关键性能指标

摘要： 根据国家标准对客车板管材加工设备关键性能指标进行计算,为企业提升生产效率提供定量化数据,为客车板管材加工设备智能化提升打基础。

摘要： 【目的】关键性能指标(Key Performance Indicators,KPI,如页面访问量、页面访问延迟、服务器CPU利用率、路由器内存使用率、交换机吞吐量、服务器磁盘I/O等)异常检测作为快速故障发现和修复的基础,对快速发展的云计算技术服务越来越重要。【文献范围】本文广泛调研近年来国内外KPI异常检测的相关工作。【方法】对各发展阶段的KPI异常检测方法深入研究和分析,并挑选出13个代表性方法进行实验评估。【结果】总结整理了其一般性问题、挑战和框架,使用3家国内顶尖互联网公司收集到的KPI数据集从准确性、鲁棒性和效率三个方面评估了以上方法的性能。【结论】这些方法涵盖了基于统计的方法、有监督学习方法、半监督学习方法和无监督学习方法,并各有优劣性。本文的研究和分析为将来的研究人员快速、准确地选择最适合其场景的KPI异常检测方法提供了依据。

摘要： 由于5G网络服务对峰值速率、时延和节点能耗效率的要求不断增加,为了高效地向用户提供资源,必须构建并解决所涉及的复杂优化问题,以便通过云网络分配资源,即通过高容量网络链路互连的分布式计算完成物理资源调度.通过5G微基站的最优部署,最优化分配网络资源(频谱、带宽、通信、计算等).5G微基站的密集部署保证了海量硬件通信设备的随机接入,尤其是边缘微基站增强了移动带宽以及低时延可靠通信.5G网络的微基站高密度部署、全覆盖网络特性满足了海量用户通信设备的接入以及通信数据的快速传输,但是由于多用户的不同需求以及海量数据的随机接入,很容易造成部分网络链路的堵塞以及微基站的负载过重,使得微基站的能量过早耗尽,从而导致网络中的部分微基站死亡.随着5G网络在车联网、物联网等智能网络的广泛应用,针对5G增强移动宽带网络,为了避免由于边缘微基站受损或者死亡造成的能量空洞现象,本文提出了一种基于数据-地理位置联合驱动的5G微基站最优分配策略.首先将地理位置相近的微基站聚类为一个蜂窝单元,并在每一个蜂窝单元中选择一个代表性的微基站负责单元内部的数据收集及转发.然后基于数据驱动,建立边缘网络最大覆盖、最小能耗的数学模型.最后使用启发式贪婪算法构建一条从核心网络宏基站到所有蜂窝单元中代表性微基站的最优数据传输路径.本文将5G网络资源分配问题归结为一个凸优化问题,通过最大化数据-地理位置联系优化分配策略的效用函数,在微基站和数据中心之间构建分布式的资源分配方案.在整个网络的运行过程中,考虑了网络数据流变化以及节点资源枯竭等问题,快速动态地完成微基站的最优配置策略.仿真结果表明本文所提算法相较于EEICS算法,在网络平均延迟、吞吐量、边缘网络寿命以及网络覆盖率等关键性能指标上分别改善了2.37%、12.9%、12.38%及9.74%.最终又进一步使用Friedman、Holm等统计学检验手段对仿真数据进行统计学分析.该研究主要从物理层角度改进了蜂窝网络单元的拓扑结构方式,构建了最优的蜂窝单元到核心网络区域宏基站的数据传输路径,优化了蜂窝单元内部以及蜂窝单元到核心基站的通信机制.将为5G网络物理层到虚拟网络层的映射关系提供数学逻辑基础,并服务于5G-V2X技术的智能交通系统,同时为6G网络的发展、城市智慧交通体系结构提供理论基础,具有重要的研究意义和应用价值.

摘要： 日前,山东省工业和信息化厅发布了《第五批山东省制造业单项冠军名单公示》。潍坊新绿化工有限公司凭借产品“吡啶”成为山东省制造业单项冠军企业;德州绿霸精细化工有限公司生产的“马拉硫磷原药”荣获山东省制造业单项冠军产品。山东省制造业单项冠军旨在打造一批专注于细分市场,技术或服务出色、市场占有率高、抗风险能力强的“单项冠军”。市场方面要求企业单项产品市场占有率位居全国前5位且全省第一位,技术实力方面要求企业关键性能指标处于国内同类产品的领先水平。

摘要： 作为一种典型的多元统计分析方法,偏最小二乘(PLS)被广泛用于对关键性能指标的异常监测。然而,在复杂的工业过程中,数据可能具有动态、非线性特性或者同时具有动态和非线性特性,基于PLS的线性模型不适用于该过程,且可能导致较高的故障误报率。为此,文中提出了一种基于偏最小二乘的多特征提取算法。首先,基于动态内PLS模型(DiPLS)提取动态特征,得到质量相关动态子空间和动态残差子空间,并针对动态残差子空间进行PLS回归建模,以进一步分离静态信息的质量相关特征;然后,将残差子空间向高维投影,构建非线性PLS模型,以提取变量的非线性特征;最后,在各特征空间中构造统计量,设计了完整的多特性混合系统过程监测策略。田纳西-伊斯曼过程的实例分析结果表明,文中提出的方法有较快的故障检测速度,能达到较好的故障检测效果。

