CN117150348A - 电池外损数据处理方法、***、电子设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种电池外损数据处理方法、***、电子设备和存储介质，涉及数据处理领域，电池外损数据处理方法包括基于预设的指标维度对电池外损数据进行分类，得到结构化数据表单；对所述结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，所述目标指标维度包括所述多个指标维度中的一个或多个指标维度。本申请实施例可以实现电池外损数据的高效管理，可以从不同的指标维度来分析外损成本，提高电池外损成本的计算准确度，进而有利于找到电池外损成本高的原因，进一步减少外损。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种电池外损数据处理方法、***、电子设备和存储介质。
背景技术
电池外损数据包括与电池外损成本相关的多种数据，电池外损成本指的是锂电池等电池产品在从发货仓到达外仓的过程中，以及出售后在质保期内因产品质量问题产生的索赔、维修、更换或信誉受损等支付的费用成本。
目前对于电池外损成本的核算一般通过人工统计财务数据，随着生产规模的扩大，传统人工核算的方式无法应对海量数据的核算，且传统人工核算的方式较为单一只是统计财务总数，不能实现对数据的管理和拓展分析。
上述的陈述仅用于提供与本申请有关的背景技术信息，而不必然地构成现有技术。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提出一种电池外损成本分析方法、***、电子设备和存储介质，本申请能够针对性的解决现有外损分析方式较为单一，不能实现对数据的管理和拓展分析的问题。
基于上述目的，第一方面，本申请提出了一种电池外损数据处理方法，所述方法包括：基于预设的指标维度对电池外损数据进行分类，得到结构化数据表单；对所述结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，所述目标指标维度包括所述指标维度中的一个或多个指标维度。
通过预设的指标维度对电池外损数据进行分类，得到结构化数据表单，可以实现电池外损数据的高效管理，对结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，可以从不同的指标维度来分析外损成本，提高电池外损成本的计算准确度，进而有利于找到电池外损成本高的原因，进一步减少外损。
在一些实施例中，对所述结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，包括：对所述结构化数据表单中所有指标维度的电池外损数据进行电池外损成本计算；将电池外损成本高于预设值的指标维度作为第一指标维度；对不同指标维度的电池外损数据之间的相关性进行分析，得到与所述第一指标维度相关性大于预设相关性阈值的第二指标维度；将所述第一指标维度和所述第二指标维度作为所述目标指标维度，输出所述目标指标维度的电池外损成本计算结果。
通过对所有结构化数据表单中的所有指标维度的电池外损数据进行电池外损成本计算，得到电池外损成本高于预设值的第一指标维度，再根据不同指标维度的电池外损数据之间的相关性，得到与第一指标维度相关性较大的第二指标维度，则可以得到表征电池外损成本较高的所有指标维度，作为目标指标维度，进而输出目标指标维度的电池外损成本计算结果，有利于相关技术人员从目标指标维度针对性进行电池外损成本的改善，从而有利于降低电池外损成本。
在一些实施例中，对所述结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，包括：对所述电池外损数据中的电池外损费用进行统计计算；以及对所述电池外损数据中的出货量进行统计计算，所述出货量为电池的电芯总电量。
对电池外损数据中的电池外损费用进行统计计算可以计算出每一指标维度下的电池外损费用，对出货量进行统计计算可以计算出每一指标维度下的出货量，则可以计算出某一指标维度下的电池外损费用与出货量的比值，由于出货量为电池的电芯总电量，则电池外损费用与出货量的比值可以表征每出售一瓦时电量的电池所带来的外损费用，有助于厂家对电池外损费用的分析和控制。
在一些实施例中，对所述电池外损数据中的电池外损费用进行统计计算，包括：根据发生外损费用的业务类别、费用发生时间、产生外损费用的问题类别中的任一种或多种指标维度对所述电池外损数据中的电池外损费用进行统计计算。
可以得到不同指标维度的电池外损费用，以便于从多方面分析产生高额电池外损费用的原因。
在一些实施例中，对所述电池外损数据中的出货量进行统计计算，包括：根据电芯的生产基地、出货日期、客户简称、产品类别、产品线、化学体系、电芯容量中的任一种或多种指标维度对所述电池外损数据中的出货量进行统计计算。
如此，可以得到不同指标维度下的出货量，以便于计算不同指标维度下的电池外损费用与出货量的比值，可以表征不同指标维度每出售一瓦时电量的电池所带来的外损费用，有助于厂家对电池外损费用的分析和控制。
在一些实施例中，对所述结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，还包括：响应于用户的目标指标维度分析指令，对所述目标指标维度下的所述电池外损数据的电池外损费用和出货量进行统计计算；将所述目标指标维度下的电池外损费用和出货量的比值作为所述电池外损成本计算结果。
可以得到用户所期望的指标维度的电池外损情况，可以满足不同用户的需求，具有很强的可操作性。
在一些实施例中，对所述结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，还包括：基于所述目标指标维度下的所述外损数据和所述目标指标维度下的历史外损数据，得到所述目标指标维度下的外损成本同比和环比数据计算结果。
通过计算目标指标维度下的外损成本同比和环比数据，可以更清楚的反映出某一指标维度下的电池外损费用的变化趋势，以有利于成本控制。
在一些实施例中，所述方法还包括：基于历史电池外损数据，计算预设时间段内的每一指标维度的电池外损成本；基于预设时间段内的每一指标维度的电池外损成本，对电池外损成本进行预测。
