CN116050716A - 基于互联网的智慧园区管理控制平台 - Google Patents

Abstract

本发明涉及园区管理控制技术领域，具体为基于互联网的智慧园区管理控制平台，包括园区在线管控平台、园区工况分析单元、园区硬件监测单元、园区销量处理单元、处理器以及园区管控调节单元，本发明通过对园区内的工作人员、运行设备以及园区内的整体营销进行数据的采集获取并进行分类分析，将人员、设备以及营销进行数值信号的计算出处理以及信号、数据值的转化，使得管理人员更直观地了解园区内的经营状况，便于园区管理人员对园区内的状况及时作出调整，依据数值的具体情况进行整体的数值转化与计算，并判定园区内的人员、设备以及营销这三方面的是否需要进行调整，便于合理的管理园区，提高园区内的管理效率。

Description

基于互联网的智慧园区管理控制平台

技术领域

本发明涉及园区管理控制技术领域，具体为基于互联网的智慧园区管理控制平台。

背景技术

现代化工业园区，除了需要具备基本的生产能力外，越来越关注园区运行效率；智慧园区的建设，归根结底就是协同，包括设施与人的协同、人与人之间的协同以及设施之间的协同。

目前，对于智慧园区的管理控制而言，是通过管理人员将园区内的相关数据进行手动录入一个网络平台，并通过管理人员将数据进行计算总结，依据输入的数据以及结果进行认为分析，效率低下，且无法自动对采集的数据进行关联分析，增加数据助理的精确性，同时无法将关联分析的数值进行综合计算，从而自动对园区进行智能分析管理。

为此我们提出基于互联网的智慧园区管理控制平台。

发明内容

本发明的目的在于提供基于互联网的智慧园区管理控制平台，通过对园区内的工作人员、运行设备以及园区内的整体营销进行一个数据的采集获取，并将采集获取后的数据进行分类分析，从而将人员、设备以及营销进行数值信号的计算出处理，并将计算处理后的数值进行信号以及数据值的转化，使得管理人员更直观地了解园区内的经营状况，便于园区管理人员对园区内的状况及时作出调整，依据人员、设备以及营销的具体情况进行整体的数值转化与计算，依据数值转化与计算的最终结果去判定园区内的人员、设备以及营销这三方面的是否需要进行调整，便于合理的管理园区，提高园区内的管理效率。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于互联网的智慧园区管理控制平台，包括园区在线管控平台、园区工况分析单元、园区硬件监测单元、园区销量处理单元、处理器以及园区管控调节单元；

所述处理器生成员分信令并传输至园区工况分析单元，通过园区工况分析单元对园区内工作人员的相关状态数据进行采集，并依据采集的相关状态数据进行一个工作的工况处理操作，得到工况数值组，工况数值组包括工况正常值以及工况异常值；

所述处理器生成硬监信令并传输至园区硬件监测单元，通过园区硬件监测单元对园区内各个生产设备的运行情况进行数据提取，并依据数据提取生产设备的运行情况进行硬监分析操作，得到设备评价数组，设备评价数组包括设备正常值以及设备异常值；

所述处理器生成产售信令并传输至园区销量处理单元，通过园区销量处理单元对园区内设备生产的产品销售数据进行提取，并依据提取的产品销量数据进行售产计算操作，得到产销信号组，产销信号组包括销售异常信号、产销正常信号以及生产异常信号；

所述处理器生成调节信令并传输至园区管控调节单元，通过园区管控调节单元对工况处理、硬监分析以及售产计算的数据结果进行数值提取，并依据提取的数值进行调节处理操作，得到管理调节信号，并发送至园区管理人员的通信终端。

进一步的，工况处理操作的具体操作过程为：

将一段时间内园区内工作人员的数量标定为i，i的取值为正整数，选取出每个工作人员对应的考勤时长，并将对应的考勤时长分别与对应的考勤标准进行匹配，得到合格信号、迟到信号、早退信号、正常信号以及加班信号；