摘要： 针对电力无线专网广覆盖、功率受限等问题,需要后台实时采集网络状态并对网络故障智能诊断。文章利用固定位置通信终端作为网络状态采集装置,实时监测网络关键性能指标,提出了一种基于最小化路测数据的网络故障统计分析框架,并基于Softmax神经网络构建了故障智能诊断模型。提出的网络故障统计分析框架,能够有效甄别出网络质量劣化程度,故障识别准确率达到89%以上。该方案能够有效提高电力无线专网故障诊断实时性,降低网络运维成本,具有一定实践指导价值。

摘要： 随着我国建设经济的不断发展,桥梁交通设施处于飞速发展阶段,高速公路、桥梁和铁路等各类交通基础设施不断完善,同时,桥梁施工机械设备日趋多样,桥梁施工设备选型好坏决定了施工快慢和便捷,以及对于施工成本的影响。桥梁施工离不开起吊设备,通常使用的起吊设备主要分为两种移动式起吊设备(轮胎式和履带式)和固定式起吊设备塔吊,尤其是在桥梁墩柱施工时应用最为广泛,桥梁墩柱施工时选择何种施工起吊设备值得进一步研究。

摘要： 更短的生产周期、更低的废品率和优异的物理性能必须通过实际的橡胶配合技术和适当的加工条件来平衡,以使制造商和最终用户受益.该行业持续向更为严格的零件公差、更加环保的加工工艺和更低的成本方向转变.而这些转变需要精密的测试设备和橡胶知识,以了解这些工艺过程和配方变量如何影响关键性能指标,并有助于整个工厂进行持续的改进.

摘要： 近年来,多媒体内容成为移动网络用户最重要的业务之一,用户更加关注端到端的5G网络用户业务感知质量。应用机器学习算法,构建5G网络中端到端视频业务和文件下载业务的感知质量模型,探索关键质量指标(KQI)与关键性能指标(KPI)的关系。仿真结果显示,该评估方法对提升5G网络运维的质量、实时性和准确性具有指导意义。

摘要： 通过本次25款家用投影仪比较试验,中消协发现当前家用投影仪行业普遍存在执行标准不统一、性能标注混乱和夸大宣传产品性能等问题,具体表现在一些企业在主要性能表述上所用的概念不统一、不规范,性能指标的测试标准不一致等。比如,有的产品仅标注电器安全方面的国家标准编号,无产品的标准编号;个别产品连使用说明都没有……。

摘要： 自动化的数据采集是流程行业MES系统的基础。本文针对实时数据采集及关键性能指标(KPI)统计过程中出现的冗余数据剔除、实时过滤及面向实际工艺运转情况的统计算法等问题,引入了生产模型驱动技术,使得各种工艺条件下的数据采集与统计问题都得以解决,并具有良好的适应性及可扩展性。

摘要： 本发明公开了一种获取网络关键性能指标的方法，该方法首先设置独立于网元管理系统EMS的用于计算KPI的KPI计算器，由该KPI计算器通过对外接口获取EMS中的性能计数器值，利用该性能计数器值计算相应的KPI数据并保存；KPI计算器收到KPI使用者发送的获取KPI数据的请求后，确定请求的KPI数据，生成相应的KPI数据文件，并将所述KPI数据文件的地址信息发送给KPI使用者；KPI使用者根据所述KPI数据文件的地址信息，通过KPI计算器设置的文件传输集成参考点IRP从所述地址获取KPI数据文件。本发明同时公开了一种关键性能指标组件。本发明提供了独立于EMS及NMS的实现方案。

摘要： 本发明提供一种数据驱动的系统关键性能指标自适应调节方法，属于跟踪控制技术领域。本发明首先将系统输入设为随机方波信号采集数据，根据采集的数据、被控对象的期望输出，利用改进偏最小二乘法进行初始化，获得并储存当前时刻被控对象的输入；然后利用对被控对象的当前时刻测量数据和偏最小二乘算法进行本发明方法的在线更新，获得下一时刻被控对象的输入；重复执行上一步骤，直至系统运行结束。本发明解决了现有数据驱动的系统关键性能指标自适应调节技术通常需要对大量的参数进行调节，导致控制性能差，跟踪误差较高的问题。本发明可用于系统关键性能指标的自适应调节。

摘要： 本发明公开了一种获取网络关键性能指标的方法，该方法首先设置用于计算KPI的KPI计算器，由该KPI计算器通过对外接口获取EMS中的性能计数器值，利用该性能计数器值计算相应的KPI数据并保存。本发明同时还公开了一种关键性能指标组件。本发明方案通过设置KPI计算器，并设置KPI计算器与EMS之间的对外接口，使得KPI计算器能够计算出KPI数据，并且该KPI计算器不是EMS或NMS的一部分，提供了独立于EMS及NMS的实现方案。

