CN113077128A - 一种基于用户驱动的异构工业数据智能分析*** - Google Patents

一种基于用户驱动的异构工业数据智能分析*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于用户驱动的异构工业数据智能分析***，本发明涉及异构工业数据智能分析技术领域，解决了现有技术中不能够对工业生产数据进行采集分析导致工业生产的工作效率降低的技术问题，通过生产采集单元对工业生产信息进行分析，获取到工业生产设备生产出的优质产品与劣质产品的比值、工业生产设备的全月维修的总次数以及工业生产设备周边环境的灰尘含量，通过公式获取到工业生产设备的生产分析系数Xi，若工业生产设备的生产分析系数Xi≥工业生产设备的生产分析系数阈值，则判定工业生产设备生产异常，对生产设备进行检测，从而对工业生产数据进行采集分析，提高了工业生产的工作效率，同时提高了采集***的工作效率。

Description

一种基于用户驱动的异构工业数据智能分析***
技术领域
本发明涉及异构工业数据智能分析技术领域，具体为一种基于用户驱动的异构工业数据智能分析***。
背景技术
工业是产品加工制造产业，工业是社会分工发展的产物，经过手工业、机器工业几个发展阶段。工业是第二产业的组成部分，分为轻工业和重工业两类；随着工业科技的发展，数据信息化的突飞猛进，工业生产过程中相关的生产数据也愈发重要。
但是在现有技术中，不能够对工业生产数据进行采集分析，导致工业生产的工作效率降低。
发明内容
本发明的目的就在于提出一种基于用户驱动的异构工业数据智能分析***，通过生产采集单元对工业生产信息进行分析，从而对工业生产进行数据采集，获取到工业生产设备生产出的优质产品与劣质产品的比值、工业生产设备的全月维修的总次数以及工业生产设备周边环境的灰尘含量，通过公式获取到工业生产设备的生产分析系数Xi，若工业生产设备的生产分析系数Xi≥工业生产设备的生产分析系数阈值，则判定工业生产设备生产异常，生成生产异常信号并将生产异常信号发送至异构分析平台；若工业生产设备的生产分析系数Xi＜工业生产设备的生产分析系数阈值，则判定工业生产设备生产正常，生成生产正常信号并将生产正常信号发送至异构分析平台；对生产设备进行检测，从而对工业生产数据进行采集分析，提高了工业生产的工作效率，同时提高了采集***的工作效率；
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于用户驱动的异构工业数据智能分析***，包括异构分析平台、生产采集单元、物料采集单元、工人监管单元、污染检测单元、注册登录单元以及数据库；
所述生产采集单元用于对工业生产信息进行分析，从而对工业生产进行数据采集，工业生产信息包括产品数据、设备数据以及环境数据，产品数据为工业生产设备生产出的优质产品与劣质产品的比值，设备数据为工业生产设备的全月维修的总次数，环境数据为工业生产设备周边环境的灰尘含量，将工业生产设备标记为i，i＝1，2，……，n，n为正整数，具体分析采集过程如下：
步骤S1：获取到工业生产设备生产出的优质产品与劣质产品的比值，并将工业生产设备生产出的优质产品与劣质产品的比值标记为Bi；
步骤S2：获取到工业生产设备的全月维修的总次数，并将工业生产设备的全月维修的总次数标记为Ci；
步骤S3：获取到工业生产设备周边环境的灰尘含量，并将工业生产设备周边环境的灰尘含量标记为Hi；
步骤S4：通过公式
Figure BDA0002983749360000021
获取到工业生产设备的生产分析系数Xi，其中，a1、a2以及a3均为比例系数，且a1＞a2＞a3＞0，β为误差修正因子，取值为2.03215121；
步骤S5：将工业生产设备的生产分析系数Xi与工业生产设备的生产分析系数阈值进行比较：
若工业生产设备的生产分析系数Xi≥工业生产设备的生产分析系数阈值，则判定工业生产设备生产异常，生成生产异常信号并将生产异常信号发送至异构分析平台；
若工业生产设备的生产分析系数Xi＜工业生产设备的生产分析系数阈值，则判定工业生产设备生产正常，生成生产正常信号并将生产正常信号发送至异构分析平台。
