模型的分裂方向规则，进行路径还原，得到影响产品质量的生产设备组。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述的方法。11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在的电子设备执行权利要求1至8任一项所述的方法。
技术总结
本申请提供一种生产设备组分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，属于数据处理技术的领域，方法包括：先获得与待分析批次产品对应的第一模型，第一模型包括多个子模型，且子模型表征有待分析批次产品的多条产品流转路径，以及构成每条所述产品流转路径的生产设备组与待分析批次产品的质量之间的影响关系；再从多个子模型中获得目标子模型，接着针对每个目标子模型，根据每条影响关系的特征数据，计算产品流转路径的贡献度指标，根据贡献度指标，从各产品流转路径中得到可疑路径，从而根据分裂方向规则，对可疑路径进行还原，得到影响产品质量的生产设备组，实现从生产设备组的层面上来分析多设备对产品质量的影响。备组的层面上来分析多设备对产品质量的影响。备组的层面上来分析多设备对产品质量的影响。
技术研发人员：ꢀ(74)专利代理机构
受保护的技术使用者：成都数联云算科技有限公司
技术研发日：2021.08.16
技术公布日：2021/9/9