识别统计出合格信号、迟到信号、早退信号、正常信号以及加班信号的出现的次数，若同时出现迟到信号以及早退信号，且迟到信号以及早退信号对应的时间在同一天时，则判定两次考勤不合格，若同时出现合格信号以及正常信号，且合格信号以及正常信号对应的时间在一天时，则判定一次考勤合格，若识别到加班信号时，则判定一次考勤加班，将考勤不合格出现的次数标定为考勤不合格次数，将考勤合格出现的次数标定为考勤合格次数，将考勤加班出现的次数标定为考勤加班次数；

将考勤不合格次数标记为Kb_i，将考勤合格次数标记为Kh_i，将考勤加班次数标记为Kj_i，依据计算式：

，

计算出工作人员的考勤率，hc表示为考勤率的偏差调节因子，i的取值为正整数；

将园区内员工在该园区的工作年限标定为工龄数据，将园区内员工在工作时出现严重失误时所出现的次数标定为失误次数据，将工龄数据以及失误次数据与工作人员的考勤率一同进行员工作情况处理，得到工况异常值以及工况正常值。

进一步的，对应的考勤时长分别与对应的考勤标准进行匹配的具体过程为：

将员工的考勤时长的开始时间点标记为A1，将考勤标准内开始的时间点标记为B1，当A1≥B1时，则生成合格信号，当A1＜B1时，则生成迟到信号；

将员工的考勤时长的结束时间点标记为A2，将考勤标准内结束的时间点标记为B2，当A2≥B2时，则生成早退信号，当A2＜B2时，则生成正常信号；

当员工的考勤时长的结束时间点大于等于考勤标准内的加班结束时间点时，则生成加班信号。

进一步的，工作情况处理的具体处理过程为：

将工龄数据以及失误次数据与工作人员的考勤率一同进行工评价计算，员工评价值=（工龄数据*工龄权重系数+失误次数据*失误次数的权重系数+考勤率*考勤率权重系数）*评价偏差调节因子；

将每个员工的评价值进行均值计算，计算出员工评价均值，将员工评价均值分别与对应的员工评价值进行差值计算，计算出若干个员工评价差值，将若干个员工评价差值进行均值计算，计算出员工评价均差值，将员工评价均值与员工评价均差值一同代入计算式：员工标准评价值=员工评价均值±（员工评价均差值*评价转化系数），将若干个员工的评价值与员工标准评价值进行比对，当员工的评价值小于员工标准评价值时，则生成工况不合格信号，当员工的评价值大于等于员工标准评价值时，则生成工况合格信号；

将工况不合格信号出现的次数与工况合格信号出现的次数与园区的总员工进行不合格占比计算，计算出工况不及格占比值，并将工况不及格占比值与工况占比阈值进行比对，当工况不及格占比值大于等于工况占比阈值时，将其标定为工况异常状态，并选取工况异常值，工况异常值的选取为：工况不及格占比值与工况占比阈值的差值，当工况不及格占比值小于工况占比阈值时，将其标定为工况正常状态，并选取工况正常值，工况正常值的选取为：工况不及格占比值与工况占比阈值的差值。

进一步的，硬监分析操作的具体操作过程为：

采集一段时间内对应的设备数据、设换数据、设维数据、运时数据以及效率数据；

选取出设备数据对应的维修数据以及运时数据，将运时数据进行求和计算，计算出运时数据的总时长并标定为总运时值，将总运时值与维修数据进行维修频率计算，计算出维修频率值；

将相同设备的设换数据与总运时值进行设换数据的更换处理，得到设备正常值以及设备异常值。

进一步的，更换处理的具体过程为：

将相同设备的设换数据进行均值计算，计算出设换均值，选取出相同设备在设更换时所对应的总运时值并标定为寿命时长，将相同设备对应的若干次设换数据对应的寿命时长进行均值计算，计算出寿命均值，将寿命均值与对应的若干个寿命时长进行差值计算，计算出若干个寿命差值，将若干个寿命差值进行均值计算，计算出寿命均差值；

