CN113379314A - 一种基于推理算法的年度生产计划智能监管方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于推理算法的年度生产计划智能监管方法，该方法为：通过从6+1生产管理系统中提取试验计划、工作票的编排信息，对年度生产计划进行督查监管，应支持运用交叉探查、维度整合与拆分方法，结合智能推理算法，对生产计划的编排数据进行智能分析与精确匹配。本发明通过关联生产计划工单、工作票、设备试验周期时间等，监督系统预试计划一致性；依据设备试验周期，监督编制的试验计划是否超期与超期的数量情况；依据设备台账和设备试验周期，监督编制的试验计划和试验对象是否有遗漏。
Description
技术领域
本发明涉及年度生产计划智能监管技术领域，具体涉及一种基于推理算法的年度生产计划智能监管方法。
背景技术
电力设备预防性试验是电力设备运行和维护工作中一个重要环节,是保证电力设备安全运行的有效手段之一。多年来,电力企业的高压电力设备基本上都是按照标准DL/T596—1996《电力设备预防性试验规程》的要求进行试验的,目前南网已发布最新新的《电力设备检修试验规程》CSG-2017006，它能够准确地诊断出电气设备的运行状况,对及时发现、诊断设备风险起到重要作用。
现有的电网6+1生产管理系统年度生产计划工单、工作票、设备试验周期时间一致性差，而且还容易导致遗漏信息，使得生产计划无法精确完成，效率低下。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种基于推理算法的年度生产计划智能监管方法，以解决现有技术中存在的技术问题。
本发明采取的技术方案为：一种基于推理算法的年度生产计划智能监管方法，该方法为：通过从6+1生产管理系统中提取试验计划、工作票的编排信息，对年度生产计划进行督查监管，运用交叉探查、维度整合与拆分方法，结合智能推理算法，对生产计划的编排数据进行智能分析与精确匹配，实现计划监督。
计划监督包括三个方面：1）通过关联生产计划工单、工作票和设备试验周期时间，监督系统预试计划一致性；2）依据设备试验周期，监督编制的试验计划是否超期与超期的数量情况；3）依据设备台账和设备试验周期，监督编制的试验计划和试验对象是否有遗漏。
一种基于推理算法的年度生产计划智能监管方法包括以下具体步骤：
步骤1：从生产系统获取预防性试验工作计划和工作票数据：梳理主设备预防性试验计划相关的数据（高压、化学和电测专业的预试计划）、工作票信息和缺陷数据，根据梳理结果从生产系统获取需要的数据；
步骤2：试验计划管理：从不同的专业来区分设备信息，设备信息从生产系统中维护修改模块的设备运维周期中提取，主要是查看设备是否编制度生产计划，反过来也督查台帐是否完整；
步骤3：计划执行管理：关联停电申请单：对于需要停电的生产计划，需要关联停电申请单，并查看停电申请单详情；工作票与系统预试计划不一致性监督：用生产计划去关联工作票，比如周期单位（1月）的生产计划，截止当前日，则系统中应该每月都要有一个相对应的工作票；通过统计分析，如果发现缺少工作票，则可认为，工作票与系统预试计划不一致；试验报告与系统预试计划不一致性监督：用生产计划去关联试验报告，比如周期单位（1月）的生产计划，截止当前日，从上个月算起（试验做完成后要求5个工作日上传试验报告，考虑到实际情况，可以放宽至1个月），则系统中应该每月都要有一个相对应的工作票；通过统计分析，如果发现缺少工作票，则可认为，工作票与系统预试计划不一致；计划超期：在不同的维度（地市局、变电站），用生产计划的计划开始时间和计划结束时间，跟计划的实际开始时间和实际结束时间进行比较，去判断是否超期以及超期数量；
步骤4：设备超期提醒：设备超期：在不同的维度（地市局、变电站），根据设备试验周期，对设备超期进行提醒，比如某设备的上次试验日是期了2019-10-14，周期为1年，如果到了2020-10-14日还没有开始进行试验，则进行设备超期提醒，一直到设备进行试验。同时还要根据设备本身情况（设备重要度，设备健康度、风险评估算法等）对设备超期进行预警等级划分；重大/紧急缺陷展示：以设备的维度展示设备的重大紧急缺陷数目，并个查看每个重大/紧急缺陷的详情；最近一次巡视计划展示：能展示设备的最近一次巡视计划；开发手填功能：设备的超期原因、管控措施、下一次停电计划时间由客户手动填写。
交叉探查方法为：。
智能推理算法为：。
本发明的有益效果：与现有技术相比，本发明通过从6+1生产管理系统中提取试验计划、工作票的编排信息，对年度生产计划进行督查监管，通过基于推理算法的年度生产计划智能监管，运用交叉探查、维度整合与拆分方法，结合智能推理算法，对生产计划的编排数据进行智能分析与精确匹配，达到以下三个计划监督的质量提升：
