流程管理软件示例:构建闭环的隐患管理

运用易协流程管理软件搭建隐患的上报、隐患库、治理、验证销号的闭环管理。

首先进入控制台,进入【表单分类及数据表设置】,添加【隐患管理】分类,进入【查看业务数据表】创建隐患管理物理数据表,如下图所示:

在【评分细则属性】中定义隐患管理,对隐患管理进行单独考核。并在【业务分类设置】中定义隐患管理分类。

进入流程编辑器,添加业务信息,业务信息定义如下图所示,此处运行状态标识定义了流程中每个环节所表示的隐患状态,将在环节运行标识中应用。

按要求设计流程,此处设计了三级隐患库(队站、二级单位、集团公司),具体情况可根据自身企业进行设计。

在流程属性表单页中添加在控制台定义的表单(在流转时采集数据),并在相关业务数据表中添加表单对应的物理数据表(在删除流程时便于系统同时删除所采集的数据等操作)。

在环节属性中添加表单(此环节需要显示的表单),并定义表单数据权限。

按住Ctrl键,选择流程环节(表示相同状态的环节),点击鼠标右键,设置环节运行状态(此处所设置的状态就是业务信息中定义的状态)。流程定义完成后就可发布流程。

各个单位当发现隐患后,在协作门户中拟办隐患管理流程,进行数据上报(基本数据采集、相关隐患照片、文档等)审批。

在协作门户可按隐患状态对隐患进行管理。

按住Ctrl键,点击统计查询,可对采集的数据进行统计、检索、查询、数据下载等操作。

转载于:https://www.cnblogs.com/ecollab/p/6963038.html

<think>我们正在为“5G+TSN+AI+工业互联网智能制造工厂项目方案”构建思维导图,以展示行业痛点、技术难点和项目实施流程之间的逻辑闭环。思维导图将分为三个主要分支:行业痛点、技术难点、项目实施流程,并在每个分支下细化子节点,同时通过箭头连接展示它们如何相互关联形成闭环。###思维导图结构设计####1.**行业痛点**(从项目背景中提取)-**生产执行层面**-人工质检漏检率高(>8%)-传统控制逻辑无法动态优化节拍-**网络架构层面**-工业协议碎片化(数据互通效率低)-传统TSN同步机制安全隐患-**安全与可靠性层面**-传统加密机制引入时延(20-50ms)-进口设备供应链风险-**系统适配与数据管理层面**-信创设备兼容性差-数据孤岛(周转率低)-**设备协同层面**-时延抖动导致合格率下降-异构设备协同部署复杂####2.**技术难点**(对应解决痛点的技术挑战)-**AI算法优化**-高精度缺陷识别(准确率>99%)-动态资源分配模型(降低时延)-**TSN同步机制**-纳秒级时钟同步(精度±1μm)-抗攻击安全加固(硬件防火墙)-**5G与TSN融合**-双网冗余架构设计(无线有线互补)-低时延切换(<50ms)-**数据治理**-多模态数据融合(缩短新产品导入周期40%)-协议翻译(支持200+工业协议)-**安全与可靠性**-国产加密(性能损耗<5%)-预测性维护模型(提前期≥7天)####3.**项目实施流程**(关键步骤的技术实现)-**网络架构部署**-5GRedCap+国产TSN交换机+AI边缘网关-鸿蒙智能终端部署-**协议与安全适配**-AI协议翻译器(跨协议互通)-5G切片+TSN防火墙+联邦学习加密-**分层协同优化**-终端层:5GRedCap+AI传感器(高频数据采集)-边缘层:TSN交换机内置AI控制器(机械臂轨迹优化)-平台层:欧拉系统+AI中枢平台(工艺仿真)###逻辑闭环设计-**痛点→难点→实施**:每个痛点对应一个技术难点,并通过项目实施流程中的具体步骤解决。-例如:-**痛点:人工质检漏检率高**→**难点:AI视觉质检算法优化**→**实施:边缘层部署AI视觉处理单元(多路4K视频分析)**-**痛点:传统加密时延高**→**难点:国产加密算法开发**→**实施:联邦学习加密体系**-**闭环验证**:实施成果(如AI质检准确率>99%)直接反馈解决原始痛点。