多价值链数据空间数据时态技术研究

这是一篇关于多价值链,数据空间,数据时态性,数据图模型,整车需求量预测的论文, 主要内容为在“中国制造2025”和“互联网+”战略的指导下,信息技术与制造业融合创新发展,汽车行业累积了大量业务数据。伴随汽车产业链整车销售、售后服务等业务流程的执行进展,其关联业务数据可能发生变化,导致数据时效性难以判断,即无法确定当前数据否有效可用、其所在业务流程是否执行完成。然而,数据的时效低,将进一步导致数据的可靠度、准确性较低,从而影响业务数据分析挖掘的质量。为解决时效性问题,仅凭数据记录的时间属性,如输入时间、出库时间等无法判别,其原因在于业务流程的执行没有固定标准时间,则需判断整个业务流程中各关键节点对应表单的状态,以此实现对当前表单及其关联数据的时态判别标记。为此,论文面向汽车产业多价值链数据空间,开展业务数据时态性技术研究及验证实现。论文首先分析汽车产业链业务数据的时效性问题,针对该问题,论文构建面向数据空间的时态运维管控总体解决方案,主要包括数据时态的动态处理方案及时态数据资源的服务方案。其次,基于该解决方案,论文对时态运维管控系统的总体架构及各功能流程进行设计,同时完成系统数据库的数据模型设计,为系统开发提供数据支持。接着,论文依据数据空间的各业务主题标准,梳理分析多种业务流程及其业务数据的关联关系,以各业务流程中“审核”、“结算”、“支付”等关键节点的状态为判别依据,定义并提出基于业务流程关键节点的TS＿BP时态属性。而基于平台与数据空间的数据动态交换体系,数据空间中数据时态也需及时更新。为此,论文提出了基于规则处理的数据空间TS＿BP时态处理模型,同时设计了基于数据图模型的时态判别及检测更新算法。实验证明,虽然数据图的构建耗费时间,但当数据条数大于15条时,采用基于数据图的时态处理算法,其总体执行时间性能便可超过传统基于主外键码SQL查找的时态处理算法。然后,为验证TS＿BP时态属性的实际意义,论文以整车需求量预测任务为例,将时态加权引入到特征工程中,以此提高实时数据的可靠准确度,同时增加样本空间的特征多样性。论文主要从时态特征增强学习和模型组合优化两方面入手,构建时态特征下的整车需求量预测模型。实验显示,在XGBoost、Light GBM、LSTM这三种单一模型下,添加TS＿BP时态加权特征的模型误差均小于原始特征模型。与此同时,构建基于Xgb＿Lgb＿LSTM的组合预测模型,可进一步提升模型泛化性及预测精度。最后,论文采用前后端分离的开发模式,后端基于Spring Cloud微服务技术架构,前端基于Vue+Element UI开发框架,使用IDEA、VSCode等集成开发工具,完成B/S模式下的数据空间时态管控系统开发,并借助Echarts图表实现数据可视化展示。

多价值链车主售后B2C模式下数据服务及搜索技术研究

这是一篇关于多价值链,数据服务,配件搜索,多关键字模糊搜索的论文, 主要内容为近年来,我国汽车行业蓬勃发展,汽车产销量已多年位居世界首位,汽车保有量逐年提升。随之而来的是汽车售后市场的繁荣,汽车售后服务利润逐渐成为汽车产业链企业利润的主要来源,企业希望吸引更多的用户并提高用户的忠诚度,获取更多的利润从而提升企业价值。同时,车主也希望能够通过信息化技术手段优化自身售后服务体验。如何利用汽车产业链数据,为个人车主在售后服务过程中提供便利是迫切需要解决的问题。针对以上问题,论文面向个人车主售后服务业务,依托于汽车多价值链协同服务云平台积累的数据资源,综合分析多个链条售后服务业务数据,通过科学、有效的信息化技术为个人车主提供售后数据服务。论文首先分析了当前汽车产业链的售后服务模式,并提出了其存在的问题,结合个人车主的实际需求,对面向个人车主数据服务总体解决方案进行构建与设计。该方案发挥了第三方云平台中多条汽车产业链的优势,借助企业间的协同合作为车主提供服务。然后论文基于总体解决方案,结合功能需求分析构建系统总体体系架构,进而对系统总体功能模块以及部分功能流程进行设计,对系统中所使用的数据模型构建进行介绍。针对个人车主了解配件信息进行购买及维修的实际需求,构建配件多关键字模糊搜索模型,针对数据空间数据的特点,利用数据图的方式进行搜索,为提供搜索准确率,采用基于规则的方式对搜索信息进行纠错。采用准确率,召回率,查询1F值等指标对搜索模型进行评估。最后,论文采用B/S模式的三层架构,基于SQL Server与.NET等开发工具与技术完成面向个人车主多价值链售后数据服务系统的开发,通过Echarts图表工具与Easy UI前端框架实现数据分析结果的可视化展示。

