本發(fā)明涉及信息，尤其涉及一種飲料生產(chǎn)全過程溯源方法。

背景技術(shù)：

1、飲料生產(chǎn)全過程溯源系統(tǒng)面臨著原料信息整合與生產(chǎn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的技術(shù)難題。首先，來自不同批次和產(chǎn)地的原料溯源信息需要進行合并，但由于數(shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu)的差異，難以實現(xiàn)自動化整合。其次，合并后的原料溯源數(shù)據(jù)與生產(chǎn)過程中實時采集的加工參數(shù)之間缺乏有效的關(guān)聯(lián)機制，導(dǎo)致無法建立從原料到成品的完整追溯鏈。具體而言，原料溯源信息通常包含批號、產(chǎn)地、供應(yīng)商等靜態(tài)數(shù)據(jù)，而生產(chǎn)過程中的溫度、壓力、流量等參數(shù)則是動態(tài)變化的。如何在保證數(shù)據(jù)完整性和準(zhǔn)確性的前提下，將這兩類異構(gòu)數(shù)據(jù)進行實時關(guān)聯(lián)和匹配，是一個亟待解決的問題。此外，當(dāng)產(chǎn)品出現(xiàn)質(zhì)量問題時，如何快速定位到具體的原料批次和生產(chǎn)批次，并從海量的生產(chǎn)參數(shù)中篩選出與質(zhì)量問題相關(guān)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，也是系統(tǒng)面臨的一大挑戰(zhàn)。這些技術(shù)難題的解決不僅涉及數(shù)據(jù)整合和關(guān)聯(lián)算法的優(yōu)化，還需要考慮數(shù)據(jù)存儲、實時處理、查詢效率等多個方面，以實現(xiàn)飲料生產(chǎn)全過程的精確溯源和快速問題定位。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)加工效率的不足，提供一種飲料生產(chǎn)全過程溯源方法，實現(xiàn)飲料生產(chǎn)全過程的精確溯源和快速問題定位。

2、一種飲料生產(chǎn)全過程溯源方法，其方法包括：

3、根據(jù)飲料原料批次編號和生產(chǎn)線編號建立節(jié)點屬性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，采用時間戳標(biāo)記原料入庫和生產(chǎn)開始時間，通過邊權(quán)重表示原料在不同生產(chǎn)批次中的使用比例，得到初步的原料成品關(guān)聯(lián)圖；

4、針對加工工序，從生產(chǎn)線采集溫度壓力流量動態(tài)參數(shù)，對采集數(shù)據(jù)進行時間窗口劃分和同步，得到與原料批次時間戳對應(yīng)的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)流，時間窗口劃分采用固定大小的滑動窗口，窗口大小根據(jù)生產(chǎn)周期確定，同步則通過對齊各參數(shù)的時間戳實現(xiàn)；

5、采用圖數(shù)據(jù)庫存儲飲料原料成品關(guān)聯(lián)圖，通過節(jié)點間邊的加工工序?qū)傩越⒃吓闻c生產(chǎn)批次的對應(yīng)關(guān)系，形成完整的溯源鏈圖結(jié)構(gòu)；

6、針對溯源鏈圖結(jié)構(gòu)中的異構(gòu)數(shù)據(jù)，采用時序數(shù)據(jù)庫存儲動態(tài)生產(chǎn)參數(shù)，通過時間窗口算法將原料批次與對應(yīng)時間段的生產(chǎn)參數(shù)建立映射關(guān)系；

7、從成品批次節(jié)點出發(fā)，通過圖數(shù)據(jù)庫中的邊屬性逐級追溯至原料批次節(jié)點，同時提取對應(yīng)時間窗口內(nèi)的生產(chǎn)參數(shù)，得到初步的溯源數(shù)據(jù)集；

8、對溯源數(shù)據(jù)集中的質(zhì)量指標(biāo)進行分析，提取與質(zhì)量問題高度相關(guān)的關(guān)鍵參數(shù)，建立質(zhì)量相關(guān)性評分模型，該模型采用多元線性回歸方法，以質(zhì)量指標(biāo)為因變量，關(guān)鍵參數(shù)為自變量，計算各參數(shù)對質(zhì)量的影響權(quán)重；