依据计算式：设备评价值=[维修频率值*维修频率值的转化权重系数+设换均值*设换均值的转化权重系数+（寿命均值±寿命均差值）*寿命转化权重系数+效率数据*效率数据的转化权重系数]*转化偏差纠正因子，计算出设备评价值，将形同设备的设备评价值进行均值计算，计算出设备评价均值，将设备评价均值与设备评价阈值进行比对，当设备评价均值大于等于设备评价阈值时，将其标定为设备正常状态，生成设备正常信号，并选取设备正常值，设备正常值的选取为：设备评价均值与设备评价阈值的差值，当设备评价均值小于设备评价阈值时,将其标定为设备异常状态，生成设备异常信号，并选取设备异常值，设备异常值的选取为：设备评价均值与设备评价阈值的差值。

进一步的，售产计算操作的具体操作过程为：

采集到一段时间内的产量数据、销售数据以及预定数据；

将产量数据与销售数据进行差值计算，计算出产销差值，对产销差值进行正负值标记，当产销差值大于零的情况标定为销售欠缺，生成售欠信号，当产销差值等于零的情况标定为销售整好，生成产正信号，当产销差值小于零的情况标定为生产欠缺，生成产差信号；

将售欠信号、产正信号以及产差信号与预定数据进行对比分析，具体为：

当售欠信号出现，且预定数据大于零时，则生成销售异常信号，当产正信号出现，且预定数据大于零时，则生成产销正常信号，当产差信号出现，且预定数据大于零时，则生成生产异常信号。

进一步的，调节处理操作的具体操作过程为：

将销售异常信号、产销正常信号以及生产异常信号依次赋予数值X1、X2以及X3，并将X1、X2以及X3数值统一标记为XH_c，c=1，2，3；

提取工况异常值以及工况正常值并统一标记为Gk_e，e=1，2；提取设备正常值以及设备异常值并统一标记为Sk_r，r=1，2；

依据计算式：

，

计算出园区评价值，β1表示为工况异常值或工况正常值的权重系数，β2表示为设备正常值或设备异常值的权重系数，β3表示为销售异常信号、产销正常信号或生产异常信号的赋值的权重系数，glc表示为园区评价的转化偏差纠正因子；

将园区评价值与阈值M1进行比对，当≥M1则判定园区内的管理符合要求标准，当＜M1时，则判定园区内的管理不符合标准，生成管理调节信号。

本发明的有益效果：

本发明通过对园区内的工作人员、运行设备以及园区内的整体营销进行一个数据的采集获取，并将采集获取后的数据进行分类分析，从而将人员、设备以及营销进行数值信号的计算出处理，并将计算处理后的数值进行信号以及数据值的转化，使得管理人员更直观地了解园区内的经营状况，便于园区管理人员对园区内的状况及时作出调整，依据人员、设备以及营销的具体情况进行整体的数值转化与计算，依据数值转化与计算的最终结果去判定园区内的人员、设备以及营销这三方面的是否需要进行调整，便于合理的管理园区，提高园区内的管理效率。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明的***框图。

具体实施方式

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。

请参阅图1所示，本发明为基于互联网的智慧园区管理控制平台，包括园区在线管控平台、园区工况分析单元、园区硬件监测单元、园区销量处理单元、处理器以及园区管控调节单元；

所述园区在线管控平台用于对园区内的数据进行数据的获取采集，并依据采集的数据进行全面分析处理，从而判定园区的状况，从而进行园区的管理控制调节；

所述处理器分别与园区工况分析单元、园区硬件监测单元、园区销量处理单元以及园区管控调节单进行通讯连接，且园区工况分析单元、园区硬件监测单元、园区销量处理单元、处理器以及园区管控调节单元均设置在园区在线管控平台内部；

所述处理器生成员分信令并传输至园区工况分析单元，所述园区工况分析单元依据员分信令对园区内的工作人员的相关状态数据进行工况处理操作，工况处理操作的具体操作过程为：

将一段时间内园区内工作人员的数量标定为i，i的取值为正整数，选取出每个工作人员对应的考勤时长，并将对应的考勤时长分别与对应的考勤标准进行匹配，具体为：

当员工的考勤时长的开始时间点小于等于考勤标准内开始的时间点时，则判定考勤合格，生成合格信号，当员工的考勤时长的开始时间点大于考勤标准内开始的时间点时，则判定考勤错误，生成迟到信号，当员工的考勤时长的结束时间点小于考勤标准内结束的时间点时，则判定考勤异常，生成早退信号，当员工的考勤时长的结束时间点大于等于考勤标准内结束的时间点时，则判定考勤正常，生成正常信号，当员工的考勤时长的结束时间点大于等于考勤标准内的加班结束时间点时，则判定该员工加班，生成加班信号，且早退信号与加班信号不会同时出现；

