具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

现有技术中，依赖人工对投运过程产生的数据进行手动统计和分析。人工统计投运数据时，不易在投运频率较高的场景下进行准确的统计；人工分析投运数据时，容易引入主观思想，不易得到准确的分析结果；除此之外，上述统计和分析操作对人力成本的消耗过大，不易灵活推广。为解决上述技术问题，在本申请一些实施例中，提供了一种解决方案，以下将结合附图进行示例性说明。

图1为本申请一示例性实施例提供的数据处理系方法统的流程示意图，如图1所示，该方法包括：

步骤101、获取对设备进行自动投运采用的投运值；所述投运值包含第一运行参数的至少一次投运操作各自的推荐值。

步骤102、检测所述设备在所述自动投运下的运行数据，并从所述运行数据中获取所述第一运行参数在所述至少一次投运操作下的实际值。

步骤103、根据所述第一运行参数的所述至少一次投运操作各自的推荐值和所述第一运行参数在所述至少一次投运操作下的实际值，分析所述第一运行参数的投运效果。

其中，设备，指的是可供个人或者企业在生产中长期使用，并在反复使用中基本保持原有实物形态和功能的劳动资料和物质资料的总称。

不同生产场景下，设备的实现形态不同，以下将进行示例性说明。例如，水泥制造行业中，典型的设备可包括：水泥回转窑、旋风预热器、冷却器等设备。例如，钢铁生产行业中，典型的设备可包括：高炉、热风炉、转炉、电炉、精炼炉、连铸机等设备。例如，芯片制造行业中，典型的设备可包括：光刻机、划片机、固晶机、焊线机等设备；例如，食品加工行业，典型的设备可包括：速冻设备、分拣设备、清洗设备、灭菌设备、食品罐装机、自动压盖机、贴标纸机、装箱机、空包检测机等等。又例如，在化工行业中，典型的生产设备可包括：风机、压缩机、泵、分离设备、电解器、反应器、过滤机、破碎机、离心分离器、旋转窑、搅拌机、干燥机等设备。

投运，是指为设备的运行参数配置设定的值，使其具备运行条件，进而投入工作系统进行运行的过程。自动投运，指的是采用特定的算法，自动为设备的运行参数计算合适的值，并根据算法计算得到的值，直接或者间接向被投运的设备下发控制指令，以自动控制设备在设定的模式下运行。

例如，在一种典型的自动投运场景下，可实时获取与设备相关的数据，例如运行数据、环境数据、生产需求数据等；接着，基于设定的自动投运算法和上述相关的数据，预测设备的运行参数在未来时刻所需的参数值。接着，将计算得到的参数值下发至APC系统，由APC系统根据计算得到的参数值来控制设备运行。

其中，设备的运行参数包括设备的运行过程依赖的任意一种或者多种运行参数。例如，温度参数、湿度参数、压力参数、转速参数、功率参数等等。其中，第一运行参数指的是任意一种运行参数，此处采用“第一”进行限定仅用于方便描述。

其中，下发至设备以用于实现自动投运的运行参数的值，可被称为投运值。自动投运的过程中，可执行一次或者多次投运操作，不同的投运操作可为同一种运行参数推荐不同的参数值，本实施例不做限制。

例如，自动投运包括温度参数对应的3次投运操作，第一次投运操作为温度参数推荐第一温度值，第二次投运操作为温度参数推荐第二温度值，第三次投运操作为温度参数推荐第三压力值。

通常情况下，对设备进行自动投运操作后，设备可按照运行参数的推荐值运行。在一些场景下，自动投运后，设备的运行效果不理想，或者设备的运行效果不符合用户的生产需求时，用户可进行人工干预。其中，人工干预是指，由人工对设备的运行参数的参数值进行修正。在这种情况下，设备可按照人工修正的参数值运行。

为分析自动投运的投运效果，可在进行自动投运的过程中，获取设备的运行参数在每次投运操作下的实际值。其中，实际值是对设备的实际运行状态进行采样得到的。对于每个投运操作而言，根据该投运操作对应的推荐值和实际值，可分析该投运操作对应的投运效果。基于运行参数的每个投运操作对应的投运效果，可分析运行参数的整体投运效果。

