一种基于生产环境数据的电子元件性能预测方法与流程

1.本发明涉及电子元件技术领域，具体而言，涉及一种基于生产环境数据的电子元件性能预测方法。


背景技术：

2.电子元件(electronic component)，是电子电路中的基本元素，通常是个别封装，并具有两个或以上的引线或金属接点。电子元件须相互连接以构成一个具有特定功能的电子电路，例如:放大器、无线电接收机、振荡器等，连接电子元件常见的方式之一是焊接到印刷电路板上。电子元件也许是单独的封装(电阻器、电容器、电感器、晶体管、二极管等)，或是各种不同复杂度的群组，例如:集成电路(运算放大器、排阻、逻辑门等)。
3.其中，随着对应用的电子电路的精度需求的逐步提升，对电子电路包括的电子元件的性能需求也逐步提升。因而，需要有效保障生产的电子元件具有较佳的性能。其中，对于性能较佳的电子元件，也需要进一步分类，因而，需要确定出具体的性能差异。但是，在现有技术中，一般是基于专门的性能检测设备进行性能检测，如此，可能会导致效率较低的问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于生产环境数据的电子元件性能预测方法，以改善现有技术中对元件性能进行确定时存在的效率较低的问题。
5.为实现上述目的，本发明实施例采用如下技术方案：
6.一种基于生产环境数据的电子元件性能预测方法，应用于数据处理服务器，所述电子元件性能预测方法包括：
7.基于获取的目标生产设备的多条生产设备状态数据，确定所述目标生产设备的目标设备状态信息，其中，所述目标生产设备用于生产目标电子元件，每一条所述生产设备状态数据用于表征所述目标生产设备在生产所述目标电子元件的过程中的设备状态；
8.在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件时，对所述多条生产设备状态数据进行解析得到所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息；
9.基于所述设备状态标准度信息对所述目标电子元件的元件性能进行预测处理，得到所述目标电子元件对应的性能预测结果。
10.在一些优选的实施例中，在上述基于生产环境数据的电子元件性能预测方法中，所述在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件时，对所述多条生产设备状态数据进行解析得到所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息的步骤，包括：
11.在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件时，计算所述多条生产设备状态数据的平均值，得到所述多条生产设备状态数据对
应的数据平均值；
12.基于所述数据平均值对所述多条生产设备状态数据进行离散度计算处理，得到所述多条生产设备状态数据对应的数据离散值，并基于所述数据离散值确定所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息。
13.在一些优选的实施例中，在上述基于生产环境数据的电子元件性能预测方法中，所述基于所述数据平均值对所述多条生产设备状态数据进行离散度计算处理，得到所述多条生产设备状态数据对应的数据离散值，并基于所述数据离散值确定所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息的步骤，包括：
14.基于所述数据平均值对所述多条生产设备状态数据进行离散度计算处理，得到所述多条生产设备状态数据对应的数据离散值；
15.基于预先配置的信息确定规则，确定出与所述数据离散值具有负相关关系的第一数据表征值，并将所述第一数据表征值确定为所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息。
16.在一些优选的实施例中，在上述基于生产环境数据的电子元件性能预测方法中，所述在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件时，对所述多条生产设备状态数据进行解析得到所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息的步骤，包括：
17.在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件时，对所述多条生产设备状态数据进行特征提取处理，得到所述多条生产设备状态数据对应的设备状态特征信息，并计算所述设备状态特征信息与预先配置的设备状态特征标准信息之间的匹配度；
18.基于所述设备状态特征信息与所述设备状态特征标准信息之间的匹配度，确定所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息。
