CN116643823A - 一种生产流程中资源数据的可视化配置方法、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种生产流程中资源数据的可视化配置方法、设备及介质,用以解决现有技术无法得到各资源数据间关联关系及预测值,确定生产流程的最优参数,生产效率较低的问题。包括:确定节点选择区域中的资源组件、对应资源类型及所属资源节点并将资源节点拖拽至绘图区域,基于资源组件唯一标识符绑定资源属性数据与资源组件所属的资源节点;将运算节点和AI服务节点拖拽至绘图区域以将资源节点、AI服务节点分别与运算节点连接并选择执行配置节点;获取资源属性数据并运算以将对应运算结果作为生产流程的预测值;比较预测值与预设的目标值并在预测值低于目标值时调整相关参数直至预测值大于或等于目标值,完成对资源数据的可视化配置。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种生产流程中资源数据的可视化配置方法、设备及介质。
背景技术
随着工业互联网的不断快速发展,现在各企业都在不断的改革升级,通过接入不同的设备、***等进行数字化转型,以达到企业提质、增效、降本、绿色、安全发展的效果。
但是,现有的数字化转型对于企业来说,无法直观的展示生产流程的过程,清晰的得到各资源数据之间的关联关系,以及某个生产数据的预测值,以充分利用各资源数据,因此无法便捷的得到生产流程对应的最优参数,生产效率较低。
发明内容
本申请实施例提供了一种生产流程中资源数据的可视化配置方法、设备及介质,用以解决现有技术无法直观的得到各资源数据之间的关联关系以及预测值,无法便捷确定出生产流程的最优参数,生产效率较低的技术问题。
一方面,本申请实施例提供了一种生产流程中资源数据的可视化配置方法,包括:
在前端展示界面的节点选择区域中确定所需的资源组件及对应资源类型,并获取所述资源类型的资源组件对应的资源属性数据;
将所述资源组件对应的资源节点拖拽至所述前端展示界面的绘图区域中,并基于所述资源组件的唯一标识符,将所述资源属性数据与所述资源组件所属的资源节点进行绑定;
将功能组件中的运算节点和AI服务节点拖拽至绘图区域,将所述资源节点、AI服务节点分别与所述运算节点进行连接,并选择功能组件中的执行配置节点;
基于所述执行配置节点及所述运算节点,获取所述资源节点对应的资源属性数据,并对所述资源属性数据进行运算,以将对应的运算结果作为生产流程中的预测值;
将所述预测值与预设的目标值进行比较,并在所述预测值低于所述目标值的情况下,对生产流程中的相关参数进行调整,直至运算结果对应的预测值大于或等于所述目标值,以完成对生产流程中资源数据的可视化配置。
在本申请的一种实现方式中,所述将功能组件中的运算节点和AI服务节点拖拽至绘图区域,将所述资源节点、AI服务节点分别与所述运算节点进行连接,具体包括:
在所述前端展示界面的节点选择区域中,选择运算节点和AI服务节点,并将所述运算节点、所述AI服务节点以及所述资源属性数据对应的资源节点,拖拽至所述前端展示界面的绘图区域;
将所述资源节点以及所述AI服务节点作为源节点,将所述运算节点作为目的节点,并将所述资源节点以及所述AI服务节点,通过线段分别与所述运算节点进行连接。
在本申请的一种实现方式中,所述将所述资源节点、AI服务节点分别与所述运算节点进行连接之后,所述方法还包括:
通过所述AI服务节点,为所述资源节点对应的资源属性数据确定对应的模型公式,并基于对所述运算节点的点击触发,将所述资源节点对应的资源属性数据以及所述对应的模型公式进行展示;
通过所述运算节点并根据所述模型公式,为所述资源节点对应的资源属性数据配置对应的运算表达式,以确定所述运算节点的运算依据。
在本申请的一种实现方式中,所述基于所述执行配置节点及所述运算节点,获取所述资源节点对应的资源属性数据,并对所述资源属性数据进行运算,以将对应的运算结果作为生产流程中的预测值,具体包括:
基于对所述执行配置节点的点击触发,为所述资源节点对应的资源属性数据配置对应的运算执行频率,并将资源属性数据对应的运算表达式以及所述运算执行频率进行展示;
根据所述运算执行频率,定时在所述资源节点中获取所述资源组件对应的资源属性数据,并根据所述运算表达式,对所述资源属性数据进行运算,得到对应的运算结果,以将所述运算结果作为生产流程中的预测值。