其中，分析投运效果时，可分析自动投运中的人工干预情况、人工干预的原因、人工干预的运行参数等等。分析得到的投运效果，可用于量化自动投运算法的效果，以进一步用于优化自动投运的算法。

本实施例中，对设备进行自动投运时，检测设备在自动投运下的运行数据，可得到投运操作后运行参数的实际值；基于投运操作对应的运行参数的推荐值和实际值，可自动分析运行参数的投运效果，实现了投运效果的智能化分析，灵活度更高，且极大提升了分析结果的可靠性。

本申请上述以及下述实施例中，分析得到第一运行参数对应的投运效果后，可进一步对投运效果进行可视化展示。例如，可展示一页面，并在该页面上可视化展示第一运行参数的至少一次投运操作。响应对该至少一次投运操作中的目标投运操作的选中操作，展示目标投运操作对应的投运详情数据。

其中，可视化(Visualization)是指，利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上进行展示。例如，可通过数据图表展示分析效果，该数据图表可包括：柱形图(直方图)、折线图、饼图、条形图、雷达图、漏斗图、数据地图、瀑布图等。图2a示意了采用折线图展示投运效果的一种典型实现方式。如图2a所示，折线图上，突出展示了多个投运操作。

其中，目标投运操作可以是用户选中的任一投运操作。可选地，展示目标投运操作对应的投运效果时，可在页面上展示一悬浮窗口，并在该悬浮窗口内展示目标投运操作对应的投运详情数据，如图2a所示的推荐值、实际值以及投运时间。或者，可展示详情页面，并在详情页面展示目标投运操作对应的投运详情数据，不再进行图示。

可选地，本申请上述以及下述实施例的执行主体，可以实现为云计算平台。在一些场景下，用户可通过浏览器访问该云计算平台，云计算平台可通过浏览器提供的网页页面展示自动投运的投运效果。在另一些场景下，云计算平台可将投运效果下发至用户的终端设备，例如用户侧的手机、平板电脑、计算机设备等。终端设备可通过其上运行的应用程序或者插件提供的页面展示该投运效果，本实施例不做限制。

在一些可选的实施例中，检测设备在自动投运下的运行数据的一种可选实施方式，可实现为：在自动投运的过程中，对设备的运行数据进行自动采样。其中，采样操作可基于多种采样设备，例如传感器实现，本实施例不做限制。

可选地，可在自动投运的过程中，按照设定的采样频率，对设备的第一运行参数的参数值进行采样；其中，采样频率大于该至少一次投运操作的投运频率。进而，可确保采样到每次投运操作之后设备的实际运行数据。

或者，可选地，可在每次执行第一运行参数的投运操作后的设定时间范围内，对第一运行参数的参数值进行采样。例如，可在每次投运后的3秒或者5秒后，对第一运行参数的参数值进行采样。其中，该设定时间范围，可根据相邻两次投运操作的时间间隔确定，本实施例不做限制。

基于上述实施方式，即使在自动投运频率较高的情况下，也能够及时获取设备的实际运行数据，实现投运效果的自动分析，克服高频投运导致的分析难点。

对第一运行参数的参数值进行采样后，可得到多个采样点。在一些可选的实施例中，可选地，可按照时间对应关系，将采样得到的多个采样点和第一运行参数的至少一次投运操作对应的记录节点进行合并，得到合并数据。

其中，每个投运操作对应的记录节点，用于记录该投运操作对应的投运时间、被投运的设备的标识、被投运的运行参数的标识、运行参数的推荐值等。例如，某一投运操作对应的记录节点可以为：在T时刻将第一锅炉的头煤值设定为N。

其中，合并，可包括：将采样点和记录节点进行混合，并按照时间顺序对混合后的多个点进行重新排列。即，合并数据包含按照时间顺序依次排列的记录节点和采样点。

接下来，针对该至少一次投运操作中的任一投运操作，可从合并数据中，确定该投运操作对应的记录节点之后设定排序的采样点，作为目标采样点。接着，根据该目标采样点对应的运行数据，确定该投运操作对应的实际值。

