[发明专利]基于大数据分析的无效生产逻辑检查方法及系统

说明书

本申请提供的基于大数据分析的无效生产逻辑检查方法及系统，获得业务大数据的待进行分析的生产会话数据；依据设定的数据优化操作对待进行分析的生产会话数据进行关键特征优化以确定不少于一组的第一存在缺陷的生产主题分布；对不少于一组的第一存在缺陷的生产主题分布进行分析，以确定业务大数据是否存在参考数据逻辑异常。这样首先通过关键特征优化的方式，有利于改善大数据分析不准确的问题，最后通过进一步的分析方式对存在缺陷的生产主题分布进行分析，能够准确地确定生产逻辑数据中是否存在异常，从而能够保障生产设备的正常工作，提高大数据生产效率。

技术领域

本申请涉及大数据检查技术领域，具体而言，涉及基于大数据分析的无效生产逻辑检查方法及系统。

背景技术

在不同行业中，那些专门从事行业数据的搜集、对收集的数据进行整理、对整理的数据进行深度分析，并依据数据分析结果做出行业研究、评估和预测的工作被称为数据分析。如果是熟悉行业知识、公司业务及流程，对工作内容有一定的了解，比如熟悉行业认知和公司业务背景，该分析结果就会有很大的使用价值。

现目前，随着大数据分析技术广泛与多个领域结合（比如大数据分析技术与智慧办公结合、大数据分析技术与智慧医疗结合以及大数据分析技术与人工智能结合等）。此外，大数据分析技术也与生产线进行结合，这样一来，能够对生产线进行有效的控制，从而提高生产线的工作效率，即便如此生产数据还是可能会存在一定的缺陷，如果不能精确地确定是否存在缺陷，则难以保障生产设备的正常工作，从而降低生产效率。

发明内容

鉴于此，本申请提供了基于大数据分析的无效生产逻辑检查方法及系统。

第一方面，提供一种基于大数据分析的无效生产逻辑检查方法，该方法包括：获得业务大数据的待进行分析的生产会话数据；依据设定的数据优化操作对待进行分析的生产会话数据进行关键特征优化以确定不少于一组的第一存在缺陷的生产主题分布；对不少于一组的第一存在缺陷的生产主题分布进行分析以得到业务大数据是否存在参考数据逻辑异常。

可以理解的是，本公开实施例通过获得业务大数据的待进行分析的生产会话数据；依据设定的数据优化操作对待进行分析的生产会话数据进行关键特征优化以确定不少于一组的第一存在缺陷的生产主题分布；对不少于一组的第一存在缺陷的生产主题分布进行分析，以确定业务大数据是否存在参考数据逻辑异常。这样首先通过关键特征优化的方式，有利于改善大数据分析不准确的问题，最后通过进一步的分析方式对存在缺陷的生产主题分布进行分析，能够准确地确定生产逻辑数据中是否存在异常，从而能够保障生产设备的正常工作，提高大数据生产效率。

在一种独立实施的实施例中，对不少于一组的第一存在缺陷的生产主题分布进行分析以得到业务大数据是否存在参考数据逻辑异常，包括：对不少于一组的第一存在缺陷的生产主题分布进行参考分析以确定不少于一组的第一存在缺陷的生产主题分布中每一组的第一存在缺陷的生产主题分布绑定的范例标准对比数据集；对范例标准对比数据集进行整合以确定第一范例标准对比数据集；基于第一范例标准对比数据集以得到业务大数据是否存在参考数据逻辑异常。

可以理解的是，由于第一范例标准对比数据集是对范例标准对比数据集进行整合得到的标准对比数据集，可以表示第一范例标准对比数据集所指定的约束条件最有可能存在约束条件不准确的问题，通过该约束条件进行弥补分析，有利于提高弥补分析的可信度和准确性。

在一种独立实施的实施例中，每一组的第一存在缺陷的生产主题分布中包括进行关键特征优化得到的关键特征优化约束条件，对不少于一组的第一存在缺陷的生产主题分布进行参考分析以确定不少于一组的第一存在缺陷的生产主题分布中每一组的第一存在缺陷的生产主题分布绑定的范例标准对比数据集，包括：对每一组的第一存在缺陷的生产主题分布进行参考分析以确定每一组的第一存在缺陷的生产主题分布绑定的第一标准对比数据集；将每一组的第一存在缺陷的生产主题分布中属于关键特征优化约束条件的第一标准对比数据集以得到为范例标准对比数据集。