进一步地，所述异构分析平台接收到生产异常信号后，生成物料分析信号并将物料分析信号发送至物料采集单元，所述物料采集单元接收到物料采集信号后，对生产设备的物料信息进行采集，从而对生产设备进行分析，生产设备的物料信息包括次数数据、速度数据以及时长数据，次数数据为工业生产设备生产过程中缺少物料的次数，速度数据为工业生产设备对应的物料采购速度，时长数据为工业生产设备对应的物料采购间隔时长，具体分析采集过程如下：
步骤SS1：获取到工业生产设备生产过程中缺少物料的次数，并将工业生产设备生产过程中缺少物料的次数标记为CSi；
步骤SS2：获取到工业生产设备对应的物料采购速度，并将工业生产设备对应的物料采购速度标记为SDi；
步骤SS3：获取到工业生产设备对应的物料采购间隔时长，并将工业生产设备对应的物料采购间隔时长标记为SCi；
步骤SS4：通过公式
Figure BDA0002983749360000031
获取到工业生产设备对应的物料采集分析系数FXi，其中，c1、c2以及c3均为比例系数，且c1＞c2＞c3＞0；
步骤SS5：将工业生产设备对应的物料采集分析系数FXi与物料采集分析系数阈值进行比较：
若工业生产设备对应的物料采集分析系数FXi≥物料采集分析系数阈值，则判定对应工业生产设备物料采集异常，生成物料异常信号并将物料异常信号发送至异构分析平台，异构分析平台接收到物料异常信号后，生成物料整顿信号并将物料整顿信号发送至整顿人员的手机终端；
若工业生产设备对应的物料采集分析系数FXi＜物料采集分析系数阈值，则判定对应工业生产设备物料采集正常，生成物料正常信号并将物料正常信号发送至异构分析平台。
进一步地，所述异构分析平台接收到物料正常信号后，生成工人监管信号并将工人监管信号发送至工人监管单元，所述工人监管单元接收到工人监管信号后，对工人的工作状态信息进行采集，从而对工人的日常工作进行分析，工人的工作状态信息包括工人日常工作过程中每天离开工位的平均时长、工人日常工作过程中出现的错误次数以及工人日常工作过程中的迟到频率，将工人标记为o，o＝1，2，……，m，m为正整数，具体采集分析过程如下：
步骤T1：获取到工人日常工作过程中每天离开工位的平均时长，并将工人日常工作过程中每天离开工位的平均时长标记为PSCo；
步骤T2：获取到工人日常工作过程中出现的错误次数，并将工人日常工作过程中出现的错误次数标记为CCSo；
步骤T3：获取到工人日常工作过程中的迟到频率，并将工人日常工作过程中的迟到频率标记为CPLo；
步骤T4：通过公式
Figure BDA0002983749360000041
获取到工人工作状态分析系数CJo，其中，v1、v2以及v3均为比例系数，且v1＞v2＞v3＞0，e为自然常数；
步骤T5：将工人工作状态分析系数CJo与工人工作状态分析系数阈值进行比较：
若工人工作状态分析系数CJo≥工人工作状态分析系数阈值，则判定对应工人工作状态异常，生成工人异常信号并将工人异常信号发送至异构分析平台，所述异构分析平台接收到工人异常信号后，生成工人整顿信号并将工人整顿信号发送至整顿人员的手机终端；
若工人工作状态分析系数CJo＜工人工作状态分析系数阈值，则判定对应工人工作状态正常，生成工人正常信号并将工人正常信号发送至异构分析平台。
进一步地，所述污染检测单元用于对工业污染数据进行分析，从而对工业污染进行检测，工业污染数据包括工业生产设备运行时产生的噪音分贝值、工业生产设备运行时污水排放量以及污水排放前的处理次数，具体分析检测过程如下：
步骤TT1：获取到工业生产设备运行时产生的噪音分贝值，并将工业生产设备运行时产生的噪音分贝值标记为FBZ；
步骤TT2：获取到工业生产设备运行时污水排放量，并将工业生产设备运行时污水排放量标记为PFL；
步骤TT3：获取到工业生产设备在生产过程中污水排放前的处理次数，并将工业生产设备在生产过程中污水排放前的处理次数标记为CCS；
步骤TT4：通过公式WS＝α(FBZ×s1+PFL×s1+CCS×s2)获取到工业生产设备的污染检测系数WS，其中，s1、s2以及s3均为比例系数，且s1＞s2＞s3＞0，α为误差修正因子，取值为2.301145；
步骤TT5：将工业生产设备的污染检测系数WS与污染检测系数阈值进行比较：
若工业生产设备的污染检测系数WS≥污染检测系数阈值，则判定对应工业生产设备产生的污染低，生成低污染信号并将低污染信号发送至管理人员的手机终端；