在本申请的一种实现方式中,所述将所述预测值与预设的目标值进行比较,具体包括:
获取企业的生产计划,并根据所述生产计划,确定所述企业针对每种资源数据的生产要求;
根据资源数据对应的生产要求,确定所述资源数据在生产过程中对应的目标值,并将所述资源数据在生产过程中的预测值与所述目标值进行比较,以确定所述生产过程是否符合企业的生产计划。
在本申请的一种实现方式中,所述在所述预测值低于所述目标值的情况下,对生产流程中的相关参数进行调整,直至运算结果对应的预测值大于或等于所述目标值,以完成对生产流程中资源数据的可视化配置,具体包括:
在所述预测值低于所述目标值的情况下,基于预设的控制方式,对生产流程中的资源参数或者环境参数进行调整,并基于调整后的资源参数或者环境参数计算得到对应的运算结果;
将每个运算结果对应的预测值分别与所述目标值进行比较,直至所述生产流程对应的预测值大于或者等于所述目标值,完成对生产流程中资源数据的可视化配置。
在本申请的一种实现方式中,所述在前端展示界面的节点选择区域中确定所需的资源组件及对应资源类型,并获取所述资源类型的资源组件对应的资源属性数据,具体包括:
获取前端展示界面以及企业的实际生产需求,并在前端展示界面的节点选择区域中,确定出所述实际生产需求对应所需的资源组件;
确定所述资源组件对应的资源类型,并获取所述资源组件中所述资源类型的资源属性数据;所述资源类型包括:设备类型、人员类型、环境类型、物料类型、工艺类型和自定义类型。
在本申请的一种实现方式中,所述在所述预测值低于所述目标值的情况下,对生产流程中的相关参数进行调整,直至运算结果对应的预测值大于或等于所述目标值,以完成对生产流程中资源数据的可视化配置之后,所述方法还包括:
获取对应的资源数据组合方案,将生产流程中的资源数据组合方案进行存储,并生成对应的资源数据服务接口;
基于所述资源数据服务接口,对所述资源数据组合方案进行图表数据展示,并将所述资源数据组合方案作为组合模板进行导出,以便于第三方用户调用所述资源数据组合方案。
另一方面,本申请实施例还提供了一种生产流程中资源数据的可视化配置设备,所述设备包括:
至少一个处理器;
以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;
其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如上述的一种生产流程中资源数据的可视化配置方法。
另一方面,本申请实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质,存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令设置为:
如上述的一种生产流程中资源数据的可视化配置方法。
本申请实施例提供了一种生产流程中资源数据的可视化配置方法、设备及介质,至少包括以下有益效果:
通过前端展示界面中的节点选择区域,选择出生产流程中所需的资源节点、功能组件中的运算节点和AI服务节点,并拖拽至绘图区域,拖拽式的操作方式,更加简单易用;在绘图区域将资源节点和功能组件中的AI服务节点分别与功能组件中的运算节点进行连接,能够清晰地展示出各资源数据之间的关联关系;通过功能组件中的执行配置节点定时获取资源属性数据,并对资源属性数据进行运算得到对应的预测值,在预测值低于目标值时调整生产流程中的相关参数,直至预测值大于等于目标值时得到最优参数,从而提高企业的生产效率。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本申请实施例提供的一种生产流程中资源数据的可视化配置方法的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的一种生产流程中资源数据的可视化配置设备的内部结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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,都属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供了一种生产流程中资源数据的可视化配置方法、设备及介质,通过前端展示界面中的节点选择区域,选择出生产流程中所需的资源节点、功能组件中的运算节点和AI服务节点,并拖拽至绘图区域,拖拽式的操作方式,更加简单易用;在绘图区域将资源节点和功能组件中的AI服务节点分别与功能组件中的运算节点进行连接,能够清晰地展示出各资源数据之间的关联关系;通过功能组件中的执行配置节点定时获取资源属性数据,并对资源属性数据进行运算得到对应的预测值,在预测值低于目标值时调整生产流程中的相关参数,直至预测值大于等于目标值时得到最优参数,从而提高企业的生产效率。解决了现有技术无法直观的得到各资源数据之间的关联关系以及预测值,无法便捷确定出生产流程的最优参数,生产效率较低的技术问题。
