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基于大数据与人工智能的元器件数据智慧管理

来源:电子元器件与信息技术 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-05-06 05:07

【作者】:网站采编

【关键词】:

【摘要】0 引言 元器件作为电子设备的基础组成单元,是武器装备的重要组成部分,其质量与可靠性水平直接影响着装备的质量与可靠性水平,同时其自主可控性也直接影响着整个装备供应链的

0 引言

元器件作为电子设备的基础组成单元,是武器装备的重要组成部分,其质量与可靠性水平直接影响着装备的质量与可靠性水平,同时其自主可控性也直接影响着整个装备供应链的自主可控水平[1-2]。与此同时,装备设计选用的元器件规模越来越庞大,元器件种类繁多、更新换代速度快,其使用和管理需要多方位的数据支撑。因此,本文分析了元器件数据管理现状,结合大数据和人工智能(AI)等先进技术,开展了对元器件数据的深度挖掘分析,提供面向企业的元器件选型、设计、采购和应用等全寿命周期阶段的数据管理解决方案,以最大限度地满足产品设计人员、质量管理人员、物资管理人员和维修保障人员等人员对元器件数据的管理需求, 实现元器件数据智慧化管理。

1 大数据与人工智能的内涵

大数据一词来源于英文Big data,由未来学家阿尔文·托夫勒(Alvin Toffeler)于1980年在其著作《第三次浪潮》中第一次使用。美国咨询公司麦肯锡的报告《大数据:标新立异的先驱》中给出了大数据的概念: “大数据是指数据的体量超过传统的数据库所能获取、存储、控制、管理的能力[3],具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。”

AI是计算机学科的一个分支,用于开发与研究怎样模拟、延伸和扩展人的智能,但其涉及的领域远远超出了计算机科学的范畴,还包括心理学、语言学和哲学等学科。这一领域的研究包括机器人、专家系统、自然语言处理、语言识别和图像识别等[4]。

2 传统元器件数据管理

传统元器件数据管理采用搭建元器件信息管理系统的方式来实现,元器件数据的采集方式单一,通过人工系统录入、Excel批量导入等形式将元器件数据录入信息系统中。元器件数据规范处理方式多以人工规范为主,存在巨大的人力维护成本。元器件检索方式以关键字检索为主,结构化数据检索不够智能,对非结构化数据无法进行有效的检索。数据展示方式以列表和详情页为主,展示方式单一,无法满足用户的元器件数据可视化要求。随着元器件产品种类和使用量的日益增长,传统元器件数据管理方式无法满足新形势下的元器件数据管理需求,但是随着新一代信息技术的发展,借助大数据与AI技术,可为实现元器件数据的智慧管理提供技术可行性。

3 基于大数据与人工智能的元器件数据智慧管理

基于大数据与AI的元器件数据智慧管理是在原有元器件信息管理系统的基础上,利用大数据和AI等新一代信息技术,实现元器件数据的智能采集清洗、元器件智慧选型和元器件知识工程。针对元器件库、采购库、选用库和质量库等各类数据应用大数据和AI技术进行建模分析,实现元器件数据的智能分析和可视化展示,为设计师元器件选型、质量管理人员管控元器件使用和物资管理人员采购管理元器件提供数据支撑,为获取元器件采购需求、改进元器件选用和发现质量薄弱环节提供数据依据。

3.1 元器件数据智能采集和清洗

元器件数据采集方式除了传统人工录入、批量导入等形式外,还可以利用大数据和AI等先进技术进行元器件数据采集与清洗,通过预先配置规则,实现对元器件的结构化、非结构化和半结构化数据的智能采集和清洗,满足日益增长的元器件产品数据量需求,降低数据维护人力成本。元器件数据主要来源于元器件生产厂商的产品手册、厂商网站和质量相关报告等非结构化或半结构化的数据源,可以利用网络爬虫、OCR文字识别等技术识别网站、PDF、图片和WORD中的文本信息,进行数据初步采集,并针对不同类型的数据进行处理规制配置,选取与其匹配的AI算法,进行数据处理和清洗,转换为规范的、标准的结构化数据。元器件数据智能采集和清洗流程如图1所示。

图1 元器件智能采集和清洗流程

针对元器件规范化工作量比较大的栏目提出的新的处理方式、算法和预计达到效果如表1所示。

表1 元器件数据清洗算法及效果序号 栏目 原有处理方式 采用算法 提升效果1 元器件型号手工处理补全或字典库匹配LSTM神经网络分类器减少30%工作量2 元器件分类 手工处理补全 朴素贝叶斯分类器减少70%工作量3 元器件厂家手工处理补全或字典库匹配朴素贝叶斯分类器减少50%工作量4 元器件名称 手工处理补全 LSTM神经网络分类器减少50%工作量

3.2 元器件智慧选型

文章来源:《电子元器件与信息技术》 网址: http://www.dzyqjyxxjs.cn/qikandaodu/2021/0506/1172.html

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