[0055] 发明人在研究和分析常见的化妆品生产线之后发现，决定化妆品生产线的生产质量的关键是生产设备是否符合生产指标，基于此，发明人创新性地发现，如果对每个生产设备进行生产指标监控，能够有效监控化妆品生产线的生产质量，从而确保生产出的化妆品的质量。为实现上述目的，本发明实施例提供了基于化妆品生产的大数据处理方法及生产数据处理中心。
[0056] 为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明，应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本发明技术方案的详细的说明，而不是对本发明技术方案的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
[0057] 在下面的详细描述中，通过实例阐述了许多具体细节，以便提供对相关指导的全面了解。然而，对于本领域的技术人员来说，显然可以在没有这些细节的情况下实施本发明。在其他情况下，公知的方法、程序、系统、组成和/或电路已经在一个相对较高水平上被描述，没有细节，以避免不必要的模糊本发明的方面。
[0058] 这些和其他特性、当前申请披露的功能、执行的方法、结构中相关元素的功能和部件的组合和生产经济性,在参照附图进行以下描述的考虑中可能会变得更加明显,所有这些形成本申请的一部分。然而，需要理解清楚的是，附图仅仅是为了说明和描述的目的，并不旨在限制本申请的范围。应当了解的是，这些图纸不是按比例绘制的。然而，应当明确理解的是，附图仅用于说明和描述的目的，并不意图限制本发明的范围。应当知晓的是，这些附图并不依照比例。
[0059] 本申请中使用流程图说明根据本申请的实施例的系统所执行的执行过程。应当明确理解的是，流程图的执行过程可以不按顺序执行。相反，这些执行过程可以以相反的顺序或同时执行。另外，可以将至少一个其他执行过程添加到流程图。一个或多个执行过程可以从流程图中删除。
[0060] 图1是根据本发明的一些实施例所示的一种示例性基于化妆品生产的大数据处理系统300的框图，基于化妆品生产的大数据处理系统300可以包括生产数据处理中心100和生产节点设备200。
[0061] 在一些实施例中，如图2所示，生产数据处理中心100可以包括处理引擎110、网络模块120和存储器130，处理引擎110和存储器130通过网络模块120通信。
[0062] 处理引擎110可以处理相关的信息和/或数据以执行本申请中描述的一个或多个功能。例如，在一些实施例中，处理引擎110可以包括至少一个处理引擎(例如，单核处理引擎或多核处理器)。仅作为示例，处理引擎110可以包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)、专用集成电路(Application‑Specific Integrated Circuit，ASIC)、专用指令集处理器(Application‑Specific Instruction‑set Processor，ASIP)、图形处理单元(Graphics Processing Unit，GPU)、物理处理单元(Physics Processing Unit，PPU)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，PLD)、控制器、微控制器单元、精简指令集计算机(Reduced Instruction‑Set Computer，RISC)、微处理器等或其任意组合。
[0063] 网络模块120可以促进信息和/或数据的交换。在一些实施例中，网络模块120可以是任何类型的有线或无线网络或其组合。仅作为示例，网络模块120可以包括缆线网络、有线网络、光纤网络、电信网络、内部网络、互联网、局域网络(Local Area Network，LAN)、广域网(Wide Area Network，WAN)、无线局域网络(Wireless Local Area Network，WLAN)、城域网(Metropolitan Area Network，MAN)、公用电话交换网(Public Telephone Switched Network，PSTN)、蓝牙网络、无线个域网络、近场通讯(Near Field Communication，NFC)网络等或上述举例的任意组合。在一些实施例中，网络模块120可以包括至少一个网络接入点。例如，网路120可以包括有线或无线网路接入点，如基站和/或网路接入点。
[0064] 存储器130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。其中，存储器130用于存储程序，所述处理引擎110在接收到执行指令后，执行所述程序。
