CN110780646A - 一种基于mes***的内存质量预警方法 - Google Patents

一种基于mes***的内存质量预警方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110780646A
CN110780646A CN201910895555.XA CN201910895555A CN110780646A CN 110780646 A CN110780646 A CN 110780646A CN 201910895555 A CN201910895555 A CN 201910895555A CN 110780646 A CN110780646 A CN 110780646A
Authority
CN
China
Prior art keywords
early warning
memory
mail
reminding
warning method
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910895555.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN110780646B (zh
Inventor
鲁键
鞠佳男
马志强
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Suzhou Wave Intelligent Technology Co Ltd
Original Assignee
Suzhou Wave Intelligent Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Suzhou Wave Intelligent Technology Co Ltd filed Critical Suzhou Wave Intelligent Technology Co Ltd
Priority to CN201910895555.XA priority Critical patent/CN110780646B/zh
Publication of CN110780646A publication Critical patent/CN110780646A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110780646B publication Critical patent/CN110780646B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/418Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41875Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by quality surveillance of production
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/31From computer integrated manufacturing till monitoring
    • G05B2219/31359Object oriented model for fault, quality control
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于MES***的内存质量预警方法包括如下步骤:获取内存日志数据;根据获取的内存日志数据计算该批次内存的故障数据;将计算出的故障数据与标杆值进行对比;判断故障数据超过标杆值时,取故障数据定义对应产品的邮件角色和用户邮箱发送邮件进行故障预警。通过内存预警***对内存使用工厂以及内存制造原厂生产数据进行定性和定量的分析,将决策经验判断进行量化,从而更准确地对生产过程中即将发生的异常事件进行预测,并及时通过邮件***向各相关人员发出预警信息。

Description

一种基于MES***的内存质量预警方法
技术领域
本发明涉及MES***的内存质量检测技术领域,具体涉及一种基于MES***的内存质量预警方法。
背景技术
预警***通过对数据中那些不容易直接分析判断的数据,转化为一系列较好识别的标准,然后根据当前计算分析的数据结果与指标进行分析对比。预警***针对一般无法直接获得的信息通过分析判断危机发生与否,需要对信息进行加工,使原始信息转化为一系列的指标,然后综合各种指标以判断异常发生与否,最后进行异常预警触发。
服务器使用的内存质量数据目前都是根据编制的QN码进行质量预警,当出现内存故障时通过反查QN确认内存批次是否存在异常,此方式存在很大缺陷,只能监控编写QN码的本工厂的质量数据,无法反查追溯到内存原厂的生产质量情况。
发明内容
针对服务器使用的内存质量数据目前都是根据编制的QN码进行质量预警,当出现内存故障时通过反查QN确认内存批次是否存在异常,此方式存在很大缺陷,只能监控编写QN码的本工厂的质量数据,无法反查追溯到内存原厂的生产质量情况的问题,本发明提供一种基于MES***的内存质量预警方法。
