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公开(公告)号：CN119784259A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510279863.5
申请日：2025-03-11
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种企业质量管理标准化体系的构建方法，涉及电数字数据处理技术领域。首先监测获取各质量管理流程的历史流程数据，可以识别和追踪质量问题的根源，为质量管理流程的改进提供数据支持，同时调取累计生产数据，执行相应的流程管理配置，可以将生产动态与内部质量管理紧密联系起来，有助于提升产品的适应性和竞争力，然后采集各质量管理流程的生产数据进行处理，有助于企业实时监控生产过程，及时发现和解决生产中的问题，优化生产流程，最后综合分析得到各质量管理流程的质量综合评估结果，进而对各质量管理流程进行标准化管理配置，可以提高企业质量管理体系的高效性，减少人为错误，增强企业质量管理的标准化和可靠性。
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公开(公告)号：CN119417314A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510019869.9
申请日：2025-01-07
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q30/0282
Abstract: 本发明公开了供应商质量评估方法，涉及数据质量分析技术领域，包括得到各供应商的数据初始质量评价标签；统计各一类供应商的上传信息质量处理综合数据质量评价值；确定各一类供应商的初始质量检测约束周期并进行质量追踪检测；获得质量追踪检测数据进行分析处理得到质量追踪监测结果；基于各一类供应商的质量追踪监测结果对初始质量检测约束周期进行动态调节，本发明通过分析供应商上传的资料的数据质量，确保质量评估资料的可用性，筛查初始质量评价为不合格的供应商，将质量评估资源集中在初始质量评价为合格的供应商上，对各一类供应商进行定制化质量追踪检测，提高质量追踪检测效率和成果，及时动态调整质量检测约束周期。
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公开(公告)号：CN118820813A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410894273.9
申请日：2024-07-04
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06Q10/0639 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于深度学习模型的产品聚类分析方法，涉及电数字数据处理技术领域。该基于深度学习模型的产品聚类分析方法，包括以下步骤：模型构建；数值向量转化；聚类分析结果获取；质量评估。本发明通过构建命名模式识别模型获取待分析产品名称的命名模式，并将实时获取的待分析产品名称转换为待分析名称数值向量，然后根据提取产品名称特征向量得到相似特征指数，接着根据产品名称特征向量得到聚类分析结果，最后对聚类分析结果得到质量评估指数，并根据质量评估指数得到第一聚类分析结果，提高了制造业产品的名称分类分析准确度，解决了现有技术中存在制造业产品的名称分类分析准确度低的问题。
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公开(公告)号：CN116757534B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202310710400.0
申请日：2023-06-15
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/087 , G06F16/2458 , G06F16/215 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于神经训练网络的智能冰箱可靠性分析方法，通过对数据进行清洗、特征提取和归一化处理，改善模型的训练和泛化能力。通过选择适当的网络结构、损失函数和优化算法，可以构建出具有较强预测能力的模型。训练过程中的参数更新和优化算法可以使模型逐步收敛并找到更优的参数配置，从而提高模型的准确性和鲁棒性。通过使用测试集对训练好的模型进行评估，可以获得模型的性能指标，如准确率、召回率、F1分数等，从而客观地评估模型的预测能力。根据评估结果，可以进一步调整模型的参数和结构，以提高模型的性能和泛化能力。使得智能冰箱能够准确地分析食物保质期或预测温度，提供用户更好的使用体验和食品管理。
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公开(公告)号：CN116777226A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311041869.6
申请日：2023-08-18
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q40/04
Abstract: 本申请公开了一种基于量化处理模型的信息展示系统，本说明书中的技术方案采用量化处理模型这样的技术的手段，对用户账户对应的用户进行了量化，解决了难以定量分析的属性无法被计算机理解的技术的问题。在此基础上，本说明书中的系统还基于量化的结果对风险进行了预测，并基于预测的结果发出诸如第一风险提示信息这样的信息，使得用户账户对应的用户能够根据提示进行决策，有利于改善用户体验。此外，本说明书中的技术方案着眼用于目标资产即将赎回导致用户账户余额由可能发生变动情况，从用户账户自身的资金周转情况考虑，为用户账户是否适于赎回目标资产提供指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116651775A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310668800.X
