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龙图腾网恭喜江苏思信智能科技有限公司申请的专利智慧工厂监控数据动态检测方法、系统、设备及存储介质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：CN119296044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411813264.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权智慧工厂监控数据动态检测方法、系统、设备及存储介质是由李超设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本智慧工厂监控数据动态检测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理的技术领域，特别是涉及一种智慧工厂监控数据动态检测方法、系统、设备及存储介质，方法应用于对智慧工厂内生产线设备的生产监控数据进行动态检测，方法包括：利用预先安装在各个生产线设备上的数据传感器，进行异常检测，提取生产线中的异常设备；针对每个异常设备，利用预先构建的设备异常评估模型对异常设备进行量化分析，获得设备异常指数；获取异常设备的实时视频图像信息，并基于实时视频图像信息，提取异常设备的操作人员信息；考虑操作人员信息的工作经验，对异常设备的设备异常指数进行校正，获得校正后的设备异常指数；其能够实现对整个生产流程的全面监控，有助于发现因多个设备协同作业不当而导致的问题。

本发明授权智慧工厂监控数据动态检测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种智慧工厂监控数据动态检测方法，其特征在于，所述方法应用于对智慧工厂内生产线设备的生产监控数据进行动态检测，所述方法包括：利用预先安装在各个生产线设备上的数据传感器，进行异常检测，提取生产线中的异常设备；针对每个异常设备，利用预先构建的设备异常评估模型对异常设备进行量化分析，获得设备异常指数；获取所述异常设备的实时视频图像信息，并基于实时视频图像信息，提取异常设备的操作人员信息；考虑所述操作人员信息的工作经验，对异常设备的设备异常指数进行校正，获得校正后的设备异常指数；响应于校正后的设备异常指数不高于预设设备异常阈值，则判定异常设备操作不当；响应于校正后的设备异常指数高于预设设备异常阈值，计算相邻生产线设备的设备异常指数；基于相邻生产线设备的设备异常指数，对校正后的设备异常指数进行异常积重计算，获得设备异常积重指数；响应于所述设备异常积重指数不高于预设设备异常阈值，则判定所述异常设备以及相邻生产线设备生产配合异常；响应于所述设备异常积重指数高于预设设备异常阈值，则判定所述异常设备自身故障；进行异常检测，提取生产线中的异常设备，包括：由预先获取的各个生产线设备的历史生产记录中，选取设备处于最佳工作状态下的生产监控数据作为基准生产数据；针对各个生产线设备，对所述基准生产数据进行特征提取，获得基准生产状态向量；所述基准生产状态向量包括设备状态特征和设备能效特征；所述设备状态特征包括温度、压力、振动频率和电流；所述设备能效特征包括单位时间内的产能和单位时间内的能耗；实时获取各个生产线设备的生产监控数据，并进行特征提取，获得实时生产状态向量；考虑预设误差范围，对所述实时生产状态向量与所述基准生产状态向量进行差异分析，提取差异超出预设误差范围的生产线设备，并将其标记为异常设备；所述设备异常评估模型的运行，包括：计算所述实时生产状态向量与所述基准生产状态向量之间各项特征的差值；计算各项特征差值与对应特征的预设误差范围之间的偏离程度；对各项特征对应的偏离程度进行权重计算，获得设备异常指数；获得设备异常积重指数方法，包括：为每个相邻设备设定一个权重，反映其在异常评估中的重要性；根据相邻设备的异常影响，调整校正后的设备异常指数，计算异常积重指数；所述异常积重指数的计算公式为： ；其中，表示异常积重指数，表示所述异常设备校正后的设备异常指数，表示上游相邻设备的设备异常指数，表示下游相邻设备的设备异常指数，和分别表示上游相邻设备和下游相邻设备的权重系数，如果相邻设备的设备异常指数超过对应的预设设备异常阈值，则相邻设备的设备异常指数为正值，表示负面影响；如果相邻设备的设备异常指数未超过对应的预设设备异常阈值，则相邻设备的设备异常指数为负值，表示正面影响。

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