如此，可以实现对电池外损费用的预测，更有利于电池外损费用的控制。
第二方面，还提供了一种电池外损数据处理***，包括：外损数据管理模块，用于基于预设的指标维度对电池外损数据进行分类，得到结构化数据表单；外损数据分析模块，用于对所述结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，所述目标指标维度包括所述多个指标维度中的一个或多个指标维度。
本申请实施例提供的电池外损数据处理***可以实现电池外损数据的高效管理，可以从不同的指标维度来分析外损成本，提高电池外损成本的计算准确度，进而有利于找到电池外损成本高的原因，进一步减少外损。
第三方面，还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以实现第一方面所述的方法。
第四方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行实现第一方面任一项所述的方法。
上述说明仅是本申请实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
通过阅读对下文实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出本申请的实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在全部附图中，用相同的附图标号表示相同的部件。
图1示出根据一个或多个实施例的一种电池外损数据处理方法的步骤流程图；
图2示出根据一个或多个实施例的一种对结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理的步骤流程图；
图3示出根据一个或多个实施例的一种电池外损数据处理***的结构示意图；
图4示出根据一个或多个实施例的一种电池外损数据处理***的另一结构示意图；
图5示出示出根据一个或多个实施例的电子设备结构框图；
图6示出根据一个或多个实施例的一种存储介质的示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本申请技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本申请的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本申请的保护范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
在本申请实施例的描述中，技术术语“第一”“第二”等仅用于区别不同对象，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量、特定顺序或主次关系。在本申请实施例的描述中，“多个”的含义是两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
在本申请实施例的描述中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
电池外损数据包括与电池外损成本相关的多种数据，电池外损成本指的是锂电池等电池产品在从发货仓到达外仓的过程中，以及出售后在质保期内因产品质量问题产生的索赔、维修、更换或信誉受损等支付的费用成本。例如，电池外损数据包括产生外损成本的项目名称，统计外损成本的时间，造成外损成本的故障类型，发生外损成本的生产基地等与电池外损成本相关的数据。
目前对于电池外损成本的核算一般通过人工统计财务数据，随着生产规模的扩大，传统人工核算的方式无法应对海量数据的核算，且传统人工核算的方式较为单一只是统计财务总数，不能实现对数据的管理和拓展分析。
基于上述考虑，为了解决电池行业外损成本核算的效率不高的问题，本申请实施例提供一种电池外损数据处理方法，通过预设的指标维度对电池外损数据进行分类，得到结构化数据表单，可以实现电池外损数据的高效管理，对结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，可以从不同的指标维度来分析外损成本，提高电池外损成本的计算准确度，进而有利于找到电池外损成本高的原因，进一步减少外损。
本申请实施例的电池外损数据处理方法可以但不限于对锂电池的外损数据处理，还可以是石墨烯电池、铅酸电池、钠离子电池或镁离子电池等电池领域。以下实施例为了方便说明，以本申请一实施例的电池外损数据处理方法中的电池为锂电池为例进行说明。
请参照图1，图1为本申请一些实施例提供的一种电池外损数据处理方法的步骤流程图。一种电池外损数据处理方法包括如下步骤S101~S102：
S101、基于预设的指标维度对电池外损数据进行分类，得到结构化数据表单。
指标维度是指不同角度的电池外损数据，例如，可以将电池外损数据分成多个维度，不同维度的指标名称包括但不限于：客户简称、项目名称、产品线、项目阶段、客户用途、出货产品类型、产品结构、电芯体系、电芯容量、责任方、责任部门、故障类型、生产基地、故障件类型、故障名称、故障件所属结构、故障件所属结构层级、问题发生地等维度。
根据本申请的一些实施例，基于预设的指标维度对电池外损数据进行分类可以通过设置多个指标维度，构建指标体系，该指标体系中包括上述不同维度的电池外损数据指标，当需要对某一段时间或某个项目的电池外损数据进行成本分析时，基于该指标体系对电池外损数据进行分类，分类后得到结构化数据表单，其中，结构化数据表单是后续电池外损数据分析和电池外损成本计算的底层数据来源。如此，可以实现对电池外损数据的标准化、结构化管理，大大提高电池外损数据的处理效率。
根据本申请的一些实施例，可以人为录入电池外损数据，电池外损数据可以以工单和索赔单的形式录入，工单和索赔单中记录的内容可以包括产生故障问题的时间、地点、产品类别、问题描述、责任初判和外损费用预估等。电池外损数据录入之后，进而可根据构建的指标体系中不同的指标维度对电池外损数据进行分类，得到结构化数据表单，结构化数据表单可以是包括指标维度和具体数据的多个表格。