[0065] 可以理解，图2所示的结构仅为示意，生产数据处理中心100还可包括比图2中所示更多或者更少的组件，或者具有与图2所示不同的配置。图2中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
[0066] 图3是根据本发明的一些实施例所示的一种示例性基于化妆品生产的大数据处理方法和/或过程的流程图，基于化妆品生产的大数据处理方法应用于图1中的生产数据处理中心100，具体可以包括以下步骤S31‑步骤S32所描述的内容。
[0067] 步骤S31，获取第一目标生产节点设备在当前化妆品生产线中包括的各产线监控数据中的生产指标变量。
[0068] 例如，所述第一目标生产节点设备为化妆品生产线上的自动化设备，多个生产节点设备互相之间配合以完成对不同类型的化妆品的生产。当前化妆品生产线为正在运行的生产线。所述产线监控数据用于对所述第一目标生产节点设备的设备状态进行监测。所述生产指标变量包括所述第一目标生产节点设备的微生物污染指标、水质污染指标以及设备洁净度指标。
[0069] 步骤S32，基于所述第一目标生产节点设备在所述各产线监控数据中的生产指标变量以及所述第一目标生产节点设备在所述各产线监控数据中的关联生产数据从所述当前化妆品生产线中确定出第一产线质量评价信息。
[0070] 例如，所述关联生产数据用于指示所述第一目标生产节点设备的上下游节点设备的生产状态数据以及生产状态数据的数据更新轨迹。所述第一产线质量评价信息用于表征第一目标生产节点设备在生产过程中的各项生产指标的达标状态。
[0071] 步骤S33，根据确定出的所述第一产线质量评价信息，判断所述第一目标生产节点设备的当前设备配置参数是否符合预设生产条件；若所述当前设备配置参数不符合所述预设生产条件，控制所述第一目标生产节点设备对所述当前设备配置参数进行修改。
[0072] 例如，所述当前设备配置参数为所述第一目标生产节点设备对应的各项生产配置参数，如生产环境湿度参数和生产环境酸碱度参数等。预设生产条件是根据化妆品的质量要求进行制定的，预设生产条件可以是对应的生产节点设备的目标配置参数。
[0073] 可以理解的是，上述步骤S31‑步骤S33所描述的内容，主要是对第一目标生产节点设备的在当前化妆品生产线中包括的各产线监控数据进行分析，从而确定出第一产线质量评价信息，这样可以通过第一产线质量评价信息实时监控第一目标生产节点设备的各项生产指标，进而在第一目标生产节点设备的当前设备配置参数不符合预设生产条件时控制第一目标生产节点设备对当前设备配置参数进行修改。如此设计，通过控制第一目标生产节点设备修改当前设备配置参数，能够在第一目标生产节点设备在运行过程中出现生产指标异常时及时调整第一目标生产节点设备的生产指标，从而保证当前化妆品生产线在运行时的各项生产指标的稳定，这样可以确保生产出的化妆品的质量。
[0074] 在一些示例中，步骤S33所描述的根据确定出的所述第一产线质量评价信息，判断所述第一目标生产节点设备的当前设备配置参数是否符合预设生产条件，进一步可以包括：基于所述第一产线质量评价信息的质量指标列表判断所述第一目标生产节点设备的当前设备配置参数是否符合预设生产条件。如此设计，能够基于质量指标列表对当前设备配置参数进行分析，从而从不同的质量指标维度对当前设备配置参数进行生产指标的分析，从而准确、可靠地实现对当前设备配置参数的判断，避免因为没有考虑到某些生产指标而导致误判，从而引发一些列的化妆品生产的质量事故。
[0075] 在一些示例中，步骤S33所描述的控制所述第一目标生产节点设备对所述当前设备配置参数进行修改，示例性地可以包括以下步骤所描述的内容：根据所述预设生产条件与所述当前设备配置参数之间的差异信息，确定参数修改指令；将所述参数修改指令下发至所述第一目标生产节点设备，以使所述第一目标生产节点设备根据所述参数修改指令对所述当前设备配置参数进行修改。可以理解的是，通过差异信息生成参数修改指令，能够考虑与第一目标生产节点设备之间的设备兼容性，确保第一目标生产节点设备能够接收并响应参数修改指令，从而实现对当前设备配置参数的修改，避免因兼容性问题而导致第一目标生产节点设备拒绝响应生产数据处理中心的控制的问题发生。
[0076] 在实际应用时发明人发现，生产指标变量包括多类指标，为了实现对生产质量的全面监控，需要将多类指标一一进行分析。为此，步骤S31所描述的获取第一目标生产节点设备在当前化妆品生产线中包括的各产线监控数据中的生产指标变量，可以通过以下步骤S311‑步骤S313所描述的内容实现。
[0077] 步骤S311，获取第一目标生产节点设备在当前化妆品生产线中包括的各产线监控数据中的微生物污染指标。
[0078] 步骤S312，获取第一目标生产节点设备在当前化妆品生产线中包括的各产线监控数据中的水质污染指标。
[0079] 步骤S313，获取第一目标生产节点设备在当前化妆品生产线中包括的各产线监控数据中的设备洁净度指标。