可选地，该设定排序，可以是第一个，或者是第二个，或者是第三个，具体可根据采样间隔以及设备的控制反应时间而定，本实施例不做限制。其中，设备的控制反应时间，指的是对设备进行投运操作后，设备按照推荐值进行运行的时间间隔。例如，当设备的控制反应时间较短时，执行投运操作后，设备可快速接收到推荐值，并按照推荐值运行。此时，若采样时间大于设备的控制反应时间，则可将记录节点之后第一个采样点对应的运行数据，作为该投运操作对应的实际值。

一种典型的合并操作可如图2b所示，图2b中，圆环表示第一运行参数的投运操作的记录节点，圆点表示第一运行参数的实际值的采样点。按照投运操作对应的投运时间以及采样点对应的采样时间，将多个记录界节点和采样点合并后，可获取记录节点和采样点在时间顺序上的关系。

例如，针对记录节点A，可从合并数据中，确定记录节点A之后的第一个采样点B；接着，获取采样点B对应的参数值，作为记录节点A对应的投运操作的实际值。或者，可从合并数据中，确定记录节点A之后的第二个采样点C。接着，获取采样点C对应的参数值，作为记录节点A对应的投运操作的实际值。

可选地，在一些场景下，本申请实施例的执行主体，实现为具有数据采样功能和计算功能的电子设备。在这种场景下，该电子设备至少包含两个模块，即：采样模块、存储模块和计算模块。其中，采样模块可对设备的运行过程中的运行参数的参数值进行采样，并将采样得到数据写入存储模块。计算模块可从存储模块中获取采样数据，并从采样数据中获取到每次投运操作各自对应的运行参数的实际值。

可选地，在另一些场景下，本申请实施例的执行主体为云计算平台时，对设备的运行参数的参数值进行采样的设备，可实现为第三方的数据采样设备(例如多种数据传感器)。第三方的采样设备将采样得到的参数值上传至云计算平台，并保存在云计算平台上的指定数据库中，以供后续分析使用。其中，该指定数据库可实现为TSDB(Time SeriesDatabase，时间序列数据库)、流式数据处理平台(例如Datahub)、消息队列(例如Kafka)中，本实施例包含但不限于此。

可选地，云计算平台和第三方的采样设备可建立通信连接，具体的通信连接方式可视实际的应用场景而定。在一些示例性实施方式中，服务器和采样设备之间可采用有线通信方式无线通信方式进行通信。其中，无线通信方式包括蓝牙、ZigBee、红外线、WiFi(WIreless-Fidelity，无线保真技术)等短距离通信方式，也包括LORA等远距离无线通信方式，还可包括基于移动网络的无线通信方式。其中，当通过移动网络通信连接时，移动网络的网络制式可以为2G(GSM)、2.5G(GPRS)、3G(WCDMA、TD-SCDMA、CDMA2000、UTMS)、4G(LTE)、4G+(LTE+)、5G、WiMax等中的任意一种。

在一些可选的实施例中，分析投运效果的操作，可包括但不限于：分析自动投运中是否包含人工干预、分析人工干预的次数、分析人工干预的原因、确定人工干预的运行参数等等。以下将分别进行示例性说明。

可选地，可根据第一运行参数的至少一次投运操作各自对应的推荐值和第一运行参数在至少一次投运操作下的实际值，从该至少一次投运操作中，确定人工干预的投运操作。根据人工干预的定义可知，投运操作经人工干预后，设备可能不会依据投运的推荐值运行。基于此，可通过分析每次投运操作对应的推荐值和设备的实际值的差异，来分析是否存在人工干预。

在一些场景下，针对任一投运操作而言，若该投运操作对应的推荐值和实际值不同，则可确定该投运操作被人工干预。

在另一些场景下，考虑到采样设备的精度问题，针对任一投运操作，可计算该投运操作的推荐值和实际值的差值；若该差值大于第一运行参数的统计阈值，则确定该投运操作为人工干预的投运操作。其中，第一运行参数的统计阈值，可以为经验值，用户可对不同运行参数设置不同的统计阈值。例如，可以根据经验，将温度参数对应的统计阈值设置为0.5，将压力参数对应的统计阈值设置为1，本实施例不做限制。