依据考勤时长提取内合格信号、迟到信号、早退信号、正常信号以及加班信号并进行识别，识别统计出合格信号、迟到信号、早退信号、正常信号以及加班信号的出现的次数，若在一天时间内，同时出现迟到信号以及早退信号时，则判定两次考勤不合格，若在一天时间内，同时出现合格信号以及正常信号时，则判定一次考勤合格，若在一天时间内，识别到加班信号时，则判定一次考勤加班，将考勤不合格出现的次数标定为考勤不合格次数，将考勤合格出现的次数标定为考勤合格次数，将考勤加班出现的次数标定为考勤加班次数；

将考勤不合格次数、考勤合格次数以及考勤加班次数一同代入到计算式：

，

其中，表示为工作人员的考勤率，Kh_i表示为对应员工的考勤合格次数，Kb_i表示为对应员工的考勤不合格次数，Kj_i表示为对应员工的考勤加班次数，u1表示为对应员工考勤加班的转化系数，hc表示为考勤率的偏差调节因子，i的取值为正整数；

将园区内员工在该园区的工作年限标定为工龄数据，将园区内员工在工作时出现严重失误时所出现的次数标定为失误次数据，将工龄数据以及失误次数据与工作人员的考勤率一同进行员工评价计算，员工评价值=（工龄数据*工龄权重系数+失误次数据*失误次数的权重系数+考勤率*考勤率权重系数）*评价偏差调节因子；

提取每个员工的评价值，并将员工的评价值进行均值计算，计算出员工评价均值，将员工评价均值分别与对应的员工评价值进行差值计算，计算出若干个员工评价差值，将若干个员工评价差值进行均值计算，计算出员工评价均差值，将员工评价均值与员工评价均差值一同代入计算式：员工标准评价值=员工评价均值±（员工评价均差值*评价转化系数），将若干个员工的评价值与员工标准评价值进行比对，当员工的评价值小于员工标准评价值时，则判定员工的评价低，员工的工况数据差，生成工况不合格信号，当员工的评价值大于等于员工标准评价值时，则判定员工的评价高，员工的工况数据好，生成工况合格信号；

将工况不合格信号出现的次数与工况合格信号出现的次数与园区的总员工进行不合格占比计算，计算出工况不及格占比值，并将工况不及格占比值与工况占比阈值进行比对，当工况不及格占比值大于等于工况占比阈值时，则判定为工况异常状态，并选取工况异常值，工况异常值的选取为：工况不及格占比值与工况占比阈值的差值，当工况不及格占比值小于工况占比阈值时，则判定为工况正常状态，并选取工况正常值，工况正常值的选取为：工况不及格占比值与工况占比阈值的差值，一段时间指代上一年的第一天到上一年的最后一天；

所述处理器生成硬监信令并传输至园区硬件监测单元，所述园区硬件监测单元依据硬监信令对园区内设备的运行情况进行硬监分析操作，硬监分析操作的具体操作过程为：

将一段时间内每个设备标定为设备数据，并将设备数据标记为O，O的取值为正整数，将一段时间内设备的更换次数标定为设换数据，将一段时间内设备的维修次数标定为设维数据，将一段时间内每个设备在每天的运行时长标定为运时数据，将一段时间内设备生产的效率标定为效率数据；

选取出设备数据对应的维修数据以及运时数据，将运时数据进行求和计算，计算出运时数据的总时长并标定为总运时值，将总运时值与维修数据进行维修频率计算，计算出维修频率值；

依据设备数据选取出对应的设备设换数据，将相同设备的设换数据与总运时值进行设换数据的更换处理，更换处理的具体过程为：将相同设备的设换数据进行均值计算，计算出设换均值，选取出相同设备在设更换时所对应的总运时值并标定为寿命时长，将相同设备对应的若干次设换数据对应的寿命时长进行均值计算，计算出寿命均值，将寿命均值与对应的若干个寿命时长进行差值计算，计算出若干个寿命差值，将若干个寿命差值进行均值计算，计算出寿命均差值；