本发明的技术方案是:
本发明的技术方案提供一种基于MES***的内存质量预警方法,包括如下步骤:
获取内存日志数据;
根据获取的内存日志数据计算该批次内存的故障数据;
将计算出的故障数据与标杆值进行对比;
判断故障数据超过标杆值时,取故障数据定义对应产品的邮件角色和用户邮箱发送邮件进行故障预警。
进一步的,所述的将计算出的故障数据与标杆值进行对比的步骤之前还包括:
计算内存的标杆值。
先计算以使用工厂产品号QN为依据的标杆值,以及以原厂序列号SN为依据的标杆值,然后利用每天的故障内存的产品号QN以及原厂SN,计算该批次现在的故障数据,然后和标杆值进行对比,如果超过标杆值则进行预警。统计当天更换下的内存QN以及SN,计算该QN以及SN的故障数,然后统计该QN/SN的总使用数,用总的故障数/总使用数=故障率。
进一步的,计算内存的标杆值包括以原厂序列号SN为依据的标杆值,步骤如下:
计算同一厂家同一型号不同批次的内存DPPM值,取设定阈值个内存DPPM值的有效值并计算平均值作为内存标杆值。
进一步的,计算内存的标杆值还可以以使用工厂产品号QN为依据的标杆值,步骤如下:
每两个月查询获取的内存日志数据计算该批次内存在该查询时间段内的故障率;
计算故障率的平均值作为标杆值。
通过跟踪故障内存的使用工厂的产品号QN以及原产序列号SN,反查使用工厂该批次产品号QN,在MES***内的故障记录,分析判断数据看此批次使用工厂产品号QN是否存在异常。在反查原厂的批次序列号SN,在MES***查询历史故障数据,分析判断该原厂SN是否存在异常。
进一步的,判断故障数据超过标杆值时,取故障数据定义对应产品的邮件角色和用户邮箱发送邮件进行故障预警的步骤具体包括:
若故障数据超过标杆值,取故障数据定义对应产品的邮件角色和用户邮箱;
发送邮件到一级人员进行提醒并保存超时提醒状态;其中,设定一级人员收到提醒第一时间阈值内处理预警信息;
若故障数据不超过标杆值,不触发邮件预警。
进一步的,若在设定的第一时间阈值内一级人员处理预警信息,关闭超时提醒状态同步更新预警处理信息表。
进一步的,若超过设定的第一时间阈值一级人员未进行预警信息处理,判断超时时间大于设定的第二时间阈值,发送邮件到下一级人员进行提醒并保存超时提醒状态;所述的下一级人员的处理方式和上一级人员相同。
进一步的,若接收到提醒邮件后超过设定的第一时间阈值N-1级人员未进行预警信息处理,判断超时时间大于设定的第N时间阈值,发送邮件到第N级人员进行提醒并保存超时提醒状态。
进一步的,若接收到N级提醒邮件后等待N级人员处理预警信息,关闭超时提醒状态同步更新预警处理信息表。
进一步的,若接收到N级提醒邮件后在设定的第一时间阈值内N级人员手动触发延时处理操作,触发延时操作的时间为起点进行计时,计时达到设定的延时时间阈值时关闭超时提醒状态同步更新预警处理信息表。
从以上技术方案可以看出,本发明具有以下优点:通过内存预警***对内存使用工厂以及内存制造原厂生产数据进行定性和定量的分析,将决策经验判断进行量化,从而更准确地对生产过程中即将发生的异常事件进行预测,并及时通过邮件***向各相关人员发出预警信息。
此外,本发明设计原理可靠,结构简单,具有非常广泛的应用前景。
由此可见,本发明与现有技术相比,具有突出的实质性特点和显著地进步,其实施的有益效果也是显而易见的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,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。
图1是本发明实施例一提供的一种基于MES***的内存质量预警方法的示意性流程图。
图2是本发明实施例提供的邮件预警流程示意性框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
下面对本发明中出现的关键术语进行解释。
实施例一
如图1、2所示,本发明的技术方案提供一种基于MES***的内存质量预警方法,包括如下步骤:
S1:获取内存日志数据;
S2:根据获取的内存日志数据计算该批次内存的故障数据;统计当天更换下的内存QN以及SN,计算该QN以及SN的故障数,然后统计该QN/SN的总使用数,用总的故障数/总使用数=故障率;
需要说明的是本步骤完成之后还包括:
计算内存的标杆值。
先计算以使用工厂产品号QN为依据的标杆值,以及以原厂序列号SN为依据的标杆值,然后利用每天的故障内存的产品号QN以及原厂SN,计算该批次现在的故障数据,然后和标杆值进行对比,如果超过标杆值则进行预警。
本实施例中,标杆值的计算方式是以实用工厂的产品号QN为依据进行计算,步骤如下:
每两个月查询获取的内存日志数据计算该批次内存在该查询时间段内的故障率;
计算故障率的平均值作为标杆值。
S3:将计算出的故障数据与标杆值进行对比;
以V004038000000000内存为例:
计算标杆值,以两个月为周期,首先查询2018年1月1日-2018年2月28日,故障率为0.63,再继续查2018年3.1日-2018年4月30日,故障率为0.52,依此类推,每两月查一个数据为0.63/0.52/0.35/0.43,整个周期为一年数据。