根据本申请的一些实施例，在基于预设的指标维度对电池外损数据进行分类时，还可以对产生电池外损费用的费用科目进行分类，以有利于成本核算。费用科目可以包括维修费、检测费、质量整改费用和索赔费用，根据费用科目对电池外损数据进行费用上的分类，可以有利于电池厂家发现产生外损费用较高的费用科目，以有利于整改。
S102、对结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果。
根据本申请的一些实施例，目标指标维度包括多个指标维度中的一个或多个指标维度。例如，目标指标维度可以是客户简称、项目名称、产品线、项目阶段、客户用途、出货产品类型、产品结构、电芯体系、电芯容量、责任方、责任部门、故障类型、生产基地、故障件类型、故障名称、故障件所属结构、故障件所属结构层级、问题发生地中的一个或多个维度。
对结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，可以包括基于电池外损数据计算电池外损成本，从而得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，有利于从不同角度分析对比产生高额电池外损费用的原因。
通过预设的指标维度对电池外损数据进行分类，得到结构化数据表单，可以实现电池外损数据的高效管理，对结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，可以从不同的指标维度来分析外损成本，提高电池外损成本的计算准确度，进而有利于找到电池外损成本高的原因，进一步减少外损。
根据本申请的一些实施例，对结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，图2为本申请一些实施例提供的一种对结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理的步骤流程图。请参照图2，包括如下步骤S201~S204：
S201、对结构化数据表单中所有指标维度的电池外损数据进行电池外损成本计算。
例如，当前结构化数据表单中的电池外损数据的指标维度包括项目名称、电芯体系、责任部门、故障类型、生产基地和故障件类型，则将每一指标维度下的外损成本费用进行计算，得到每一指标维度分类下的外损成本费用。
例如，第一指标维度为生产基地，则S201中可以得到多个生产基地的电池外损费用，通过对比每个基地的电池外损费用情况如何，可以得到外损费用最高的生产基地，进而有利于重点改善该生产基地的电池外损费用情况。
S202、将电池外损成本高于预设值的指标维度作为第一指标维度。
预设值可以根据实际生产成本预算而设置，预设值也可以通过历史电池外损成本数据进行设置。当电池外损成本费用高于预设值时，则说明产生的外损费用较多，需要进行控制，则此时将电池外损成本高于预设值的指标维度作为第一指标维度。
S203、对不同指标维度的电池外损数据之间的相关性进行分析，得到与第一指标维度相关性大于预设相关性阈值的第二指标维度。
可选地，对不同指标维度的电池外损数据之间的相关性进行分析可以通过建立相关性分析模型，将不同指标维度下的电池外损数据作为输入，采用斯皮尔曼相关性分析算法分析不同字段数据之间的相关性，将不同指标维度下的电池外损数据的相关性作为输出，得到与第一指标维度相关性大于预设相关性阈值的指标维度作为第二指标维度，第二指标维度可以是一个也可以是多个，进而可以得到导致电池外损费用较高的多个指标维度。
例如，第一指标维度为生产基地，第二指标维度为电芯体系和责任部门，则说明导致当前电池外损成本较高的指标维度为生产基地、电芯体系和责任部门，则有利于相关技术人员从上述表征电池外损成本较高的指标维度针对性进行改善，从而有利于降低电池外损成本。
S204、将第一指标维度和第二指标维度作为目标指标维度，输出目标指标维度的电池外损成本计算结果。
由步骤S202至S203可知，第一指标维度和第二指标维度为表征电池外损成本较高的指标维度，则将第一指标维度和第二指标维度作为目标指标维度，输出目标指标维度的电池外损成本计算结果，可以更有利于减少电池外损成本。
通过对所有结构化数据表单中的所有指标维度的电池外损数据进行电池外损成本计算，得到电池外损成本高于预设值的第一指标维度，再根据不同指标维度的电池外损数据之间的相关性，得到与第一指标维度相关性较大的第二指标维度，则可以得到表征电池外损成本较高的所有指标维度，作为目标指标维度，进而输出目标指标维度的电池外损成本计算结果，有利于相关技术人员从目标指标维度针对性进行电池外损成本的改善，从而有利于降低电池外损成本。
根据本申请的一些实施例，对结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，包括：对电池外损数据中的电池外损费用进行统计计算，以及，对电池外损数据中的出货量进行统计计算。
可以理解的是，不同电池的电芯数量可能不同，则不同电池的电芯总电量也不同，因此，为了更好的体现电池外损费用与电池电量的关系，本申请实施例中的出货量为电池的电芯总电量，单位为瓦时。
对电池外损数据中的电池外损费用进行统计计算可以计算出每一指标维度下的电池外损费用，对出货量进行统计计算可以计算出每一指标维度下的出货量，则可以计算出某一指标维度下的电池外损费用与出货量的比值，由于出货量为电池的电芯总电量，则电池外损费用与出货量的比值可以表征每出售一瓦时电量的电池所带来的外损费用，有助于厂家对电池外损费用的分析和控制。
根据本申请的一些实施例，对电池外损数据中的电池外损费用进行统计计算，包括：根据发生外损费用的业务类别、费用发生时间、产生外损费用的问题类别中的任一种或多种指标维度对电池外损数据中的电池外损费用进行统计计算。
其中，业务类别维度的电池外损费用统计计算可以从售后批改、维修工单、质量保证（quality assurance，QA）整改、质量索赔四大维度进行统计，这四个维度包括了电池从发货仓到达外仓以及出售后在质保期内的大部分问题，从不同的业务类别维度进行电池外损费用的统计还可以体现导致外损费用较高的业务，进而有助于对外损费用较高的业务进行整改，减少外损费用。
基于费用发生时间对电池外损数据中的电池外损费用进行统计计算可以表征某一段时间内所产生的电池外损费用，可以有助于对电池外损费用变化趋势进行预测。