9、采用批次關(guān)聯(lián)度算法，計算不同原料批次對成品質(zhì)量的影響程度，得到原料批次與質(zhì)量問題的關(guān)聯(lián)強度，批次關(guān)聯(lián)度算法基于圖結(jié)構(gòu)中的路徑分析，結(jié)合邊權(quán)重計算原料批次對成品的貢獻度；

10、根據(jù)質(zhì)量相關(guān)性評分模型和批次關(guān)聯(lián)度算法結(jié)果，對溯源鏈中的節(jié)點進行重要性排序，篩選出關(guān)鍵節(jié)點，確定最優(yōu)追溯路徑，根據(jù)追溯深度和關(guān)鍵節(jié)點，從時序數(shù)據(jù)庫中提取對應(yīng)時間窗口的生產(chǎn)參數(shù)，結(jié)合原料批次信息，生成完整的溯源數(shù)據(jù)集；

11、對生成的飲料溯源數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，去除異常值和冗余數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，采用列式存儲技術(shù)對處理后的溯源數(shù)據(jù)集進行壓縮，建立分布式索引加速查詢，對高頻訪問的關(guān)鍵節(jié)點數(shù)據(jù)進行緩存預(yù)加載，構(gòu)建高效的全鏈路溯源查詢系統(tǒng)。

12、而且，所述根據(jù)飲料原料批次編號和生產(chǎn)線編號建立節(jié)點屬性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，采用時間戳標(biāo)記原料入庫和生產(chǎn)開始時間，通過邊權(quán)重表示原料在不同生產(chǎn)批次中的使用比例，得到初步的原料成品關(guān)聯(lián)圖，包括:

13、根據(jù)飲料原料批次編號及生產(chǎn)線編號構(gòu)建節(jié)點屬性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，所述節(jié)點屬性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包含原料名稱、批次號、生產(chǎn)線號和入庫時間戳及生產(chǎn)開始時間戳；

14、獲取所述原料在不同生產(chǎn)批次中的使用比例數(shù)據(jù)，通過邊權(quán)重表示所述原料使用比例，連接所述原料節(jié)點與成品節(jié)點，所述邊屬性包含使用比例值及時間戳信息；

15、采用深度優(yōu)先搜索算法遍歷所述圖結(jié)構(gòu)，從每個所述原料節(jié)點開始遞歸遍歷與之相連的邊和節(jié)點，記錄遍歷路徑上的節(jié)點id及邊權(quán)重，若遇到成品節(jié)點，則將完整路徑存儲至結(jié)果集中；

16、根據(jù)所述原料成品關(guān)聯(lián)路徑，計算每批次原料在最終成品中的占比，針對每條所述關(guān)聯(lián)路徑，累加邊權(quán)重值，得到所述原料在成品中的總使用比例；

17、將所述比例信息添加至所述原料節(jié)點的屬性中，用于快速查詢及分析，形成完整的原料成品關(guān)聯(lián)圖。

18、而且，所述針對加工工序，從生產(chǎn)線采集溫度壓力流量動態(tài)參數(shù)，對采集數(shù)據(jù)進行時間窗口劃分和同步，得到與原料批次時間戳對應(yīng)的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)流，時間窗口劃分采用固定大小的滑動窗口，窗口大小根據(jù)生產(chǎn)周期確定，同步則通過對齊各參數(shù)的時間戳實現(xiàn)，包括:

19、獲取所述生產(chǎn)線的溫度、壓力和流量等動態(tài)參數(shù)，所述動態(tài)參數(shù)的采集頻率為每秒一次；

20、采用滑動窗口對所述動態(tài)參數(shù)進行時間窗口劃分，所述滑動窗口的窗口大小為10分鐘，所述滑動窗口的滑動步長為1分鐘；

21、對齊所述動態(tài)參數(shù)的時間戳，在所述時間窗口內(nèi)組合成向量，所述向量包含溫度值、壓力值和流量值及時間戳；

22、將所述向量與原料批次時間戳進行匹配，所述原料批次時間戳包括批次開始時間戳和批次結(jié)束時間戳；

23、建立映射表，所述映射表的鍵為原料批次號，所述映射表的值為所述原料批次號對應(yīng)的向量列表，所述向量列表包含時間戳在原料批次開始時間戳和批次結(jié)束時間戳之間的所有向量。