计算这几个数的和然后求平均值为0.48,如果其中一个故障率数值为0,则分母需要减1。
然后查询2019年的此部件1月到2月的数据为0.6超过标杆值,出发邮件进行预警。
通过跟踪故障内存的使用工厂的产品号QN以及原产序列号SN,反查使用工厂该批次产品号QN,在MES***内的故障记录,分析判断数据看此批次使用工厂产品号QN是否存在异常。在反查原厂的批次序列号SN,在MES***查询历史故障数据,分析判断该原厂SN是否存在异常。
S4:判断故障数据超过标杆值时,取故障数据定义对应产品的邮件角色和用户邮箱发送邮件进行故障预警,具体步骤如下:
S41:判断故障数据是否超过标杆值,若是,取直通率定义对应产品的邮件角色和用户邮箱;执行步骤S42;若否,执行步骤S51;本实施例中的故障数据是指的计算出的故障率;
S42:发送邮件到一级人员进行提醒并保存超时提醒状态;其中,设定一级人员收到提醒第一时间阈值30分钟内处理预警信息;
S43:判断设定的第一时间阈值30分钟内是否处理预警信息,若是,执行步骤S50,若否,执行步骤S44;若手动处理执行步骤S49;
按照机型进行日/周/月/年故障现象级别的预警:以某种机型当天不断累积的故障为分析对象,对每例故障进行搜索分析,搜索当天的故障以及在设定的样本周期内进行搜索匹配,监控搜索相同的故障现象,要实现全字段匹配和大部分内容字段匹配两种模式,样本时间周期可设置【T-0】【T-3】【T-5】【T-7】(所要设置的周期数量可以自行调整或者每个界面可以设置一个周期),以上几个周期可以分别设置要匹配的相同故障现象的阈值,如超过预警阈值则触发预警邮件。
步骤S44:若超过设定的第一时间阈值30分钟一级人员未进行预警信息处理,判断超时时间大于设定的第二时间阈值60分钟,发送邮件到二级人员进行提醒并保存超时提醒状态;判断在设定的第一时间阈值30分钟内二级人员是否进行预警信息处理,若是执行步骤S50;若否,执行步骤S45;若手动处理执行步骤S49;
S45:若接收到二级提醒邮件后超过设定的第一时间阈值30分钟二级人员未进行预警信息处理,判断超时时间大于设定的第三时间阈值90分钟,发送邮件到三级人员进行提醒并保存超时提醒状态;判断接收到三级提醒邮件后是否在设定的第一时间阈值30分钟内三级人员进行预警信息处理;若是执行步骤S50;若否,执行步骤S46;若手动处理执行步骤S49;
S46:若接收到三级提醒邮件后超过设定的第一时间阈值30分钟三级人员未进行预警信息处理,判断超时时间大于设定的第四时间阈值120分钟,发送邮件到四级人员进行提醒并保存超时提醒状态;判断接收到四级提醒邮件后是否在设定的第一时间阈值30分钟内四级人员进行预警信息的处理;若是执行步骤S50;若否,执行步骤S47;若手动处理执行步骤S49;
S47:若接收到四级提醒邮件后超过设定的第一时间阈值30分钟四级人员未进行预警信息处理,判断超时时间大于设定的第五时间阈值180分钟,发送邮件到五级人员进行提醒并保存超时提醒状态;判断接收到五级提醒邮件后是否在设定的第一时间阈值30分钟内五级人员进行预警信息的处理;若是执行步骤S50;若否,执行步骤S48;若手动处理执行步骤S49;
S48:若接收到五级提醒邮件后超过设定的第一时间阈值30分钟五级人员未进行预警信息处理,判断超时时间大于设定的第五时间阈值180分钟,发送邮件到六级人员进行提醒并保存超时提醒状态;若接收到六级提醒邮件后在设定的第一时间阈值30分钟内六级人员进行预警信息的处理,执行步骤S50;若手动处理执行步骤S49;
S49:触发延时操作的时间为起点进行计时,计时达到设定的延时时间阈值20分钟时执行步骤S50;另外增加手动操作,想要立即查询匹配任何一个周期内相同故障,可以使用手动搜索匹配功能实现,全字段匹配和大部分内容字段匹配,并且可设置所要匹配的相同故障数量。需要说明的是,有很多实际是相同故障,但是故障描述内容可能有点不同。
S50:关闭超时提醒状态同步更新预警处理信息表;
S51:结束。
二级接到通知和一级触发相同业务闭环或延迟处理事件,三四级以此类推。六级判断原理同上处理。最大到六级,如果未配置如五级、六级角色,则触发事件也不进行邮件提醒。
尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述,但本发明并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下,本领域普通技术人员可以对本发明的实施例进行各种等效的修改或替换,而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内/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 (10)

1.一种基于MES***的内存质量预警方法,其特征在于包括如下步骤:
获取内存日志数据;
根据获取的内存日志数据计算该批次内存的故障数据;
将计算出的故障数据与标杆值进行对比;
判断故障数据超过标杆值时,取故障数据定义对应产品的邮件角色和用户邮箱发送邮件进行故障预警。
2.根据权利要求1所述的一种基于MES***的内存质量预警方法,其特征在于所述的将计算出的故障数据与标杆值进行对比的步骤之前还包括:
计算内存的标杆值。
