[发明专利]一种基于工业模型预测引擎进行预测的方法及装置

说明书

本申请提供了一种基于工业模型预测引擎进行预测的方法及、装置，该基于工业模型预测引擎进行预测的方法包括：依据用户的预测需求，在预设的工业模型预测引擎平台中，获取与所述预测需求相匹配的目标工业分类模型预测引擎；依据用户从展示的所述目标工业分类模型预测引擎中输入的目标数据，运行所述目标数据，得到所述预测需求对应的预测结果。可以有效提升数字化资产的管理效率。

技术领域

本申请涉及工业信息处理技术领域，具体而言，涉及一种基于工业模型预测引擎进行预测的方法及装置。

背景技术

随着工业互联网的飞速发展，工业领域中，各企业的生产数据、设备运行数据、机理模型数据、工艺流程数据等数字化资产呈现级数级增长。各企业在对数字化资产的管理中，主要依靠该企业的相关技术人员进行管理，数字化资产的使用价值得不到有效利用，使得企业对数字化资产的管理效率较低。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于工业模型预测引擎进行预测的方法及装置，提升数字化资产的管理效率。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于工业模型预测引擎进行预测的方法，该方法包括：

依据用户的预测需求，在预设的工业模型预测引擎平台中，获取与所述预测需求相匹配的目标工业分类模型预测引擎；

依据用户从展示的所述目标工业分类模型预测引擎中输入的目标数据，运行所述目标数据，得到所述预测需求对应的预测结果。

可选地，所述依据用户的预测需求，在预设的工业模型预测引擎平台中，获取与所述预测需求相匹配的目标工业分类模型预测引擎，包括：

登录所述工业模型预测引擎平台，从展示的分类列表中，选取目标分类；

依据展示的所述目标分类对应的下一级分类列表，选取下一级目标分类，直至选取到所需的目标工业分类模型预测引擎。

可选地，所述依据用户的预测需求，在预设的工业模型预测引擎平台中，获取与所述预测需求相匹配的目标工业分类模型预测引擎，包括：

接收用户输入的预测需求，提取所述预测需求中包含的关键词信息；

依据预设的各工业分类模型预测引擎与相应特征词集的映射关系，计算所述关键词信息分别与各特征词集的相似度，获取最高相似度对应的特征词集映射的工业分类模型预测引擎。

可选地，在所述获取与所述预测需求相匹配的目标工业分类模型预测引擎之后，依据用户从展示的所述目标工业分类模型预测引擎中输入的目标数据，运行所述目标数据之前，所述方法还包括：

判断所述目标工业分类模型预测引擎是否对应两个以上用户的预测需求，若是，将所述目标工业分类模型预测引擎虚拟为与用户数相匹配的任务，为每一用户分配一任务，任务之间共享所述目标工业分类模型预测引擎资源，任务之间用户输入的目标数据相互隔离。

可选地，所述为每一用户分配一任务，包括：

依据所述工业模型预测引擎平台的空闲资源，按照预先设置的引擎平台资源配置策略，为所述目标工业分类模型预测引擎分配引擎资源；

依据用户的优先级别，按照预先设置的用户资源配置策略，在分配的引擎资源空间中，为该用户分配用户资源。

可选地，在运行所述目标数据之后，得到所述预测需求对应的预测结果之前，所述方法还包括：