基于产生外损费用的问题类别可以是故障件类型、故障件类型、问题发生地等，以便于技术人员定位到具体的产生高额电池外损费用的指标维度，如从某一地区的仓库发出的电池所产生的电池外损费用明显高于其他地区，则可以重点对该地区的电池进行重点检测，以减少电池外损费用。
本申请实施例根据发生外损费用的业务类别、费用发生时间、产生外损费用的问题类别中的任一种或多种指标维度对电池外损数据中的电池外损费用进行统计计算，可以得到不同指标维度的电池外损费用，以便于从多方面分析产生高额电池外损费用的原因。
根据本申请的一些实施例，对电池外损数据中的出货量进行统计计算，包括：根据电芯的生产基地、出货日期、客户简称、产品类别、产品线、化学体系、电芯容量中的任一种或多种指标维度对所述电池外损数据中的出货量进行统计计算。如此，可以得到不同指标维度下的出货量，以便于计算不同指标维度下的电池外损费用与出货量的比值，可以表征不同指标维度每出售一瓦时电量的电池所带来的外损费用，有助于厂家对电池外损费用的分析和控制。
根据本申请的一些实施例，对结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，还包括：响应于用户的目标指标维度分析指令，对目标指标维度下的电池外损数据的电池外损费用和出货量进行统计计算，将目标指标维度下的电池外损费用和出货量的比值作为电池外损成本计算结果。
步骤S201至S204中通过对比不同指标维度下的电池外损成本以及不同指标维度的电池外损数据之间的相关性进行分析来得到目标指标维度，可以准确计算出目标指标维度，而由于不同需求方所期望的指标维度不同，例如，对于电池产品线的指标维度需求可以是电芯体系、电芯容量、故障类型、故障件类型、故障名称等具体的产品角度，而对于售后维护的角度，所期望的指标维度可以是客户简称、项目名称、项目阶段、客户用途等指标维度，因此，为了满足不同需求方的要求，本申请实施例还可以通过接收用户的目标指标维度分析指令，该目标指标维度分析指令可以由用户通过操作智能终端发出。
在一个例子中，本申请实施例可通过智能终端提供一个操作界面，该操作界面上具有操作控件，用户可通过操作控件选择表征不同指标维度的字段，如通过下拉选框选择表征指标维度的字段，通过操作界面可显示出统计结果，统计结果可以表格或图形的方式呈现。
本申请实施例响应于用户的目标指标维度分析指令，对目标指标维度下的电池外损数据的电池外损费用和出货量进行统计计算，将目标指标维度下的电池外损费用和出货量的比值作为电池外损成本计算结果，可以得到用户所期望的指标维度的电池外损情况，可以满足不同用户的需求，具有很强的可操作性。
根据本申请的一些实施例，对结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，还包括：基于目标指标维度下的外损数据和目标指标维度下的历史外损数据，得到目标指标维度下的外损成本同比和环比数据计算结果。
例如，目标指标维度为费用发生时间在一年内，则根据当年的电池外损总费用，以及前一年的电池外损总费用计算一年的电池外损费用同比和环比。
通过计算目标指标维度下的外损成本同比和环比数据，可以更清楚的反映出某一指标维度下的电池外损费用的变化趋势，以有利于成本控制。
根据本申请的一些实施例，电池外损数据处理方法还包括：基于历史电池外损数据，计算预设时间段内的每一指标维度的电池外损成本，基于预设时间段内的每一指标维度的电池外损成本，对电池外损成本进行预测。
例如，基于当前年份的历史电池外损数据，得到每个月生产基地A出仓的电池所对应的电池外损费用，基于每个月生产基地A出仓的电池所对应的电池外损费用对下一个月生产基地A出仓的电池所对应的电池外损费用进行预测，如此，可以实现对电池外损费用的预测，更有利于电池外损费用的控制。
在一个具体的示例中，提供了一种电池外损数据处理方法，该方法可以由服务器执行，具体可以包括：
根据客户简称、项目名称、产品线、项目阶段、客户用途、出货产品类型、产品结构、电芯体系、电芯容量、责任方、责任部门、故障类型、生产基地、故障件类型、故障名称、故障件所属结构、故障件所属结构层级、问题发生地等维度构建指标体系，获取电池外损数据，通过指标体系中的预设的指标维度对电池外损数据进行分类，得到结构化数据表单，可以实现电池外损数据的高效管理。对结构化数据表单中所有指标维度的电池外损数据进行电池外损成本计算，可以得到外损费用最高的生产基地，进而有利于重点改善该生产基地的电池外损费用情况，将电池外损成本高于预设值的指标维度作为第一指标维度，对不同指标维度的电池外损数据之间的相关性进行分析，得到与第一指标维度相关性大于预设相关性阈值的第二指标维度，第二指标维度可以是一个也可以是多个，进而可以得到导致电池外损费用较高的多个指标维度。例如，第一指标维度为生产基地，第二指标维度为电芯体系和责任部门，则说明导致当前电池外损成本较高的指标维度为生产基地、电芯体系和责任部门，则有利于相关技术人员从上述表征电池外损成本较高的指标维度针对性进行改善，从而有利于降低电池外损成本。将第一指标维度和第二指标维度作为目标指标维度，输出目标指标维度的电池外损成本计算结果，可以实现产生高额电池外损费用的指标维度的自动计算，有利于相关技术人员从目标指标维度针对性进行电池外损成本的改善，从而有利于降低电池外损成本。
其中，在对结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理时同时对电池外损数据中的电池外损费用和出货量进行统计计算，本申请实施例中的出货量为电池的电芯总电量，单位为瓦时。可以计算出每一指标维度下的出货量，则可以计算出某一指标维度下的电池外损费用与出货量的比值，由于出货量为电池的电芯总电量，则电池外损费用与出货量的比值可以表征每出售一瓦时电量的电池所带来的外损费用，有助于厂家对电池外损费用的分析和控制。
为了满足不同需求方的要求，本申请实施例可通过智能终端提供一个操作界面，用户通过操作控件选择表征不同指标维度的字段，如通过下拉选框选择字段，选择统计量，操作界面可显示出统计结果，统计结果可以表格或图形的方式呈现。本申请的实施例中操作界面可选择的统计量包括但不限于计数、求平均、求和、求百分位、求同比/环比、求方差/标准差/协方差等。