3.根据权利要求2所述的一种基于MES***的内存质量预警方法,其特征在于计算内存的标杆值的步骤包括:
计算同一厂家同一型号不同批次的内存DPPM值,取设定阈值个内存DPPM值的有效值并计算平均值作为内存标杆值。
4.根据权利要求2所述的一种基于MES***的内存质量预警方法,其特征在于计算内存的标杆值的步骤还包括:
每两个月查询获取的内存日志数据计算该批次内存在该查询时间段内的故障率;
计算故障率的平均值作为标杆值。
5.根据权利要求3或4所述的一种基于MES***的内存质量预警方法,其特征在于判断故障数据超过标杆值时,取故障数据定义对应产品的邮件角色和用户邮箱发送邮件进行故障预警的步骤具体包括:
若故障数据超过标杆值,取故障数据定义对应产品的邮件角色和用户邮箱;
发送邮件到一级人员进行提醒并保存超时提醒状态;其中,设定一级人员收到提醒第一时间阈值内处理预警信息;
若故障数据不超过标杆值,不触发邮件预警。
6.根据权利要求5所述的一种基于MES***的内存质量预警方法,其特征在于
若在设定的第一时间阈值内一级人员处理预警信息,关闭超时提醒状态同步更新预警处理信息表。
7.根据权利要求6所述的一种基于MES***的内存质量预警方法,其特征在于
若超过设定的第一时间阈值一级人员未进行预警信息处理,判断超时时间大于设定的第二时间阈值,发送邮件到下一级人员进行提醒并保存超时提醒状态;所述的下一级人员的处理方式和上一级人员相同。
8.根据权利要求7所述的一种基于MES***的内存质量预警方法,其特征在于
若接收到提醒邮件后超过设定的第一时间阈值N-1级人员未进行预警信息处理,判断超时时间大于设定的第N时间阈值,发送邮件到第N级人员进行提醒并保存超时提醒状态。
9.根据权利要求8所述的一种基于MES***的内存质量预警方法,其特征在于
若接收到N级提醒邮件后等待N级人员处理预警信息,关闭超时提醒状态同步更新预警处理信息表。
10.根据权利要求9所述的一种基于MES***的内存质量预警方法,其特征在于
若接收到N级提醒邮件后在设定的第一时间阈值内N级人员手动触发延时处理操作,触发延时操作的时间为起点进行计时,计时达到设定的延时时间阈值时关闭超时提醒状态同步更新预警处理信息表。
CN201910895555.XA 2019-09-21 2019-09-21 一种基于mes***的内存质量预警方法 Active CN110780646B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910895555.XA CN110780646B (zh) 2019-09-21 2019-09-21 一种基于mes***的内存质量预警方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910895555.XA CN110780646B (zh) 2019-09-21 2019-09-21 一种基于mes***的内存质量预警方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110780646A true CN110780646A (zh) 2020-02-11
CN110780646B CN110780646B (zh) 2021-11-26

Family

ID=69383699

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910895555.XA Active CN110780646B (zh) 2019-09-21 2019-09-21 一种基于mes***的内存质量预警方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110780646B (zh)

Citations (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101876932A (zh) * 2009-11-30 2010-11-03 ***通信集团浙江有限公司 内存数据库监控的方法、***及设备
CN102609350A (zh) * 2012-02-15 2012-07-25 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种服务器内存故障报警方法
CN103092739A (zh) * 2013-01-18 2013-05-08 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种内存ecc报错报警机制
CN104991853A (zh) * 2015-07-22 2015-10-21 北京京东尚科信息技术有限公司 一种输出预警信息的方法和装置
CN105117301A (zh) * 2015-08-14 2015-12-02 杭州华为数字技术有限公司 一种内存预警的方法及装置
CN105335262A (zh) * 2015-12-09 2016-02-17 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种批量服务器部件故障自动计算并预警的方法