申请日：2023-06-07
Applicant: 中国标准化研究院
Abstract: 本发明提供一种智能产品标签标识信息录入装置，包括内部设有空腔结构的框架，所述框架内设有四组对称设置的滑槽，所述滑槽内滑动设有滑块，每组所述滑块上可拆卸设有电磁铁一，所述电磁铁一与衔铁一磁性连接，衔铁一表面设有带有标签识别的产品；所述框架的底面设有伺服电机一，所述伺服电机一输出端设有螺杆一，所述螺杆一螺纹连接有套筒，所述套筒外部对称设有与四组产品相对应设置的采集头；所述框架顶面设有驱动四组滑块在对应的滑槽内进行同步移动的驱动组件，驱动组件驱动四组滑块滑动过程中，伺服电机一驱动四组采集头同步移动，实现四组标签识别的产品的同步录入，提高标识产品的录入效率。
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公开(公告)号：CN116151684A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310190834.2
申请日：2023-03-02
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q30/018
Abstract: 本发明提供一种基于产品质量大数据分析质量检测系统，包括以下模块；制作存储模块，在预设的地点进行产品制作，并运输到发货地点等待发货；打包发货模块，在发货地点根据订单信息进行发货处理，并处理重新发货的物品；分拣传输模块，通过传输装置对物品进行传输，并且在传输的过程中进行抽检；抽检模块，在分拣模传输模块上按照指定的概率对物品进行抽检，并将合格的产品送入下一个模块，不合格的产品送入打包发货模块，并进行数据记录；反馈模块，根据客户收货后的评价意见反馈，将数据输送至抽检模块，进一步调整抽检率,用以解决不同的水果产品质量若都是同样的抽查率，其抽查成本高，且效果也不理想，尤其是水果市场，乱像较为严重，会出现水果腐烂，货不对板的情况发生的技术问题。
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公开(公告)号：CN115078748A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210812991.8
申请日：2022-07-12
Applicant: 中国标准化研究院
Abstract: 本发明提供一种产品质量安全分析检测系统及方法，其检测系统包括取样机构和输送机构，所述取样机构包括工作台，所述工作台的前侧对应设有可转动的放置板，所述放置板上沿其圆周方向均匀放置有多个含有待检测样品的容器瓶；所述工作台的后侧对应设有立柱，所述立柱的顶部对应安装有可转动的转盘，所述转盘上沿其圆周方向均匀设有四个安装板，所述安装板上对应安装有可升降的取样针筒，所述取样针筒的针头正对放置板上其中一个容器瓶的瓶口上方，该取样针筒的活塞通过第二伸缩缸实现伸缩。本发明的整体过程有序方便，有效提高了产品取样检测的效率，省时省力，能够有效适应大批量液态产品的检测需求。
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公开(公告)号：CN107480895A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710716451.9
申请日：2017-08-19
Applicant: 中国标准化研究院
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06N7/005
Abstract: 本发明提供一种基于贝叶斯网络的消费品风险评估的方法，解决了消费品安全的关键问题，为消费品的设计和召回提供了数据基础，保障消费者安全和市场稳定。本方法通过对历史数据处理和筛选，定义和建立”消费者-产品-环境”多类多层风险因素特征模型、伤害因素关系关联模型、贝叶斯网络的拓扑结构，基于选举EM算法学习建立条件概率表推理计算特定商品伤害事件发生概率，进而实现伤害事件发生的预测，得到某种类型伤害事件发生时的后验概率，最终给出了包括最大风险等级、风险因素关联关系在内的多维信息输出，为消费品设计阶段的风险消除提供了丰富的数据基础。
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公开(公告)号：CN119128217A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410994038.9
申请日：2024-07-24
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/901 , G06F16/906 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F40/284 , G06F40/216
Abstract: 本发明涉及图谱数据处理技术领域，具体公开一种产业链质量图谱生成方法，该方法通过分析产业链所属各生产环节的各生产要素的内部关联度，有助于理解产业链中各生产环节的各生产要素之间的相互影响和依赖关系，由此生成可靠性较强产业链图谱，并评估产业链图谱所属各生产环节的各生产要素的各质量问题指标的影响权重指数，精准识别对产业链的影响更大的各质量问题关键指标，最后对产业链图谱所属各生产环节的各生产要素的各质量问题关键指标进行分类处理，由此生成产业链质量图谱，通过精细化分析多维参数，聚焦产业链的核心问题，指导产业链质量图谱的生成，精准审视产业链的质量问题，为优化产业链配置提供强有力的数据支持。
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