19.在一些优选的实施例中，在上述基于生产环境数据的电子元件性能预测方法中，所述在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件时，对所述多条生产设备状态数据进行特征提取处理，得到所述多条生产设备状态数据对应的设备状态特征信息，并计算所述设备状态特征信息与预先配置的设备状态特征标准信息之间的匹配度的步骤，包括：
20.在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件时，对所述多条生产设备状态数据进行曲线拟合处理，得到所述多条生产设备状态数据对应的状态变化趋势信息；
21.计算所述状态变化趋势信息与预先配置的状态变化趋势标准信息之间的匹配度，并将该匹配度作为所述设备状态特征信息与预先配置的设备状态特征标准信息之间的匹配度。
22.在一些优选的实施例中，在上述基于生产环境数据的电子元件性能预测方法中，所述在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件时，对所述多条生产设备状态数据进行解析得到所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息的步骤，包括：
23.在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状
态条件时，确定所述目标生产设备生产所述目标电子元件的全部过程中的每一个元件生产阶段，并针对每一个所述元件生产阶段，确定该元件生产阶段的生产目标，得到该元件生产阶段对应的生产目标信息，其中，不同的元件生产阶段具有不同的生产目标；
24.针对多个所述元件生产阶段中的每两个元件生产阶段，基于该两个元件生产阶段对应的生产目标信息，确定该两个元件生产阶段对于所述目标电子元件的生产是否存在关联关系；
25.基于每两个元件生产阶段对于所述目标电子元件的生产是否存在关联关系，确定生产所述目标电子元件的全部过程中的各元件生产阶段之间的关联度，得到对应的生产阶段关联度信息，并确定所述生产阶段关联度信息是否与预先配置的生产阶段关联度阈值信息之间的相对大小关系；
26.若所述生产阶段关联度信息大于或等于所述生产阶段关联度阈值信息，则基于预先配置的第一信息确定操作对所述多条生产设备状态数据进行处理，以确定出所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息；
27.若所述生产阶段关联度信息小于所述生产阶段关联度阈值信息，则基于预先配置的第二信息确定操作对所述多条生产设备状态数据进行处理，以确定出所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息，其中，所述第二信息确定操作不同于所述第一信息确定操作。
28.在一些优选的实施例中，在上述基于生产环境数据的电子元件性能预测方法中，所述基于每两个元件生产阶段对于所述目标电子元件的生产是否存在关联关系，确定生产所述目标电子元件的全部过程中的各元件生产阶段之间的关联度，得到对应的生产阶段关联度信息，并确定所述生产阶段关联度信息是否与预先配置的生产阶段关联度阈值信息之间的相对大小关系的步骤，包括：
29.统计每两个元件生产阶段的组合的数量，得到对应的第一组合数量，并统计与对于所述目标电子元件的生产存在关联关系的两个元件生产阶段的组合的数量，得到对应的第二组合数量；
30.计算所述第二组合数量和所述第一组合数量的比例，得到对应的第一比例信息，并将所述第一比例信息确定为生产所述目标电子元件的全部过程中的各元件生产阶段之间的关联度，得到对应的生产阶段关联度信息；
31.确定所述生产阶段关联度信息是否与预先配置的生产阶段关联度阈值信息之间的相对大小关系。
32.在一些优选的实施例中，在上述基于生产环境数据的电子元件性能预测方法中，所述若所述生产阶段关联度信息大于或等于所述生产阶段关联度阈值信息，则基于预先配置的第一信息确定操作对所述多条生产设备状态数据进行处理，以确定出所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息的步骤，包括：
33.若所述生产阶段关联度信息大于或等于所述生产阶段关联度阈值信息，则对所述多条生产设备状态数据进行曲线拟合处理，得到所述多条生产设备状态数据对应的状态变化趋势信息；
34.计算所述状态变化趋势信息与预先配置的状态变化趋势标准信息之间的匹配度，并将该匹配度作为所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息。
35.在一些优选的实施例中，在上述基于生产环境数据的电子元件性能预测方法中，所述若所述生产阶段关联度信息小于所述生产阶段关联度阈值信息，则基于预先配置的第二信息确定操作对所述多条生产设备状态数据进行处理，以确定出所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息的步骤，包括：