将维修频率值、设换均值、寿命均值、寿命均差值以及效率数据一同代入到计算式：设备评价值=[维修频率值*维修频率值的转化权重系数+设换均值*设换均值的转化权重系数+（寿命均值±寿命均差值）*寿命转化权重系数+效率数据*效率数据的转化权重系数]*转化偏差纠正因子，将形同设备的设备评价值进行均值计算，计算出设备评价均值，将设备评价均值与设备评价阈值进行比对，当设备评价均值大于等于设备评价阈值时，则判定设备为正常状态，生成设备正常信号，并选取设备正常值，设备正常值的选取为：设备评价均值与设备评价阈值的差值，当设备评价均值小于设备评价阈值时,则判定设备为异常状态，生成设备异常信号，并选取设备异常值，设备异常值的选取为：设备评价均值与设备评价阈值的差值，一段时间指代上一年的第一天到上一年的最后一天；

所述处理器生成产售信令并传输至园区销量处理单元，所述园区销量处理单元依据产售信令对园区内生产销售状况进行售产计算操作，售产计算操作的具体操作过程为：

将一段时间内园区内的产品产量标定为产量数据，将一段时间内园区内的产品销售情况标定为销售数据，将一段时间内园区内产品的预订单标定为预定数据，一段时间指代上一年的第一天到上一年的最后一天；

将产量数据与销售数据进行差值计算，计算出产销差值，对产销差值进行正负值标记，当产销差值大于零的情况标定为销售欠缺，生成售欠信号，当产销差值等于零的情况标定为销售整好，生成产正信号，当产销差值小于零的情况标定为生产欠缺，生成产差信号；

提取售欠信号、产正信号以及产差信号，并将其与预定数据进行对比分析，具体为：

当售欠信号出现，且预定数据大于零时，则判定销售状况异常，生成销售异常信号，当产正信号出现，且预定数据大于零时，则判定销售生产情况正常，生成产销正常信号，当产差信号出现，且预定数据大于零时，则判定生产情况严重缺乏，生成生产异常信号；

所述处理器生成调节信令并传输至园区管控调节单元，所述园区管控调节单元依据调节信令对工况异常值、工况正常值、设备正常值、设备异常值、销售异常信号、产销正常信号以及生产异常信号进行调节处理操作，调节处理操作的具体操作过程为：

提取销售异常信号、产销正常信号以及生产异常信号，并依次进行赋值，具体为：将销售异常信号、产销正常信号以及生产异常信号依次赋予数值X1、X2以及X3，并将X1、X2以及X3数值统一标记为XH_c，c=1，2，3，当c的值为1时，则XH_c表示为数值为X1；

提取工况异常值以及工况正常值并统一标记为Gk_e，e=1，2，当e的取值为1时，则Gk_e表示为工况异常值，提取设备正常值以及设备异常值并统一标记为Sk_r，r=1，2，当r的取值为1时，则Sk_r表示为设备正常值；

将工况异常值、工况正常值、设备正常值、设备异常值与销售异常信号、产销正常信号以及生产异常信号的赋值一同代入计算式：

，

其中，表示为园区评价值，Gk_e表示为工况异常值或工况正常值，β1表示为工况异常值或工况正常值的权重系数，Sk_r表示为设备正常值或设备异常值，β2表示为设备正常值或设备异常值的权重系数，XH_c表示为销售异常信号、产销正常信号或生产异常信号的赋值，β3表示为销售异常信号、产销正常信号或生产异常信号的赋值的权重系数，glc表示为园区评价的转化偏差纠正因子；

将园区评价值与阈值进行比对，当园区评价值大于等于阈值时，则判定园区内的管理符合要求标准，当园区评价值小于阈值时，则判定园区内的管理不符合标准，生成管理调节信号，并将管理调节信号发送至园区管理人员的通信终端。

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 (8)

1.基于互联网的智慧园区管理控制平台，其特征在于，包括园区在线管控平台、园区工况分析单元、园区硬件监测单元、园区销量处理单元、处理器以及园区管控调节单元；

所述处理器生成员分信令并传输至园区工况分析单元，通过园区工况分析单元对园区内工作人员的相关状态数据进行采集，并依据采集的相关状态数据进行一个工作的工况处理操作，得到工况数值组，工况数值组包括工况正常值以及工况异常值；