以下结合附图,详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
图1为本申请实施例提供的一种生产流程中资源数据的可视化配置方法的流程示意图。如图1所示,本申请实施例提供的一种生产流程中资源数据的可视化配置方法,包括:
101、在前端展示界面的节点选择区域中确定所需的资源组件及对应资源类型,并获取资源类型的资源组件对应的资源属性数据。
本申请公开的一种生产流程中资源数据的可视化配置方法中,包括节点选择区域、绘图区域以及数据看板区域三个区域,节点选择区域提供了三类组件:资源组件、功能组件和自定义组合。资源组件主要是用于承载每个资源节点对应的资源属性数据的,比如,某个印刷机属于一个设备资源,其中设备名称、印刷速度、脱模速度等就是该资源节点的资源属性数据。
具体地,服务器首先需要获取企业数字化转型后的前端展示界面,并获取企业的实际生产需求,从而能够在前端展示界面的节点选择区域中,确定出实际生产需求对应所需的资源组件,然后,服务器还需确定资源组件对应的资源类型,并获取资源组件中资源类型的资源属性数据。需要说明的是,本申请实施例中的资源类型包括:设备类型、人员类型、环境类型、物料类型、工艺类型和自定义类型。
102、将资源组件对应的资源节点拖拽至前端展示界面的绘图区域中,并基于资源组件的唯一标识符,将资源属性数据与资源组件所属的资源节点进行绑定。
本申请是通过拖拉拽的操作方式在节点选择区域中选择所需的资源属性数据的,操作更加简单易用。这里的资源属性数据来源于同类的资源模板,资源模板定义资源属性数据。资源组件可以选择多个,比如,在生产线中会根据生产需要选择多个设备资源,这些设备根据生产流程确定好源节点和目标节点,然后连接起来,从而展示出生产流程的过程。
服务器需在前端展示界面的节点选择区域中,确定出资源组件所属的资源节点,进而将资源组件所属的资源节点拖拽至前端展示界面的绘图区域中,然后,服务器还需确定出资源组件对应的唯一标识符,并在绘图区域中通过资源组件对应的唯一标识符,将资源属性数据以及资源节点进行绑定,从而使资源属性数据与资源节点相关联,为组合做执行运算做准备。
103、将功能组件中的运算节点和AI服务节点拖拽至绘图区域,将资源节点、AI服务节点分别与运算节点进行连接,并选择功能组件中的执行配置节点。
功能组件是执行运算的模块,包括运算节点、AI服务节点、执行配置节点。运算节点主要是配置运算表达式,支持加、减、乘、除等基本数学运算,支持与、或逻辑运算,支持合并运算等多种运算方式;执行配置节点主要是支持用户自定义设置运算的运算执行频率以及变更执行状态;AI服务节点主要是根据经验模型训练出来的模型公式,用于执行运算时作为参考,这里的模型公式可以自己设定,也可以调用第三方服务。自定义组合是组合运算的单元,选择的是已经定义过的数据组合,主要目的是便于某些组合运算的重复使用。
绘图区域主要是用于流程编排的,主要使用jsPlumb插件来实现,通过箭头和连线将源节点(Source)和目标节点(Target)连接起来。jsPlumb插件主要是通过唯一标识符id属性获取资源节点的,连接线的箭头总是从源节点(Source)指向目标节点(Target),所以这样能够更清楚的展现出各资源数据之间的关联关系或者流程关系。
具体地,服务器在前端展示界面的节点选择区域中,选择运算节点和AI服务节点,并将运算节点、AI服务节点以及资源属性数据对应的资源节点,拖拽至前端展示界面的绘图区域,然后将资源节点以及AI服务节点作为源节点,将运算节点作为目的节点,并将资源节点以及AI服务节点,通过线段分别与运算节点进行连接。
