本发明涉及智能制造，具体为一种用于智能制造平台的数据分析系统及方法。
背景技术：
1、智能制造平台的数据分析系统是基于大数据、云计算、物联网和人工智能等先进技术构建的，旨在通过深度挖掘和分析制造过程中产生的海量数据，为企业的智能决策提供支持，该系统能够实时采集、处理、分析和展示各类数据，帮助企业实现精准控制、预测优化和决策支持。
2、智能制造是一种新的制造方式，在智能制造过程中“数字化、网络化、智能化”成为技术变革的重要趋势，船舶建造正朝着设计智能化、产品智能化、管理精细化和信息集成化等方向发展，而在船舶设计方面使用智能制造系统进行设计，目前还存在不足，船体生产设计在整个船舶设计过程中有着非常重要的地位，其数据的准确性直接影响着后道舾装建模、船舶建造的准确性。
3、但是在现有技术中，船舶设计时无法对使用智能制造场景进行分析，且不能够根据使用智能制造场景类型进行设计组成适配性分析，以至于降低了船舶设计效率，无法保证船舶设计的可行性。
4、针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。
技术实现思路
1、本发明的目的就在于为了解决上述提出的问题，而提出一种用于智能制造平台的数据分析系统及方法。
2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种用于智能制造平台的数据分析系统，包括设计管理平台，设计管理平台通讯连接有设计前端和设计后端；
4、设计管理平台生成设计前端指令并发送至设计前端后，使用场景分析单元对设计前端进行船舶使用场景分析，将设计的船舶标记为待用对象，获取到待用对象的使用场景需求信息，并将使用场景需求信息代入公式获取到使用场景需求分项系数，通过获取到使用场景需求分析系数阈值比较将使用场景进行划分；
5、组成适配分析单元对待用对象的设计组成进行适配性分析，将待用对象的管件、阀件以及附件标记为组成件，采集到待用对象的组成适配信息，将组成适配信息代入公式获取到待用对象的组成适配分析系数，根据待用对象的组成适配分析系数阈值比较判断组成适配分析是否正常；
6、设计进展监管单元对待用对象设计实施进行监测管控，获取到待用对象的堆积增速数据和输送错频数据，根据数据阈值比较判断监测是否正常，同时风险趋势评估单元对待用对象设计风险趋势进行评估，获取到待用对象的形变数据和使用数据，通过数据分析判定风险趋势评估是否正常。
7、作为本发明的一种优选实施方式，使用场景需求信息包括待用对象使用水域场景中水域深度的往复最大间隔值、待用对象在使用水域场景中停滞时船体涉水深度的往复浮动跨度值以及待用对象在使用水域场景中移动时船体移动轨迹的最大浮动高度值。
8、作为本发明的一种优选实施方式，将使用场景需求分析系数与使用场景需求分析系数阈值范围进行比较：
9、若使用场景需求分析系数低于使用场景需求分析系数阈值范围的最小值，则将当前待用对象的使用场景设定为低需求场景；
10、若使用场景需求分析系数高于使用场景需求分析系数阈值范围的最小值，则将当前待用对象的使用场景设定为高需求场景；
11、若使用场景需求分析系数处于使用场景需求分析系数阈值范围的最小值，则将当前待用对象的使用场景设定为中需求场景。
12、作为本发明的一种优选实施方式，组成适配信息包括移动速度最大降低量、浮动高度峰值的更新速度以及实际供给动力数值浮动频率；将待用对象的组成适配分析系数与组成适配分析系数阈值进行比较：
13、若待用对象的组成适配分析系数超过组成适配分析系数阈值，则生成组成适配分析异常信号并将组成适配分析异常信号发送至设计前端；
14、若待用对象的组成适配分析系数未超过组成适配分析系数阈值，则生成组成适配分析正常信号并将组成适配分析正常信号发送至设计前端。
15、作为本发明的一种优选实施方式，堆积增速数据和输送错频数据分别为待用对象设计实施过程中组成件配送时刻对应现有组成件未使用堆积量的增长速度、待用对象设计实施过程中同类型组成件组装时非同尺寸组成件输送位置错误频率。