若工业生产设备的污染检测系数WS＜污染检测系数阈值，则判定对应工业生产设备产生的污染高，生成高污染信号并将高污染信号发送至整顿人员的手机终端。
进一步地，所述注册登录单元用于管理人员和整顿人员通过手机终端提交管理人员信息和整顿人员信息，并将注册成功的管理人员信息和整顿人员信息发送至数据库进行储存，管理人员信息包括管理人员的姓名、年龄、入职时间以及本人实名认证的手机号码，整顿人员信息包括整顿人员的姓名、年龄、入职时间以及本人实名认证的手机号码。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中，通过生产采集单元对工业生产信息进行分析，从而对工业生产进行数据采集，获取到工业生产设备生产出的优质产品与劣质产品的比值、工业生产设备的全月维修的总次数以及工业生产设备周边环境的灰尘含量，通过公式获取到工业生产设备的生产分析系数Xi，若工业生产设备的生产分析系数Xi≥工业生产设备的生产分析系数阈值，则判定工业生产设备生产异常，生成生产异常信号并将生产异常信号发送至异构分析平台；若工业生产设备的生产分析系数Xi＜工业生产设备的生产分析系数阈值，则判定工业生产设备生产正常，生成生产正常信号并将生产正常信号发送至异构分析平台；对生产设备进行检测，从而对工业生产数据进行采集分析，提高了工业生产的工作效率，同时提高了采集***的工作效率；
2、本发明中，通过物料采集单元接收到物料采集信号后，对生产设备的物料信息进行采集，从而对生产设备进行分析，获取到工业生产设备生产过程中缺少物料的次数、工业生产设备对应的物料采购速度以及工业生产设备对应的物料采购间隔时长，通过公式获取到工业生产设备对应的物料采集分析系数FXi，若工业生产设备对应的物料采集分析系数FXi≥物料采集分析系数阈值，则判定对应工业生产设备物料采集异常，生成物料异常信号并将物料异常信号发送至异构分析平台，异构分析平台接收到物料异常信号后，生成物料整顿信号并将物料整顿信号发送至整顿人员的手机终端；对工业生产过程中物料信息进行采集分析，提高了工业数据分析的准确性，提高了工作效率。
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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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。
图1为本发明的原理框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种基于用户驱动的异构工业数据智能分析***，包括异构分析平台、生产采集单元、物料采集单元、工人监管单元、污染检测单元、注册登录单元以及数据库；
注册登录单元用于管理人员和整顿人员通过手机终端提交管理人员信息和整顿人员信息，并将注册成功的管理人员信息和整顿人员信息发送至数据库进行储存，管理人员信息包括管理人员的姓名、年龄、入职时间以及本人实名认证的手机号码，整顿人员信息包括整顿人员的姓名、年龄、入职时间以及本人实名认证的手机号码；
生产采集单元用于对工业生产信息进行分析，从而对工业生产进行数据采集，工业生产信息包括产品数据、设备数据以及环境数据，产品数据为工业生产设备生产出的优质产品与劣质产品的比值，设备数据为工业生产设备的全月维修的总次数，环境数据为工业生产设备周边环境的灰尘含量，将工业生产设备标记为i，i＝1，2，……，n，n为正整数，具体分析采集过程如下：
步骤S1：获取到工业生产设备生产出的优质产品与劣质产品的比值，并将工业生产设备生产出的优质产品与劣质产品的比值标记为Bi；
步骤S2：获取到工业生产设备的全月维修的总次数，并将工业生产设备的全月维修的总次数标记为Ci；
步骤S3：获取到工业生产设备周边环境的灰尘含量，并将工业生产设备周边环境的灰尘含量标记为Hi；
步骤S4：通过公式
Figure BDA0002983749360000081
获取到工业生产设备的生产分析系数Xi，其中，a1、a2以及a3均为比例系数，且a1＞a2＞a3＞0，β为误差修正因子，取值为2.03215121；
步骤S5：将工业生产设备的生产分析系数Xi与工业生产设备的生产分析系数阈值进行比较：
