基于工业互联网大数据分析提取方法、装置及计算机设备与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种基于工业互联网大数据分析提取方法、装置、计算机可读介质及电子设备。


背景技术：

2.在工业互联网发展日新月异的现在，对工业数据进行分析已经屡见不鲜，但是由于工业数据多种多样，单位时间内的数据量也众多，而现有技术中很难对大量数据进行统一的数据处理和分析，进而造成数据分析效率较低、数据利用率较低的问题。


技术实现要素：

3.本技术的实施例提供了一种基于工业互联网大数据分析提取方法、装置、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以提高数据分析效率。
4.本技术的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本技术的实践而习得。
5.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种基于工业互联网大数据分析提取方法，包括：基于预设的工业互联网采集工业数据；对所述工业数据进行标准化处理，得到标准数据，并将所述标准数据存储至数据库中；在获取到数据分析指令时，基于数据分析指令确定对应的数据属性；从所述数据库的标准数据中提取所述数据属性对应的目标数据；基于所述目标数据进行数据分析，得到所述数据分析指令对应的数据分析结果。
6.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述对所述工业数据进行标准化处理，得到标准数据，包括：基于所述工业数据的数据类型，获取所述数据类型对应的正常数据范围；将所述工业数据和所述正常数据范围进行对比，删除不属于正常数据范围的工业数据，得到备用数据；基于所述正常数据范围中的最小值和最大值，对所述备用数据进行标准化处理，得到标准数据。
7.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述在获取到数据分析指令时，基于数据分析指令确定对应的数据属性，包括：在获取到数据分析指令时，对所述数据分析指令进行成分分析，确定其中的分析对象；基于所述分析对象确定所述数据分析指令确定对应的数据属性。
8.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述从所述数据库的标准数据中提取所述数据属性对应的目标数据，包括：
基于所述数据属性，确定所述数据属性对应的数据类型和数据范围；从数据库的标准数据中，提取所述数据类型和数据范围对应的数据，作为所述目标数据。
9.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述目标数据进行数据分析，得到所述数据分析指令对应的数据分析结果，包括：基于所述目标数据的数据类型，对所述目标数据进行聚类分析，得到所述数据分析指令对应的数据分析结果。
10.在本技术的一个实施例中，基于所述目标数据进行数据分析，得到所述数据分析指令对应的数据分析结果的过程中可以包括：基于设定的采样周期对目标数据进行采样，得到待分析数据；对待分析数据进行数据分析，得到数据分析指令对应的数据分析结果。
11.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种基于工业互联网大数据分析提取装置，包括：采集单元，用于基于预设的工业互联网采集工业数据；标准单元，用于对所述工业数据进行标准化处理，得到标准数据，并将所述标准数据存储至数据库中；属性单元，用于在获取到数据分析指令时，基于数据分析指令确定对应的数据属性；目标单元，用于从所述数据库的标准数据中提取所述数据属性对应的目标数据；分析单元，用于基于所述目标数据进行数据分析，得到所述数据分析指令对应的数据分析结果。
12.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述标准单元包括：范围单元，用于基于所述工业数据的数据类型，获取所述数据类型对应的正常数据范围；删除单元，用于将所述工业数据和所述正常数据范围进行对比，删除不属于正常数据范围的工业数据，得到备用数据；处理单元，用于基于所述正常数据范围中的最小值和最大值，对所述备用数据进行标准化处理，得到标准数据。
13.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述属性单元包括：分析单元，用于在获取到数据分析指令时，对所述数据分析指令进行成分分析，确定其中的分析对象；数据属性单元，用于基于所述分析对象确定所述数据分析指令确定对应的数据属性。
14.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述从所述数据库的标准数据中提取所述数据属性对应的目标数据，包括：基于所述数据属性，确定所述数据属性对应的数据类型和数据范围；从数据库的标准数据中，提取所述数据类型和数据范围对应的数据，作为所述目标数据。
15.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述目标数据进行数据分析，
得到所述数据分析指令对应的数据分析结果，包括：基于所述目标数据的数据类型，对所述目标数据进行聚类分析，得到所述数据分析指令对应的数据分析结果。
16.在本技术的一个实施例中，基于所述目标数据进行数据分析，得到所述数据分析指令对应的数据分析结果的过程中可以包括：基于设定的采样周期对目标数据进行采样，得到待分析数据；对待分析数据进行数据分析，得到数据分析指令对应的数据分析结果。
17.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的基于工业互联网大数据分析提取方法。
18.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的基于工业互联网大数据分析提取方法。
19.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的基于工业互联网大数据分析提取方法。
20.在本技术的一些实施例所提供的技术方案中，基于预设的工业互联网采集工业数据，之后对工业数据进行标准化处理得到标准数据，并将标准数据存储至数据库中，以在获取到数据分析指令时基于数据分析指令确定对应的数据属性，从数据库的标准数据中提取所述数据属性对应的目标数据，基于目标数据进行数据分析得到数据分析指令对应的数据分析结果。上述方式通过对工业数据进行标准化存储和分析处理，提高了工业数据分析的效率和工业数据的利用率。
21.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
22.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，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。
23.图1示意性示出了根据本技术的一个实施例的基于工业互联网大数据分析提取方法的流程图。
24.图2示意性示出了根据本技术的一个实施例的得到标准数据的流程图。
25.图3示意性示出了根据本技术的一个实施例的基于工业互联网大数据分析提取装置的示意图。