多价值链数据空间数据时态技术研究

这是一篇关于多价值链,数据空间,数据时态性,数据图模型,整车需求量预测的论文, 主要内容为在“中国制造2025”和“互联网+”战略的指导下,信息技术与制造业融合创新发展,汽车行业累积了大量业务数据。伴随汽车产业链整车销售、售后服务等业务流程的执行进展,其关联业务数据可能发生变化,导致数据时效性难以判断,即无法确定当前数据否有效可用、其所在业务流程是否执行完成。然而,数据的时效低,将进一步导致数据的可靠度、准确性较低,从而影响业务数据分析挖掘的质量。为解决时效性问题,仅凭数据记录的时间属性,如输入时间、出库时间等无法判别,其原因在于业务流程的执行没有固定标准时间,则需判断整个业务流程中各关键节点对应表单的状态,以此实现对当前表单及其关联数据的时态判别标记。为此,论文面向汽车产业多价值链数据空间,开展业务数据时态性技术研究及验证实现。论文首先分析汽车产业链业务数据的时效性问题,针对该问题,论文构建面向数据空间的时态运维管控总体解决方案,主要包括数据时态的动态处理方案及时态数据资源的服务方案。其次,基于该解决方案,论文对时态运维管控系统的总体架构及各功能流程进行设计,同时完成系统数据库的数据模型设计,为系统开发提供数据支持。接着,论文依据数据空间的各业务主题标准,梳理分析多种业务流程及其业务数据的关联关系,以各业务流程中“审核”、“结算”、“支付”等关键节点的状态为判别依据,定义并提出基于业务流程关键节点的TS＿BP时态属性。而基于平台与数据空间的数据动态交换体系,数据空间中数据时态也需及时更新。为此,论文提出了基于规则处理的数据空间TS＿BP时态处理模型,同时设计了基于数据图模型的时态判别及检测更新算法。实验证明,虽然数据图的构建耗费时间,但当数据条数大于15条时,采用基于数据图的时态处理算法,其总体执行时间性能便可超过传统基于主外键码SQL查找的时态处理算法。然后,为验证TS＿BP时态属性的实际意义,论文以整车需求量预测任务为例,将时态加权引入到特征工程中,以此提高实时数据的可靠准确度,同时增加样本空间的特征多样性。论文主要从时态特征增强学习和模型组合优化两方面入手,构建时态特征下的整车需求量预测模型。实验显示,在XGBoost、Light GBM、LSTM这三种单一模型下,添加TS＿BP时态加权特征的模型误差均小于原始特征模型。与此同时,构建基于Xgb＿Lgb＿LSTM的组合预测模型,可进一步提升模型泛化性及预测精度。最后,论文采用前后端分离的开发模式,后端基于Spring Cloud微服务技术架构,前端基于Vue+Element UI开发框架,使用IDEA、VSCode等集成开发工具,完成B/S模式下的数据空间时态管控系统开发,并借助Echarts图表实现数据可视化展示。

基于第三方云平台的配件关联匹配方案构建与技术研究

这是一篇关于第三方云平台,多价值链,配件供应与管理,可互换件,配件关联匹配算法的论文, 主要内容为随着汽车产业的快速发展,我国现有的汽车保有量也愈来愈多。不断扩大的汽车保有量为配件售后市场的繁荣发展带来了契机。然而配件业务的扩大发展给代理商的配件管理带来极大困扰,如代理商对来自不同产业链、不同编码的配件存储管理混乱,配件识别效率低下等问题。因此本文站在汽车产业链上的配件代理商角度,从代理商的配件供应与管理业务入手,开展配件可互换件关联匹配研究。首先,本文站在配件代理商的角度,讨论了课题的研究背景与意义及相关的国内外研究现状;之后,提出传统代理商在配件管理中的问题现状;基于第三方云平台上的配件管理与供应模式现状,对云平台上的配件管理业务中存在的问题进行分析。其次,针对问题,进行了基于第三方云平台的面向代理商的配件关联匹配服务解决方案设计,包括配件关联匹配技术方案与多价值链数据服务方案;接着,进行了面向代理商的配件关联匹配搜索系统的设计,设计了系统的体系架构、功能模块、服务流程等,完成了系统的数据模型构建与数据提取;然后,基于配件数据模型的数据特点,构建了配件关联匹配算法,用流程图和伪代码的形式详细介绍了进行可互换件关联匹配的三种方案,售后配件互换匹配算法、车辆配置关联匹配算法及配件信息追溯匹配算法;之后,研究基于ELK的配件搜索服务模块。最后,在系统开发与验证方面。本系统依据问题导向,基于总体解决方案实现了四个功能,每个模块都能对应解决代理商的问题,并通过该功能加以验证。论文使用了.NET框架,结合SQL Server数据库,使用C#语言进行开发,在Visual Studio上实现了 B/S的三层架构开发过程。本文目的是为帮助代理商建立一个配件管理规则,为代理商的配件管理提供建议,并实现可互换配件的查找。在满足客户配件需求的同时既能减少相同配件的备货量又能减轻代理商的库存压力,具有现实意义。本文开发的系统能够解决代理商配件管理出现的问题,满足论文中提出的代理商需求。