[0080] 如此，通过应用上述步骤S311‑步骤S313，能够分别获取微生物污染指标、水质污染指标以及设备洁净度指标，从而根据这些指标实现对生产质量的全面监控。应当理解，生产指标变量还可以包括其他指标，并不限于本实施例示出的微生物污染指标、水质污染指标以及设备洁净度指标。
[0081] 在上述步骤S311‑步骤S313的基础上，发明人还发现，由于不同的生产指标之间的确定方式不同，为了实现对不同的生产指标的可靠分析，从而确保不同的生产指标能够与当前化妆品生产线的实际生产情况相稳合，下面分别对如何获取微生物污染指标、水质污染指标以及设备洁净度指标进行进一步说明。
[0082] 对于步骤S311而言，获取第一目标生产节点设备在当前化妆品生产线中包括的各产线监控数据中的微生物污染指标，具体包括：针对所述当前化妆品生产线中的任一产线监控数据，均执行以下步骤S3111‑步骤S3113所描述的内容，以获取所述第一目标生产节点设备在当前化妆品生产线中包括的各产线监控数据中的微生物污染指标。
[0083] 步骤S3111，在确定所述当前化妆品生产线中包括的第一产线监控数据中包括有所述第一目标生产节点设备的设备标识的情况下，获取所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的微生物监控数据。
[0084] 步骤S3112，基于所述微生物监控数据以及生产数据更新路径确定所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的微生物污染指标。
[0085] 在一个示例中，所述生产数据更新路径用于指示在所述第一产线监控数据包括无机物监控数据的情况下，在所述第一产线监控数据中所述第一目标生产节点设备的微生物监控数据与所述无机物监控数据是否存在数据关联。
[0086] 步骤S3113，在确定所述第一产线监控数据中不包括所述第一目标生产节点设备的设备标识情况下，确定所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的微生物污染指标为用于指示所述第一目标生产节点设备的微生物检测工艺的产线配置指标，所述产线配置指标用于指示所述第一目标生产节点设备的上下游节点设备的微生物监控工艺的配置参数。
[0087] 如此，通过实施上述步骤S3111‑步骤S3113，能够根据微生物监控数据实现对微生物污染指标的确定，在没有查找出设备标识的前提下，能够将指示所述第一目标生产节点设备的微生物检测工艺的产线配置指标确定为微生物污染指标。这样可以根据不同工况实现对微生物污染指标的确定，同时还可以考虑上下游节点设备对应的微生物监控工艺对应的相关指标，确保微生物污染指标的全产业链分析。
[0088] 在上述步骤S3112的基础上，基于所述微生物监控数据以及所述第一产线监控数据与无机物监控数据的生产数据更新路径确定所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的微生物污染指标，进一步包括以下步骤S3112a‑步骤S3112c所描述的内容。
[0089] 步骤S3112a，在基于所述微生物监控数据确定所述第一目标生产节点设备的节点动态生产数据位于所述第一产线监控数据的监控对象集内的情况下，确定所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的微生物污染指标为用于指示所述第一目标生产节点设备处于微生物污染状态的第一指标。
[0090] 步骤S3112b，在基于所述微生物监控数据确定所述第一目标生产节点设备的节点动态生产数据位于所述第一产线监控数据的监控对象集外，且所述第一目标生产节点设备的节点动态生产数据与存在的所述无机物监控数据存在数据关联的情况下，确定所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的微生物污染指标为用于指示所述第一目标生产节点设备处于微生物污染状态的第二指标。
[0091] 步骤S3112c，在基于所述微生物监控数据确定所述第一目标生产节点设备的节点动态生产数据覆盖所述第一产线监控数据的监控对象集，且所述第一目标生产节点设备的节点动态生产数据与存在的所述无机物监控数据未存在数据关联的情况下，确定所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的微生物污染指标为用于指示所述第一目标生产节点设备处于微生物非污染状态的第三指标。
[0092] 在一个示例中，所述监控对象集为预先确定出具有不同监控维度标签的微生物分布数据集。
[0093] 可以理解的是，在应用上述步骤S3112a‑步骤S3112c所描述的内容，能够基于节点动态生产数据与无机物监控数据的数据关联，以及节点动态生产数据与监控对象集的包含关系实现不同的微生物指标状态（污染状态或非污染状态）的分析，这样能够全面、实时地确定出微生物指标状态对应的三个不同的生产指标。