摘要： 本发明公开了一种验证影响关键质量指标KQI相关的关键性能指标KPI的方法和装置，通过确定业务的KQI和对应的至少一个强相关的KPI，根据每个强相关的KPI与KQI的关联度和每个强相关的KPI的权重值可以获取到所有强相关的KPI的一维门限值和多维门限值，从而可以得到所述业务的KQI对应的至少一个强相关的KPI的完备程度，使得能够全面准确地验证关键质量指标的关键性能指标，提高了通信系统中服务网络的某项业务关键质量指标的网络优化的效率。

摘要： 一种将关键性能指标KPI映射到关键质量指标KQI的通用处理方法，先改进TMF关键指标的层次结构：即将产品KQI归结为由所有服务KQI聚合而成的一个指标，每个服务KQI则由多个网络KPI聚合而成，每个网络KPI是由多个底层同类和/或不同类的底层指标聚合而成；再按照下述步骤将下层网络KPI聚合成上层服务KQI：(1)设定映射流程：设定将下层网络系统KPI映射成为上层服务KQI的流程和相关参数；(2)性能测算：根据下层网络系统KPI的实际物理测量值和公式，计算出上层服务KQI值。该方法能弥补TMF的现有方法不能聚合不同量纲、不同物理意义指标为单个KQI指标的缺陷，只要提取少数有意义指标就能直观地反应整个业务或网络系统的运行状况，特别有利于3G业务的开展和网络管理。

摘要： 显示具有多个可选的分层仪表板级别的仪表板，其中仪表板的较高仪表板级别显示关键性能指标(KPI)，该KPI表示下一个较低仪表板级别处的多个相关KPI的集合。仪表板显示与建筑物的建筑物系统组件中的一个或多个建筑物系统组件相关的维修案例。在下一个较低仪表板级别处显示的维修案例被识别为对在下一个较低仪表板级别处显示的多个相关KPI中的至少一个相关KPI具有负面影响，并且在较高仪表板级别上显示的维修案例表示在下一个较低仪表板级别处显示的维修案例的集合。

摘要： 本发明提供一种关键性能指标的异常检测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：对获取的KPI对应的当前周期的时间序列数据进行分解，获得当前周期的时间序列数据对应的趋势值、周期值和残差；根据上述趋势值以及KPI的预测模型，预测KPI对应的下一个周期的时间序列数据对应的预测趋势值；获得下一个周期的时间序列数据对应的取值置信区间；根据KPI对应的下一个周期的时间序列数据以及下一个周期的时间序列数据对应的取值置信区间，确定下一个周期的时间序列数据中是否存在异常数据。所述装置用于执行上述方法。本发明实施例提供的关键性能指标的异常检测方法、装置、设备及介质，提高了KPI的异常数据的识别效率。

摘要： 本发明提供了一种基于关键性能指标的运维异常数据增强的方法和设备，方法包括：获取历史数据；将历史数据组成矩阵；将矩阵的每一行进行零均值化；计算零均值化后的矩阵的协方差矩阵；计算协方差矩阵的特征值；将特征值排序，选取排序后特定数量的特征值和与特定数量的特征值对应的特征向量进行投影，得到增强数据，将所述增强数据输入构建好的网络模型进行训练；利用训练好的所述网络模型对关键性能指标数据进行分类，得到异常数据。本发明通过对数据样本进行降维，保证原数据特性的情况下减少特征种类，消除数据之间的共线性，去除噪声，使得在进行基于关键性能指标的运维异常检测时的检测结果更加准确和高效。

摘要： 本发明提供一种关键性能指标异常检测方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待检测设备的待检测指标的待检测指标数据；基于所述待检测指标对应的指标置信区间，对所述待检测指标数据进行异常检测，得到所述待检测指标数据的异常检测结果；其中，所述待检测指标对应的指标置信区间是对所述待检测指标的历史指标数据进行波形检测后，基于所述待检测指标对应的波形类型，对所述历史指标数据进行无监督学习得到的。本发明提高了KPI数据的异常检测准确性，并且无需人工配置和维护监控规则，提高了告警精准度，避免了漏报和误报情况，且无需依赖人工标注。

摘要： 本发明公开了一种铁路数据中心关键性能指标趋势预测方法、异常识别方法，其中方法包括：获取铁路数据中心各IT设备的运维数据，提取多项整体关键性能指标的时间序列，构建整体关键性能指标矩阵；将整体关键性能指标矩阵输入基于CNN网络的趋势特征提取子网络，得到一维趋势特征向量；将一维趋势特征向量输入基于LSTM网络的关键性能指标预测子网络，并将预测结果分别输入多个独立的全连接层，分别得到各项整体关键性能指标的预测结果。本发明能够对铁路数据中心关键性能指标进行高准确率预测，并进行异常风险识别，减少铁路数据中心发生故障的可能性，提高铁路数据中心可靠性，大大较少运维人员的运维难度。