本发明专利技术公开了一种基于大数据的钢结构产品清单处理方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：在质量分析结果为任意一个钢结构产品未发生质量异常时，将各个物料信息和预设标准物料信息进行匹配，并生成对应的产品清单；否则，在质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将各个异常物料信息与预设异常物料信息进行匹配，并生成异常产品信息。由于本申请引入了预设质量分析模型，这样，能够精准地确定出任意一个钢结构产品是否存在质量异常现象，并在确定任意一个钢结构产品发生质量异常时，将各个异常物料信息与预设异常物料信息进行匹配，并自动生成异常产品信息；这样，能够有效地提高异常产品的识别准确率。能够有效地提高异常产品的识别准确率。能够有效地提高异常产品的识别准确率。
【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的钢结构产品清单处理方法和装置
[0001]本专利技术涉及计算机
，特别涉及一种基于大数据的钢结构产品清单处理方法和装置。
技术介绍
[0002]钢结构是由钢制材料组成的结构，是主要的建筑结构类型之一。结构主要由型钢和钢板等制成的钢梁、钢柱、钢桁架等构件组成。各构件或部件之间通常采用焊缝、螺栓或铆钉连接。因其自重较轻，且施工简便，广泛应用于大型厂房、场馆、超高层等领域。钢结构产品在生产时需要通过产品清单处理系统生成产品清单。
[0003]但是，现有的钢结构产品清单处理方法是通过钢结构产品清单处理系统生成产品清单。在生成产品清单的过程中，无法对可能出现的异常物料进行标注，因此，生成的钢结构产品清单精准度偏度。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种基于大数据的钢结构产品清单处理方法、装置、计算机设备和存储介质。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种基于大数据的钢结构产品清单处理方法，所述方法包括：
[0006]获取与钢结构产品关联的分析数据集；
[0007]根据预设质量分析模型，对多个钢结构产品的质量进行分析，得到质量分析结果，所述预设质量分析模型用于分析钢结构产品是否存在质量异常现象；
[0008]在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品未发生质量异常时，将各个物料信息和预设标准物料信息进行匹配，并生成对应的产品清单；否则，在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将各个异常物料信息与预设异常物料信息进行匹配，并生成异常产品信息。
[0009]在一种实施方式中，所述在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品未发生质量异常时，将各个物料信息和预设标准物料信息进行匹配，并生成对应的产品清单包括：
[0010]在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品未发生质量异常时，将各个物料信息分别与存储于物料云中的任意一个预设标准物料信息进行匹配，得到第一匹配结果；
[0011]基于所述第一匹配结果生成对应的产品清单。
[0012]在一种实施方式中，所述在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将异常物料信息与预设异常物料信息进行匹配，并生成异常产品信息包括：
[0013]在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将各个异常物料信息分别与存储于异常产品云中的任意一个预设异常物料信息进行匹配，得到第二匹配结
果；
[0014]基于所述第二匹配结果生成对应的异常产品信息。
[0015]在一种实施方式中，所述方法还包括：
[0016]在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将对应产品的产品异常信息和物料异常信息均存储于所述异常产品云上。
[0017]在一种实施方式中，在所述根据预设质量分析模型，对多个钢结构产品的质量进行分析之前，所述方法还包括：
[0018]获取初始质量分析模型；
[0019]基于分析数据集中的训练数据，对所述初始质量分析模型进行训练，直至满足预设条件的情况下，停止对所述初始质量分析模型的训练过程，得到所述预设质量分析模型。
[0020]在一种实施方式中，所述基于所述分析数据集中的训练数据，对所述初始质量分析模型进行训练包括：
[0021]将所述训练数据输入至所述初始质量分析模型中进行质量分析，生成对应的物料分析结果；
[0022]判断所述物料分析结果中的预设数量的异常产品的物料误差是否均在预设物料误差阈值范围内，若是，则停止对所述初始质量分析模型的训练过程；否则，则继续对所述初始质量分析模型进行训练，直至所述预设数量的异常产品的物料误差均在所述预设物料误差阈值范围内为止。
[0023]在一种实施方式中，所述方法还包括：
[0024]在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将异常标注信息备注在对应的物料上。
[0025]第二方面，本申请实施例提供了一种基于大数据的钢结构产品清单处理装置，所述装置包括：
[0026]获取模块，用于获取与钢结构产品关联的分析数据集；
