[发明专利]数据处理方法及装置

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

采集预设时间周期内的设备层中的目标设备的数据信息，得到数据信息集合，其中，不同的目标设备类型对应不同类型的数据，所述数据信息集合中包括多种类型的数据；

通过边缘计算设备获取所述数据信息集合中每种类型的数据对应的数据处理模型；

通过所述边缘计算设备根据所述数据处理模型对所述数据信息集合中所述数据处理模型对应的类型的数据进行处理，得到目标数据；

将目标数据上传至云端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过边缘计算设备获取所述数据信息集合中每种类型的数据对应的数据处理模型之前，还包括：对预设时间段内的历史数据中每种类型的数据进行学习训练，得到每种类型的数据对应的数据处理模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过边缘计算设备获取所述数据信息集合中每种类型的数据对应的数据处理模型之前，还包括：

对所述数据信息集合中进行预处理，以分析得出每种类型的数据，其中，所述预处理至少包括以下处理方式：过滤、聚合、语义解析。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集预设时间周期内的设备层中的目标设备的数据信息，得到数据信息集合包括：

检测所述目标设备是否存在满足预设条件的接口；

若所述目标设备不存在满足所述预设条件的接口，则对所述目标设备的接口进行扩充，以使所述目标设备的接口符合所述预设条件。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标设备为数控机床，

采集设备层中的目标设备的数据信息，得到数据信息集合包括：

采集预设时间周期内的所述数控机床的数据信息，得到所述数据信息集合，其中，所述数据信息集合中至少包括：运行状态参数和各个运行状态的运行时间；

通过边缘计算设备获取所述数据信息集合中每种类型的数据对应的数据处理模型包括：

获取所述运行状态参数和各个运行状态的运行时间对应的运行效率模型；

通过所述边缘计算设备根据所述数据处理模型对所述数据信息集合中所述数据处理模型对应的类型的数据进行处理，得到目标数据包括：根据所述运行效率模型对所述运行状态参数和各个运行状态的运行时间进行计算，得到所述数控机床的运行效率；

将目标数据上传至云端包括：将所述数控机床的运行效率上传至所述云端。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过所述边缘计算设备根据所述数据处理模型对所述数据信息集合中所述数据处理模型对应的类型的数据进行处理，得到目标数据之后，还包括：

判断所述目标数据是否超过预设数值；

若所述目标数据超过预设数值，触发报警提醒。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在采集设备层中的目标设备的数据信息之前，通过工业交换机和工业以太网，将所述设备层中各个设备进行联网。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备层中的设备至少包括以下：数控机床(CNC)、检测设备、环境监测设备、机器人、自动引导运输车(AGV)、注塑机。

9.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

采集单元，用于采集预设时间周期内的设备层中的目标设备的数据信息，得到数据信息集合，其中，不同的目标设备类型对应不同类型的数据，所述数据信息集合中包括多种类型的数据；

获取单元，用于通过边缘计算设备获取所述数据信息集合中每种类型的数据对应的数据处理模型；

处理单元，用于通过所述边缘计算设备根据所述数据处理模型对所述数据信息集合中所述数据处理模型对应的类型的数据进行处理，得到目标数据；

上传单元，用于将目标数据上传至云端。