在一个例子中，本申请的实施例还可以通过假设检验、相关性分析、多维回归分析、因子/主成分分析、协方差分析、聚类分析、结构方程模型、关联规则挖掘Apriori算法等方式挖掘不同指标维度之间的关系对电池外损数据进行数据挖掘，有利于找出造成电池外损费用较高的原因。
本申请实施例提供的一种电池外损数据处理方法可以实现对电池外损数据的标准化、结构化管理，大大提高电池外损数据的处理效率，可以从不同的指标维度来分析外损成本，提高电池外损成本的计算准确度，进而有利于找到电池外损成本高的原因，进一步减少外损。
图3为本申请一些实施例提供的一种电池外损数据处理***的结构示意图，请参照图3，根据本申请的一些实施例，提供一种电池外损数据处理***300包括：
外损数据管理模块301，用于基于预设的指标维度对电池外损数据进行分类，得到结构化数据表单。
外损数据分析模块302，用于对结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，目标指标维度包括多个指标维度中的一个或多个指标维度。
图4为本申请一些实施例提供的一种电池外损数据处理***的另一结构示意图，请参照图4，外损数据分析模块302还包括相关性分析模块303，相关性分析模块303用于对结构化数据表单中所有指标维度的电池外损数据进行电池外损成本计算，将电池外损成本高于预设值的指标维度作为第一指标维度，对不同指标维度的电池外损数据之间的相关性进行分析，得到与第一指标维度相关性大于预设相关性阈值的第二指标维度，将第一指标维度和所述第二指标维度作为目标指标维度，输出目标指标维度的电池外损成本计算结果。
外损数据分析模块302还包括成本核算模块304和指标分析模块305，成本核算模块304用于对电池外损数据中的电池外损费用进行统计计算；以及对电池外损数据中的出货量进行统计计算，所述出货量为电池的电芯总电量。
成本核算模块304还用于根据发生外损费用的业务类别、费用发生时间、产生外损费用的问题类别中的任一种或多种指标维度对所述电池外损数据中的电池外损费用进行统计计算。
成本核算模块304还用于根据电芯的生产基地、出货日期、客户简称、产品类别、产品线、化学体系、电芯容量中的任一种或多种指标维度对所述电池外损数据中的出货量进行统计计算。
在一个例子中，成本核算模块304还用于响应于用户的目标指标维度分析指令，对目标指标维度下的电池外损数据的电池外损费用和出货量进行统计计算，将目标指标维度下的电池外损费用和出货量的比值作为电池外损成本计算结果。
在一个例子中，成本核算模块304还用于基于目标指标维度下的外损数据和目标指标维度下的历史外损数据，得到目标指标维度下的外损成本同比和环比数据计算结果。
在一个例子中，指标分析模块305还用于基于历史电池外损数据，计算预设时间段内的每一指标维度的电池外损成本，基于预设时间段内的每一指标维度的电池外损成本，对电池外损成本进行预测。
本申请实施例提供的一种电池外损数据处理***可以实现对电池外损数据的标准化、结构化管理，大大提高电池外损数据的处理效率，可以从不同的指标维度来分析外损成本，提高电池外损成本的计算准确度，进而有利于找到电池外损成本高的原因，进一步减少外损。
上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以相互参考，为了简洁，本文不再赘述。
图5为本申请一些实施例提供的一种电子设备的结构示意图，请参照图5，一种电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器运行计算机程序以实现上述电池外损数据处理方法。
如图5所示，电子设备50包括：处理器500，存储器501，总线502和通信接口503，所述处理器500、通信接口503和存储器501通过总线502连接；所述存储器501中存储有可在所述处理器500上运行的计算机程序，所述处理器500运行所述计算机程序时执行本申请前述任一实施方式所提供的方法。
其中，存储器501可能包含高速随机存取存储器（RAM：Random Access Memory），也可能还包括非不稳定的存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口503（可以是有线或者无线）实现该***网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。
总线502可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器201用于存储程序，所述处理器500在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本申请实施例任一实施方式揭示的所述电池外损数据处理方法可以应用于处理器500中，或者由处理器500实现。
处理器500可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器500中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器500可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器501，处理器500读取存储器501中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
本申请实施例提供的电子设备与本申请实施例提供的电池外损数据处理方法出于相同的申请构思，具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
本申请实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的电池外损数据处理方法对应的计算机可读存储介质，请参考图6，其示出的计算机可读存储介质为光盘60，其上存储有计算机程序（即程序产品），所述计算机程序在被处理器运行时，会执行前述任意实施方式所提供的电池外损数据处理方法。
需要说明的是，所述计算机可读存储介质的例子还可以包括，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)、快闪记忆体或其他光学、磁性存储介质，在此不再一一赘述。