24、而且，所述采用圖數(shù)據(jù)庫存儲飲料原料成品關(guān)聯(lián)圖，通過節(jié)點間邊的加工工序?qū)傩越⒃吓闻c生產(chǎn)批次的對應(yīng)關(guān)系，形成完整的溯源鏈圖結(jié)構(gòu)，包括:

25、構(gòu)建所述圖數(shù)據(jù)庫節(jié)點，其中所述節(jié)點屬性包含原料或成品的名稱、批次號和生產(chǎn)日期等信息，通過唯一標(biāo)識符區(qū)分不同節(jié)點；

26、定義所述圖數(shù)據(jù)庫中的邊類型，所述邊屬性包含加工工序名稱、加工時間和加工參數(shù)等信息，用于表示原料節(jié)點與成品節(jié)點之間的加工關(guān)系；

27、將相鄰節(jié)點之間的邊按時間排序，若一個節(jié)點有多個輸入邊，則這些邊對應(yīng)的原料批次共同構(gòu)成該節(jié)點代表的中間產(chǎn)品或成品的生產(chǎn)批次；

28、采用深度優(yōu)先搜索算法，從每個原料節(jié)點開始，遞歸遍歷與之相連的邊和節(jié)點，遍歷過程中記錄當(dāng)前路徑上的所有節(jié)點id和邊屬性；

29、當(dāng)遇到成品節(jié)點時，將完整路徑存儲到結(jié)果集中，通過回溯方式探索所有可能的路徑，得到完整的溯源鏈；

30、使用cypher查詢語言實現(xiàn)原料批次與生產(chǎn)批次的快速關(guān)聯(lián)查詢，編寫查詢語句如match(原料:rawmaterial)-[r:processed_to*]->(成品:product)where原料.批次號＝所述批次號return原料，r，成品，返回從特定原料批次到所有相關(guān)成品的完整路徑，輸出包含所有中間加工步驟的完整溯源鏈圖結(jié)構(gòu)。

31、而且，所述針對溯源鏈圖結(jié)構(gòu)中的異構(gòu)數(shù)據(jù)，采用時序數(shù)據(jù)庫存儲動態(tài)生產(chǎn)參數(shù)，通過時間窗口算法將原料批次與對應(yīng)時間段的生產(chǎn)參數(shù)建立映射關(guān)系，包括:

32、從溯源鏈圖結(jié)構(gòu)獲取異構(gòu)數(shù)據(jù)，所述異構(gòu)數(shù)據(jù)包括原料批次信息、生產(chǎn)參數(shù)和時間戳；

33、將所述異構(gòu)數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到時序數(shù)據(jù)庫支持格式的統(tǒng)一數(shù)據(jù)，其中非數(shù)值類型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為元數(shù)據(jù)存儲于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫；

34、根據(jù)原料批次生產(chǎn)時間，采用滑動時間窗口算法對所述統(tǒng)一數(shù)據(jù)進行分割，所述滑動時間窗口的窗口大小為生產(chǎn)周期，步長為預(yù)設(shè)時間間隔；

35、利用所述滑動時間窗口算法，建立原料批次與動態(tài)參數(shù)的關(guān)聯(lián)，生成批次-參數(shù)映射表，所述批次-參數(shù)映射表包含批次號、參數(shù)類型和時間范圍及統(tǒng)計值；

36、通過時序數(shù)據(jù)庫的查詢接口，獲取批次號和時間范圍對應(yīng)的動態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)，所述動態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)形成完整的批次-參數(shù)對應(yīng)關(guān)系。

37、而且，所述從成品批次節(jié)點出發(fā)，通過圖數(shù)據(jù)庫中的邊屬性逐級追溯至原料批次節(jié)點，同時提取對應(yīng)時間窗口內(nèi)的生產(chǎn)參數(shù)，得到初步的溯源數(shù)據(jù)集，包括:

