本發(fā)明涉及多源異構數(shù)據(jù)分析，具體涉及一種扶梯多源異構質量檢測報告生成方法。

背景技術：

1、電梯制造等許多公司在實際運行過程中，面臨著質量檢測和維護效率的挑戰(zhàn)。公司使用了各種傳感器、物聯(lián)網(wǎng)設備、圖像監(jiān)控等多源異構數(shù)據(jù)，但由于多源異構數(shù)據(jù)分散、結構不一致，導致質量檢測和維護難以全面而及時地進行，較難快速、全面的生成質量檢測報告，報告生成的效率和質量較差，較難滿足實際使用需求。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種扶梯多源異構質量檢測報告生成方法，該方法提高了質量檢測的效率和準確性，可快速、準確、全面的生成質量檢測報告，實現(xiàn)了對系統(tǒng)運行狀態(tài)的全面監(jiān)測和及時維護，從而提升了產(chǎn)品質量和用戶滿意度。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術方案：

3、一種扶梯多源異構質量檢測報告生成方法，包括以下步驟：

4、s1、從多個異構數(shù)據(jù)源中收集扶梯的質量檢測信息，質量檢測信息涵蓋了不同類型和格式的多樣性數(shù)據(jù)；

5、s2、將來自各個數(shù)據(jù)源的質量檢測信息編制統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式進行數(shù)據(jù)整合，解決異構數(shù)據(jù)之間的差異性和不一致性問題，形成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖；

6、步驟s2的數(shù)據(jù)整合過程為：

7、s21、數(shù)據(jù)清洗和預處理：針對每個數(shù)據(jù)源進行數(shù)據(jù)清洗，處理無關數(shù)據(jù)、缺失值和異常值，以進行數(shù)據(jù)標準化和格式統(tǒng)一，確保數(shù)據(jù)在整合過程中的一致性；

8、步驟s21包括以下步驟：

9、s211、刪去無關的特征數(shù)據(jù)：針對每個特征，采用相關系數(shù)與基尼指數(shù)加權的方式判定特征數(shù)據(jù)與決策的相關性，公式表示如下：

10、score_weighted＝w1*corr+w2*(1-gini)，

11、其中，score_weighted是特征的加權得分；corr是特征與目標的變量之間的相關系數(shù)；gini是特征用于劃分數(shù)據(jù)集時的基尼指數(shù)，w1是corr在加權平均中的權重，w2是gini在加權平均中的權重；這個公式將相關系數(shù)和基尼指數(shù)進行加權求和，通過調(diào)整權重w1和權重w2平衡兩者對特征重要性的貢獻，用于綜合考慮特征的線性相關性和用于劃分數(shù)據(jù)集的能力，評估特征與決策之間的關系，并對每個特征的相關性得分進行排序，將相關性小于閾值的特征刪去，減少數(shù)據(jù)量；

12、s212、填補缺失值：假設有一個特征x，其中存在缺失值，計算特征x的均值和中位數(shù)，使用均值和中位數(shù)加權的方式來填補缺失值：xfilled＝(xmean+xmed)/2，其中，xmean為特征x的均值，xmed為特征x的中位數(shù)，xfilled為特征x的填補值，對于特征x中的所有缺失值，都用xfilled來進行填補；

13、s213、異常數(shù)據(jù)的處理：假設有一個特征x，其中存在異常值，計算特征x的均值和標準差，使用均值和標準差來識別異常值，并刪去異常值，然后用步驟s212的缺失值填補方法對異常值進行填補，處理異常值的步驟如下：

14、計算特征x的均值和標準差：

15、

16、

17、其中，xi是特征x的第i個值，n是樣本數(shù)量，xstd為特征x的標準差；將異常值定義為超出均值的k倍標準差的范圍之外的值，k是一個可調(diào)節(jié)的參數(shù)，異常值替換公式表示如下：

18、

19、其中，xprocessed是處理后的特征值，k是異常值閾值的倍數(shù)，k取值為2或3；根據(jù)條件判斷，如果數(shù)據(jù)點xi超出了異常值閾值范圍，則將異常值替換為填補值xfilled，否則保持不變；

20、s22、數(shù)據(jù)映射和匹配：對不同數(shù)據(jù)源中的關聯(lián)數(shù)據(jù)元素進行映射和匹配，以建立數(shù)據(jù)之間的關系；

21、s23、制定一致性規(guī)則：確定一致性規(guī)則，解決異構數(shù)據(jù)之間的差異，處理在整合過程中可能出現(xiàn)的沖突；

22、s24、使用etl工具和數(shù)據(jù)集成中間件簡化數(shù)據(jù)整合流程；

23、s25、設計統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型，確保各數(shù)據(jù)源信息映射到相同的數(shù)據(jù)結構，形成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖；

24、s26、實時數(shù)據(jù)同步和更新：對需要實時同步的數(shù)據(jù)，使用實時數(shù)據(jù)同步工具，確保整合后的數(shù)據(jù)保持最新狀態(tài)；

25、s3、運用數(shù)據(jù)分析和模型算法，對整合后的數(shù)據(jù)進行分析和異常預測，獲取質量評估結果；

26、步驟s3包括以下步驟：

27、s31、質量檢測指標計算：確定需要評估的質量檢測指標，利用整合后的數(shù)據(jù)，計算質量檢測指標的具體數(shù)值；

28、s32、趨勢分析：建立時間序列分析模型，對質量檢測指標進行趨勢分析，采用統(tǒng)計方法、機器學習模型或深度學習模型，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進行趨勢預測；

