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申请/专利权人：广州春晓信息科技有限公司

摘要：本发明涉及数据分析技术领域，尤指一种自动工艺分析对比方法及装置，包括以下步骤：数据采集：获取各加工厂的报价单，所述报价单包括工序表；预处理：对获取到的报价单进行预处理，以便后续的比对和分析；文字对比：对预处理后的各加工厂的报价单进行分析和比对，识别出相同或相似的工序；意译分析：对命名方式存在差异的不同加工厂工序表进行意译处理；自动匹配与推算：根据文字对比和意译分析的结果，进行工序的自动匹配和推算。本发明能够实现对不同加工厂的报价单工序表进行自动匹配和比较，相比传统的人工操作方法，本发明具有以下优点：提高了工艺分析对比的效率，减少了纠错和重复工作的成本；降低了成本控制人员的技能要求。

主权项：1.一种自动工艺分析对比方法，其特征在于，包括以下步骤：数据采集：获取各加工厂的报价单，所述报价单包括工序表；预处理：对获取到的报价单进行预处理，以便后续的比对和分析；文字对比：对预处理后的各加工厂的报价单进行分析和比对，识别出相同或相似的工序；意译分析：对命名方式存在差异的不同加工厂工序表进行意译处理；自动匹配与推算：根据文字对比和意译分析的结果，进行工序的自动匹配和推算；其中，所述对获取到的报价单进行预处理这一步骤，其具体包括：对获取到的报价单数据进行标准化处理，确保各个工序项的命名方式和格式一致；所述对预处理后的各加工厂的报价单进行分析和比对这一步骤，其具体包括：采用工艺过程中不同工序的语义模型对预处理后的各加工厂的报价单进行分析和比对；所述工艺过程中不同工序的语义模型的构建步骤如下：收集包括报价单中的工序表以及相关文档和技术规范在内的工艺过程中不同工序的数据；对收集到的数据进行清洗和预处理，去除无用信息和标点符号，并进行文本规范化，再对文本进行分词处理，将文本转化为机器可处理的形式，为后续的特征提取做准备；通过BERT模型从预处理后的文本中提取出有意义的特征文本，将特征文本编码为固定长度的文本向量，其中，文本向量的每个维度表示一个语义特征；通过基于图模型的相似度算法计算不同文本向量之间的工序相似度，建立工序之间的关联；采用监督学习的方法，根据已知的工序相似度标签进行模型的训练，并使用交叉验证技术对模型进行评估和调优；将训练好的语义模型应用于实际工艺过程中的工序表数据，通过将工序表数据转化为文本表示，并利用训练好的模型计算工序之间的相似度，实现工序之间的语义匹配和相似度计算；同时，收集用户的实际应用反馈数据，结合用户反馈来优化模型的性能和准确度；所述收集包括报价单中的工序表以及相关文档和技术规范在内的工艺过程中不同工序的数据步骤中的数据来自于企业内部已有的文档和数据库；所述文本规范化包括拼写校正和同义词替换；所述对命名方式存在差异的不同加工厂工序表进行意译处理这一步骤，其具体包括：构建一套标准的工序命名词汇表；利用人工智能翻译技术，将不同加工厂的工序名称翻译成标准的命名方式，以便后续的对比和分析；所述根据文字对比和意译分析的结果，进行工序的自动匹配和推算这一步骤，其具体包括：将相同或相似的工序进行匹配，并在报价单中生成对应的工序排列表；同时，根据工序表中的工序顺序和单位价格，结合供应商或品牌商的要求，对加工厂的报价进行自动计算和分析，推算出最终的成本；所述对加工厂的报价进行自动计算和分析，推算出最终的成本；包括：根据工序排列表，将对应的工序与相应的单位价格进行匹配，并计算出每个工序的成本；将各个工序的成本相加，得出整体加工成本。

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