[0027]分析模块，用于根据预设质量分析模型，对多个钢结构产品的质量进行分析，得到质量分析结果，所述预设质量分析模型用于分析钢结构产品是否存在质量异常现象；
[0028]处理模块，用于在所述分析模块得到的所述质量分析结果为任意一个钢结构产品未发生质量异常时，将各个物料信息和预设标准物料信息进行匹配，并生成对应的产品清单；否则，在所述分析模块得到的所述质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将各个异常物料信息与预设异常物料信息进行匹配，并生成异常产品信息。
[0029]第三方面，本申请实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述的方法步骤。
[0030]第四方面，本申请实施例提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述的方法步骤。
[0031]本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
[0032]在本申请实施例中，获取与钢结构产品关联的分析数据集；根据预设质量分析模型，对多个钢结构产品的质量进行分析，得到质量分析结果，预设质量分析模型用于分析钢结构产品是否存在质量异常现象；以及在质量分析结果为任意一个钢结构产品未发生质量
异常时，将各个物料信息和预设标准物料信息进行匹配，并生成对应的产品清单；否则，在质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将各个异常物料信息与预设异常物料信息进行匹配，并生成异常产品信息。采用本申请实施例提供的处理方法，由于本申请引入了预设质量分析模型，这样，能够精准地确定出任意一个钢结构产品是否存在质量异常现象，并在确定任意一个钢结构产品发生质量异常时，将各个异常物料信息与预设异常物料信息进行匹配，并自动生成异常产品信息；上述过程是自动完成了，不仅有效地减少了人工成本，还能够有效地提高异常产品的识别准确率。
[0033]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。
附图说明
[0034]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。
[0035]图1是本申请实施例提供的一种基于大数据的钢结构产品清单处理方法的流程示意图；
[0036]图2是本申请实施例提供的一种基于大数据的钢结构产品清单处理装置的结构示意图；
[0037]图3是本申请实施例提供的具体应用场景下的基于大数据的钢结构产品本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的钢结构产品清单处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取与钢结构产品关联的分析数据集；根据预设质量分析模型，对多个钢结构产品的质量进行分析，得到质量分析结果，所述预设质量分析模型用于分析钢结构产品是否存在质量异常现象；在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品未发生质量异常时，将各个物料信息和预设标准物料信息进行匹配，并生成对应的产品清单；否则，在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将各个异常物料信息与预设异常物料信息进行匹配，并生成异常产品信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品未发生质量异常时，将各个物料信息和预设标准物料信息进行匹配，并生成对应的产品清单包括：在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品未发生质量异常时，将各个物料信息分别与存储于物料云中的任意一个预设标准物料信息进行匹配，得到第一匹配结果；基于所述第一匹配结果生成对应的产品清单。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将异常物料信息与预设异常物料信息进行匹配，并生成异常产品信息包括：在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将各个异常物料信息分别与存储于异常产品云中的任意一个预设异常物料信息进行匹配，得到第二匹配结果；基于所述第二匹配结果生成对应的异常产品信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述质量分析结果为任意一个钢结构产品发生质量异常时，将对应产品的产品异常信息和物料异常信息均存储于所述异常产品云上。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据预设质量分析模型，对多个钢结构产品的质量进行分析之前，所述方法还包括：获取初始质量分析模型；基于分析数据集中的训练数据，对所述初始质量分析模型进行训练，直至满足预设条件...
【专利技术属性】
技术研发人员：王振众，董世权，黄亦雅，牛鹏飞，华晨钰，张哲，
申请(专利权)人：杭萧钢构股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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