[0094] 对于步骤S312而言，获取第一目标生产节点设备在当前化妆品生产线中包括的各产线监控数据中的水质污染指标，具体包括：针对所述当前化妆品生产线中的任一产线监控数据，均执行以下步骤S3121和步骤S3122所描述的操作，以获取所述第一目标生产节点设备在当前化妆品生产线中包括的各产线监控数据中的水质污染指标。
[0095] 步骤S3121，在确定所述当前化妆品生产线中包括的第一产线监控数据中包括有所述第一目标生产节点设备的设备标识的情况下，获取所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的水质成分检测数据。
[0096] 步骤S3122，基于所述水质成分检测数据确定所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的水质污染指标。
[0097] 在一个示例中，所述水质成分检测数据为所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的具有第一随机变化系数的第一监控数据与所述第一目标生产节点设备在第二产线监控数据中的具有第二随机变化系数的第二监控数据的合并数据，所述第二产线监控数据为所述当前化妆品生产线中包括的且位于所述第一产线监控数据的前一个检测时间步长内的产线监控数据。
[0098] 这样一来，通过上述步骤S3121和步骤S3122，能够根据水质成分检测数据确定水质污染指标，由于水质成分检测数据是第一目标生产节点设备在第一产线监控数据中的具有第一随机变化系数的第一监控数据与第一目标生产节点设备在第二产线监控数据中的具有第二随机变化系数的第二监控数据的合并数据，因此基于水质成分检测数据对水质污染指标进行分析和确定，能够确保水质污染指标的实时性，避免确定出的水质污染指标产生的滞后性。
[0099] 在步骤S3122的基础上，基于所述水质成分检测数据确定所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的水质污染指标，示例性地可以通过以下步骤S3122a‑步骤S3122c所描述的内容实现。
[0100] 步骤S3122a，在所述水质成分检测数据的矿物质检测数据对应的占比为0的情况下，确定所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的水质污染指标为用于指示所述第一目标生产节点设备处于水质达标状态的第四指标。
[0101] 步骤S3122b，在所述水质成分检测数据的有机物检测数据对应的占比为0，且矿物质检测数据对应的占比大于0的情况下，确定所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的水质污染指标为用于指示所述第一目标生产节点设备处于水质异常状态的第五指标。
[0102] 步骤S3122c，在所述水质成分检测数据的有机物检测数据对应的占比大于0，且矿物质检测数据对应的占比大于0的情况下，确定所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的水质污染指标为用于指示所述第一目标生产节点设备处于水质不达标状态的第六指标。
[0103] 可以理解的是，通过对有机物检测数据和矿物质检测数据进行联合分析，能够从有机检测角度和无机检测角度确保水质的纯净度，进而确定出多种用于表征水质状态的指标。
[0104] 对于步骤S313而言，获取第一目标生产节点设备在当前化妆品生产线中包括的各产线监控数据中的设备洁净度指标，具体包括：针对所述当前化妆品生产线中的任一产线监控数据，均执行以下步骤S3131和步骤S3132所描述的内容，以获取所述第一目标生产节点设备在当前化妆品生产线中包括的各产线监控数据中的设备洁净度指标。
[0105] 步骤S3131，在确定所述当前化妆品生产线中包括的第一产线监控数据中包括有所述第一目标生产节点设备的设备标识的情况下，获取所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的洁净度检测数据。
[0106] 步骤S3132，基于所述洁净度检测数据确定所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的设备洁净度指标。
[0107] 在一个示例中，所述洁净度检测数据为所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中与所述第一产线监控数据的连续性变化数据对应的检测数据。
[0108] 在上述步骤S3131和步骤S3132的基础上，由于洁净度检测数据是第一目标生产节点设备在第一产线监控数据中与第一产线监控数据的连续性变化数据对应的检测数据，因此洁净度检测数据具有连续性。这样一来，能够确保设备洁净度指标的前后时间上的连续性和可追溯性。