36.若所述生产阶段关联度信息小于所述生产阶段关联度阈值信息，则计算所述多条生产设备状态数据的平均值，得到所述多条生产设备状态数据对应的数据平均值，并基于所述数据平均值对所述多条生产设备状态数据进行离散度计算处理，得到所述多条生产设备状态数据对应的数据离散值；
37.基于所述数据离散值确定所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息，其中，所述数据离散值与所述设备状态标准度信息之间具有负相关关系。
38.在一些优选的实施例中，在上述基于生产环境数据的电子元件性能预测方法中，所述基于所述设备状态标准度信息对所述目标电子元件的元件性能进行预测处理，得到所述目标电子元件对应的性能预测结果的步骤，包括：
39.基于预先构建的标准程度
‑
元件性能对应关系，确定出所述设备状态标准度信息对应的元件稳定性信息；
40.将所述元件稳定性信息作为所述目标电子元件对应的性能预测结果。
41.本发明实施例提供的一种基于生产环境数据的电子元件性能预测方法，在基于获取的目标生产设备的多条生产设备状态数据确定目标生产设备的目标设备状态信息之后，若目标设备状态信息表征目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件，可以对多条生产设备状态数据进行解析得到多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息(也可以称为设备状态规范程度等)，使得可以基于设备状态标准度信息对目标电子元件的元件性能进行预测处理得到对应的性能预测结果，如此，相较于采用专门的性能检测器件进行检测的常规技术方案，可以提高性能确定的效率，从而改善现有技术中对元件性能进行确定时存在的效率较低的问题。
42.为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
43.图1为本发明实施例提供的数据处理服务器包括的器件的示意图。
44.图2为本发明实施例提供的基于生产环境数据的电子元件性能预测方法包括的各步骤的示意图。
45.图3为本发明实施例提供的基于生产环境数据的电子元件性能预测装置包括的各功能模块的示意图。
具体实施方式
46.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
47.因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
48.如图1所示，本发明实施例提供了一种数据处理服务器。其中，所述数据处理服务器可以包括存储器和处理器。
49.可选地，所述存储器和处理器之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述存储器中可以存储有至少一个可以以软件或固件的形式，存在的软件功能模块(一种可以执行的计算机程序)。所述处理器可以用于执行所述存储器中存储的可执行的计算机程序，从而实现本发明实施例提供的基于生产环境数据的电子元件性能预测方法。
50.可选地，所述存储器可以是，但不限于，随机存取存储器(random access memory，ram)，只读存储器(read only memory，rom)，可编程只读存储器(programmable read
‑
only memory，prom)，可擦除只读存储器(erasable programmable read
‑
only memory，eprom)，电可擦除只读存储器(electric erasable programmable read
‑
only memory，eeprom)等。所述处理器可以是一种通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，cpu)、网络处理器(network processor，np)、片上系统(system on chip，soc)等；还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
51.结合图2，本发明实施例还提供一种基于生产环境数据的电子元件性能预测方法，可应用于上述数据处理服务器。其中，所述基于生产环境数据的电子元件性能预测方法有关的流程所定义的方法步骤，可以由所述数据处理服务器实现。下面将对图2所示的具体流程，进行详细阐述。
52.步骤s10，基于获取的目标生产设备的多条生产设备状态数据，确定所述目标生产设备的目标设备状态信息。
53.在本发明实施例中，所述数据处理服务器可以先执行步骤s10，即先基于获取的目标生产设备的多条生产设备状态数据，确定所述目标生产设备的目标设备状态信息。其中，所述目标生产设备用于生产目标电子元件，每一条所述生产设备状态数据用于表征所述目标生产设备在生产所述目标电子元件的过程中的设备状态。