26.图4示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
27.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本技术将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
28.此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本技术的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本技术的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本技术的各方面。
29.附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
30.附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
31.以下对本技术实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：图1示出了根据本技术的一个实施例的基于工业互联网大数据分析提取方法的流程图，该基于工业互联网大数据分析提取方法可以由服务器来执行。参照图1所示，该基于工业互联网大数据分析提取方法至少包括步骤s110至步骤s150，详细介绍如下：在步骤s110中，基于预设的工业互联网采集工业数据。
32.在本技术的一个实施例中，预先构建有工业互联网，用于采集工业生产环境中的工业数据。本实施例中的工业互联网可以是基于不同传感器的多源异构网络，其中包括感知层、路由层、网络层以及应用层等等。
33.可选的，本实施例中基于大数据技术、物联网技术构建的工业互联网可以应用于各种类型的生产环境中，实现对工业生产的监控。
34.在步骤s120中，对所述工业数据进行标准化处理，得到标准数据，并将所述标准数据存储至数据库中。
35.在本技术的一个实施例中，在获取到工业数据之后，对工业数据进行标准化处理或者格式化处理，得到符合要求的标准数据，之后将标准数据存储至数据库中，便于数据存储和管理。
36.在本技术的一个实施例中，对所述工业数据进行标准化处理，得到标准数据，包括：基于所述工业数据的数据类型，获取所述数据类型对应的正常数据范围；将所述工业数据和所述正常数据范围进行对比，删除不属于正常数据范围的工业数据，得到备用数据；基于所述正常数据范围中的最小值和最大值，对所述备用数据进行标准化处理，得到标准数据。
37.在本技术一实施例中，针对各种类型的工业数据预设有对应的正常数据范围，在获取到工业数据之后，基于工业数据的数据类型通过在数据库中进行查找便可以确定出该
数据类型对应的正常数据范围，以通过正常数据范围对工业数据进行过滤，删除不属于正常数据范围的工业数据，保留剩余数据作为备用数据。通过上述方式可以保证备用数据的正确性和数据处理可靠性。
38.在获取到备用数据之后，基于正常数据范围中的最小值vae_min和最大值vae_max，对备用数据dta_sea进行标准化处理，得到标准数据dta_vae为：其中，表示预设的标准因子，表示同类备用数据的均值。本实施例中通过上述方式对备用数据进行标准化处理，提高了备用数据的可靠性。
39.在步骤s130中，在获取到数据分析指令时，基于数据分析指令确定对应的数据属性。
40.在本技术的一个实施例中，用户可以通过分析系统随时触发数据分析指令，在获取到数据分析指令时，基于数据分析指令确定其中所要的数据属性，以进行针对性的处理。
41.在本技术的一个实施例中，在获取到数据分析指令时，基于数据分析指令确定对应的数据属性，包括：在获取到数据分析指令时，对所述数据分析指令进行成分分析，确定其中的分析对象；基于所述分析对象确定所述数据分析指令确定对应的数据属性。
42.本技术一实施例中在获取到数据分析指令时，对数据分析指令的语句成分进行成分分析，例如通过主谓宾的识别，确定宾语作为分析对象；之后根据预设的对应关系，确定分析对象对应的数据属性。例如，当分析对象为当月产量时，对应的数据属性就包括时间、产品类型、产品数据等等。
43.在步骤s140中，从所述数据库的标准数据中提取所述数据属性对应的目标数据。
44.在本技术的一个实施例中，在确定了数据属性之后，便可以从数据库中的标准数据中通过查找的方式，提取出数据属性对应的目标数据。
45.可选的，可以直接基于数据属性进行数据搜索得到对应的数据，但是这种方式可能造成搜索不全面的问题，因此我们可以通过数据属性确定数据类型，之后基于数据类型进行数据搜索得到目标数据。
46.在本技术的一个实施例中，从所述数据库的标准数据中提取所述数据属性对应的目标数据，包括：基于所述数据属性，确定所述数据属性对应的数据类型和数据范围；从数据库的标准数据中，提取所述数据类型和数据范围对应的数据，作为所述目标数据。
47.本实施例中在确定了数据属性之后，基于数据属性和预设的对应关系确定数据类型和数据范围，例如，当数据属性为产品类型时，其对应的数据类型为产品标识或者产品名称。之后从数据库的标准数据中，提取出数据类型和数据范围对应的数据，作为目标数据。
48.在步骤s150中，基于所述目标数据进行数据分析，得到所述数据分析指令对应的数据分析结果。
49.在本技术的一个实施例中，在获取到目标数据之后，基于目标数据进行数据分析，其中分析方式可以是基于各种数据模型的数据分析，之后便可以得到数据分析指令对应的数据分析结果。
50.在本技术的一个实施例中，基于所述目标数据进行数据分析，得到所述数据分析指令对应的数据分析结果，包括：基于所述目标数据的数据类型，对所述目标数据进行聚类分析，得到所述数据分析指令对应的数据分析结果。
51.在本技术一实施例中，基于目标数据的数据类型，将属于同一数据类型的数据进行聚类，将数据同一数据类型的数据归属到一起，进行相加整合等分析，得到对应的数据分析结果。
52.在本技术的一个实施例中，基于所述目标数据进行数据分析，得到所述数据分析指令对应的数据分析结果的过程中可以包括：基于设定的采样周期对目标数据进行采样，得到待分析数据；对待分析数据进行数据分析，得到数据分析指令对应的数据分析结果。
53.具体的，我们基于目标数据的数据量voe_dta确定采样周期pei_sam为：其中，γ表示预设的采样因子，在计算得到采样周期之后，基于采样周期来对目标数据进行间隔性的采样处理，得到待分析数据，通过这种方式可以降低参与数据分析的数据量，有其是在简单数据分析中，降低数据运算时间，提高数据分析效率。
54.以下介绍本技术的装置实施例，可以用于执行本技术上述实施例中的基于工业互联网大数据分析提取方法。可以理解的是，所述装置可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序（包括程序代码），例如该装置为一个应用软件；该装置可以用于执行本技术实施例提供的方法中的相应步骤。对于本技术装置实施例中未披露的细节，请参照本技术上述的基于工业互联网大数据分析提取方法的实施例。
55.图3示出了根据本技术的一个实施例的基于工业互联网大数据分析提取装置的框图。
