[发明专利]基于特征的工厂制造流程差别检测方法

说明书

技术领域

本发明属于业务流程管理领域，涉及一种流程间的差别检测方法，特别是一种基于特征的工厂制造流程差别检测方法。

背景技术

业务流程管理技术涉及流程建模、流程间差别检测、流程间相似度计算、流程重建等，能有效地提高公司的管理效率。由此，越来越多的流程模型被创建出来了。例如，服装制造厂拥有载床生产流程、次品服装入库流程、客供品管理流程、记账后发现采购面料质量问题处理流程、样衣打样面辅料领用流程、生产退辅料处理流程、生产技术准备业务流程、生产计划流程、样衣成本核算流程、设备科业务流程等。这些流程模型是工厂的重要资产，有效地管理它们能给工厂带来很大的效益。

现有流程差别检测工作存在以下几点不足：(1)将流程模型用流程结构树(PST,Process Structure Tree)来表示。PST采用思想是将流程分解为单入口单出口(SESE,Single-Entry-Single-Exit)分片，把这些分片按照层次嵌套关系组装一棵树，树中的每个叶子节点代表的是对应流程模型中的边。由于流程中的节点操作是最基本的操作，也是必不可少的，每次我们在进行节点操作时都要从PST中的边解析出节点，这样会浪费时间。另外，节点操作不能很直观地在PST上体现出来，如哪些节点被删除或插入。(2)用自上而下的策略来寻找两个流程对应PST的最大共同子树。若两个PST的根节点不相同，则认为这两个模型是完全不一样的。并且只找到最大共同子树部分，其他相似的部分被忽略了，这在一定程度上会带来额外的差别检测开销，如生成额外的差别操作。

发明内容

为了克服现有技术中采用不合理的树结构来表示流程模型，无法找全两个流程模型间的差别等缺点，本发明提出了一种高效的、不遗漏差别的、不带来额外差别开销的基于特征的工厂制造流程间差别检测算法。

基于特征的工厂制造流程差别检测方法，包括以下步骤：

(1)输入两个待检测差别的工厂制造流程模型；

(2)分别将两个工厂制造流程模型转化为其对应的基于任务节点的流程结构树(task based process structure tree,TPST)；

(3)对两个TPST分别进行分片，将每个分片用一个特征向量来表示并计算两个TPST中所有可能匹配的分片对的相似度，得到初始分片匹配表F＝{(f₁,f₁’,sim₁),(f₂,f₂’,sim₂),…,(f_i,f_i’,sim_i)}，其中相同类型的分片才有可能匹配；

(4)匹配分片、节点，并将匹配结果加入匹配分片集合M和匹配节点集合N；

(5)判断初始分片匹配表F是否为空，若不为空，则执行步骤(4)；否则，执行步骤(6)；

(6)生成两个TPST之间的编辑序列；

进一步，步骤(3)具体包括：

(3.1)将两个TPST分别进行分片，其中每个分片用一个由多个特征组成的特征向量来表示；

(3.2)给定来自两个不同TPST的分片，计算它们对应特征向量中最后一个特征之间的相似度；

(3.3)重写两个分片对应的特征向量：将第一个分片对应的特征向量的最后一个特征值替换为1，将第二个分片对应的特征向量的最后一个特征值替换为(3.2)中得到的相似度；

(3.4)计算两个分片之间的相似度，即它们对应的特征向量之间的相似度，将这两个分片及对应的相似度写入初始分片匹配表F；

(3.5)判断两个TPST中是否还有可能匹配但没有计算相似度的分片对，若还有，则跳至步骤(3.2)，否则，执行步骤(4)；

进一步，步骤(3.1)中，分片对应的特征向量为{type,Sequence rate，Loop rate，XOR rate，AND rate，node Sequence}。每一个特征描述了分片的一个重要的特点，其中type描述的是分片的类型：无序用0来表示，有序表示成1；Sequence rate，Loop rate，XOR rate，AND rate分别表示顺序、循环、选择、并行四种类型的路由节点在该分片的子节点中的比率；node S equence是一个字符串，依次记录了根节点的类型(Sequence、Loop、XOR、AND)和从左到右的子节点的标签；