本申请的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本申请实施例提供的电池外损数据处理方法出于相同的申请构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
需要说明的是：
术语“模块”并非意图受限于特定物理形式。取决于具体应用，模块可以实现为硬件、固件、软件和/或其组合。此外，不同的模块可以共享公共组件或甚至由相同组件实现。不同模块之间可以存在或不存在清楚的界限。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示例一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本申请也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本申请的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本申请的最佳实施方式。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上实施例仅表达了本申请的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
需要说明的是：
在上述文本中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如ROM/RAM、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端（可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，仅为本申请的具体实施方式，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。
Claims (11)
1.一种电池外损数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
基于预设的指标维度对电池外损数据进行分类，得到结构化数据表单；
对所述结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，所述目标指标维度包括所述指标维度中的一个或多个指标维度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，包括：
对所述结构化数据表单中所有指标维度的电池外损数据进行电池外损成本计算；
将电池外损成本高于预设值的指标维度作为第一指标维度；
对不同指标维度的电池外损数据之间的相关性进行分析，得到与所述第一指标维度相关性大于预设相关性阈值的第二指标维度；
将所述第一指标维度和所述第二指标维度作为所述目标指标维度，输出所述目标指标维度的电池外损成本计算结果。
3. 根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对所述结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，包括：
对所述电池外损数据中的电池外损费用进行统计计算；以及
对所述电池外损数据中的出货量进行统计计算，所述出货量为电池的电芯总电量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述电池外损数据中的电池外损费用进行统计计算，包括：
根据发生外损费用的业务类别、费用发生时间、产生外损费用的问题类别中的任一种或多种指标维度对所述电池外损数据中的电池外损费用进行统计计算。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述电池外损数据中的出货量进行统计计算，包括：
根据电芯的生产基地、出货日期、客户简称、产品类别、产品线、化学体系、电芯容量中的任一种或多种指标维度对所述电池外损数据中的出货量进行统计计算。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对所述结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，还包括：
响应于用户的目标指标维度分析指令，对所述目标指标维度下的所述电池外损数据的电池外损费用和出货量进行统计计算；
将所述目标指标维度下的电池外损费用和出货量的比值作为所述电池外损成本计算结果。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，还包括：
基于所述目标指标维度下的所述外损数据和所述目标指标维度下的历史外损数据，得到所述目标指标维度下的外损成本同比和环比数据计算结果。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于历史电池外损数据，计算预设时间段内的每一指标维度的电池外损成本；
基于预设时间段内的每一指标维度的电池外损成本，对电池外损成本进行预测。
9.一种电池外损数据处理***，其特征在于，包括：
外损数据管理模块，用于基于预设的指标维度对电池外损数据进行分类，得到结构化数据表单；
外损数据分析模块，用于对所述结构化数据表单中的电池外损数据进行分析处理，得到对应于目标指标维度的电池外损成本计算结果，所述目标指标维度包括所述指标维度中的一个或多个指标维度。
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以实现如权利要求1-8任一项所述的方法。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。
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|---|---|
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Citations (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103166285A (zh) * | 2012-12-20 | 2013-06-19 | 杭州万好万家动力电池有限公司 | 一种智能电池模块*** |