所述处理器生成硬监信令并传输至园区硬件监测单元，通过园区硬件监测单元对园区内各个生产设备的运行情况进行数据提取，并依据数据提取生产设备的运行情况进行硬监分析操作，得到设备评价数组，设备评价数组包括设备正常值以及设备异常值；

所述处理器生成产售信令并传输至园区销量处理单元，通过园区销量处理单元对园区内设备生产的产品销售数据进行提取，并依据提取的产品销量数据进行售产计算操作，得到产销信号组，产销信号组包括销售异常信号、产销正常信号以及生产异常信号；

所述处理器生成调节信令并传输至园区管控调节单元，通过园区管控调节单元对工况处理、硬监分析以及售产计算的数据结果进行数值提取，并依据提取的数值进行调节处理操作，得到管理调节信号，并发送至园区管理人员的通信终端。

2.根据权利要求1所述的基于互联网的智慧园区管理控制平台，其特征在于，工况处理操作的具体操作过程为：

将一段时间内园区内工作人员的数量标定为i，i的取值为正整数，选取出每个工作人员对应的考勤时长，并将对应的考勤时长分别与对应的考勤标准进行匹配，得到合格信号、迟到信号、早退信号、正常信号以及加班信号；

识别统计出合格信号、迟到信号、早退信号、正常信号以及加班信号的出现的次数，若同时出现迟到信号以及早退信号，且迟到信号以及早退信号对应的时间在同一天时，则判定两次考勤不合格，若同时出现合格信号以及正常信号，且合格信号以及正常信号对应的时间在一天时，则判定一次考勤合格，若识别到加班信号时，则判定一次考勤加班，将考勤不合格出现的次数标定为考勤不合格次数，将考勤合格出现的次数标定为考勤合格次数，将考勤加班出现的次数标定为考勤加班次数；

将考勤不合格次数标记为Kb_i，将考勤合格次数标记为Kh_i，将考勤加班次数标记为Kj_i，依据计算式：

，

计算出工作人员的考勤率，hc表示为考勤率的偏差调节因子，i的取值为正整数；

将园区内员工在该园区的工作年限标定为工龄数据，将园区内员工在工作时出现严重失误时所出现的次数标定为失误次数据，将工龄数据以及失误次数据与工作人员的考勤率一同进行员工作情况处理，得到工况异常值以及工况正常值。

3.根据权利要求2所述的基于互联网的智慧园区管理控制平台，其特征在于，对应的考勤时长分别与对应的考勤标准进行匹配的具体过程为：

将员工的考勤时长的开始时间点标记为A1，将考勤标准内开始的时间点标记为B1，当A1≥B1时，则生成合格信号，当A1＜B1时，则生成迟到信号；

将员工的考勤时长的结束时间点标记为A2，将考勤标准内结束的时间点标记为B2，当A2≥B2时，则生成早退信号，当A2＜B2时，则生成正常信号；

当员工的考勤时长的结束时间点大于等于考勤标准内的加班结束时间点时，则生成加班信号。

4.根据权利要求2所述的基于互联网的智慧园区管理控制平台，其特征在于，工作情况处理的具体处理过程为：

将工龄数据以及失误次数据与工作人员的考勤率一同进行工评价计算，员工评价值=（工龄数据*工龄权重系数+失误次数据*失误次数的权重系数+考勤率*考勤率权重系数）*评价偏差调节因子；

将每个员工的评价值进行均值计算，计算出员工评价均值，将员工评价均值分别与对应的员工评价值进行差值计算，计算出若干个员工评价差值，将若干个员工评价差值进行均值计算，计算出员工评价均差值，将员工评价均值与员工评价均差值一同代入计算式：员工标准评价值=员工评价均值±（员工评价均差值*评价转化系数），将若干个员工的评价值与员工标准评价值进行比对，当员工的评价值小于员工标准评价值时，则生成工况不合格信号，当员工的评价值大于等于员工标准评价值时，则生成工况合格信号；