38、根據(jù)所述成品批次號在圖數(shù)據(jù)庫中定位所述成品節(jié)點，采用深度優(yōu)先搜索算法遍歷所述圖結(jié)構(gòu)，得到追溯路徑上的所有節(jié)點；

39、針對所述追溯路徑上的每個節(jié)點，從時序數(shù)據(jù)庫中提取所述節(jié)點對應(yīng)時間窗口內(nèi)的生產(chǎn)參數(shù)，所述時間窗口由所述節(jié)點的開始時間和結(jié)束時間確定；

40、采用數(shù)據(jù)融合算法創(chuàng)建嵌套數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，所述嵌套數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包含所述圖數(shù)據(jù)庫中的節(jié)點屬性和從所述時序數(shù)據(jù)庫提取的參數(shù)統(tǒng)計信息；

41、利用批次關(guān)聯(lián)算法，從所述成品節(jié)點開始，沿著邊回溯到所述原料節(jié)點，記錄所述路徑上的每個邊的權(quán)重；

42、通過連乘所述權(quán)重，計算出每個原料批次在所述成品中的占比，確定所述成品批次與所述原料批次之間的對應(yīng)關(guān)系，獲得包含完整生產(chǎn)流程和參數(shù)信息的溯源數(shù)據(jù)集。

43、而且，所述對溯源數(shù)據(jù)集中的質(zhì)量指標(biāo)進行分析，提取與質(zhì)量問題高度相關(guān)的關(guān)鍵參數(shù)，建立質(zhì)量相關(guān)性評分模型，該模型采用多元線性回歸方法，以質(zhì)量指標(biāo)為因變量，關(guān)鍵參數(shù)為自變量，計算各參數(shù)對質(zhì)量的影響權(quán)重，包括:

44、從溯源數(shù)據(jù)集獲取質(zhì)量指標(biāo)和生產(chǎn)參數(shù)，所述溯源數(shù)據(jù)集包含異常值和缺失值；

45、根據(jù)所獲取的質(zhì)量指標(biāo)和生產(chǎn)參數(shù)進行數(shù)據(jù)清洗，得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集；

46、采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)計算方法分析所述預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集中質(zhì)量指標(biāo)與各生產(chǎn)參數(shù)之間的相關(guān)性，確定與質(zhì)量指標(biāo)高度相關(guān)的關(guān)鍵參數(shù)集合；

47、計算所述關(guān)鍵參數(shù)集合中各參數(shù)的方差膨脹因子，若某參數(shù)的方差膨脹因子大于預(yù)設(shè)閾值，則從所述關(guān)鍵參數(shù)集合中去除該參數(shù)；

48、基于所述關(guān)鍵參數(shù)集合構(gòu)建多元線性回歸模型，所述多元線性回歸模型將質(zhì)量指標(biāo)作為因變量，關(guān)鍵參數(shù)作為自變量；

49、利用前向選擇法對所述多元線性回歸模型進行逐步回歸，所述前向選擇法從空模型開始，每次添加一個最能提高模型擬合度的變量；

50、根據(jù)所述逐步回歸結(jié)果選擇最優(yōu)的參數(shù)組合，得到質(zhì)量相關(guān)性評分模型。

51、而且，所述采用批次關(guān)聯(lián)度算法，計算不同原料批次對成品質(zhì)量的影響程度，得到原料批次與質(zhì)量問題的關(guān)聯(lián)強度，批次關(guān)聯(lián)度算法基于圖結(jié)構(gòu)中的路徑分析，結(jié)合邊權(quán)重計算原料批次對成品的貢獻度，包括:

52、接收攜帶有成品批次節(jié)點標(biāo)識的溯源請求信息，所述溯源請求信息由質(zhì)量控制系統(tǒng)發(fā)出；

53、根據(jù)所述溯源請求信息采用深度優(yōu)先搜索算法，從所述成品批次節(jié)點逆向追溯到原料批次節(jié)點，記錄所有可能的溯源路徑，所述溯源路徑包含節(jié)點序列及對應(yīng)的邊權(quán)重；

