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一种D-二聚体和FDP复合质控品生产过程异常监控方法 

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申请/专利权人:北京众驰伟业科技发展有限公司

摘要:本发明公开一种D‑二聚体和FDP复合质控品生产过程异常监控方法,涉及生产状况监控技术领域,解决了生产过程异常问题监控能力,异常监控方法包括:D‑二聚体和FDP原材料制备工位监控;均匀搅拌工位监控;在混合液体中加进缓冲液工位监控;将实时检测的D‑二聚体和FDP数值与质控品范围比较;对于触发异常报警事件进行数据分析并建立基线模型;对生产数据进行可视化展示,及时发现异常情况;通过360°旋转摄像机采集原材料制备工位生产过程中的数据信息,通过聚类混合算法将D‑二聚体和FDP复合质控品的正常范围区分,通过选择混合算法检测异常并进行警报和处理,大大提高了生产效率以及合格效率,为医学检测提供了基本保障。

主权项:1.一种D-二聚体和FDP复合质控品生产过程异常监控方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤1、D-二聚体和FDP原材料制备工位监控;通过360°旋转摄像机采集原材料制备工位生产过程中的数据信息,所述数据信息包括原材料质量信息、加工工艺参数信息或设备运行状况数据信息;通过收集正常样本数据,并记录D-二聚体和FDP原材料制备工位的工艺参数数据信息和D-二聚体和FDP原材料制备工位工人走动数据信息;数据信息的格式为文字、图像、PDF、WOED或视频信息,将监测到的D-二聚体和FDP原材料制备工位数据信息进行格式转换和存储;步骤2、均匀搅拌工位监控;通过设置有区块链网络通信协议节点的移动终端对均匀搅拌工位监控,并将搅拌的工作视频数据信息通过区块链网络节点提交至云端服务器,在云端服务器对均匀搅拌工位监控人员进行远程对话和视频交互,将D-二聚体和FDP原材料混合均匀时的工厂加工数据信息通过传输设备进行信息交互,并根据收集的正常样本数据,确定D-二聚体和FDP的标准范围,采用机器学习算法将接收到的正常样本数据进行训练,分别获取正常样本数据区间;步骤3、在混合液体中加进缓冲液工位监控;将混合后的原材料加入适量的缓冲液,制备D-二聚体和FDP复合质控品,通过360°旋转摄像机采集在混合液体中加进缓冲液工位中生产状况的数据信息,并根据质控品范围,设置一个报警阈值;步骤4、在生产过程中实时监测检测到的D-二聚体和FDP数值,并与设定的质控品范围进行比较;在生产过程中,采用数据采集模块收集D-二聚体和FDP复合质控品的数据包括每批次的质控结果和生产过程的相关参数;所述生产过程中的数据包括质控结果和生产过程的相关参数,所述生产过程的相关参数包括温度、湿度或pH值,所述数据采集模块包括光敏传感器、控制器和远程通信单元,所述光敏传感器用于实时检测抗原抗体反应吸光度的增加,所述控制器用于控制每个内部单元的工作状态,所述远程通信单元用于将实时检测到的D-二聚体和FDP数值远程传送到接收终端;采用数据处理模块将收集到的数据进行处理和分析,所述数据处理模块包括数据对比单元和数据清洗单元,所述数据对比单元连接数据清洗单元,所述数据对比单元用于将收集的数据与设定的质控品范围进行比较,所述数据清洗单元包括遗漏数据处理子单元和噪声数据处理子单元,所述遗漏数据处理子单元用于填补数残缺的部分,所述噪声数据处理子单元用于修正数据的异常部分;步骤5、对于每次触发异常报警事件,进行数据分析并及时反馈给相关人员;对数据进行分析,建立基线模型,将生产过程中的异常情况定义为偏离基线模型的数据点;采用数据分析模块和报警处理模块,所述报警处理模块包括检测单元和处理单元,所述检测单元用于检测数据异常并触发异常报警,所述处理单元用于根据异常原因调动相应处理措施并进行相应处理,所述数据分析模块用于对每次异常事件进行分析,找出异常原因及时反馈给相关人员;步骤6、对生产数据进行可视化展示,以方便用户查看生产过程中的数据变化趋势,及时发现异常情况;通过设置监测模块将生产装置以及生产流程进行全面监控,所述监测模块包括温度传感器、浓度传感器和人机交互单元,所述温度传感器用于实时测量制备过程的温度,所述浓度传感器用于检测钙离子浓度,所述人机交互单元用于显示制备过程以及异常警告。

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