US20160117109A1 (en) * 2013-03-11 2016-04-28 Sureshchandra B. Patel Multiprocessor Computing Apparatus with Wireless Interconnect and Non-Volatile Random Access Memory
US20170123946A1 (en) * 2015-11-04 2017-05-04 Intel Corporation Data recovery in memory devices
CN106776175A (zh) * 2016-12-16 2017-05-31 郑州云海信息技术有限公司 一种内存的故障管理方法、***及故障管理***
CN106844145A (zh) * 2016-12-29 2017-06-13 北京奇虎科技有限公司 一种服务器硬件故障预警方法和装置
CN106875641A (zh) * 2017-03-31 2017-06-20 深圳市茁壮网络股份有限公司 一种报警方法及装置
CN107463455A (zh) * 2017-08-01 2017-12-12 联想(北京)有限公司 一种检测内存故障的方法及装置
CN108630258A (zh) * 2017-03-24 2018-10-09 联发科技股份有限公司 嵌入式存储器及集成电路
CN108695211A (zh) * 2017-04-05 2018-10-23 株式会社荏原制作所 半导体制造装置、故障预知方法、存储介质及管理***
CN108897614A (zh) * 2018-05-25 2018-11-27 福建天晴数码有限公司 一种基于卷积神经网络的内存预警方法及服务端
CN109118043A (zh) * 2018-06-29 2019-01-01 阿里巴巴集团控股有限公司 一种在线数据质量监控方法、装置、服务器及存储介质
CN109375604A (zh) * 2018-12-11 2019-02-22 华经信息技术(上海)有限公司 一种实时质量预警及控制***和方法
CN109710505A (zh) * 2019-01-02 2019-05-03 郑州云海信息技术有限公司 一种磁盘故障预测方法、装置、终端及存储介质
CN109753378A (zh) * 2019-01-02 2019-05-14 浪潮商用机器有限公司 一种内存故障的隔离方法、装置、***及可读存储介质
CN110073301A (zh) * 2017-08-02 2019-07-30 强力物联网投资组合2016有限公司 工业物联网中具有大数据集的数据收集环境下的检测方法和***

Patent Citations (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101876932A (zh) * 2009-11-30 2010-11-03 ***通信集团浙江有限公司 内存数据库监控的方法、***及设备
CN102609350A (zh) * 2012-02-15 2012-07-25 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种服务器内存故障报警方法
CN103092739A (zh) * 2013-01-18 2013-05-08 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种内存ecc报错报警机制
US20160117109A1 (en) * 2013-03-11 2016-04-28 Sureshchandra B. Patel Multiprocessor Computing Apparatus with Wireless Interconnect and Non-Volatile Random Access Memory
CN104991853A (zh) * 2015-07-22 2015-10-21 北京京东尚科信息技术有限公司 一种输出预警信息的方法和装置
CN105117301A (zh) * 2015-08-14 2015-12-02 杭州华为数字技术有限公司 一种内存预警的方法及装置
US20170123946A1 (en) * 2015-11-04 2017-05-04 Intel Corporation Data recovery in memory devices
CN105335262A (zh) * 2015-12-09 2016-02-17 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种批量服务器部件故障自动计算并预警的方法
CN106776175A (zh) * 2016-12-16 2017-05-31 郑州云海信息技术有限公司 一种内存的故障管理方法、***及故障管理***
CN106844145A (zh) * 2016-12-29 2017-06-13 北京奇虎科技有限公司 一种服务器硬件故障预警方法和装置
CN108630258A (zh) * 2017-03-24 2018-10-09 联发科技股份有限公司 嵌入式存储器及集成电路