若工业生产设备的生产分析系数Xi≥工业生产设备的生产分析系数阈值，则判定工业生产设备生产异常，生成生产异常信号并将生产异常信号发送至异构分析平台；
若工业生产设备的生产分析系数Xi＜工业生产设备的生产分析系数阈值，则判定工业生产设备生产正常，生成生产正常信号并将生产正常信号发送至异构分析平台；
异构分析平台接收到生产异常信号后，生成物料分析信号并将物料分析信号发送至物料采集单元，物料采集单元接收到物料采集信号后，对生产设备的物料信息进行采集，从而对生产设备进行分析，生产设备的物料信息包括次数数据、速度数据以及时长数据，次数数据为工业生产设备生产过程中缺少物料的次数，速度数据为工业生产设备对应的物料采购速度，时长数据为工业生产设备对应的物料采购间隔时长，具体分析采集过程如下：
步骤SS1：获取到工业生产设备生产过程中缺少物料的次数，并将工业生产设备生产过程中缺少物料的次数标记为CSi；
步骤SS2：获取到工业生产设备对应的物料采购速度，并将工业生产设备对应的物料采购速度标记为SDi；
步骤SS3：获取到工业生产设备对应的物料采购间隔时长，并将工业生产设备对应的物料采购间隔时长标记为SCi；
步骤SS4：通过公式
Figure BDA0002983749360000091
获取到工业生产设备对应的物料采集分析系数FXi，其中，c1、c2以及c3均为比例系数，且c1＞c2＞c3＞0；
步骤SS5：将工业生产设备对应的物料采集分析系数FXi与物料采集分析系数阈值进行比较：
若工业生产设备对应的物料采集分析系数FXi≥物料采集分析系数阈值，则判定对应工业生产设备物料采集异常，生成物料异常信号并将物料异常信号发送至异构分析平台，异构分析平台接收到物料异常信号后，生成物料整顿信号并将物料整顿信号发送至整顿人员的手机终端；
若工业生产设备对应的物料采集分析系数FXi＜物料采集分析系数阈值，则判定对应工业生产设备物料采集正常，生成物料正常信号并将物料正常信号发送至异构分析平台；
异构分析平台接收到物料正常信号后，生成工人监管信号并将工人监管信号发送至工人监管单元，工人监管单元接收到工人监管信号后，对工人的工作状态信息进行采集，从而对工人的日常工作进行分析，工人的工作状态信息包括工人日常工作过程中每天离开工位的平均时长、工人日常工作过程中出现的错误次数以及工人日常工作过程中的迟到频率，将工人标记为o，o＝1，2，……，m，m为正整数，具体采集分析过程如下：
步骤T1：获取到工人日常工作过程中每天离开工位的平均时长，并将工人日常工作过程中每天离开工位的平均时长标记为PSCo；
步骤T2：获取到工人日常工作过程中出现的错误次数，并将工人日常工作过程中出现的错误次数标记为CCSo；
步骤T3：获取到工人日常工作过程中的迟到频率，并将工人日常工作过程中的迟到频率标记为CPLo；
步骤T4：通过公式
Figure BDA0002983749360000101
获取到工人工作状态分析系数CJo，其中，v1、v2以及v3均为比例系数，且v1＞v2＞v3＞0，e为自然常数；
步骤T5：将工人工作状态分析系数CJo与工人工作状态分析系数阈值进行比较：
若工人工作状态分析系数CJo≥工人工作状态分析系数阈值，则判定对应工人工作状态异常，生成工人异常信号并将工人异常信号发送至异构分析平台，异构分析平台接收到工人异常信号后，生成工人整顿信号并将工人整顿信号发送至整顿人员的手机终端；
若工人工作状态分析系数CJo＜工人工作状态分析系数阈值，则判定对应工人工作状态正常，生成工人正常信号并将工人正常信号发送至异构分析平台；
污染检测单元用于对工业污染数据进行分析，从而对工业污染进行检测，工业污染数据包括工业生产设备运行时产生的噪音分贝值、工业生产设备运行时污水排放量以及污水排放前的处理次数，具体分析检测过程如下：
步骤TT1：获取到工业生产设备运行时产生的噪音分贝值，并将工业生产设备运行时产生的噪音分贝值标记为FBZ；
步骤TT2：获取到工业生产设备运行时污水排放量，并将工业生产设备运行时污水排放量标记为PFL；
步骤TT3：获取到工业生产设备在生产过程中污水排放前的处理次数，并将工业生产设备在生产过程中污水排放前的处理次数标记为CCS；