56.参照图3所示，根据本技术的一个实施例的基于工业互联网大数据分析提取装置300，包括：采集单元310，用于基于预设的工业互联网采集工业数据；标准单元320，用于对所述工业数据进行标准化处理，得到标准数据，并将所述标准数据存储至数据库中；属性单元330，用于在获取到数据分析指令时，基于数据分析指令确定对应的数据属性；目标单元340，用于从所述数据库的标准数据中提取所述数据属性对应的目标数据；分析单元350，用于基于所述目标数据进行数据分析，得到所述数据分析指令对应
的数据分析结果。
57.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述标准单元320包括：范围单元，用于基于所述工业数据的数据类型，获取所述数据类型对应的正常数据范围；删除单元，用于将所述工业数据和所述正常数据范围进行对比，删除不属于正常数据范围的工业数据，得到备用数据；处理单元，用于基于所述正常数据范围中的最小值和最大值，对所述备用数据进行标准化处理，得到标准数据。
58.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述属性单元330包括：分析单元，用于在获取到数据分析指令时，对所述数据分析指令进行成分分析，确定其中的分析对象；数据属性单元，用于基于所述分析对象确定所述数据分析指令确定对应的数据属性。
59.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述从所述数据库的标准数据中提取所述数据属性对应的目标数据，包括：基于所述数据属性，确定所述数据属性对应的数据类型和数据范围；从数据库的标准数据中，提取所述数据类型和数据范围对应的数据，作为所述目标数据。
60.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述目标数据进行数据分析，得到所述数据分析指令对应的数据分析结果，包括：基于所述目标数据的数据类型，对所述目标数据进行聚类分析，得到所述数据分析指令对应的数据分析结果。
61.在本技术的一些实施例所提供的技术方案中，基于预设的工业互联网采集工业数据，之后对工业数据进行标准化处理得到标准数据，并将标准数据存储至数据库中，以在获取到数据分析指令时基于数据分析指令确定对应的数据属性，从数据库的标准数据中提取所述数据属性对应的目标数据，基于目标数据进行数据分析得到数据分析指令对应的数据分析结果。上述方式通过对工业数据进行标准化存储和分析处理，提高了工业数据分析的效率和工业数据的利用率。
62.图4示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
63.需要说明的是，图4示出的电子设备的计算机系统400仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
64.如图4所示，计算机系统400包括中央处理单元（central processing unit，cpu）401，其可以根据存储在只读存储器（read-only memory，rom）402中的程序或者从储存部分408加载到随机访问存储器（random access memory，ram）403中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在ram 403中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。cpu 401、rom 402以及ram 403通过总线404彼此相连。输入/输出（input/output，i/o）接口405也连接至总线404。
65.以下部件连接至i/o接口405：包括键盘、鼠标等的输入部分406；包括诸如阴极射线管（cathode ray tube，crt）、液晶显示器（liquid crystal display，lcd）等以及扬声器
等的输出部分407；包括硬盘等的储存部分408；以及包括诸如lan（local area network，局域网）卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至i/o接口405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分408。
66.特别地，根据本技术的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本技术的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元（cpu）401执行时，执行本技术的系统中限定的各种功能。
67.需要说明的是，本技术实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（ram）、只读存储器（rom）、可擦式可编程只读存储器（erasable programmable read only memory，eprom）、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（compact disc read-only memory，cd-rom）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本技术中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
68.附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
69.描述于本技术实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
70.根据本技术的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程
序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的方法。
71.作为另一方面，本技术还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。
72.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本技术的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
73.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本技术实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质（可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等）中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备（可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等）执行根据本技术实施方式的方法。
74.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
75.应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求来限制。