| CN104484398A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-04-01 | 北京国双科技有限公司 | 数据表中的数据聚合方法和装置 |
| CN104915456A (zh) * | 2015-07-03 | 2015-09-16 | 宁夏隆基宁光仪表有限公司 | 一种基于数据分析***下的海量用电数据挖掘方法 |
| CN105205677A (zh) * | 2015-10-12 | 2015-12-30 | 成都玩者天下网络技术有限公司 | 一种电子商务后台*** |
| CN106156871A (zh) * | 2015-03-23 | 2016-11-23 | 同济大学 | 一种基于全生命周期拥有成本的电动汽车车型选择方法 |
| CN108108922A (zh) * | 2018-02-02 | 2018-06-01 | 域通全球成都科技有限责任公司 | 一种基于成本分析的锂电池巡检排期*** |
| CN109614599A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-04-12 | 平安科技（深圳）有限公司 | 报表生成方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN109978525A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-07-05 | 玉明进 | 一种电动车可更换电池交易方法及*** |
| CN109978229A (zh) * | 2019-02-12 | 2019-07-05 | 常伟 | 一种对动力电池组全电芯多点温度及连接点温度进行热失控预测的方法 |
| CN110674131A (zh) * | 2019-08-30 | 2020-01-10 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 财务报表数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN110716989A (zh) * | 2019-08-27 | 2020-01-21 | 苏宁云计算有限公司 | 维度数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111209986A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-29 | 航天信息股份有限公司 | 一种基于rfid的汽车动力电池管理*** |
| CN111591152A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-08-28 | 浙江秦欧控股集团有限公司 | 充换分离模式下电池包换电决策方法、装置与*** |
| CN111915184A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-11-10 | 上海数策软件股份有限公司 | 汽车行业零件质量早期预警方法及存储介质 |
| CN114493409A (zh) * | 2021-12-21 | 2022-05-13 | 江苏康众汽配有限公司 | 一种蓄电池售后*** |
| CN115358204A (zh) * | 2022-08-31 | 2022-11-18 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种报表生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115392672A (zh) * | 2022-08-17 | 2022-11-25 | 广东德尔智慧工厂科技有限公司 | 一种资产健康指数的评估方法 |
| CN115759014A (zh) * | 2022-11-22 | 2023-03-07 | 北京码牛科技股份有限公司 | 一种动态智能化分析方法、***及电子设备 |
| CN116051295A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-05-02 | 深圳市易优成科技有限公司 | 车辆电池包的定损理赔方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN116385032A (zh) * | 2023-01-17 | 2023-07-04 | 广州威尔森信息科技有限公司 | 一种基于重置成本的新能源二手车残值评估方法及其装置 |
| CN116579789A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-08-11 | 程源 | 一种基于动力电池性能分析的二手车估值方法及*** |
| CN116630071A (zh) * | 2023-05-15 | 2023-08-22 | 深圳市鹰熊汇科技有限公司 | 跨境电商多平台利润自动核算方法、装置、设备及介质 |
| CN116626524A (zh) * | 2023-05-24 | 2023-08-22 | 湖北亿纬动力有限公司 | 电池状态评估方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN116882981A (zh) * | 2023-09-07 | 2023-10-13 | 深圳市海雷新能源有限公司 | 基于数据分析的智能电池管理*** |
-
2023
- 2023-10-30 CN CN202311416613.9A patent/CN117150348A/zh active Pending
Patent Citations (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103166285A (zh) * | 2012-12-20 | 2013-06-19 | 杭州万好万家动力电池有限公司 | 一种智能电池模块*** |