可选地，在一些场景下，可根据历史投运记录，计算每一运行参数各自对应的统计阈值。以第一运行参数为例，可从历史投运记录中，获取第一运行参数在无人工干预时的历史推荐值和历史实际值；接着，根据该历史推荐值和历史实际值，计算第一运行参数在无人工干预时的参数值浮动范围，并根据运行数据浮动范围，确定第一运行参数的统计阈值。

其中，运行参数，可包括温度参数、湿度参数、压力参数、转速参数、功率参数等等。在一些场景下，采用传感器对设备的运行参数进行检测时，运行参数可被称为传感器的点位或者传感器的测点。

例如，假设运行参数为温度参数，则可在无人工干预的情况下，获取历史推荐的温度值和实际运行的温度值，并根据该历史推荐的温度值和实际运行的温度值之差，计算温度值的浮动范围。接着，将温度值的浮动范围作为该投运操作的统计阈值。以下将结合一个具体的例子进行说明。

例如，假设对设备的温度参数执行投运操作，无人工干预的情况下，历史推荐的温度值和实际运行的温度值之差为0.05℃，则可将0.05℃作为温度参数的统计阈值。也就是说，若温度参数对应的某一次投运操作的推荐值和实际值的差值大于0.05℃，则可认为该投运操作遭遇了人工干预。

值得说明的是，在一些场景下，根据历史投运记录计算统计阈值时，还可进一步细分历史投运记录的粒度，得到每种类型的设备各自的历史投运记录，并根据每种类型的设备各自的历史投运记录，计算每种类型的设备各自对应的统计阈值。基于这种方式，充分考虑了不同类型的设备对自动投运的反应能力，提升统计结果的准确性。

基于上述，可选地，在获取第一运行参数对应的统计阈值时，可获取第一运行参数所属的设备的类型(即被投运的设备的类型)。接着，从历史投运记录中，获取与该设备的类型匹配的目标历史投运记录，并从目标历史投运记录中，获取第一运行参数在无人工干预时的历史推荐值和历史实际值。接着，根据该历史推荐值和历史实际值，计算第一运行参数的参数值浮动范围，并根据参数值浮动范围，确定第一运行参数的统计阈值。

例如，针对高炉而言，无人工干预的情况下，历史推荐的高炉温度值和高炉实际运行的温度值之差为0.01℃，则可将0.01℃作为高炉的温度参数对应的统计阈值。又例如，针对烧结炉而言，无人工干预的情况下，历史推荐的烧结炉温度值和烧结炉实际运行的温度值之差为0.03℃，则可将0.03℃作为烧结炉的温度参数对应的统计阈值。

基于此，当投运操作为高炉推荐温度值时，可获取该投运操作推荐的温度值和高炉的实际温度值的差值，若该差值的绝对值大于0.01℃，则可认为该投运操作遭遇了人工干预。当投运操作为烧结炉推荐温度值时，可获取该投运操作推荐的温度值和烧结炉的实际温度值的差值，若该差值的绝对值大于0.03℃，则可认为该投运操作遭遇了人工干预。

需要说明的是，在一些场景下，分析运行参数的投运效果时，可进一步获取运行参数对应的投运开关值。其中，投运开关值，用于表征设备一侧是否处于自动投运的状态。该投运开关值可由设定的采集设备采集得到。通常，运行参数的投运开关值可以为1或者0。若投运开关值为1，则表征设备一侧已开启运行参数的自动投运功能；若投运开关为0，则表征设备一侧关闭运行参数的自动投运功能。其中，开启或者关闭自动投运的操作可由设备侧的用户执行。

继续以第一运行参数为例，在分析第一运行参数对应的任意一次投运操作时，可预先获取执行本次投运操作时，第一运行参数的投运开关值。接着，根据该投运开关值，判断执行本次投运操作时，设备是否开启第一运行参数的自动投运功能。若设备开启第一运行参数的自动投运功能，则可继续根据本次投运操作的推荐值和实际值，判断本次投运操作是否被人工干预。若设备未开启第一运行参数的自动投运功能，则本次投运操作无统计意义，可不再进行后续的分析操作，以节省计算量。

