[发明专利]基于大数据分析的断路器装配质量问题追溯系统和方法

摘要

本发明公开了一种基于大数据分析的断路器装配质量问题追溯系统和方法，解决配套系统无法应对断路器装配生产过程中海量数据的分析需求，同时从数据挖掘的角度提出质量断路器装配质量问题追溯的新思路。利用Spark构建大数据分析平台；结合业务进行数据预处理；利用K‑means构建基于距离的装配质量问题分类模型；利用Apriori关联规则算法构建影响因素分析模型；实现装配质量问题追溯。装配质量问题分类模型从数据特性的角度出发，完善了机理分类或经验分类的不足。本发明具备海量数据的存储和分析能力以及高性能的冗余能力，实时高效的数据分析与存储，用于断路器装配质量问题追溯，为断路器装配质量生产提供建议和参考。

主权项

一种基于大数据分析的断路器产品装配质量问题追溯系统，Spark大数据分析平台主要包括有Hive数据库模块，RDD计算框架模块，HDFS分布式文件系统模块，其特征在于，构建数据存储模块，数据存储模块是借助于Hive数据库模块存储断路器全生命周期数据；构建数据预处理模块，依据RDD计算框架模块的分析模式对海量断路器全生命周期数据进行数据预处理；构建模型训练模块，依据RDD计算框架模块的分析模式和数据预处理模块处理后的海量数据完成对装配质量问题分类模型和装配质量问题追溯模型的训练；构建装配质量问题分类模块，是将训练的分类模型封装成Spark平台上的接口，接口保存到HDFS分布式文件系统模块并以API的形式提供应用链接；构建装配质量问题追溯模块，是将训练的追溯模型封装成Spark平台上的接口，接口保存到HDFS分布式文件系统模块并以API的形式提供应用链接。