[0109] 在步骤S3132的基础上，基于所述洁净度检测数据确定所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的设备洁净度指标，进一步可以包括步骤S3132a‑步骤S3132c所描述的内容。
[0110] 步骤S3132a，在确定出所述洁净度检测数据用于表示所述第一目标生产节点设备的设备属性数据在所述第一产线监控数据中的映射标签与所述第一产线监控数据的产线标签的相似度描述值小于等于第一预设描述值的情况下，确定所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的设备洁净度指标为用于指示所述第一目标生产节点设备处于洁净状态的第七指标。
[0111] 步骤S3132b，在确定出所述洁净度检测数据用于表示所述第一目标生产节点设备的设备属性数据在所述第一产线监控数据中的映射标签与所述第一产线监控数据的产线标签的相似度描述值大于第一预设描述值且小于等于第二预设描述值的情况下，确定所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的设备洁净度指标为用于指示所述第一目标生产节点设备处于待清洁状态的第八指标。
[0112] 步骤S3132c，在确定出所述洁净度检测数据用于表示所述第一目标生产节点设备的设备属性数据在所述第一产线监控数据中的的映射标签与所述第一产线监控数据的产线标签的相似度描述值大于第二预设描述值的情况下，确定所述第一目标生产节点设备在所述第一产线监控数据中的设备洁净度指标为用于指示所述第一目标生产节点设备处于污秽状态的第九指标。
[0113] 可以理解的是，通过执行上述步骤S3132a‑步骤S3132c，能够根据映射标签和产线标签之间的相似度描述值与第一预设描述值以及第二预设描述值的大小关系，确定第一目标生产节点设备的不同洁净度状态，从而实现对第一目标生产节点设备的不同洁净度状态的分级检测和评价，这样可以更加全面地确定出设备洁净度指标。
[0114] 在一些示例中，步骤S32所描述的基于所述第一目标生产节点设备在所述各产线监控数据中的生产指标变量以及所述第一目标生产节点设备在所述各产线监控数据中的关联生产数据从所述当前化妆品生产线中确定出第一产线质量评价信息，进一步可以包括以下步骤S321‑步骤S323所描述的内容。
[0115] 步骤S321，确定所述微生物污染指标、所述水质污染指标、所述设备洁净度指标所分别对应的指标描述矩阵。
[0116] 步骤S322，根据所述第一目标生产节点设备在各产线监控数据中的所述微生物污染指标及其对应的指标描述矩阵、所述水质污染指标及其对应的指标描述矩阵、所述设备洁净度指标及其对应的指标描述矩阵，确定出所述第一目标生产节点设备在各产线监控数据中的产线指标评价矩阵。
[0117] 步骤S323，基于所述第一目标生产节点设备在各产线监控数据中的产线指标评价矩阵以及所述第一目标生产节点设备在所述各产线监控数据中的关联生产数据确定出所述第一产线质量评价信息。
[0118] 可以理解，通过执行上述步骤S321‑步骤S323，能够基于不同生产指标对应的指标描述矩阵确定出第一目标生产节点设备在各产线监控数据中的产线指标评价矩阵，这样能够将第一目标生产节点设备在各产线监控数据中的生产指标进行整合，从而实现对第一目标生产节点设备的全局性分析，通过结合第一目标生产节点设备在所述各产线监控数据中的关联生产数据进行分析，能够确保得出的第一产线质量评价信息能够反映第一目标生产节点设备在多个生产节点设备中的生产指标影响情况，从而为后续的生产线质量监控提供准确可靠的分析依据。
[0119] 在一个可替换的实施方式中，步骤S33所描述的基于所述第一产线质量评价信息的质量指标列表判断所述第一目标生产节点设备的当前设备配置参数是否符合预设生产条件，进一步可以包括以下步骤S3311‑步骤S3316所描述的内容。
[0120] 步骤S3311，提取所述第一产线质量评价信息的第一质量指标列表和第二质量指标列表；其中，所述第一质量指标列表用于表征所述当前化妆品生产线的动态质量指标，所述第二质量指标列表用于表征所述当前化妆品生产线的静态质量指标。
[0121] 步骤S3312，在获取到第一质量指标列表与第二质量指标列表之后，获取所述第一质量指标列表的第一列表元素和所述第二质量指标列表的第二列表元素，其中，所述第一质量指标列表中包括第一质量指标权重，所述第二质量指标列表中包括第二质量指标权重。
[0122] 步骤S3313，获取所述第一列表元素中的每一个元素属性特征与所述第二列表元素中的每一个元素属性特征，得到属性特征序列。
[0123] 步骤S3314，确定所述属性特征序列中的任意两个元素属性特征之间的属性相关度，得到相关度集合。