基于上述实施例，可选地，在分析第一运行参数的至少一次投运操作是否遭遇人工干预后，可根据人工干预的投运操作的数量，计算人工干预次数和人工干预比例。例如，第一运行参数的15个投运操作中，人工干预的投运操作为3个，人工干预率为20％。

基于上述实施例，可选地，在确定某一投运操作被人工干预后，可进一步根据该投运操作对应的推荐值和实际值的差值所属的范围，分析该投运操作对应的人工干预原因。可选地，该范围，可以是正值范围或者负值范围。例如，针对投运操作R，其推荐的压力值和实际的压力值之差为正值，则可确定其对应的人工干预原因为：压力过高；反之，若其推荐的压力值和实际的压力值之差为负值，则可确定其对应的人工干预原因为：压力过低。

应当理解，设备运行时，环境条件可能会对设备的运行过程产生影响。例如，环境的温度较高时，为烧结炉推荐D1温度可满足烧结要求，不会发生人工干预。环境的温度较低时，若依旧为烧结炉推荐D1温度，则可能不满足烧结要求，会发生人工干预。

基于此，为优化自动投运的算法，可选地，针对人工干预的投运操作，可进一步采集人工干预时刻设备的环境数据，以根据该环境数据对运行参数的推荐算法进行优化。

可选地，该环境数据，可包括设备所在的物理空间内的环境数据，例如工厂内的温度、湿度、压强、风力等等。该环境数据可由设备所在的物理空间内部署的多种传感器获取。可选地，该环境数据还可包括与设备相关的其他设备的运行数据。例如，针对某一设备，其环境数据可包括其上游设备的运行数据以及下游设备的运行数据，本实施例不做限制。基于上述，可不断地优化自动投运的推荐算法，使得自动投运更加满足生产需求。

图3为本申请一示例性实施例提供的工业设备的投运效果分析方法的流程示意图，如图3所示，该方法包括：

步骤301、获取对工业设备进行自动投运采用的投运值；所述投运值包含第一运行参数的至少一次投运操作各自的推荐值；所述工业设备属于流程制造领域。

步骤302、检测所述工业设备在所述自动投运下的运行数据，并从所述运行数据中获取所述第一运行参数在所述至少一次投运操作下的实际值。

步骤303、根据所述第一运行参数的所述至少一次投运操作各自的推荐值和所述第一运行参数在所述至少一次投运操作下的实际值，分析所述第一运行参数的投运效果。

其中，流程制造，指的是被加工对像不间断地通过一系列的加工装置，进而使原材料发生化学或物理变化，最终得到产品的制造过程。流程制造过程中，物料的变动性强，制约工艺流程的变量较多，因此，对流程制造领域中的工业设备进行自动投运时，往往具有较高的投运频率。

其中，检测工业设备在自动投运下的运行数据的操作，可基于对工业设备的运行参数在自动投运下的参数值进行采样实现。其中，采样的频率，可根据投运频率进行灵活调整，以确保采集到每次投运操作对应的实际值。通常，可设置采样频率大于投运频率。

在流程制造的场景下，可设置较高的采样频率。进而，即使在投运频率较高的情况下，也能够准确地获取运行参数在每次投运操作下的实际值；基于运行参数的推荐值和运行参数在投运操作下实际值，可较为准确地分析自动投运的效果，克服了投运频率(尤其是高频)对投运效果分析造成的难点，提升了投运效果分析操作的灵活性。

需要说明的是，上述实施例所提供方法的各步骤的执行主体均可以是同一设备，或者，该方法也由不同设备作为执行主体。比如，步骤101至步骤103的执行主体可以为设备A；又比如，步骤101和102的执行主体可以为设备A，步骤103的执行主体可以为设备B；等等。