多价值链数据空间数据时态技术研究

这是一篇关于多价值链,数据空间,数据时态性,数据图模型,整车需求量预测的论文, 主要内容为在“中国制造2025”和“互联网+”战略的指导下,信息技术与制造业融合创新发展,汽车行业累积了大量业务数据。伴随汽车产业链整车销售、售后服务等业务流程的执行进展,其关联业务数据可能发生变化,导致数据时效性难以判断,即无法确定当前数据否有效可用、其所在业务流程是否执行完成。然而,数据的时效低,将进一步导致数据的可靠度、准确性较低,从而影响业务数据分析挖掘的质量。为解决时效性问题,仅凭数据记录的时间属性,如输入时间、出库时间等无法判别,其原因在于业务流程的执行没有固定标准时间,则需判断整个业务流程中各关键节点对应表单的状态,以此实现对当前表单及其关联数据的时态判别标记。为此,论文面向汽车产业多价值链数据空间,开展业务数据时态性技术研究及验证实现。论文首先分析汽车产业链业务数据的时效性问题,针对该问题,论文构建面向数据空间的时态运维管控总体解决方案,主要包括数据时态的动态处理方案及时态数据资源的服务方案。其次,基于该解决方案,论文对时态运维管控系统的总体架构及各功能流程进行设计,同时完成系统数据库的数据模型设计,为系统开发提供数据支持。接着,论文依据数据空间的各业务主题标准,梳理分析多种业务流程及其业务数据的关联关系,以各业务流程中“审核”、“结算”、“支付”等关键节点的状态为判别依据,定义并提出基于业务流程关键节点的TS＿BP时态属性。而基于平台与数据空间的数据动态交换体系,数据空间中数据时态也需及时更新。为此,论文提出了基于规则处理的数据空间TS＿BP时态处理模型,同时设计了基于数据图模型的时态判别及检测更新算法。实验证明,虽然数据图的构建耗费时间,但当数据条数大于15条时,采用基于数据图的时态处理算法,其总体执行时间性能便可超过传统基于主外键码SQL查找的时态处理算法。然后,为验证TS＿BP时态属性的实际意义,论文以整车需求量预测任务为例,将时态加权引入到特征工程中,以此提高实时数据的可靠准确度,同时增加样本空间的特征多样性。论文主要从时态特征增强学习和模型组合优化两方面入手,构建时态特征下的整车需求量预测模型。实验显示,在XGBoost、Light GBM、LSTM这三种单一模型下,添加TS＿BP时态加权特征的模型误差均小于原始特征模型。与此同时,构建基于Xgb＿Lgb＿LSTM的组合预测模型,可进一步提升模型泛化性及预测精度。最后,论文采用前后端分离的开发模式,后端基于Spring Cloud微服务技术架构,前端基于Vue+Element UI开发框架,使用IDEA、VSCode等集成开发工具,完成B/S模式下的数据空间时态管控系统开发,并借助Echarts图表实现数据可视化展示。