| CN104484398A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-04-01 | 北京国双科技有限公司 | 数据表中的数据聚合方法和装置 |
| CN106156871A (zh) * | 2015-03-23 | 2016-11-23 | 同济大学 | 一种基于全生命周期拥有成本的电动汽车车型选择方法 |
| CN104915456A (zh) * | 2015-07-03 | 2015-09-16 | 宁夏隆基宁光仪表有限公司 | 一种基于数据分析***下的海量用电数据挖掘方法 |
| CN105205677A (zh) * | 2015-10-12 | 2015-12-30 | 成都玩者天下网络技术有限公司 | 一种电子商务后台*** |
| CN108108922A (zh) * | 2018-02-02 | 2018-06-01 | 域通全球成都科技有限责任公司 | 一种基于成本分析的锂电池巡检排期*** |
| CN109614599A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-04-12 | 平安科技（深圳）有限公司 | 报表生成方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN109978229A (zh) * | 2019-02-12 | 2019-07-05 | 常伟 | 一种对动力电池组全电芯多点温度及连接点温度进行热失控预测的方法 |
| CN109978525A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-07-05 | 玉明进 | 一种电动车可更换电池交易方法及*** |
| CN110716989A (zh) * | 2019-08-27 | 2020-01-21 | 苏宁云计算有限公司 | 维度数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN110674131A (zh) * | 2019-08-30 | 2020-01-10 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 财务报表数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111209986A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-29 | 航天信息股份有限公司 | 一种基于rfid的汽车动力电池管理*** |
| CN111591152A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-08-28 | 浙江秦欧控股集团有限公司 | 充换分离模式下电池包换电决策方法、装置与*** |
| CN111915184A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-11-10 | 上海数策软件股份有限公司 | 汽车行业零件质量早期预警方法及存储介质 |
| CN114493409A (zh) * | 2021-12-21 | 2022-05-13 | 江苏康众汽配有限公司 | 一种蓄电池售后*** |
| CN115392672A (zh) * | 2022-08-17 | 2022-11-25 | 广东德尔智慧工厂科技有限公司 | 一种资产健康指数的评估方法 |
| CN115358204A (zh) * | 2022-08-31 | 2022-11-18 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种报表生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115759014A (zh) * | 2022-11-22 | 2023-03-07 | 北京码牛科技股份有限公司 | 一种动态智能化分析方法、***及电子设备 |
| CN116051295A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-05-02 | 深圳市易优成科技有限公司 | 车辆电池包的定损理赔方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN116385032A (zh) * | 2023-01-17 | 2023-07-04 | 广州威尔森信息科技有限公司 | 一种基于重置成本的新能源二手车残值评估方法及其装置 |
| CN116630071A (zh) * | 2023-05-15 | 2023-08-22 | 深圳市鹰熊汇科技有限公司 | 跨境电商多平台利润自动核算方法、装置、设备及介质 |
| CN116579789A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-08-11 | 程源 | 一种基于动力电池性能分析的二手车估值方法及*** |
| CN116626524A (zh) * | 2023-05-24 | 2023-08-22 | 湖北亿纬动力有限公司 | 电池状态评估方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN116882981A (zh) * | 2023-09-07 | 2023-10-13 | 深圳市海雷新能源有限公司 | 基于数据分析的智能电池管理*** |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 宋国华;马继周;吴雪峰;李宇鹏;: "降低蓄电池故障率与外损分析", 汽车实用技术, no. 17, pages 193 - 195 * |
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