54.步骤s20，在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件时，对所述多条生产设备状态数据进行解析得到所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息。
55.在本发明实施例中，所述数据处理服务器可以在执行步骤s10之后执行步骤s20，即在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件时，对所述多条生产设备状态数据进行解析得到所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息。
56.步骤s30，基于所述设备状态标准度信息对所述目标电子元件的元件性能进行预测处理，得到所述目标电子元件对应的性能预测结果。
57.在本发明实施例中，所述数据处理服务器可以在执行步骤s20之后执行步骤s30，
即基于所述设备状态标准度信息对所述目标电子元件的元件性能进行预测处理，得到所述目标电子元件对应的性能预测结果。
58.基于上述方法包括的步骤s10、步骤s20和步骤s30，在基于获取的目标生产设备的多条生产设备状态数据确定目标生产设备的目标设备状态信息之后，若目标设备状态信息表征目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件，可以对多条生产设备状态数据进行解析得到多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息(也可以称为设备状态规范程度等)，使得可以基于设备状态标准度信息对目标电子元件的元件性能进行预测处理得到对应的性能预测结果，如此，相较于采用专门的性能检测器件进行检测的常规技术方案，可以提高性能确定的效率，从而改善现有技术中对元件性能进行确定时存在的效率较低的问题。
59.可选地，在一种可能的示例中，步骤s10可以包括以下的步骤s110、步骤s120和步骤s130。
60.步骤s110，获取目标生产设备的多条生产设备状态数据。
61.在本发明实施例中，所述数据处理服务器可以先执行步骤s110，即先获取目标生产设备的多条生产设备状态数据。其中，所述目标生产设备用于生产目标电子元件，每一条所述生产设备状态数据用于表征所述目标生产设备在生产所述目标电子元件的过程中的设备状态。
62.步骤s120，对所述多条生产设备状态数据进行解析处理，得到所述生产设备状态数据对应的生产设备状态特征信息。
63.在本发明实施例中，所述数据处理服务器可以在执行步骤s110之后执行步骤s120，即对所述多条生产设备状态数据进行解析处理，得到所述生产设备状态数据对应的生产设备状态特征信息。
64.步骤s130，基于所述生产设备状态特征信息确定所述目标生产设备的目标设备状态信息。
65.在本发明实施例中，所述数据处理服务器可以在执行步骤s120之后执行步骤s130，即基于所述生产设备状态特征信息确定所述目标生产设备的目标设备状态信息。其中，所述目标设备状态信息包括用于表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件的第一设备状态信息或用于表征所述目标生产设备的设备状态不满足预先配置的状态条件的第二设备状态信息，即表征所述目标生产设备的设备状态是否存在异常。
66.基于上述方法包括的步骤s110、步骤s120和步骤s130，通过获取目标生产设备的多条生产设备状态数据，使得可以对多条生产设备状态数据进行解析处理得到对应的生产设备状态特征信息，再基于生产设备状态特征信息确定目标生产设备的目标设备状态信息，如此，相较于直接基于单条生产设备状态数据单独进行分析的常规技术方案，可以使得得到的状态结果可靠性更高，以有效地确定生产设备的设备状态。
67.可选地，在一种可能的示例中，步骤s110可以包括以下步骤：
68.首先，获取通信连接的目标生产设备发送的电子元件生产开始通知信息(即所述目标生产设备可以在开始生产目标电子元件时，向所述数据处理服务器发生对应的通知西悉尼)，并基于所述电子元件生产开始通知信息生成对应的设备状态检测通知信息；
69.其次，将所述设备状态检测通知信息发送给通信连接的与所述目标生产设备对应
的目标状态检测设备，其中，所述目标状态检测设备用于基于获取到的所述状态检测通知信息对所述目标生产设备在生产目标电子元件的过程中的设备状态进行数据采集，得到对应的多条生产设备状态数据，并将所述多条生产设备状态数据发送给所述数据处理服务器；
70.然后，获取所述目标状态检测设备基于所述设备状态检测通知信息采集并发送的所述多条生产设备状态数据。
71.可选地，在一种可能的示例中，所述获取通信连接的目标生产设备发送的电子元件生产开始通知信息，并基于所述电子元件生产开始通知信息生成对应的设备状态检测通知信息的步骤，可以包括以下步骤：