多价值链汽车制造厂零部件质量数据服务技术研究

这是一篇关于多价值链,数据智能,层次分析法,改进粒子群算法,BP神经网络的论文, 主要内容为汽车产业作为我国制造行业的标杆,经过多年的发展,已经成为国民经济的支柱产业之一。多价值链协同服务云平台(简称云平台)和多家中小型汽车制造厂合作,云平台数据空间中汇聚了海量业务数据。但是云平台上活跃的汽车制造厂没有充分利用海量的零部件质量数据资源,缺乏针对性的质量分析和挖掘,对零部件的质量管理能力相对薄弱。同时价值链内的企业缺乏沟通,价值链间的企业缺乏合作,形成了数据孤岛的局面。因此本文站在汽车制造厂的角度,开展零部件质量数据服务研究。本文所有研究内容均建立在第三方云平台的基础上。首先提出传统模式下的汽车制造厂在零部件质量管控中存在的问题,并对汽车制造厂和上游供应商之间的零部件供应模式进行分析,将零部件在不同阶段采集到的质量数据划分多个维度,然后基于数据空间提出面向汽车制造厂的零部件质量数据服务解决方案和多价值链数据资源服务方案。接着基于解决方案进行系统应用场景需求分析,结合应用场景设计系统的体系架构以及功能模块。系统主要包含零部件多维质量数据分析、上游协作企业质量分析、多链零部件故障影响因素分析、多链零部件故障数据查询、车型质量风险评估五个模块,结合流程图阐述系统中功能模块的执行流程,并提出多价值链数据资源提取方案以及数据概念模型和逻辑模型设计。本文依据汽车制造厂需要及时发现新车车型潜在的质量风险,构建基于层次分析法(简称AHP)和改进粒子群算法(简称IPSO)优化的BP神经网络的组合评价模型对新车车型进行质量风险评估,选取三个测试函数设计优化实验对IPSO的性能进行分析,设计BP神经网络和PSO优化的BP神经网络的对比实验验证组合模型评估结果的准确性,最终证明组合模型的评估结果更准确且误差更小。本文采用C#语言以及ASP.NET框架研发基于B/S三层架构模式的零部件质量数据服务系统,使用ECharts进行数据分析结果的可视化展示,最终将系统功能集成到云平台中。本文目的是帮助汽车制造厂充分利用多链零部件质量数据资源,尽可能挖掘数据资源中蕴含的故障信息,实现制造厂对零部件质量控制与优化的需求,同时及时发现车型隐含的质量风险,减少车型质量损失。本文开发的系统能够满足汽车制造厂的实际需求,具有现实意义。

多价值链车主售后B2C模式下数据服务及搜索技术研究

这是一篇关于多价值链,数据服务,配件搜索,多关键字模糊搜索的论文, 主要内容为近年来,我国汽车行业蓬勃发展,汽车产销量已多年位居世界首位,汽车保有量逐年提升。随之而来的是汽车售后市场的繁荣,汽车售后服务利润逐渐成为汽车产业链企业利润的主要来源,企业希望吸引更多的用户并提高用户的忠诚度,获取更多的利润从而提升企业价值。同时,车主也希望能够通过信息化技术手段优化自身售后服务体验。如何利用汽车产业链数据,为个人车主在售后服务过程中提供便利是迫切需要解决的问题。针对以上问题,论文面向个人车主售后服务业务,依托于汽车多价值链协同服务云平台积累的数据资源,综合分析多个链条售后服务业务数据,通过科学、有效的信息化技术为个人车主提供售后数据服务。论文首先分析了当前汽车产业链的售后服务模式,并提出了其存在的问题,结合个人车主的实际需求,对面向个人车主数据服务总体解决方案进行构建与设计。该方案发挥了第三方云平台中多条汽车产业链的优势,借助企业间的协同合作为车主提供服务。然后论文基于总体解决方案,结合功能需求分析构建系统总体体系架构,进而对系统总体功能模块以及部分功能流程进行设计,对系统中所使用的数据模型构建进行介绍。针对个人车主了解配件信息进行购买及维修的实际需求,构建配件多关键字模糊搜索模型,针对数据空间数据的特点,利用数据图的方式进行搜索,为提供搜索准确率,采用基于规则的方式对搜索信息进行纠错。采用准确率,召回率,查询1F值等指标对搜索模型进行评估。最后,论文采用B/S模式的三层架构,基于SQL Server与.NET等开发工具与技术完成面向个人车主多价值链售后数据服务系统的开发,通过Echarts图表工具与Easy UI前端框架实现数据分析结果的可视化展示。