在本申请的一个实施例中,服务器在将资源节点、AI服务节点分别与运算节点进行连接之后,通过AI服务节点,为资源节点对应的资源属性数据确定对应的模型公式,并基于对运算节点的点击触发,将资源节点对应的资源属性数据以及对应的模型公式进行展示,然后,服务器通过运算节点并根据模型公式,为资源节点对应的资源属性数据配置对应的运算表达式,从而确定运算节点的运算依据。这样能够在前端展示界面的数据看板区域中,清晰的展示出各资源数据间的关联关系。
104、基于执行配置节点及运算节点,获取资源节点对应的资源属性数据,并对资源属性数据进行运算,以将对应的运算结果作为生产流程中的预测值。
具体地,服务器基于对执行配置节点的点击触发,为资源节点对应的资源属性数据配置对应的运算执行频率,并将资源属性数据对应的运算表达式以及运算执行频率进行展示。需要说明的是,本申请实施例中的执行频率以秒为单位,表示表达式每多少秒执行一次运算。
在执行保存操作之后,服务器根据设置好的运算表达式以及运算执行频率,定时在资源节点中获取资源组件对应的资源属性数据,并根据运算表达式,对资源属性数据进行运算,得到对应的运算结果,从而将运算结果作为生产流程中的预测值。服务器将获取到的资源属性数据以及计算出的预测值,在前端展示界面的数据看板区域中进行展示。
105、将预测值与预设的目标值进行比较,并在预测值低于目标值的情况下,对生产流程中的相关参数进行调整,直至运算结果对应的预测值大于或等于目标值,以完成对生产流程中资源数据的可视化配置。
具体地,服务器获取企业的生产计划,并根据生产计划,确定企业针对每种资源数据的生产要求,然后根据资源数据对应的生产要求,确定出资源数据在生产过程中对应的目标值,并将资源数据在生产过程中的预测值与目标值进行比较,从而能够确定出生产过程是否符合企业的生产计划。
在预测值低于目标值的情况下,服务于基于预设的控制方式,例如控制变量的方式,对生产流程中的资源参数或者环境参数进行调整,并基于调整后的资源参数或者环境参数计算得到对应的运算结果,然后,服务器将每个运算结果对应的预测值分别与目标值进行比较,直至生产流程对应的预测值大于或者等于目标值,从而完成对生产流程中资源数据的可视化配置。
比如,在计算自动光学检测(Automated Optical Inspection,AOI)设备的直通率时,运算表达式会设置为({AOI检测.合格数}/{AOI检测.总数}),运算执行频率会设置为60秒,这样,服务器每隔60秒获取一次AOI设备上报的产品合格数和总数,从而计算出AOI设备的直通率,将运算结果输出至前端展示界面中。企业通过将运算结果和预先设置好的目标值进行比较,如果运算结果低于目标值,服务器就会调整该生产线中相关设备参数或是环境参数,直到运算结果大于或等于目标值,即可完成对生产线中参数的调整。
在本申请的一个实施例中,服务器在通过调整生产流程中的资源参数或者环境参数,使生产流程对应的预测值大于或者等于目标值的情况下,会获取当前生产流程对应的资源数据组合方案,然后,服务器会将生产流程中的资源数据组合方案进行存储,并在存储之后,默认生成该资源数据组合方案对应的资源数据服务接口,该资源服务接口可用于在前端展示界面的数据看板区域中,通过图表数据的形式对该资源数据组合方案进行可视化展示。同时,服务器还将该资源数据组合方案作为机理模型(即组合模板)进行导出,从而能够在某个企业或是本企业的其他生产线的生产流程相似的情况下,将该资源数据组合方案作为其他企业或是本企业其他流程的模型进行使用。
本申请整个方案的操作都是通过拖拽的方式进行实现的,操作简单容易,执行结果也能够给企业提供一个生产预测的模型,作为生产方案优化的依据。在企业的某个生产线中,服务器通过设置相应的资源数据组合方案,将生产线中用到的设备、环境等相关资源数据进行关联,通过设定好生产需要的数据点的参数信息,比如,生产线中的环境温度、设备运行参数等,以及预先设置好的运算表达式和运算执行频率,能够得到生产线对应的运算结果,并将得到的运算结果作为生产线的预测值,这样企业就可以***出该生产线对应的产量,从而能够避免生产流程中的一些测量行为,提高了生产效率。同时,服务器还能够将得到的运算结果作为预测值与预先设定好的实际生产的结果,即目标值进行比较,如果生产线的运算结果达不到预先设定好的目标值,服务器需要通过不断调整设备资源或是其他资源的数据参数,以达到最优的生产方案,使生产资源获得最大利用价值,进而提高生产效率。
