国家电网有限公司大数据中心成立

法对管件加工过程进行挖掘得到如图3所示的过程模型。通过对模型的解读,船舶管件加工过程主要分为两条路径,1→2→3→4→5→11(下料→弯管→校管→焊接→打磨→已完成)和1→4→2→3→5→11(下料→焊接→弯管→校管→打磨→已完成)。根据图4加工工序定义表来看,执行路径1→2→3→4→5→11是管件直管的加工过程,1→4→2→3→5→11是管件弯管的加工过程。图2和图3反映的过程模型一致,说明挖掘出的过程模型的正确性,同时也证明我们算法的正确性。在图3中,可以看到每个任务后面都可能跟着已完成,表明任务1、2、3、4任何一个任务执行失败,都将可能导致管件加工的失败。根据图2,可以看出那些加工失败的案例轨迹中,(2,11)这个任务对的频度最多,表明任务2(弯管)这个过程可能比较复杂,容易造成整个管件加工的失败,今后的生产过程要注意这方面技术的提高。任务3(校管)和任务4(焊接)相对任务2(弯管)来说,加工失败的案例相对较少,但是也要注意培养工人的细心和耐心程度,提高相应的技术。

图4加工工序定义表

为了进一步验证算法的正确性,通过增加事件日志中案例轨迹来构建过程模型,并将抽取的任务执行轨迹90%用于构建过程模型,10%用来重演任务执行轨迹,得到如图5所示的案例轨迹重演正确率图示。从图5中可以得出,总体看来随着案例轨迹的不断增多,案例轨迹的重演正确率不断提高。传统的启发式

过程挖掘算法的重演正确率随着案例轨迹的增加,正确率不断提高,且提高的幅度较基于FP-growth 算法较大。而基于FP-growth 的启发式过程挖掘算法的重演正确率提高到一定的程度后,随着案例轨迹的增加,重演正确率变得更加稳定,且不断接近100%。

通过对两种算法挖掘出的过程模型进行比较,虽然这两种方法都能正确挖掘出船舶管件加工的过程模型,但是本文提出的算法可以在事件日志不完备的情况下更加准确地构建过程模型,针对非频繁行为构成的执行轨迹也能很好地挖掘出它们的关系,且结果比较稳定。总的来说,本文中提出的基于FP-growth 的启发式过程建模方法,能够正确挖掘出船舶管件加工过程的过程模型。通过与原来的加工工序进行对比,挖掘出的过程模型与原先定义的加工工序过程保持了一致性,证明了该算法的正确性。其次,通过不断增加案例轨迹的数目来构建并重演任务执行轨迹,本文提出的算法重演正确率相对稳定,证明了本文所提出的基于FP-growth 的启发式过程建模方法的稳定性。猿结束语

根据挖掘出的过程模型,可以帮助企业更加熟悉管件加工的日常生产过程,在哪些方面应该特别注意,需要更多的积累经验,提高技术。这样的过程模型可以使生产进度实时可视化监控,同时对工人的工作状态以及日常工作量的管理有一定的指导作用,可以指导企业更好地安排生产排程,指导生产过程,提高生产效率。

参考文献

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工业过程中基于FP-growth 的启发式过程建

模

图5案例轨迹的重演正确率

5月21日,国家电网有限公司大数据中心成立揭牌仪式暨大数据发布会在北京召开。中国电力大数据创新联盟筹备工作同时启动。大数据中心是国家电网数据管理的专业机构和数据共享、数据服务、数字创新平台,主要负责数据管理、运营、服务等方面工作,致力实现数据资产统一运营,推进数据资源高效使用,为国家电网建设“三型两网”世界一流能源互联网企业提供数字化支撑。

国家电网有限公司总经理辛保安在揭牌仪式上表示,数据正成为一个国家重要的战略资源,在整个经济社会发展中发挥着越来越重要的作用。成立大数据中心是国家电网贯彻国家战略部署、发挥央企带头作用的实际行动,是服务能源生产和消费革命、满足人民美好生活需要的重要举措,也是推动企业转型升级,增强国家电网发展动能的迫切需要。大数据中心挂牌成立,标志着国家电网数字化建设进入新发展阶段。大数据中心要紧紧围绕“三型两网、世界一流”战略部署,以打造能源领域国际一流大数据中心为目标,统筹做好机构建设、技术创新、人才培养等各方面工作,加强与上下游、客户、政府和社会各界的合作,构建共建共享共治共赢的能源大数据生态体系,以数字化推动公司高质量发展。国家电网各部门、各单位要增强大局意识,强化协同配合,积极支持大数据中心工作,共同加强数据治理,消除数据壁垒,提升数据应用能力,充分挖掘数据价值,齐心协力做好数据管理这篇大文章。国家电网将充分发挥自身优势,加快数字化转型,推动形成数据驱动型创新体系和发展模式,促进管理、运营、服务全面升级,为加快建设世界一流能源互联网企业、服务国家大数据战略实施和经济社会发展作出新的更大贡献。

国网大数据中心汇报了筹备工作情况,发布大数据中心数据资源目录、数据服务目录和9项数据产品等成果。

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