16、作为本发明的一种优选实施方式，若堆积增速数据超过堆积量增长速度阈值，或者输送错频数据超过输送位置错误频率阈值，则生成进度监测异常信号并将进度监测异常信号发送至设计后端；
17、若堆积增速数据未超过堆积量增长速度阈值，且输送错频数据未超过输送位置错误频率阈值，则生成进度监测正常信号并将进度监测正常信号发送至设计后端。
18、作为本发明的一种优选实施方式，形变数据和使用数据分别为待用对象设计实施阶段内组成件完成安装时刻与待用对象制造结束时刻之间时段内组成件出现形变量的数量占比、待用对象设计实施阶段内同类型组成件安装消耗速度与组成件供应速度对应速度差值的浮动量。
19、作为本发明的一种优选实施方式，若形变数据超过形变量数量占比阈值，或者使用数据超过速度差值浮动量阈值，则生成异常趋势信号并将异常趋势信号发送至设计后端；
20、若形变数据未超过形变量数量占比阈值，且使用数据未超过速度差值浮动量阈值，则生成正常趋势信号并将正常趋势信号发送至设计后端。
21、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
22、1、本发明中，对设计前端进行船舶使用场景分析，结合当前船舶使用场景分析，提高当前设计模型数据管理的合理性，确保设计符合实际使用场景，避免船舶设计不适配影响设计效率；对待用对象的设计组成进行适配性分析，判断当前待用对象的设计组成适配性是否满足需求，从而保证设计适配性满足使用场景的设计，确保船舶设计效率。
23、2、本发明中，对待用对象设计实施进行监测管控，保证船舶设计过程中实施效率合格，提高了船舶设计的高效性；对待用对象设计风险趋势进行评估，提高了待用对象设计实施高效性，保证了待用对象的实时制造进度，避免待用对象的进度异常造成制造可行性下降。
1.一种用于智能制造平台的数据分析系统，其特征在于，包括设计管理平台，设计管理平台通讯连接有设计前端和设计后端；
2.根据权利要求1所述的一种用于智能制造平台的数据分析系统，其特征在于，使用场景需求信息包括待用对象使用水域场景中水域深度的往复最大间隔值、待用对象在使用水域场景中停滞时船体涉水深度的往复浮动跨度值以及待用对象在使用水域场景中移动时船体移动轨迹的最大浮动高度值。
3.根据权利要求2所述的一种用于智能制造平台的数据分析系统，其特征在于，将使用场景需求分析系数与使用场景需求分析系数阈值范围进行比较：
4.根据权利要求1所述的一种用于智能制造平台的数据分析系统，其特征在于，组成适配信息包括移动速度最大降低量、浮动高度峰值的更新速度以及实际供给动力数值浮动频率；将待用对象的组成适配分析系数与组成适配分析系数阈值进行比较：
5.根据权利要求1所述的一种用于智能制造平台的数据分析系统，其特征在于，堆积增速数据和输送错频数据分别为待用对象设计实施过程中组成件配送时刻对应现有组成件未使用堆积量的增长速度、待用对象设计实施过程中同类型组成件组装时非同尺寸组成件输送位置错误频率。
6.根据权利要求5所述的一种用于智能制造平台的数据分析系统，其特征在于，若堆积增速数据超过堆积量增长速度阈值，或者输送错频数据超过输送位置错误频率阈值，则生成进度监测异常信号并将进度监测异常信号发送至设计后端；
7.根据权利要求1所述的一种用于智能制造平台的数据分析系统，其特征在于，形变数据和使用数据分别为待用对象设计实施阶段内组成件完成安装时刻与待用对象制造结束时刻之间时段内组成件出现形变量的数量占比、待用对象设计实施阶段内同类型组成件安装消耗速度与组成件供应速度对应速度差值的浮动量。
8.根据权利要求7所述的一种用于智能制造平台的数据分析系统，其特征在于，若形变数据超过形变量数量占比阈值，或者使用数据超过速度差值浮动量阈值，则生成异常趋势信号并将异常趋势信号发送至设计后端。
9.根据权利要求8所述的一种用于智能制造平台的数据分析系统，其特征在于，若形变数据未超过形变量数量占比阈值，且使用数据未超过速度差值浮动量阈值，则生成正常趋势信号并将正常趋势信号发送至设计后端。
10.一种用于智能制造平台的数据分析方法，其特征在于，基于权利要求1-9任一项所述的一种用于智能制造平台的数据分析系统。