以上为本申请提出的方法实施例。基于同样的发明构思,本申请实施例还提供了一种生产流程中资源数据的可视化配置设备,其结构如图2所示。
图2为本申请实施例提供的一种生产流程中资源数据的可视化配置设备的内部结构示意图。如图2所示,设备包括:
至少一个处理器;
以及,与至少一个处理器通信连接的存储器;
其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够:
在前端展示界面的节点选择区域中确定所需的资源组件及对应资源类型,并获取资源类型的资源组件对应的资源属性数据;
将资源属性数据拖拽至前端展示界面的绘图区域,并基于资源组件的唯一标识符,将资源属性数据与资源组件所属的资源节点进行绑定;
将功能组件中的运算节点和AI服务节点拖拽至绘图区域,将资源节点、AI服务节点分别与运算节点进行连接,并选择功能组件中的执行配置节点;
基于执行配置节点及运算节点,获取资源节点对应的资源属性数据,并对资源属性数据进行运算,以将对应的运算结果作为生产流程中的预测值;
将预测值与预设的目标值进行比较,并在预测值低于目标值的情况下,对生产流程中的相关参数进行调整,直至运算结果对应的预测值大于或等于目标值,以完成对生产流程中资源数据的可视化配置。
本申请实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质,存储有计算机可执行指令,计算机可执行指令设置为:
在前端展示界面的节点选择区域中确定所需的资源组件及对应资源类型,并获取资源类型的资源组件对应的资源属性数据;
将资源属性数据拖拽至前端展示界面的绘图区域,并基于资源组件的唯一标识符,将资源属性数据与资源组件所属的资源节点进行绑定;
将功能组件中的运算节点和AI服务节点拖拽至绘图区域,将资源节点、AI服务节点分别与运算节点进行连接,并选择功能组件中的执行配置节点;
基于执行配置节点及运算节点,获取资源节点对应的资源属性数据,并对资源属性数据进行运算,以将对应的运算结果作为生产流程中的预测值;
将预测值与预设的目标值进行比较,并在预测值低于目标值的情况下,对生产流程中的相关参数进行调整,直至运算结果对应的预测值大于或等于目标值,以完成对生产流程中资源数据的可视化配置。
本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于设备和介质实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请实施例提供的设备和介质与方法是一一对应的,因此,设备和介质也具有与其对应的方法类似的有益技术效果,由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明,因此,这里不再赘述设备和介质的有益技术效果。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种生产流程中资源数据的可视化配置方法,其特征在于,所述方法包括:
在前端展示界面的节点选择区域中确定所需的资源组件及对应资源类型,并获取所述资源类型的资源组件对应的资源属性数据;
将所述资源组件对应的资源节点拖拽至所述前端展示界面的绘图区域中,并基于所述资源组件的唯一标识符,将所述资源属性数据与所述资源组件所属的资源节点进行绑定;
将功能组件中的运算节点和AI服务节点拖拽至绘图区域,将所述资源节点、AI服务节点分别与所述运算节点进行连接,并选择功能组件中的执行配置节点;
基于所述执行配置节点及所述运算节点,获取所述资源节点对应的资源属性数据,并对所述资源属性数据进行运算,以将对应的运算结果作为生产流程中的预测值;
将所述预测值与预设的目标值进行比较,并在所述预测值低于所述目标值的情况下,对生产流程中的相关参数进行调整,直至运算结果对应的预测值大于或等于所述目标值,以完成对生产流程中资源数据的可视化配置。
2.根据权利要求1所述的一种生产流程中资源数据的可视化配置方法,其特征在于,所述将功能组件中的运算节点和AI服务节点拖拽至绘图区域,将所述资源节点、AI服务节点分别与所述运算节点进行连接,具体包括:
在所述前端展示界面的节点选择区域中,选择运算节点和AI服务节点,并将所述运算节点、所述AI服务节点以及所述资源属性数据对应的资源节点,拖拽至所述前端展示界面的绘图区域;