72.首先，获取通信连接的目标生产设备发送的电子元件生产开始通知信息；其次，基于所述电子元件生产开始通知信息生成对应的第一设备状态检测通知信息，其中，所述第一设备状态检测通知信息用于控制所述目标状态检测设备对所述目标生产设备在生产目标电子元件的过程中的设备状态进行数据采集，得到对应的生产设备状态数据，并在所述目标电子元件生产完成之后将全部的所述生产设备状态数据发送给所述数据处理服务器，即实现生产设备状态数据的一次性发送。
73.可选地，在另一种可能的示例中，所述获取通信连接的目标生产设备发送的电子元件生产开始通知信息，并基于所述电子元件生产开始通知信息生成对应的设备状态检测通知信息的步骤，也可以包括以下步骤：
74.首先，获取通信连接的目标生产设备发送的电子元件生产开始通知信息；其次，基于所述电子元件生产开始通知信息生成对应的第二设备状态检测通知信息，其中，所述第一设备状态检测通知信息用于控制所述目标状态检测设备对所述目标生产设备在生产目标电子元件的过程中的设备状态进行数据采集，得到对应的生产设备状态数据，并在得到每一条所述生产设备状态数据之后将当前得到的一条所述生产设备状态数据发送给所述数据处理服务器，一条所述生产设备状态数据用于表征所述目标生产设备在生产所述目标电子元件的过程中的一个时刻的设备状态，即实现采集与发送的实时进行，以保障获取每一条所述生产设备状态数据的实时性。
75.可选地，在一种可能的示例中，在上述示例的基础上，所述获取所述目标状态检测设备基于所述设备状态检测通知信息采集并发送的所述多条生产设备状态数据的步骤，可以包括以下步骤：
76.首先，获取所述目标状态检测设备基于所述设备状态检测通知信息当前采集并发送的一条所述生产设备状态数据，并确定当前获取的一条所述生产设备状态数据与预先配置的生产设备状态阈值数据之间的大小匹配关系(如是否大于生产设备状态阈值数据，或属于所述生产设备状态阈值数据的范围内等，即确定状态数据如温度等，是否过高和/或过低)；
77.一方面，若所述生产设备状态数据与所述生产设备状态阈值数据之间的大小不匹配(如温度过高或过低等)，则生成对应的电子元件生产停止通知信息，并将所述电子元件生产停止通知信息发送给所述目标生产设备，其中，所述目标生产设备用于基于获取到的所述电子元件生产停止通知信息停止生产所述目标电子元件；
78.另一方面，若所述生产设备状态数据与所述生产设备状态阈值数据之间的大小匹
配(如温度正常)，则等待获取目标状态检测设备基于所述设备状态检测通知信息采集并发送的下一条所述生产设备状态数据。
79.可选地，在一种可能的示例中，步骤s120可以包括以下步骤：
80.首先，基于所述生产设备状态数据的采集时间的先后顺序对所述多条生产设备状态数据进行排序，得到所述多条生产设备状态数据对应的生产设备状态数据序列，并计算所述生产设备状态数据序列中相邻两条所述生产设备状态数据之间的状态数据之差；
81.其次，基于所述生产设备状态数据序列中每一条所述生产设备状态数据的先后顺序对多个所述状态数据之差进行排序，得到多个所述状态数据之差对应的状态数据差序列，并计算所述状态数据差序列中的所述状态数据之差的均值，得到所述状态数据差序列对应的数据差均值；
82.然后，确定出与所述数据差均值的大小具有正相关关系的数据差阈值(具体的正相关关系可以是一预先配置的系数)，并在所述状态数据差序列中选择出大于所述数据差阈值的每一个所述状态数据之差，以确定为所述状态数据差序列对应的目标状态数据之差；
83.进一步，针对每一个所述目标状态数据之差，将该目标状态数据之差对应的两条所述生产设备状态数据中的后一条所述生产设备状态数据，作为第一生产设备状态数据，并基于对应的所述目标状态数据之差在所述状态数据差序列中的先后顺序确定该第一生产设备状态数据的先后顺序；
84.再进一步，基于确定的每一条所述第一生产设备状态数据的先后顺序进行排序，得到对应的第一生产设备状态数据子序列；
85.最后，基于所述第一生产设备状态数据子序列进行特征提取处理，得到所述生产设备状态数据对应的生产设备状态特征信息。
86.可选地，在一种可能的示例中，所述基于所述第一生产设备状态数据子序列进行特征提取处理，得到所述生产设备状态数据对应的生产设备状态特征信息的步骤，可以包括以下步骤：
87.首先，基于每一条所述第一生产设备状态数据在所述第一生产设备状态数据子序列中的先后关系，确定每一条所述第一生产设备状态数据对应的加权系数，其中，(采集时间)在前的所述第一生产设备状态数据对应的加权系数大于在后的所述第一生产设备状态数据对应的加权系数，即依次递减，且确定的全部加权系数的和值为1；
88.其次，基于对应的所述加权系数对所述第一生产设备状态数据子序列包括的每一条所述第一生产设备状态数据进行加权计算，得到对应的状态数据加权和值，并将所述状态数据加权和值作为所述生产设备状态数据对应的生产设备状态特征信息。
89.可选地，在另一种可能的示例中，所述基于所述第一生产设备状态数据子序列进行特征提取处理，得到所述生产设备状态数据对应的生产设备状态特征信息的步骤，也可以包括以下步骤：