[0124] 步骤S3315，将所述相关度集合中的小于预设相关度的属性相关度调整为预设相关度，得到目标相关度集合。
[0125] 步骤S3316，根据所述目标相关度集合、所述第一质量指标权重以及所述第二质量指标权重对所述当前设备配置参数进行识别得到识别结果，基于所述识别结果判断所述当前设备配置参数是否符合预设生产条件；若所述识别结果表征所述当前设备配置参数对应的第一设备状态相关度低于所述目标相关度集合对应的相关度加权值，则判定所述当前设备配置参数不符合所述预设生产条件；若所述识别结果表征所述当前设备配置参数对应的第一设备状态相关度大于等于所述目标相关度集合对应的相关度加权值，则判定所述当前设备配置参数符合所述预设生产条件；其中，所述相关度加权值通过所述第一质量指标权重以及所述第二质量指标权重进行加权。
[0126] 在实际实施过程中，通过应用上述步骤S3311‑步骤S3316，能够对第一质量指标列表和第二质量指标列表之间的相关度进行分析，从而确定出目标相关度集合，这样可以基于根据目标相关度集合、第一质量指标权重以及第二质量指标权重对当前设备配置参数进行识别得到识别结果。由于识别结果中记录了当前设备配置参数对应的第一设备状态相关度与目标相关度集合对应的相关度加权值之间的比较关系，因此可以通过该比较关系确定当前设备配置参数与预设生产条件对应的目标配置参数之间的一致性比较结果，从而准确可靠地判断当前设备配置参数是否符合预设生产条件。
[0127] 在一个可替换的实施方式中，步骤S33所描述的根据所述预设生产条件与所述当前设备配置参数之间的差异信息，确定参数修改指令，示例性地可以通过以下步骤S3321‑步骤S3324所描述的内容实现。
[0128] 步骤S3321，确定所述预设生产条件的目标配置参数对应的第一参数传递拓扑数据以及所述当前设备配置参数对应的第二参数传递拓扑数据，解析所述第一参数传递拓扑数据和所述第二参数传递拓扑数据得到所述第一参数传递拓扑数据和所述第二参数传递拓扑数据分别包括的多个具有不同传递损失系数的拓扑节点。
[0129] 步骤S3322，获得所述目标配置参数在所述第一参数传递拓扑数据的任一拓扑节点的拓扑脚本序列，并将所述第二参数传递拓扑数据中具有最小传递损失系数的拓扑节点确定为目标拓扑节点。
[0130] 步骤S3323，根据所述第一产线质量评价信息对应的第一质量指标列表和第二质量指标列表之间的列表合并路径，将所述拓扑脚本序列映射到所述目标拓扑节点，在所述目标拓扑节点中得到拓扑脚本映射序列；通过所述拓扑脚本序列与所述拓扑脚本映射序列之间的遍历比较结果，生成所述目标配置参数和所述当前设备配置参数之间的差异信息清单。
[0131] 步骤S3324，以所述拓扑脚本映射序列为参考序列在所述目标拓扑节点中获取关联脚本序列，基于所述差异信息清单对应的差异等级分布队列，将所述关联脚本序列映射到所述拓扑脚本序列所在的拓扑节点中，以在所述拓扑脚本序列所在的拓扑节点中得到所述关联脚本序列对应的指令脚本序列；根据所述指令脚本序列，生成所述参数修改指令。
[0132] 通过应用上述步骤S3321‑步骤S3324，能够对预设生产条件的目标配置参数对应的第一参数传递拓扑数据以及当前设备配置参数对应的第二参数传递拓扑数据进行解析，从而确定出目标配置参数和当前设备配置参数之间的差异信息清单，这样能够根据差异信息清单对应的差异等级分布队列实现对指令脚本序列的确定。由于在确定指令脚本序列的过程中考虑了差异信息清单的差异等级分布，因此能够确保生成的参数修改指令的修改顺序不会出现逻辑错误，进而使得第一目标生产节点设备根据参数修改指令对当前设备配置参数进行准确、有序的修改。
[0133] 图4是根据本发明的一些实施例所示的一种示例性基于化妆品生产的大数据处理装置400的框图，所述基于化妆品生产的大数据处理装置400包括：
[0134] 指标变量获取模块410，用于获取第一目标生产节点设备在当前化妆品生产线中包括的各产线监控数据中的生产指标变量；其中，所述生产指标变量包括所述第一目标生产节点设备的微生物污染指标、水质污染指标以及设备洁净度指标；
[0135] 质量评价确定模块420，用于基于所述第一目标生产节点设备在所述各产线监控数据中的生产指标变量以及所述第一目标生产节点设备在所述各产线监控数据中的关联生产数据从所述当前化妆品生产线中确定出第一产线质量评价信息，其中，所述关联生产数据用于指示所述第一目标生产节点设备的上下游节点设备的生产状态数据以及生产状态数据的数据更新轨迹；
[0136] 配置参数修改模块430，用于根据确定出的所述第一产线质量评价信息，判断所述第一目标生产节点设备的当前设备配置参数是否符合预设生产条件；若所述当前设备配置参数不符合所述预设生产条件，控制所述第一目标生产节点设备对所述当前设备配置参数进行修改。
[0137] 关于上述装置实施例的说明请参阅对图3所示的方法实施例的说明。