（1）通过关联生产计划工单、工作票、设备试验周期时间等，监督系统预试计划一致性；
（2）依据设备试验周期，监督编制的试验计划是否超期与超期的数量情况；
（3）依据设备台账和设备试验周期，监督编制的试验计划和试验对象是否有遗漏。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合具体的实施例对本发明进行进一步介绍。
实施例1：一种基于推理算法的年度生产计划智能监管方法，该方法为：通过从6+1生产管理系统中提取试验计划、工作票的编排信息，对年度生产计划进行督查监管，运用交叉探查、维度整合与拆分方法，结合智能推理算法，对生产计划的编排数据进行智能分析与精确匹配，实现计划监督。
计划监督包括三个方面：1）通过关联生产计划工单、工作票和设备试验周期时间，监督系统预试计划一致性；2）依据设备试验周期，监督编制的试验计划是否超期与超期的数量情况；3）依据设备台账和设备试验周期，监督编制的试验计划和试验对象是否有遗漏。
一种基于推理算法的年度生产计划智能监管方法包括以下具体步骤：
步骤1：从生产系统获取预防性试验工作计划和工作票数据：梳理主设备预防性试验计划相关的数据（高压、化学和电测专业的预试计划）、工作票信息和缺陷数据，根据梳理结果从生产系统获取需要的数据；
步骤2：试验计划管理：从不同的专业来区分设备信息，设备信息从生产系统中维护修改模块的设备运维周期中提取，主要是查看设备是否编制度生产计划，反过来也督查台帐是否完整；
步骤3：计划执行管理：关联停电申请单：对于需要停电的生产计划，需要关联停电申请单，并查看停电申请单详情；工作票与系统预试计划不一致性监督：用生产计划去关联工作票，比如周期单位（1月）的生产计划，截止当前日，则系统中应该每月都要有一个相对应的工作票；通过统计分析，如果发现缺少工作票，则可认为，工作票与系统预试计划不一致；试验报告与系统预试计划不一致性监督：用生产计划去关联试验报告，比如周期单位（1月）的生产计划，截止当前日，从上个月算起（试验做完成后要求5个工作日上传试验报告，考虑到实际情况，可以放宽至1个月），则系统中应该每月都要有一个相对应的工作票；通过统计分析，如果发现缺少工作票，则可认为，工作票与系统预试计划不一致；计划超期：在不同的维度（地市局、变电站），用生产计划的计划开始时间和计划结束时间，跟计划的实际开始时间和实际结束时间进行比较，去判断是否超期以及超期数量；
步骤4：设备超期提醒：设备超期：在不同的维度（地市局、变电站），根据设备试验周期，对设备超期进行提醒，比如某设备的上次试验日是期了2019-10-14，周期为1年，如果到了2020-10-14日还没有开始进行试验，则进行设备超期提醒，一直到设备进行试验。同时还要根据设备本身情况（设备重要度，设备健康度、风险评估算法等）对设备超期进行预警等级划分；重大/紧急缺陷展示：以设备的维度展示设备的重大紧急缺陷数目，并个查看每个重大/紧急缺陷的详情；最近一次巡视计划展示：能展示设备的最近一次巡视计划；开发手填功能：设备的超期原因、管控措施、下一次停电计划时间由客户手动填写。
交叉探查方法：
在维度建模的数据仓库中，有一种操作叫Drill Across ，中文一般翻译为“交叉探查”。
在基于总线架构（Bus Architecture）的维度建模中，大部分的维度表是由事实表共有的。比如“营销事务事实表”和“库存快照事实表”就会有相同的维度表，“日期维度”、“产品维度”和“商场维度”。这时，如果有个需求是想按共有维度来对比查看销售和库存的事实，这时就需要发出两个SQL，分别查出按维度统计出的销售数据和库存数据。然后再基于共有的维度进行外连接，将数据合并。这种发出多路SQL再进行合并的操作就是交叉探查。
当这种交叉探查的需求很常用时，有一种建模方法可以避免交叉探查，就是合并事实表（Consolidated Fact Table）。合并事实表是指将位于不同事实表中处于相同粒度的事实进行组合的一种建模方法。即新建立一个事实表，它的维度是两个或多个事实表的相同维度的集合，事实是几个事实表中感兴趣的事实。这个事实表的数据和其他事实表的数据一样来自Staging Area。
合并事实表在性能和易用性上都比交叉探查要好，但是被组合的事实表必须处于相同的粒度和维度层次上。
智能推理算法的推理方式及分类：
按推理逻辑基础分类：
演绎推理：演绎推理是从已知的一般性知识出发，去推出蕴含在这些已知知识中的适合于某种个别情况的结论。是一种由一般到个别的推理方法，其核心是三段论，