90.首先，针对所述生产设备状态数据序列中的每相邻两条生产设备状态数据，基于该相邻两条生产设备状态数据是否相同，确定该相邻两条生产设备状态数据对应的数据差异表征值，即在两条生产设备状态数据相同时确定一个值，在两条生产设备状态数据不同时确定另一个值；
91.其次，基于所述生产设备状态数据序列中各所述生产设备状态数据的先后顺序对多个所述数据差异表征值进行排序，得到多个所述数据差异表征值对应的数据差异表征值序列，并在所述数据差异表征值序列中确定出目标数据差异表征值，其中，所述目标数据差异表征值为与前一个数据差异表征值不同的数据差异表征值，并将每一个所述目标数据差异表征值对应的相邻两条生产设备状态数据中的后一条所述生产设备状态数据，确定为第二生产设备状态数据；
92.然后，基于每一个所述目标数据差异表征值在所述数据差异表征值序列中的先后顺序对对应的每一条所述第二生产设备状态数据进行排序，得到对应的第二生产设备状态数据子序列；
93.进一步，基于每一条所述第一生产设备状态数据在所述第一生产设备状态数据子序列中的先后关系，确定每一条所述第一生产设备状态数据对应的第一加权系数，并基于每一条所述第二生产设备状态数据在所述第二生产设备状态数据子序列中的先后关系，确定每一条所述第二生产设备状态数据对应的第二加权系数，其中，在前的所述第一生产设备状态数据对应的第一加权系数大于在后的所述第一生产设备状态数据对应的第一加权系数，且确定的全部第一加权系数的和值为1，在前的所述第二生产设备状态数据对应的第二加权系数大于在后的所述第二生产设备状态数据对应的第二加权系数，且确定的全部第二加权系数的和值为1(如前一示例)；
94.再进一步，基于对应的所述第一加权系数对所述第一生产设备状态数据子序列包括的每一条所述第一生产设备状态数据进行加权计算，得到对应的第一状态数据加权和值，并基于对应的所述第二加权系数对所述第二生产设备状态数据子序列包括的每一条所述第二生产设备状态数据进行加权计算，得到对应的第二状态数据加权和值；
95.最后，将所述第一状态数据加权和值和所述第二状态数据加权和值中的较大值作为所述生产设备状态数据对应的生产设备状态特征信息。
96.可选地，在另一种可能的示例中，所述基于所述第一生产设备状态数据子序列进行特征提取处理，得到所述生产设备状态数据对应的生产设备状态特征信息的步骤，还可以包括以下步骤：
97.首先，基于每一条所述第一生产设备状态数据在所述第一生产设备状态数据子序列中的先后关系，对所述第一生产设备状态数据子序列包括的各所述第一生产设备状态数据的状态数据变化趋势进行提取，得到所述第一生产设备状态数据子序列对应的状态变化趋势信息；
98.其次，将所述状态变化趋势信息所述生产设备状态数据对应的生产设备状态特征信息。
99.可选地，在一种可能的示例中，所述基于每一条所述第一生产设备状态数据在所述第一生产设备状态数据子序列中的先后关系，对所述第一生产设备状态数据子序列包括的各所述第一生产设备状态数据的状态数据变化趋势进行提取，得到所述第一生产设备状态数据子序列对应的状态变化趋势信息的步骤，可以包括以下步骤：
100.首先，基于每一条所述第一生产设备状态数据在所述第一生产设备状态数据子序列中的先后关系，对所述第一生产设备状态数据子序列包括的各所述第一生产设备状态数据进行曲线拟合处理，得到所述第一生产设备状态数据子序列对应的状态数据曲线；
101.其次，将所述状态数据曲线作为所述第一生产设备状态数据子序列对应的状态变化趋势信息。
102.可选地，在一种可能的示例中，步骤s130可以包括以下步骤：
103.首先，确定所述生产设备状态特征信息与预先配置的生产设备状态特征标准信息之间的匹配度，得到对应的目标信息匹配度，并确定所述目标信息匹配度与预先配置的信息匹配度阈值之间的大小关系；
104.其次，若所述目标信息匹配度大于或等于所述信息匹配度阈值(即所述生产设备状态特征信息与所述生产设备状态特征标准信息之间具有较高的匹配度)，则生成用于表征所述目标生产设备的设备状态满足所述状态条件的第一设备状态信息，若所述目标信息匹配度小于所述信息匹配度阈值，则生成用于表征所述目标生产设备的设备状态不满足所述状态条件的第二设备状态信息(即所述生产设备状态特征信息与所述生产设备状态特征标准信息之间具有较低的匹配度)。
105.可选地，基于所述生产设备状态特征信息的具体表现形式不同，如上述的状态变化趋势信息或状态数据加权和值，对应的生产设备状态特征标准信息可以的表现形式也可以对应的不同，如也可以是一种标准的状态变化趋势或一个数据值，例如，状态数据加权和值与该数据值的差值越小，对应的信息匹配度就越大。
106.可选地，在一种可能的示例中，步骤s20可以包括以下步骤：
107.首先，在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件时，计算所述多条生产设备状态数据的平均值，得到所述多条生产设备状态数据对应的数据平均值；