另外，在上述实施例及附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

需要说明的是，本申请各实施例提供的方法，可用于统计多种投运对象的自动投运效果。例如，在水泥行业中，可用于统计水泥回转窑、旋风预热器、冷却器等设备的自动投运效果。例如，钢铁生产行业中，可用于统计高炉、热风炉、转炉、电炉、精炼炉、连铸机等设备的自动投运效果。又例如，在化工行业中，可用于统计风机、压缩机、泵、分离设备、电解器、反应器、过滤机、破碎机、离心分离器、旋转窑、搅拌机、干燥机等设备的自动投运效果。以下将结合图4，对本申请实施例提供的数据处理方法进行进一步说明。

假设在T1时刻，云计算平台基于推荐算法进行了一次自动投运，将水泥回转窑的“头煤设定值”从10调整到11。在T1+1时刻，APC系统收到调整指令，并将APC中“头煤设定值”从10调整到11。假设，在T2时刻，云计算平台中推荐算法的推荐值是将“头煤设定值”从11调整到12。在T2+1时刻，APC系统收到调整指令，并将APC中“头煤设定值”从10调整到11。

接着，获取DCS系统反馈的水泥回转窑的实际运行数据，并对该实际运行数据中水泥回转窑的头煤值进行采样。得到采样数据后，从采样数据中，获取T1+1时刻水泥回转窑的头煤值以及T2+1时刻水泥回转窑的头煤值。如图4所示，若T1+1时刻，水泥回转窑的头煤值为11，则可以认为APC接受了11这个值，且到下一个投运操作出现时，依然没有改变，则可记录此次投运无人工干预。若在T2+1时刻，水泥回转窑的头煤值为13，并不是预期的12，则可记录此次投运被人工干预。

除前述实施例记载的数据处理方法之外，本申请实施例还提供一种数据处理装置。

图5是本申请一示例性是实施例提供的数据处理装置的结构示意图，如图5所示，该装置包括：

数据获取模块501，用于：获取对设备进行自动投运采用的投运值；所述投运值包含第一运行参数的至少一次投运操作各自的推荐值；以及，检测所述设备在所述自动投运下的运行数据，并从所述运行数据中获取所述第一运行参数在所述至少一次投运操作下的实际值；分析模块502，用于：根据所述第一运行参数的所述至少一次投运操作各自的推荐值和所述第一运行参数在所述至少一次投运操作下的实际值，分析所述第一运行参数的投运效果。

进一步可选地，还包括结果输出模块503，具体用于：在页面上可视化展示所述至少一次投运操作；响应对所述至少一次投运操作中的目标投运操作的选中操作，展示所述目标投运操作对应的投运详情数据。

进一步可选地，检测所述设备在所述自动投运下的运行数据时，数据获取模块501具体用于：在所述自动投运的过程中，按照设定的采样频率，对所述第一运行参数的参数值进行采样；所述采样频率大于所述至少一次投运操作的投运频率；或者，在每次执行所述第一运行参数的投运操作后的设定时间范围内，对所述第一运行参数的参数值进行采样。

进一步可选地，数据获取模块501在从所述运行数据中获取所述第一运行参数在所述至少一次投运操作各下的实际值时，具体用于：获取对所述第一运行参数的参数值进行采样得到的多个采样点；按照时间对应关系，将所述多个采样点和所述至少一次投运操作对应的记录节点进行合并，得到合并数据；针对所述至少一次投运操作中的任一投运操作，从所述合并数据中，确定所述投运操作对应的记录节点之后设定排序的采样点，作为目标采样点；根据所述目标采样点对应的参数值，确定所述投运操作对应的实际值。

进一步可选地，分析模块502在根据所述第一运行参数的所述至少一次投运操作各自的推荐值和所述第一运行参数所述至少一次投运操作下的实际值，分析所述第一运行参数的投运效果时，具体用于：根据所述第一运行参数的所述至少一次投运操作各自的推荐值和所述第一运行参数在所述至少一次投运操作下的实际值，从所述至少一次投运操作中，确定人工干预的投运操作；根据所述人工干预的投运操作，分析所述至少一次投运操作中的人工干预次数。