基于第三方云平台的配件关联匹配方案构建与技术研究

这是一篇关于第三方云平台,多价值链,配件供应与管理,可互换件,配件关联匹配算法的论文, 主要内容为随着汽车产业的快速发展,我国现有的汽车保有量也愈来愈多。不断扩大的汽车保有量为配件售后市场的繁荣发展带来了契机。然而配件业务的扩大发展给代理商的配件管理带来极大困扰,如代理商对来自不同产业链、不同编码的配件存储管理混乱,配件识别效率低下等问题。因此本文站在汽车产业链上的配件代理商角度,从代理商的配件供应与管理业务入手,开展配件可互换件关联匹配研究。首先,本文站在配件代理商的角度,讨论了课题的研究背景与意义及相关的国内外研究现状;之后,提出传统代理商在配件管理中的问题现状;基于第三方云平台上的配件管理与供应模式现状,对云平台上的配件管理业务中存在的问题进行分析。其次,针对问题,进行了基于第三方云平台的面向代理商的配件关联匹配服务解决方案设计,包括配件关联匹配技术方案与多价值链数据服务方案;接着,进行了面向代理商的配件关联匹配搜索系统的设计,设计了系统的体系架构、功能模块、服务流程等,完成了系统的数据模型构建与数据提取;然后,基于配件数据模型的数据特点,构建了配件关联匹配算法,用流程图和伪代码的形式详细介绍了进行可互换件关联匹配的三种方案,售后配件互换匹配算法、车辆配置关联匹配算法及配件信息追溯匹配算法;之后,研究基于ELK的配件搜索服务模块。最后,在系统开发与验证方面。本系统依据问题导向,基于总体解决方案实现了四个功能,每个模块都能对应解决代理商的问题,并通过该功能加以验证。论文使用了.NET框架,结合SQL Server数据库,使用C#语言进行开发,在Visual Studio上实现了 B/S的三层架构开发过程。本文目的是为帮助代理商建立一个配件管理规则,为代理商的配件管理提供建议,并实现可互换配件的查找。在满足客户配件需求的同时既能减少相同配件的备货量又能减轻代理商的库存压力,具有现实意义。本文开发的系统能够解决代理商配件管理出现的问题,满足论文中提出的代理商需求。

基于数据空间故障文本处理的维修知识服务技术研究

这是一篇关于多价值链,数据空间,故障文本,实体识别,故障分类,知识服务的论文, 主要内容为汽车产业作为支撑国民经济发展的支柱型产业,经过二十余年的发展已进入平稳增长阶段,汽车后市场中关于零部件故障维修的需求正在不断增长,国家也大力推动故障维修技术的公开化,以促进行业整体发展。通过对多价值链协同服务云平台现存的故障维修业务模式分析发现,零部件供应商在获取故障维修信息和提供远程技术支持时处于被动位置,同时各服务站在进行故障维修时存在维修能力参差不齐、故障定位时间长,维修服务效率低等问题。为此,论文面向零部件供应商对自身零部件故障维修数据的组织利用需求,依托云平台整合多价值链的优势,基于汽车产业多价值链数据空间,对多条汽车产业价值链上的故障维修数据资源进行整合,并将其转换为故障维修知识,通过数据处理与智能分析技术为故障维修业务中所涉及到的各企业角色提供知识智能服务,以提高故障维修业务的整体竞争能力。论文首先分析了平台现存维修诊断业务模式和现有知识服务应用中存在的问题,然后结合数据空间故障文本数据处理的难点和零部件供应商对故障维修知识服务的需求,设计了数据空间故障维修知识服务总体解决方案。该方案为充分发挥各企业在价值链上的优势,基于平台数据空间利用超链的信息获取方式构建了支持迭代更新的故障维修知识库,在此基础上,设计了支持供应商多链、制造厂链内、服务站跨链的维修知识服务系统。为解决故障文本数据知识转换的问题,基于数据空间中的专业领域词汇,实现了支持词汇增强的命名实体识别模型,在一定程度上完成了文本数据的知识化。接下来,研究了基于知识实体注意的故障分类匹配模型,通过充分利用故障案例中的实体、文本和相关基础信息,采用在神经网络模型中添加外部注意力机制的方式完成了对故障案例信息的分类,以故障案例相似度匹配的方式实现了支持语义识别和类别选择的智能诊断推荐,提高了故障维修知识服务的应用价值。最后,论文基于B/S模式的三层架构在云平台上完成了故障维修知识服务系统的开发,实现了包含领域词典管理、知识提取更新、知识提取管理、知识节点管理功能的知识库管理模块和支持维修数据分析、维修知识分析、故障智能诊断功能的服务应用模块。系统通过知识可视化展示和数据智能化分析的方式,为零部件供应商、整车制造厂和协同服务站提供了针对性的维修知识服务,从而达到了提高故障维修效率,降低维修服务成本,提升售后服务质量的目的。论文通过为故障维修数据设计知识转换与服务共享方案,提供了一种利用多链故障维修数据进行知识智能服务的思路。