108.其次，基于所述数据平均值对所述多条生产设备状态数据进行离散度计算处理(如计算各所述生产设备状态数据与所述数据平均值的绝对差值，然后，计算这些绝对差值的平均值，得到数据离散值)，得到所述多条生产设备状态数据对应的数据离散值，并基于所述数据离散值确定所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息。
109.可选地，在一种可能的示例中，所述基于所述数据平均值对所述多条生产设备状态数据进行离散度计算处理，得到所述多条生产设备状态数据对应的数据离散值，并基于所述数据离散值确定所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息的步骤，可以包括以下步骤：
110.首先，基于所述数据平均值对所述多条生产设备状态数据进行离散度计算处理，得到所述多条生产设备状态数据对应的数据离散值；
111.其次，基于预先配置的信息确定规则，确定出与所述数据离散值具有负相关关系的第一数据表征值(如将所述数据离散值的倒数确定为对应的第一数据表征值)，并将所述第一数据表征值确定为所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息。
112.可选地，在另一种可能的示例中，步骤s20可以包括以下步骤：
113.首先，在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件时，对所述多条生产设备状态数据进行特征提取处理，得到所述多条生产设备状态数据对应的设备状态特征信息，并计算所述设备状态特征信息与预先配置的设备状态特征标准信息之间的匹配度；
114.其次，基于所述设备状态特征信息与所述设备状态特征标准信息之间的匹配度，
确定所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息，如将匹配度直接作为所述设备状态标准度信息。
115.可选地，在一种可能的示例中，所述在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件时，对所述多条生产设备状态数据进行特征提取处理，得到所述多条生产设备状态数据对应的设备状态特征信息，并计算所述设备状态特征信息与预先配置的设备状态特征标准信息之间的匹配度的步骤，可以包括以下步骤：
116.首先，在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件时，对所述多条生产设备状态数据进行曲线拟合处理，得到所述多条生产设备状态数据对应的状态变化趋势信息；
117.其次，计算所述状态变化趋势信息与预先配置的状态变化趋势标准信息之间的匹配度，并将该匹配度作为所述设备状态特征信息与预先配置的设备状态特征标准信息之间的匹配度。
118.可选地，在另一种可能的示例中，步骤s20可以包括以下步骤：
119.首先，在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件时，确定所述目标生产设备生产所述目标电子元件的全部过程中的每一个元件生产阶段，并针对每一个所述元件生产阶段，确定该元件生产阶段的生产目标，得到该元件生产阶段对应的生产目标信息，其中，不同的元件生产阶段具有不同的生产目标，如一个元件生产阶段生产所述目标电子元件的a结构，另一个元件生产阶段生产所述目标电子元件的b结构等；
120.其次，针对多个所述元件生产阶段中的每两个元件生产阶段，基于该两个元件生产阶段对应的生产目标信息，确定该两个元件生产阶段对于所述目标电子元件的生产是否存在关联关系，如生产b结构的环境存在异常是否会影响已经生产完成的a结构的性能变化，或者，已经生产完成的a结构在存在异常时是否会影响生产b结构的性能；
121.然后，基于每两个元件生产阶段对于所述目标电子元件的生产是否存在关联关系，确定生产所述目标电子元件的全部过程中的各元件生产阶段之间的关联度，得到对应的生产阶段关联度信息，并确定所述生产阶段关联度信息是否与预先配置的生产阶段关联度阈值信息(可以根据实际的应用场景进行配置)之间的相对大小关系；
122.一方面，若所述生产阶段关联度信息大于或等于所述生产阶段关联度阈值信息(表明各阶段较为紧密，可能相互影响)，则基于预先配置的第一信息确定操作对所述多条生产设备状态数据进行处理，以确定出所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息；
123.另一方面，若所述生产阶段关联度信息小于所述生产阶段关联度阈值信息(表明各阶段之间可能不会相互影响)，则基于预先配置的第二信息确定操作对所述多条生产设备状态数据进行处理，以确定出所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息，其中，所述第二信息确定操作不同于所述第一信息确定操作。