将工况不合格信号出现的次数与工况合格信号出现的次数与园区的总员工进行不合格占比计算，计算出工况不及格占比值，并将工况不及格占比值与工况占比阈值进行比对，当工况不及格占比值大于等于工况占比阈值时，将其标定为工况异常状态，并选取工况异常值，工况异常值的选取为：工况不及格占比值与工况占比阈值的差值，当工况不及格占比值小于工况占比阈值时，将其标定为工况正常状态，并选取工况正常值，工况正常值的选取为：工况不及格占比值与工况占比阈值的差值。

5.根据权利要求1所述的基于互联网的智慧园区管理控制平台，其特征在于，硬监分析操作的具体操作过程为：

采集一段时间内对应的设备数据、设换数据、设维数据、运时数据以及效率数据；

选取出设备数据对应的维修数据以及运时数据，将运时数据进行求和计算，计算出运时数据的总时长并标定为总运时值，将总运时值与维修数据进行维修频率计算，计算出维修频率值；

将相同设备的设换数据与总运时值进行设换数据的更换处理，得到设备正常值以及设备异常值。

6.根据权利要求5所述的基于互联网的智慧园区管理控制平台，其特征在于，更换处理的具体过程为：

将相同设备的设换数据进行均值计算，计算出设换均值，选取出相同设备在设更换时所对应的总运时值并标定为寿命时长，将相同设备对应的若干次设换数据对应的寿命时长进行均值计算，计算出寿命均值，将寿命均值与对应的若干个寿命时长进行差值计算，计算出若干个寿命差值，将若干个寿命差值进行均值计算，计算出寿命均差值；

依据计算式：设备评价值=[维修频率值*维修频率值的转化权重系数+设换均值*设换均值的转化权重系数+（寿命均值±寿命均差值）*寿命转化权重系数+效率数据*效率数据的转化权重系数]*转化偏差纠正因子，计算出设备评价值，将形同设备的设备评价值进行均值计算，计算出设备评价均值，将设备评价均值与设备评价阈值进行比对，当设备评价均值大于等于设备评价阈值时，将其标定为设备正常状态，生成设备正常信号，并选取设备正常值，设备正常值的选取为：设备评价均值与设备评价阈值的差值，当设备评价均值小于设备评价阈值时,将其标定为设备异常状态，生成设备异常信号，并选取设备异常值，设备异常值的选取为：设备评价均值与设备评价阈值的差值。

7.根据权利要求1所述的基于互联网的智慧园区管理控制平台，其特征在于，售产计算操作的具体操作过程为：

采集到一段时间内的产量数据、销售数据以及预定数据；

将产量数据与销售数据进行差值计算，计算出产销差值，对产销差值进行正负值标记，当产销差值大于零的情况标定为销售欠缺，生成售欠信号，当产销差值等于零的情况标定为销售整好，生成产正信号，当产销差值小于零的情况标定为生产欠缺，生成产差信号；

将售欠信号、产正信号以及产差信号与预定数据进行对比分析，具体为：

当售欠信号出现，且预定数据大于零时，则生成销售异常信号，当产正信号出现，且预定数据大于零时，则生成产销正常信号，当产差信号出现，且预定数据大于零时，则生成生产异常信号。

8.根据权利要求1所述的基于互联网的智慧园区管理控制平台，其特征在于，调节处理操作的具体操作过程为：

将销售异常信号、产销正常信号以及生产异常信号依次赋予数值X1、X2以及X3，并将X1、X2以及X3数值统一标记为XH_c，c=1，2，3；

提取工况异常值以及工况正常值并统一标记为Gk_e，e=1，2；提取设备正常值以及设备异常值并统一标记为Sk_r，r=1，2；

依据计算式：

，

计算出园区评价值，β1表示为工况异常值或工况正常值的权重系数，β2表示为设备正常值或设备异常值的权重系数，β3表示为销售异常信号、产销正常信号或生产异常信号的赋值的权重系数，glc表示为园区评价的转化偏差纠正因子；

将园区评价值与阈值M1进行比对，当≥M1则判定园区内的管理符合要求标准，当＜M1时，则判定园区内的管理不符合标准，生成管理调节信号。

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