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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司中山供电局申请的专利一种全面质量管理异常波动监控识别方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119722032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411791766.6，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种全面质量管理异常波动监控识别方法和系统是由蔡徽;李黔;刘均乐;张春梅;王振刚;张文豪;李健怡;王愉媛;刘思麟设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全面质量管理异常波动监控识别方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种全面质量管理异常波动监控识别系统和方法，该系统包括：第一监控系统，用于对待测目标对象的运行情况进行监测，在监测到第一异常运行情况后将第一异常运行情况发送至服务器平台；服务器平台，用于获取与第一异常运行情况对应的第一影响因素类型；获取对应的影响因素特征数据；根据影响因素特征数据确定出第一异常运行情况的实际影响因素类型；对该管理条款数据对应的预警值进行增加处理后得到对应的第一预警值；当第一预警值超出预警阈值时发出预警提示信号。通过使用本申请方案能提高管理条款内容修改的及时性及修改完善工作的处理效率，以提高管理制度与实际情况之间的高匹配度，保证企业项目运行的质量。

本发明授权一种全面质量管理异常波动监控识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种全面质量管理异常波动监控识别系统，其特征在于，该系统包括： 第一监控系统，用于对待测目标对象的运行情况进行监测，以得到第一监测数据，在根据第一监测数据确定出存在第一异常运行情况后，将第一异常运行情况发送至服务器平台； 服务器平台，包含至少一处理器，用于加载程序以执行以下步骤： S1、接收第一异常运行情况后，获取与第一异常运行情况对应的若干个第一影响因素类型； S2、根据若干个第一影响因素类型，获取对应的影响因素特征数据； S3、根据影响因素特征数据确定出第一异常运行情况的实际影响因素类型；所述步骤S3具体包括以下步骤： S301、根据影响因素特征数据，从若干个第一影响因素类型中筛选判断出实际影响因素类型； S302、当从若干个第一影响因素类型中筛选判断出的实际影响因素类型的数量为0且第一影响因素类型的数量小于N时，那么则获取第二影响因素类型，然后根据与第二影响因素类型对应的影响因素特征数据来确定出第一异常运行情况的实际影响因素类型；其中，N为所有异常运行情况所对应的所有影响因素类型的总数量；所述第二影响因素类型是指N种影响因素类型中除了第一影响因素类型以外的影响因素类型； S303、当从若干个第一影响因素类型或第二影响因素类型中筛选判断出的实际影响因素类型的数量不为0，那么则将筛选判断出的实际影响因素类型作为最终所需的实际影响因素类型； S304、当从若干个第一影响因素类型和第二影响因素类型中筛选判断出的实际影响因素类型的数量为0时，则将当前的第一异常运行情况存储至对应的第一指定区域，以及发送第四预警提示信号； S4、在根据实际影响因素类型确定出存有与其匹配的管理条款数据的情况下，对该管理条款数据对应的预警值进行增加处理后得到该管理条款数据对应的第一预警值；所述步骤S4中所述对该管理条款数据对应的预警值进行增加处理，其具体包括： S401、获取第一异常运行情况的影响严重程度； S402、确定出与影响严重程度对应的第一加权数值，其中，所述影响严重程度与第一加权数值之间呈正比例关系； S403、利用基准数值与第一加权数值来对该管理条款数据对应的预警值进行增加处理；其中，所述步骤S403具体包括： S4031、在从评价系统中查询得到与管理条款数据对应的第一满意度评价值的情况下，确定出与第一满意度评价值对应的第二加权数值，其中，所述第一满意度评价值与第二加权数值之间呈反比例关系； S4032、利用基准数值、第一加权数值以及第二加权数值来对该管理条款数据对应的预警值进行增加处理，其中，所述步骤S4032具体为：计算出第二加权数值k2与与预警值Ii+1之间的求和结果或乘积结果，其中，Ii+1=M*k1i+1+Ii，Ii为第i次执行增加处理后得到的预警值，Ii+1为第i+1次执行增加处理后得到的预警值，M表示为基准数值，k1i+1表示为第i+1个第一加权数值； S5、当管理条款数据对应的第一预警值超出第一预警阈值时，则发出第一预警提示信号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东电网有限责任公司中山供电局，其通讯地址为：528405 广东省中山市东区博爱六路68号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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