124.可选地，在一种可能的示例中，所述基于每两个元件生产阶段对于所述目标电子元件的生产是否存在关联关系，确定生产所述目标电子元件的全部过程中的各元件生产阶段之间的关联度，得到对应的生产阶段关联度信息，并确定所述生产阶段关联度信息是否与预先配置的生产阶段关联度阈值信息之间的相对大小关系的步骤，可以包括以下步骤：
125.首先，统计每两个元件生产阶段的组合的数量，得到对应的第一组合数量，并统计与对于所述目标电子元件的生产存在关联关系的两个元件生产阶段的组合的数量，得到对应的第二组合数量；
126.其次，计算所述第二组合数量和所述第一组合数量的比例，得到对应的第一比例信息(如所述第二组合数量除以所述第一组合数量)，并将所述第一比例信息确定为生产所述目标电子元件的全部过程中的各元件生产阶段之间的关联度，得到对应的生产阶段关联度信息；
127.然后，确定所述生产阶段关联度信息是否与预先配置的生产阶段关联度阈值信息之间的相对大小关系。
128.可选地，在一种可能的示例中，所述若所述生产阶段关联度信息大于或等于所述生产阶段关联度阈值信息，则基于预先配置的第一信息确定操作对所述多条生产设备状态数据进行处理，以确定出所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息的步骤，可以包括以下步骤：
129.首先，若所述生产阶段关联度信息大于或等于所述生产阶段关联度阈值信息，则对所述多条生产设备状态数据进行曲线拟合处理，得到所述多条生产设备状态数据对应的状态变化趋势信息；
130.其次，计算所述状态变化趋势信息与预先配置的状态变化趋势标准信息之间的匹配度，并将该匹配度作为所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息。
131.可选地，在一种可能的示例中，所述若所述生产阶段关联度信息小于所述生产阶段关联度阈值信息，则基于预先配置的第二信息确定操作对所述多条生产设备状态数据进行处理，以确定出所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息的步骤，可以包括以下步骤：
132.首先，若所述生产阶段关联度信息小于所述生产阶段关联度阈值信息，则计算所述多条生产设备状态数据的平均值，得到所述多条生产设备状态数据对应的数据平均值，并基于所述数据平均值对所述多条生产设备状态数据进行离散度计算处理，得到所述多条生产设备状态数据对应的数据离散值(如前所述)；
133.其次，基于所述数据离散值确定所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息，其中，所述数据离散值与所述设备状态标准度信息之间具有负相关关系(如前所述)。
134.可选地，在一种可能的示例中，步骤s30可以包括以下步骤：
135.首先，基于预先构建的标准程度
‑
元件性能对应关系，确定出所述设备状态标准度信息对应的元件稳定性信息；
136.其次，将所述元件稳定性信息作为所述目标电子元件对应的性能预测结果，如所述设备状态标准度信息越高，对应的元件稳定性越高。
137.结合图3，本发明实施例还提供一种基于生产环境数据的电子元件性能预测装置(一种可执行的软件功能模块)，可应用于上述数据处理服务器。其中，所述基于生产环境数据的电子元件性能预测装置可以包括：
138.信息确定模块，用于基于获取的目标生产设备的多条生产设备状态数据，确定所述目标生产设备的目标设备状态信息，其中，所述目标生产设备用于生产目标电子元件，每
一条所述生产设备状态数据用于表征所述目标生产设备在生产所述目标电子元件的过程中的设备状态；
139.数据解析模块，用于在所述目标设备状态信息表征所述目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件时，对所述多条生产设备状态数据进行解析得到所述多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息；
140.性能预测模块，用于基于所述设备状态标准度信息对所述目标电子元件的元件性能进行预测处理，得到所述目标电子元件对应的性能预测结果。
141.综上所述，本发明提供的一种基于生产环境数据的电子元件性能预测方法，在基于获取的目标生产设备的多条生产设备状态数据确定目标生产设备的目标设备状态信息之后，若目标设备状态信息表征目标生产设备的设备状态满足预先配置的状态条件，可以对多条生产设备状态数据进行解析得到多条生产设备状态数据对应的设备状态标准度信息(也可以称为设备状态规范程度等)，使得可以基于设备状态标准度信息对目标电子元件的元件性能进行预测处理得到对应的性能预测结果，如此，相较于采用专门的性能检测器件进行检测的常规技术方案，可以提高性能确定的效率，从而改善现有技术中对元件性能进行确定时存在的效率较低的问题。
142.以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。