54、獲取所述溯源路徑，采用并行計算方法同時處理所有路徑，將所述溯源路徑分配到不同的處理單元中進行計算；

55、針對每條所述溯源路徑，采用邊權(quán)重的連乘方式計算路徑權(quán)重，所述路徑權(quán)重等于路徑上所有邊權(quán)重的乘積；

56、針對每個原料批次，獲取所有包含該批次的路徑權(quán)重，采用加權(quán)求和方法計算該原料批次對成品的總體貢獻度，所述總體貢獻度等于路徑權(quán)重乘以路徑長度倒數(shù)的加權(quán)和除以路徑長度倒數(shù)之和；

57、根據(jù)所述成品質(zhì)量評分和所述原料批次貢獻度，采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)計算原料批次與質(zhì)量問題的關(guān)聯(lián)強度，所述關(guān)聯(lián)強度數(shù)值范圍在負(fù)一到一之間，若所述關(guān)聯(lián)強度絕對值越大，則表示關(guān)聯(lián)越強；

58、若所述關(guān)聯(lián)強度值越高，則表示該原料批次對質(zhì)量問題的影響越大。

59、而且，所述根據(jù)質(zhì)量相關(guān)性評分模型和批次關(guān)聯(lián)度算法結(jié)果，對溯源鏈中的節(jié)點進行重要性排序，篩選出關(guān)鍵節(jié)點，確定最優(yōu)追溯路徑，根據(jù)追溯深度和關(guān)鍵節(jié)點，從時序數(shù)據(jù)庫中提取對應(yīng)時間窗口的生產(chǎn)參數(shù)，結(jié)合原料批次信息，生成完整的溯源數(shù)據(jù)集，包括:

60、計算節(jié)點的綜合重要性得分，所述綜合重要性得分等于0.6乘以質(zhì)量影響得分加上0.4乘以節(jié)點貢獻度；

61、根據(jù)所述綜合重要性得分篩選出高于預(yù)設(shè)閾值的節(jié)點作為關(guān)鍵節(jié)點；

62、采用dijkstra算法將所述關(guān)鍵節(jié)點設(shè)為必經(jīng)點，計算從原料批次到第一個關(guān)鍵節(jié)點、關(guān)鍵節(jié)點之間和最后一個關(guān)鍵節(jié)點到成品批次的最短路徑，得到最優(yōu)追溯路徑；

63、從時序數(shù)據(jù)庫中提取所述關(guān)鍵節(jié)點對應(yīng)時間窗口內(nèi)的生產(chǎn)參數(shù)數(shù)據(jù)，所述生產(chǎn)參數(shù)數(shù)據(jù)包括溫度、壓力和流量等關(guān)鍵指標(biāo)的時間序列數(shù)據(jù)；

64、采用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法將節(jié)點屬性、邊屬性、時序參數(shù)和批次信息整合到統(tǒng)一概率模型中，若所述節(jié)點屬性、邊屬性、時序參數(shù)和批次信息格式不一致，則將不同來源的數(shù)據(jù)統(tǒng)一格式后再進行整合，獲得包含完整信息的溯源數(shù)據(jù)集。

65、而且，所述對生成的飲料溯源數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，去除異常值和冗余數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，采用列式存儲技術(shù)對處理后的溯源數(shù)據(jù)集進行壓縮，建立分布式索引加速查詢，對高頻訪問的關(guān)鍵節(jié)點數(shù)據(jù)進行緩存預(yù)加載，構(gòu)建高效的全鏈路溯源查詢系統(tǒng)，包括:

66、獲取飲料溯源數(shù)據(jù)集，根據(jù)所述數(shù)據(jù)集計算標(biāo)準(zhǔn)差；

67、若數(shù)據(jù)點偏離均值超過三倍標(biāo)準(zhǔn)差，則將其判定為異常值并移除；

68、對所述清洗后的數(shù)據(jù)集進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計算協(xié)方差矩陣并求解特征值和特征向量；

69、選擇累積貢獻率達到預(yù)設(shè)閾值的主成分，通過所述主成分重構(gòu)數(shù)據(jù)集；

70、采用apacheparquet格式對重構(gòu)后的溯源數(shù)據(jù)集進行列式存儲，針對不同數(shù)據(jù)類型采用相應(yīng)的壓縮算法；