[0138] 在一些示例中，还提供了一种基于化妆品生产的大数据处理系统，包括互相之间通信的生产数据处理中心和生产节点设备；其中，所述生产数据处理中心用于：
[0139] 获取第一目标生产节点设备在当前化妆品生产线中包括的各产线监控数据中的生产指标变量；其中，所述生产指标变量包括所述第一目标生产节点设备的微生物污染指标、水质污染指标以及设备洁净度指标；
[0140] 基于所述第一目标生产节点设备在所述各产线监控数据中的生产指标变量以及所述第一目标生产节点设备在所述各产线监控数据中的关联生产数据从所述当前化妆品生产线中确定出第一产线质量评价信息，其中，所述关联生产数据用于指示所述第一目标生产节点设备的上下游节点设备的生产状态数据以及生产状态数据的数据更新轨迹；
[0141] 根据确定出的所述第一产线质量评价信息，判断所述第一目标生产节点设备的当前设备配置参数是否符合预设生产条件；若所述当前设备配置参数不符合所述预设生产条件，控制所述第一目标生产节点设备对所述当前设备配置参数进行修改。
[0142] 关于上述系统实施例的说明请参阅对图3所示的方法实施例的说明。
[0143] 在一些示例中，还提供了一种计算机可读信号介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现如图3所示的方法。
[0144] 上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可以对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。
[0145] 同时，本申请使用了特定术语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同部分两次或多次提到的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的至少一个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
[0146] 另外，本领域普通技术人员可以理解的是，本申请的各个方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可以被称为“单元”、“组件”或“系统”。此外，本申请的各方面可以表现为位于至少一个计算机可读介质中的计算机产品，所述产品包括计算机可读程序编码。
[0147] 计算机可读信号介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等等、或合适的组合形式。计算机可读信号介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机可读信号介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤缆线、RF、或类似介质、或任何上述介质的组合。
[0148] 本申请各方面执行所需的计算机程序码可以用一种或多种程序语言的任意组合编写，包括面向对象程序设计，如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET，Python等，或类似的常规程序编程语言，如"C"编程语言，Visual Basic，Fortran 2003，Perl，COBOL 2002，PHP，ABAP，动态编程语言如Python，Ruby和Groovy或其它编程语言。所述程式设计编码可以完全在用户计算机上执行、或作为独立的软体包在用户计算机上执行、或部分在用户计算机上执行部分在远程计算机执行、或完全在远程计算机或服务器上执行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网络(LAN)或广域网(WAN)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(SaaS)。
[0149] 此外，除非申请专利范围中明确说明，本申请所述处理元件和序列的顺序、数位字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的申请专利范围并不仅限于披露的实施例，相反，申请专利范围旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件装置实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或行动装置上安装所描述的系统。
[0150] 同样应当理解的是，为了简化本申请揭示的表述，从而帮助对至少一个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法幷不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