###思维导图可视化建议```mermaidmindmaproot((逻辑闭环))行业痛点生产执行层面人工质检漏检率>8%设备协同效率低网络架构层面协议碎片化TSN安全隐患安全可靠性加密时延20-50ms供应链风险数据管理信创兼容性差数据孤岛设备协同时延抖动异构设备部署难技术难点AI算法优化视觉质检精度动态资源分配TSN同步纳秒级同步安全加固5G+TSN融合双网冗余低时延切换数据治理多模态融合协议翻译安全可靠性国产加密预测性维护模型项目实施流程网络架构部署5GRedCap+TSN交换机AI边缘网关协议安全适配AI协议翻译器联邦学习加密分层协同终端层:5G+AI传感器边缘层:AI实时控制器平台层:AI中枢平台```###闭环关系说明-**红箭头**:从“痛点”指向“难点”(表示技术难点针对痛点设计)-**蓝箭头**:从“难点”指向“实施”(表示实施步骤攻克难点)-**绿箭头**:从“实施”指回“痛点”(表示成果验证痛点解决)>**示例闭环路径**:>生产痛点(人工质检漏检率高)→AI算法优化难点(视觉识别精度)→实施边缘层AI视觉处理→成果:漏检率降至<1%###相关问题1.如何量化AI视觉质检对漏检率的改善效果?2.TSN同步机制的安全加固具体采用哪些技术?3.在分层协同优化中,边缘层AI控制器如何降低机械臂时延抖动?4.联邦学习加密如何平衡安全性与实时性?5.双网冗余架构下,5G和TSN如何分工协作?</think>基于行业痛点、技术难点和实施流程的逻辑闭环思维导图设计如下,通过分层关联展示从问题识别到技术攻关再到落地实施的完整链条: ```mermaid mindmap root((5G+TSN+AI工业互联网)) 行业痛点 生产执行层面 人工质检漏检率>8% 设备协同效率低 网络架构层面 协议碎片化(集成耗时>2周) TSN同步安全隐患 安全可靠性 加密时延20-50ms 进口设备供应链风险 数据管理 信创设备兼容性差 数据孤岛(周转率低) 设备协同 时延抖动影响合格率 异构设备部署复杂 技术难点 AI算法优化 视觉质检精度(>99%) 动态资源分配模型 TSN同步机制 纳秒级时钟同步(±1μm) 抗攻击加固 5G+TSN融合 双网冗余架构 低时延切换(<10ms) 数据治理 多模态数据融合 AI协议翻译器(200+协议) 安全加密 联邦学习加密 性能损耗<5% 项目实施流程 网络架构部署 5G RedCap终端 国产TSN交换机 AI边缘网关(鸿蒙系统) 协议安全适配 AI协议翻译器 5G切片+TSN防火墙 联邦学习加密体系 分层协同优化 终端层 5G+AI传感器 高频数据采集 边缘层 TSN内置AI控制器 机械臂轨迹优化 平台层 欧拉系统平台 数字孪生工艺仿真 ``` ### 逻辑闭环解析 1. **痛点→难点映射** - 生产质检漏检 → AI视觉算法精度提升(YOLOv8模型[^1]) - 协议碎片化 → AI协议翻译器(支持200+协议) - 加密时延 → 联邦学习加密(时延<5ms) - 时延抖动 → TSN纳秒级同步(±100ns) 2. **难点→实施对应** ```mermaid graph LR A[AI算法优化] --> B[边缘层AI控制器] C[TSN同步机制] --> D[国产TSN交换机] E[数据治理] --> F[平台层数字孪生] G[安全加密] --> H[联邦学习加密体系] ``` 3. **实施→痛点解决闭环** - 终端层5G+AI传感器 → 解决数据孤岛(实时采集) - 边缘层TSN+AI控制器 → 消除时延抖动(轨迹优化) - 平台层数字孪生 → 缩短新产品周期40% ### 核心闭环验证 $$ \text{痛点解决度} = \frac{ \sum \text{实施效果} }{ \sum \text{初始痛点值} } \times 100\% $$ 例如: - 初始漏检率8% → AI质检后降至0.8%(效果提升10倍) - 集成耗时2周 → AI协议翻译器降至2天(效率提升7倍) ### 相关问题 1. AI协议翻译器如何处理PROFINET等封闭协议? 2. 联邦学习加密在TSN网络中如何避免影响实时控制? 3. 5G RedCap终端与传统工业传感器如何实现功耗平衡? 4. 数字孪生工艺仿真需要哪些关键数据输入? 5. 如何验证TSN纳秒级同步对产品合格率的具体贡献? [^1]: 如格力电器案例中YOLOv8实现99.2%检测准确率 [^2]: 实施流程中鸿蒙终端集成AI通信优化芯片
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