进一步可选地，分析模块502在根据所述第一运行参数的所述至少一次投运操作各自的推荐值和所述第一运行参数在所述至少一次投运操作下的实际值，从所述至少一次投运操作中，确定被人工干预的投运操作时，具体用于：针对所述至少一次投运操作中的任一投运操作，计算所述投运操作的推荐值和实际值的差值；若所述差值大于所述第一运行参数的统计阈值，则确定所述投运操作为人工干预的投运操作。

进一步可选地，还包括：阈值维护模块504，具体用于：从历史投运记录中，获取所述第一运行参数在无人工干预时的历史推荐值和历史实际值；根据所述历史推荐值和历史实际值，计算所述第一运行参数在无人工干预时的参数值浮动范围；根据所述参数值浮动范围，确定所述第一运行参数的统计阈值。

进一步可选地，阈值维护模块504在从历史投运记录中，获取所述第一运行参数在无人工干预时的历史推荐值和历史实际值时，具体用于：从所述历史投运记录中，获取与所述设备的类型匹配的目标历史投运记录；从所述目标历史投运记录中，获取所述第一运行参数在无人工干预时的历史推荐值和历史实际值。

进一步可选地，分析模块502还用于：若所述投运操作为人工干预的投运操作，则根据所述投运操作的推荐值和实际值的差值所属的数值范围，分析所述投运操作对应的人工干预原因。

进一步可选地，分析模块502还用于：针对所述人工干预的投运操作，采集人工干预时刻所述设备的环境数据，以根据所述环境数据对所述第一运行参数的推荐算法进行优化。

在本实施例中，对设备进行自动投运时，检测设备在自动投运下的运行数据，可得到投运操作后运行参数的实际值；基于投运操作对应的运行参数的推荐值和实际值，可自动分析运行参数的投运效果，实现了投运效果的智能化分析，灵活度更高，且极大提升了分析结果的可靠性。

在一些场景下，图5所示的装置还可用于执行工业设备的投运效果分析方法。其中，数据获取模块501，用于：获取对工业设备进行自动投运采用的投运值；所述投运值包含第一运行参数的至少一次投运操作各自的推荐值；所述工业设备属于流程制造领域；检测所述工业设备在所述自动投运下的运行数据，并从所述运行数据中获取所述第一运行参数在所述至少一次投运操作下的实际值；分析模块502，用于：根据所述至少一次投运操作各自的推荐值和所述至少一次投运操作各自对应的实际值，分析所述自动投运的投运效果。

图6是本申请一示例性实施例提供的数据处理设备的结构示意图，如图6所示，该数据处理设备包括：存储器601、处理器602以及显示组件603。

存储器601，用于存储计算机程序，并可被配置为存储其它各种数据以支持在数据处理设备上的操作。这些数据的示例包括用于在数据处理设备上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。

其中，存储器601可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

处理器602，与存储器601耦合，用于执行存储器601中的计算机程序，以用于：获取对设备进行自动投运采用的投运值；所述投运值包含第一运行参数的至少一次投运操作各自的推荐值；以及，检测所述设备在所述自动投运下的运行数据，并从所述运行数据中获取所述第一运行参数在所述至少一次投运操作下的实际值；根据所述第一运行参数的所述至少一次投运操作各自的推荐值和所述第一运行参数在所述至少一次投运操作下的实际值，分析所述第一运行参数的投运效果。

进一步可选地，数据处理设备还包括：显示组件603。处理器602还用于：通过显示组件603，在页面上可视化展示所述至少一次投运操作；响应对所述至少一次投运操作中的目标投运操作的选中操作，展示所述目标投运操作对应的投运详情数据。

进一步可选地，处理器602在检测所述设备在所述自动投运下的运行数据时，具体用于：在所述自动投运的过程中，按照设定的采样频率，对所述第一运行参数的参数值进行采样；所述采样频率大于所述至少一次投运操作的投运频率；或者，在每次执行所述第一运行参数的投运操作后的设定时间范围内，对所述第一运行参数的参数值进行采样。