29、s33、異常檢測：建立基于機器學習的異常檢測模型，并采用異常檢測模型進行異常數(shù)據(jù)檢測，識別質量檢測指標中的異常情況；

30、s34、模型建立和預測：建立質量檢測的預測模型，基于歷史數(shù)據(jù)和整合后的數(shù)據(jù)，采用回歸分析、時間序列分析與機器學習模型，根據(jù)質量檢測指標的變化進行未來質量狀態(tài)的預測；

31、s4、基于質量評估結果，生成質量檢測報告，質量檢測報告包括各項質量指標數(shù)據(jù)、趨勢圖表和異常檢測結果。

32、優(yōu)選地，步驟s1中所述質量檢測信息來自傳感器、物聯(lián)網(wǎng)設備、圖像、文檔記錄、巡檢報告、零部件質量和用戶反饋及維修，并將各個異構數(shù)據(jù)轉換成json格式。

33、優(yōu)選地，步驟s1中利用傳感器數(shù)據(jù)獲取各個部件的運行狀態(tài)和性能指標，用于質量檢測和預測維護需求；利用物聯(lián)網(wǎng)設備實現(xiàn)對運行狀態(tài)的遠程監(jiān)測，以及對數(shù)據(jù)的實時反饋；安裝攝像頭或視頻監(jiān)控設備，使用圖像識別技術，進行質量檢測；利用文檔記錄中的信息，作為質量檢測的依據(jù)，文檔記錄的內(nèi)容包括部件的規(guī)格、材料和制造工藝；結合巡檢報告的信息，獲取維修人員對運行狀態(tài)的觀察和記錄；收集供應鏈中零部件的質量數(shù)據(jù)，用于追溯所使用的零部件的質量和來源；收集用戶反饋、報修記錄，結合人工巡檢，評估整體質量狀況。

34、優(yōu)選地，步驟s22包括以下步驟：

35、s221、數(shù)據(jù)匹配：采用基于相似度的匹配方法，計算數(shù)據(jù)元素的相似度得分，將不同數(shù)據(jù)源中的相關數(shù)據(jù)元素進行關聯(lián)或匹配；

36、s222、數(shù)據(jù)映射：使用元數(shù)據(jù)管理工具定義不同數(shù)據(jù)源中的元數(shù)據(jù)，并根據(jù)元數(shù)據(jù)進行映射，將不同數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)元素映射到共同的標識符或概念上。

37、優(yōu)選地，步驟s23中所述一致性規(guī)則包括數(shù)據(jù)單位的轉換和時間戳的對齊。

38、優(yōu)選地，步驟s4包括以下步驟：

39、s41、報告結構設計：定義質量檢測報告的結構，確定報告中需要包含的內(nèi)容和各個部分的排列順序，考慮用戶的需求，以使報告能夠滿足不同用戶群體的信息需求；

40、s42、質量指標匯總：對整合后數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和計算，將各項質量檢測指標的詳細數(shù)據(jù)進行匯總和總結；

41、s43、趨勢圖表展示：利用數(shù)據(jù)可視化工具，生成趨勢圖表，展示質量檢測指標的變化趨勢，供用戶直觀了解質量狀況的演變過程，趨勢圖表包括折線圖、柱狀圖和餅狀圖；

42、s44、異常檢測結果報告：將異常檢測結果整理為質量檢測報告中的一部分，異常檢測結果包括檢測到的異常情況和異常的具體原因分析，提供異常情況說明，幫助用戶理解質量檢測中的特殊情況；

43、s45、預測結果和建議：在分析階段進行了質量檢測的預測，將未來質量狀態(tài)的預測結果整合到質量檢測報告中，預測結果包括未來質量狀態(tài)的預測值和可信度評估；

44、s46、可視化展示：使用圖表、圖形和表格對質量檢測報告進行可視化展示。

45、采用上述技術方案后，本發(fā)明具有如下有益效果：本發(fā)明旨在應對來自不同源頭和異構數(shù)據(jù)的質量檢測信息，提出一種扶梯多源異構質量檢測報告生成方法。該方法整合多種數(shù)據(jù)來源，利用先進的數(shù)據(jù)整合與分析技術，生成詳盡的質量檢測報告，為用戶提供全面準確的質量評估。首先，從多個異構數(shù)據(jù)源中收集質量檢測信息，涵蓋了不同類型和格式的多樣性數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)等。其次，運用數(shù)據(jù)整合技術，將來自各個數(shù)據(jù)源的信息編制統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式進行融合，解決異構數(shù)據(jù)之間的差異性和不一致性，形成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。再次，運用數(shù)據(jù)分析和模型算法，對整合后的數(shù)據(jù)進行深入分析，涉及到質量檢測指標的計算、趨勢分析、異常檢測等，以獲取更全面、精準的質量評估結果。最終，基于分析的結果，生成質量檢測報告，為用戶提供清晰的質量評估信息，報告內(nèi)容包括各項質量指標的詳細數(shù)據(jù)、趨勢圖表、異常檢測結果等，使用戶能夠深入了解被檢測對象的質量狀況。該方法通過對多源異構數(shù)據(jù)的綜合利用和高效整合，為質量檢測提供了更全面、精確的信息支持，可應用到各類領域，如制造業(yè)、醫(yī)療保健等，能夠提升質量管理水平，優(yōu)化決策過程。