归纳推理：是一种由个别到一般的推理方法。从足够多的事例中归纳出一般性结论的推理过程。
默认推理：默认推理又称为缺省推理，它是在知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。
按推理时所用知识的确定性
确定性推理：确定性推理是指推理时所用的知识都是精确的，推出的结论也是确定的，其真值或者为真，或者为假，没有第三种情况出现。
不确定性推理：不确定性推理是指推理时所用的知识不都是精确的，推出的结论也不完全是肯定的，其真值位于真与假之间。
按推理过程中的单调性
单调推理：推出的结论呈单调增加的趋势，并且越来越接近最终目标。
非单调推理：由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结论，反而要否定它。
推理的控制策略：
推理方向：正、反向；
求解策略:一个解、所有解、最优解；
冲突消解：正对象排序、匹配度排序；
限制策略：深度、宽度、时间、空间。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内，因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种基于推理算法的年度生产计划智能监管方法，其特征在于：该方法为：通过从6+1生产管理系统中提取试验计划、工作票的编排信息，对年度生产计划进行督查监管，运用交叉探查、维度整合与拆分方法，结合智能推理算法，对生产计划的编排数据进行智能分析与精确匹配，实现计划监督。
2.根据权利要求1所述的一种基于推理算法的年度生产计划智能监管方法，其特征在于：计划监督方法包括三个方面：1）通过关联生产计划工单、工作票和设备试验周期时间，监督系统预试计划一致性；2）依据设备试验周期，监督编制的试验计划是否超期与超期的数量情况；3）依据设备台账和设备试验周期，监督编制的试验计划和试验对象是否有遗漏。
3.根据权利要求1所述的一种基于推理算法的年度生产计划智能监管方法，其特征在于：该方法包括以下具体步骤：
步骤1：从生产系统获取预防性试验工作计划和工作票数据：梳理主设备预防性试验计划相关的数据、工作票信息和缺陷数据，根据梳理结果从生产系统获取需要的数据；
步骤2：试验计划管理：从不同的专业来区分设备信息，设备信息从生产系统中维护修改模块的设备运维周期中提取，主要是查看设备是否编制度生产计划，反过来也督查台帐是否完整；
步骤3：计划执行管理：关联停电申请单：对于需要停电的生产计划，需要关联停电申请单，并查看停电申请单详情；工作票与系统预试计划不一致性监督：用生产计划去关联工作票；通过统计分析，如果发现缺少工作票，则可认为，工作票与系统预试计划不一致；试验报告与系统预试计划不一致性监督：用生产计划去关联试验报告，；通过统计分析，如果发现缺少工作票，则可认为，工作票与系统预试计划不一致；计划超期：在不同的地市局、变电站的维度，用生产计划的计划开始时间和计划结束时间，跟计划的实际开始时间和实际结束时间进行比较，去判断是否超期以及超期数量；
步骤4：设备超期提醒：设备超期：在不同地市局、变电站的维度，根据设备试验周期，对设备超期进行提醒，同时还要根据设备本身情况的设备重要度，设备健康度、风险评估算法对设备超期进行预警等级划分；重大/紧急缺陷展示：以设备的维度展示设备的重大紧急缺陷数目，并个查看每个重大/紧急缺陷的详情；最近一次巡视计划展示：能展示设备的最近一次巡视计划。
4.根据权利要求3所述的一种基于推理算法的年度生产计划智能监管方法，其特征在于：步骤1中主设备预防性试验计划包括高压、化学和电测专业的预试计划。
5.根据权利要求3所述的一种基于推理算法的年度生产计划智能监管方法，其特征在于：步骤4中还包括手填功能：设备的超期原因、管控措施、下一次停电计划时间由客户手动填写。
6.根据权利要求1所述的一种基于推理算法的年度生产计划智能监管方法，其特征在于：交叉探查方法替换为合并事实表。
7.根据权利要求1所述的一种基于推理算法的年度生产计划智能监管方法，其特征在于：智能推理算法采用演绎推理、归纳推力或默认推理。
8.根据权利要求7所述的一种基于推理算法的年度生产计划智能监管方法，其特征在于：推理的控制策略包括推理方向：正、反向； 求解策略:一个解、所有解、最优解；冲突消解：正对象排序、匹配度排序；限制策略：深度、宽度、时间、空间。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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