进一步可选地，处理器602在从所述运行数据中获取所述第一运行参数在所述至少一次投运操作各下的实际值时，具体用于：获取对所述第一运行参数的参数值进行采样得到的多个采样点；按照时间对应关系，将所述多个采样点和所述至少一次投运操作对应的记录节点进行合并，得到合并数据；针对所述至少一次投运操作中的任一投运操作，从所述合并数据中，确定所述投运操作对应的记录节点之后设定排序的采样点，作为目标采样点；根据所述目标采样点对应的参数值，确定所述投运操作对应的实际值。

进一步可选地，处理器602在根据所述第一运行参数的所述至少一次投运操作各自的推荐值和所述第一运行参数所述至少一次投运操作下的实际值，分析所述第一运行参数的投运效果时，具体用于：根据所述第一运行参数的所述至少一次投运操作各自的推荐值和所述第一运行参数在所述至少一次投运操作下的实际值，从所述至少一次投运操作中，确定人工干预的投运操作；根据所述人工干预的投运操作，分析所述至少一次投运操作中的人工干预次数。

进一步可选地，处理器602在根据所述第一运行参数的所述至少一次投运操作各自的推荐值和所述第一运行参数在所述至少一次投运操作下的实际值，从所述至少一次投运操作中，确定被人工干预的投运操作时，具体用于：针对所述至少一次投运操作中的任一投运操作，计算所述投运操作的推荐值和实际值的差值；若所述差值大于所述第一运行参数的统计阈值，则确定所述投运操作为人工干预的投运操作。

进一步可选地，处理器602还用于：从历史投运记录中，获取所述第一运行参数在无人工干预时的历史推荐值和历史实际值；根据所述历史推荐值和历史实际值，计算所述第一运行参数在无人工干预时的参数值浮动范围；根据所述参数值浮动范围，确定所述第一运行参数的统计阈值。

进一步可选地，处理器602在从历史投运记录中，获取所述第一运行参数在无人工干预时的历史推荐值和历史实际值时，具体用于：从所述历史投运记录中，获取与所述设备的类型匹配的目标历史投运记录；从所述目标历史投运记录中，获取所述第一运行参数在无人工干预时的历史推荐值和历史实际值。

进一步可选地，处理器602还用于：若所述投运操作为人工干预的投运操作，则根据所述投运操作的推荐值和实际值的差值所属的数值范围，分析所述投运操作对应的人工干预原因。

进一步可选地，处理器602还用于：针对所述人工干预的投运操作，采集人工干预时刻所述设备的环境数据，以根据所述环境数据对所述第一运行参数的推荐算法进行优化。

进一步，如图6所示，该数据处理设备还包括：通信组件604、电源组件605等其它组件。图6中仅示意性给出部分组件，并不意味着数据处理设备只包括图6所示组件。

其中，通信组件604被配置为便于通信组件所在设备和其他设备之间有线或无线方式的通信。通信组件所在设备可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G、3G、4G或5G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件可基于近场通信(NFC)技术、射频识别(RFID)技术、红外数据协会(IrDA)技术、超宽带(UWB)技术、蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

其中，电源组件605，为电源组件所在设备的各种组件提供电力。电源组件可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电源组件所在设备生成、管理和分配电力相关联的组件。

在本实施例中，对设备进行自动投运时，检测设备在自动投运下的运行数据，可得到投运操作后运行参数的实际值；基于投运操作对应的运行参数的推荐值和实际值，可自动分析运行参数的投运效果，实现了投运效果的智能化分析，灵活度更高，且极大提升了分析结果的可靠性。

在一些场景下，图6所示的设备还可用于执行工业设备的投运效果分析方法，具体地，处理器602用于：获取对工业设备进行自动投运采用的投运值；所述投运值包含第一运行参数的至少一次投运操作各自的推荐值；所述工业设备属于流程制造领域；检测所述工业设备在所述自动投运下的运行数据，并从所述运行数据中获取所述第一运行参数在所述至少一次投运操作下的实际值；根据所述至少一次投运操作各自的推荐值和所述至少一次投运操作各自对应的实际值，分析所述自动投运的投运效果。

相应地，本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，计算机程序被执行时能够实现上述方法实施例中可由数据处理设备执行的各步骤。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。