步骤TT4：通过公式WS＝α(FBZ×s1+PFL×s1+CCS×s2)获取到工业生产设备的污染检测系数WS，其中，s1、s2以及s3均为比例系数，且s1＞s2＞s3＞0，α为误差修正因子，取值为2.301145；
步骤TT5：将工业生产设备的污染检测系数WS与污染检测系数阈值进行比较：
若工业生产设备的污染检测系数WS≥污染检测系数阈值，则判定对应工业生产设备产生的污染低，生成低污染信号并将低污染信号发送至管理人员的手机终端；
若工业生产设备的污染检测系数WS＜污染检测系数阈值，则判定对应工业生产设备产生的污染高，生成高污染信号并将高污染信号发送至整顿人员的手机终端。
本发明工作原理：
一种基于用户驱动的异构工业数据智能分析***，在工作时，通过生产采集单元对工业生产信息进行分析，从而对工业生产进行数据采集，获取到工业生产设备生产出的优质产品与劣质产品的比值、工业生产设备的全月维修的总次数以及工业生产设备周边环境的灰尘含量，通过公式获取到工业生产设备的生产分析系数Xi，若工业生产设备的生产分析系数Xi≥工业生产设备的生产分析系数阈值，则判定工业生产设备生产异常，生成生产异常信号并将生产异常信号发送至异构分析平台；若工业生产设备的生产分析系数Xi＜工业生产设备的生产分析系数阈值，则判定工业生产设备生产正常，生成生产正常信号并将生产正常信号发送至异构分析平台；对生产设备进行检测，从而对工业生产数据进行采集分析，提高了工业生产的工作效率，同时提高了采集***的工作效率。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于用户驱动的异构工业数据智能分析***，其特征在于，包括异构分析平台、生产采集单元、物料采集单元、工人监管单元、污染检测单元、注册登录单元以及数据库；
所述生产采集单元用于对工业生产信息进行分析，从而对工业生产进行数据采集，工业生产信息包括产品数据、设备数据以及环境数据，产品数据为工业生产设备生产出的优质产品与劣质产品的比值，设备数据为工业生产设备的全月维修的总次数，环境数据为工业生产设备周边环境的灰尘含量，将工业生产设备标记为i，i＝1，2，……，n，n为正整数，具体分析采集过程如下：
步骤S1：获取到工业生产设备生产出的优质产品与劣质产品的比值，并将工业生产设备生产出的优质产品与劣质产品的比值标记为Bi；
步骤S2：获取到工业生产设备的全月维修的总次数，并将工业生产设备的全月维修的总次数标记为Ci；
步骤S3：获取到工业生产设备周边环境的灰尘含量，并将工业生产设备周边环境的灰尘含量标记为Hi；
步骤S4：通过公式
Figure FDA0002983749350000011
获取到工业生产设备的生产分析系数Xi，其中，a1、a2以及a3均为比例系数，且a1＞a2＞a3＞0，β为误差修正因子，取值为2.03215121；
步骤S5：将工业生产设备的生产分析系数Xi与工业生产设备的生产分析系数阈值进行比较：
若工业生产设备的生产分析系数Xi≥工业生产设备的生产分析系数阈值，则判定工业生产设备生产异常，生成生产异常信号并将生产异常信号发送至异构分析平台；
若工业生产设备的生产分析系数Xi＜工业生产设备的生产分析系数阈值，则判定工业生产设备生产正常，生成生产正常信号并将生产正常信号发送至异构分析平台。
2.根据权利要求1所述的一种基于用户驱动的异构工业数据智能分析***，其特征在于，所述异构分析平台接收到生产异常信号后，生成物料分析信号并将物料分析信号发送至物料采集单元，所述物料采集单元接收到物料采集信号后，对生产设备的物料信息进行采集，从而对生产设备进行分析，生产设备的物料信息包括次数数据、速度数据以及时长数据，次数数据为工业生产设备生产过程中缺少物料的次数，速度数据为工业生产设备对应的物料采购速度，时长数据为工业生产设备对应的物料采购间隔时长，具体分析采集过程如下：
步骤SS1：获取到工业生产设备生产过程中缺少物料的次数，并将工业生产设备生产过程中缺少物料的次数标记为CSi；
步骤SS2：获取到工业生产设备对应的物料采购速度，并将工业生产设备对应的物料采购速度标记为SDi；
步骤SS3：获取到工业生产设备对应的物料采购间隔时长，并将工业生产设备对应的物料采购间隔时长标记为SCi；
步骤SS4：通过公式
Figure FDA0002983749350000021
获取到工业生产设备对应的物料采集分析系数FXi，其中，c1、c2以及c3均为比例系数，且c1＞c2＞c3＞0；