将所述资源节点以及所述AI服务节点作为源节点,将所述运算节点作为目的节点,并将所述资源节点以及所述AI服务节点,通过线段分别与所述运算节点进行连接。
3.根据权利要求1所述的一种生产流程中资源数据的可视化配置方法,其特征在于,所述将所述资源节点、AI服务节点分别与所述运算节点进行连接之后,所述方法还包括:
通过所述AI服务节点,为所述资源节点对应的资源属性数据确定对应的模型公式,并基于对所述运算节点的点击触发,将所述资源节点对应的资源属性数据以及所述对应的模型公式进行展示;
通过所述运算节点并根据所述模型公式,为所述资源节点对应的资源属性数据配置对应的运算表达式,以确定所述运算节点的运算依据。
4.根据权利要求1所述的一种生产流程中资源数据的可视化配置方法,其特征在于,所述基于所述执行配置节点及所述运算节点,获取所述资源节点对应的资源属性数据,并对所述资源属性数据进行运算,以将对应的运算结果作为生产流程中的预测值,具体包括:
基于对所述执行配置节点的点击触发,为所述资源节点对应的资源属性数据配置对应的运算执行频率,并将资源属性数据对应的运算表达式以及所述运算执行频率进行展示;
根据所述运算执行频率,定时在所述资源节点中获取所述资源组件对应的资源属性数据,并根据所述运算表达式,对所述资源属性数据进行运算,得到对应的运算结果,以将所述运算结果作为生产流程中的预测值。
5.根据权利要求1所述的一种生产流程中资源数据的可视化配置方法,其特征在于,所述将所述预测值与预设的目标值进行比较,具体包括:
获取企业的生产计划,并根据所述生产计划,确定所述企业针对每种资源数据的生产要求;
根据资源数据对应的生产要求,确定所述资源数据在生产过程中对应的目标值,并将所述资源数据在生产过程中的预测值与所述目标值进行比较,以确定所述生产过程是否符合企业的生产计划。
6.根据权利要求1所述的一种生产流程中资源数据的可视化配置方法,其特征在于,所述在所述预测值低于所述目标值的情况下,对生产流程中的相关参数进行调整,直至运算结果对应的预测值大于或等于所述目标值,以完成对生产流程中资源数据的可视化配置,具体包括:
在所述预测值低于所述目标值的情况下,基于预设的控制方式,对生产流程中的资源参数或者环境参数进行调整,并基于调整后的资源参数或者环境参数计算得到对应的运算结果;
将每个运算结果对应的预测值分别与所述目标值进行比较,直至所述生产流程对应的预测值大于或者等于所述目标值,完成对生产流程中资源数据的可视化配置。
7.根据权利要求1所述的一种生产流程中资源数据的可视化配置方法,其特征在于,所述在前端展示界面的节点选择区域中确定所需的资源组件及对应资源类型,并获取所述资源类型的资源组件对应的资源属性数据,具体包括:
获取前端展示界面以及企业的实际生产需求,并在前端展示界面的节点选择区域中,确定出所述实际生产需求对应所需的资源组件;
确定所述资源组件对应的资源类型,并获取所述资源组件中所述资源类型的资源属性数据;所述资源类型包括:设备类型、人员类型、环境类型、物料类型、工艺类型和自定义类型。
8.根据权利要求1所述的一种生产流程中资源数据的可视化配置方法,其特征在于,所述在所述预测值低于所述目标值的情况下,对生产流程中的相关参数进行调整,直至运算结果对应的预测值大于或等于所述目标值,以完成对生产流程中资源数据的可视化配置之后,所述方法还包括:
获取对应的资源数据组合方案,将生产流程中的资源数据组合方案进行存储,并生成对应的资源数据服务接口;
基于所述资源数据服务接口,对所述资源数据组合方案进行图表数据展示,并将所述资源数据组合方案作为组合模板进行导出,以便于第三方用户调用所述资源数据组合方案。
9.一种生产流程中资源数据的可视化配置设备,其特征在于,所述设备包括:
至少一个处理器;
以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;
其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-8任一项所述的一种生产流程中资源数据的可视化配置方法。
10.一种非易失性计算机存储介质,存储有计算机可执行指令,其特征在于,所述计算机可执行指令设置为:
如权利要求1-8任一项所述的一种生产流程中资源数据的可视化配置方法。
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