71、所述壓縮算法包括：對整數(shù)型數(shù)據(jù)使用字典編碼，對浮點型數(shù)據(jù)使用delta編碼，對字符串類型數(shù)據(jù)使用前綴壓縮；

72、構(gòu)建分布式索引結(jié)構(gòu)，通過一致性哈希算法將所述壓縮后的數(shù)據(jù)分片到多個節(jié)點；

73、在每個節(jié)點內(nèi)部使用b+樹構(gòu)建本地索引，對于跨節(jié)點的查詢，使用分布式b+樹；

74、設(shè)計restfulapi接口，所述接口支持按批次號、時間范圍和產(chǎn)品類型等多維度查詢；

75、采用graphql查詢語言，允許客戶端指定所需的具體字段，從所述分布式索引結(jié)構(gòu)中獲取相應(yīng)的溯源數(shù)據(jù)。

76、本發(fā)明的優(yōu)點和有益效果為：

77、1、本發(fā)明的飲料生產(chǎn)全過程溯源方法，針對飲料生產(chǎn)過程中原料與成品之間的溯源問題，建立了一套詳盡的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和處理流程。在本發(fā)明中，首先根據(jù)飲料原料批次編號和生產(chǎn)線編號建立節(jié)點屬性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并采用時間戳標(biāo)記原料入庫和生產(chǎn)開始時間。通過邊權(quán)重表示原料在不同生產(chǎn)批次中的使用比例，初步建立起原料成品關(guān)聯(lián)圖。針對這一業(yè)務(wù)場景，本發(fā)明通過圖數(shù)據(jù)庫存儲原料成品關(guān)聯(lián)圖，有效地形成了完整的溯源鏈圖結(jié)構(gòu)，使得從成品批次節(jié)點出發(fā)，可以逐級追溯至原料批次節(jié)點。

78、針對加工工序中的溫度、壓力、流量等動態(tài)參數(shù)采集問題，本發(fā)明從生產(chǎn)線采集這些動態(tài)參數(shù)，并通過固定大小的滑動窗口對采集數(shù)據(jù)進行時間窗口劃分和同步，確保數(shù)據(jù)的時間戳與原料批次時間戳對應(yīng)，從而得到與原料批次相對應(yīng)的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)流。這一處理不僅提高了數(shù)據(jù)采集的實時性和準(zhǔn)確性，同時也為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析奠定了基礎(chǔ)。

79、2、本發(fā)明的飲料生產(chǎn)全過程溯源方法，采用時序數(shù)據(jù)庫存儲動態(tài)生產(chǎn)參數(shù)，并通過時間窗口算法將原料批次與對應(yīng)時間段的生產(chǎn)參數(shù)建立映射關(guān)系，增強了數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性和可追蹤性。通過分析溯源數(shù)據(jù)集中的質(zhì)量指標(biāo)與生產(chǎn)參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)，本發(fā)明建立了質(zhì)量相關(guān)性評分模型，采用多元線性回歸方法計算各參數(shù)對質(zhì)量的影響權(quán)重。此外，本發(fā)了還采用批次關(guān)聯(lián)度算法，計算不同原料批次對成品質(zhì)量的影響程度，進一步強化了溯源數(shù)據(jù)的分析深度。

80、3、本發(fā)明的飲料生產(chǎn)全過程溯源方法，通過數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，去除異常值和冗余數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。采用列式存儲技術(shù)對處理后的溯源數(shù)據(jù)集進行壓縮，建立分布式索引加速查詢，對高頻訪問的關(guān)鍵節(jié)點數(shù)據(jù)進行緩存預(yù)加載，構(gòu)建了一個高效的全鏈路溯源查詢系統(tǒng)。

81、4、本發(fā)明的飲料生產(chǎn)全過程溯源方法，構(gòu)建一套完整的溯源鏈圖結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了從成品到原料的逐級追溯，并通過高效的數(shù)據(jù)處理和分析機制，顯著提高了飲料生產(chǎn)溯源的效率和準(zhǔn)確性。通過本發(fā)明，制造商和消費者都能夠得到關(guān)于飲料生產(chǎn)的透明信息，增強了產(chǎn)品質(zhì)量的可控性和消費者的信任度。