步骤SS5：将工业生产设备对应的物料采集分析系数FXi与物料采集分析系数阈值进行比较：
若工业生产设备对应的物料采集分析系数FXi≥物料采集分析系数阈值，则判定对应工业生产设备物料采集异常，生成物料异常信号并将物料异常信号发送至异构分析平台，异构分析平台接收到物料异常信号后，生成物料整顿信号并将物料整顿信号发送至整顿人员的手机终端；
若工业生产设备对应的物料采集分析系数FXi＜物料采集分析系数阈值，则判定对应工业生产设备物料采集正常，生成物料正常信号并将物料正常信号发送至异构分析平台。
3.根据权利要求1所述的一种基于用户驱动的异构工业数据智能分析***，其特征在于，所述异构分析平台接收到物料正常信号后，生成工人监管信号并将工人监管信号发送至工人监管单元，所述工人监管单元接收到工人监管信号后，对工人的工作状态信息进行采集，从而对工人的日常工作进行分析，工人的工作状态信息包括工人日常工作过程中每天离开工位的平均时长、工人日常工作过程中出现的错误次数以及工人日常工作过程中的迟到频率，将工人标记为o，o＝1，2，……，m，m为正整数，具体采集分析过程如下：
步骤T1：获取到工人日常工作过程中每天离开工位的平均时长，并将工人日常工作过程中每天离开工位的平均时长标记为PSCo；
步骤T2：获取到工人日常工作过程中出现的错误次数，并将工人日常工作过程中出现的错误次数标记为CCSo；
步骤T3：获取到工人日常工作过程中的迟到频率，并将工人日常工作过程中的迟到频率标记为CPLo；
步骤T4：通过公式
Figure FDA0002983749350000031
获取到工人工作状态分析系数CJo，其中，v1、v2以及v3均为比例系数，且v1＞v2＞v3＞0，e为自然常数；
步骤T5：将工人工作状态分析系数CJo与工人工作状态分析系数阈值进行比较：
若工人工作状态分析系数CJo≥工人工作状态分析系数阈值，则判定对应工人工作状态异常，生成工人异常信号并将工人异常信号发送至异构分析平台，所述异构分析平台接收到工人异常信号后，生成工人整顿信号并将工人整顿信号发送至整顿人员的手机终端；
若工人工作状态分析系数CJo＜工人工作状态分析系数阈值，则判定对应工人工作状态正常，生成工人正常信号并将工人正常信号发送至异构分析平台。
4.根据权利要求1所述的一种基于用户驱动的异构工业数据智能分析***，其特征在于，所述污染检测单元用于对工业污染数据进行分析，从而对工业污染进行检测，工业污染数据包括工业生产设备运行时产生的噪音分贝值、工业生产设备运行时污水排放量以及污水排放前的处理次数，具体分析检测过程如下：
步骤TT1：获取到工业生产设备运行时产生的噪音分贝值，并将工业生产设备运行时产生的噪音分贝值标记为FBZ；
步骤TT2：获取到工业生产设备运行时污水排放量，并将工业生产设备运行时污水排放量标记为PFL；
步骤TT3：获取到工业生产设备在生产过程中污水排放前的处理次数，并将工业生产设备在生产过程中污水排放前的处理次数标记为CCS；
步骤TT4：通过公式WS＝α(FBZ×s1+PFL×s1+CCS×s2)获取到工业生产设备的污染检测系数WS，其中，s1、s2以及s3均为比例系数，且s1＞s2＞s3＞0，α为误差修正因子，取值为2.301145；
步骤TT5：将工业生产设备的污染检测系数WS与污染检测系数阈值进行比较：
若工业生产设备的污染检测系数WS≥污染检测系数阈值，则判定对应工业生产设备产生的污染低，生成低污染信号并将低污染信号发送至管理人员的手机终端；
若工业生产设备的污染检测系数WS＜污染检测系数阈值，则判定对应工业生产设备产生的污染高，生成高污染信号并将高污染信号发送至整顿人员的手机终端。
5.根据权利要求1所述的一种基于用户驱动的异构工业数据智能分析***，其特征在于，所述注册登录单元用于管理人员和整顿人员通过手机终端提交管理人员信息和整顿人员信息，并将注册成功的管理人员信息和整顿人员信息发送至数据库进行储存，管理人员信息包括管理人员的姓名、年龄、入职时间以及本人实名认证的手机号码，整顿人员信息包括整顿人员的姓名、年龄、入职时间以及本人实名认证的手机号码。
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