CN106875641A (zh) * 2017-03-31 2017-06-20 深圳市茁壮网络股份有限公司 一种报警方法及装置
CN108695211A (zh) * 2017-04-05 2018-10-23 株式会社荏原制作所 半导体制造装置、故障预知方法、存储介质及管理***
CN107463455A (zh) * 2017-08-01 2017-12-12 联想(北京)有限公司 一种检测内存故障的方法及装置
CN110073301A (zh) * 2017-08-02 2019-07-30 强力物联网投资组合2016有限公司 工业物联网中具有大数据集的数据收集环境下的检测方法和***
CN108897614A (zh) * 2018-05-25 2018-11-27 福建天晴数码有限公司 一种基于卷积神经网络的内存预警方法及服务端
CN109118043A (zh) * 2018-06-29 2019-01-01 阿里巴巴集团控股有限公司 一种在线数据质量监控方法、装置、服务器及存储介质
CN109375604A (zh) * 2018-12-11 2019-02-22 华经信息技术(上海)有限公司 一种实时质量预警及控制***和方法
CN109710505A (zh) * 2019-01-02 2019-05-03 郑州云海信息技术有限公司 一种磁盘故障预测方法、装置、终端及存储介质
CN109753378A (zh) * 2019-01-02 2019-05-14 浪潮商用机器有限公司 一种内存故障的隔离方法、装置、***及可读存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
蔡积淼: "基于IPMI的服务器管理的软硬件设计与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110780646B (zh) 2021-11-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10880181B2 (en) Methods and apparatus for analysing performance of a telecommunications network
CN110861987B (zh) 一种电梯故障判断逻辑验证方法、***及存储介质
CN108197845B (zh) 一种基于深度学习模型lstm的交易指标异常的监测方法
CN110673555A (zh) 一种基于mes***的故障现象异常预警方法及***
CN109034861B (zh) 基于移动端日志行为数据的用户流失预测方法及装置
US20050216793A1 (en) Method and apparatus for detecting abnormal behavior of enterprise software applications
CN110728525B (zh) 一种网络批量用户投诉的定界处理方法及装置
CN113282461A (zh) 传输网的告警识别方法和装置
CN113435725A (zh) 基于farima-lstm预测的电网主机动态阈值设定方法
GB2522926A (en) Method of identifying anomalies
CN114509283A (zh) ***故障监测方法、装置、电子设备和存储介质
Zhong et al. Study on network failure prediction based on alarm logs
Artemov et al. Detecting performance degradation of software-intensive systems in the presence of trends and long-range dependence
CN115049410A (zh) 窃电行为识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN114615018B (zh) 一种金融业交易全链路日志的异常检测方法
CN110780646B (zh) 一种基于mes***的内存质量预警方法
CN112598291A (zh) 一种基于Prophet的运维智能排班方法及装置
CN106199251A (zh) 一种基于自适应建模分析的配电网故障预警***及方法
CN109885978B (zh) 一种遥感地面站故障诊断***及方法
CN115118580B (zh) 告警分析方法以及装置
CN110619572A (zh) 一种监控企业公开数据高容错性增长的方法
CN115293284A (zh) 交易异常检测方法及装置
CN114529036A (zh) 一种语音客服员工离职预警与管理方法
KR101484761B1 (ko) 위기 경보 신호를 이용하여 산업 위기를 예측하는 방법 및 그 장치
CN117578481B (zh) 一种电压暂降预估模型建立方法、介质及***

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant