申请/专利权人：宜兴市普天视电子有限公司

申请日：2024-03-27

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118261439A

主分类号：G06Q10/0637

分类号：G06Q10/0637;G06Q10/20;G06Q10/0639;G06Q10/04;G06Q50/04;G06N3/0464;G06N3/049;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.28#公开

摘要：本发明涉及智能制造技术领域，包括一种互联网智能制造服务平台，平台包括生产优化调度模块、设备健康管理模块、质量控制管理模块、安全监控管理模块、需求与供应预测模块、智能调度优化模块、故障诊断与维护模块、决策支持模块。本发明中，通过动态生态优化算法提升生产效率，孤立森林算法与自编码神经网络联用，提高故障预测精度，减少停机，卷积神经网络自动识别产品缺陷，提升质量，长短期记忆网络和时间卷积网络优化需求预测，遗传算法与模拟退火算法结合改善生产调度，增强资源效用，深度学习强化故障早诊与预防，降低成本，技术整合推进生产智能化，优化资源，提高安全与质量，确保流程效率与可靠性。

主权项：1.一种互联网智能制造服务平台，其特征在于：所述平台包括生产优化调度模块、设备健康管理模块、质量控制管理模块、安全监控管理模块、需求与供应预测模块、智能调度优化模块、故障诊断与维护模块、决策支持模块；所述生产优化调度模块基于实时生产线数据，采用动态生态优化算法，模拟自然生态中物种的竞争和共生关系，通过算法内的选择、交叉和变异操作，动态调整生产流程和配置，匹配环境变化，生成优化后生产配置方案；所述设备健康管理模块基于优化后生产配置方案，采用孤立森林算法分析设备运行数据中的异常点，识别潜在的设备故障，结合自编码神经网络对设备状态特征进行编码和解码，预测设备故障，生成设备健康评估结果；所述质量控制管理模块基于设备健康评估结果，采用卷积神经网络，通过层叠的滤波器自动提取图像中的特征并进行分类，识别和标记生产线上的产品缺陷，实时监控产品质量，生成质量控制结果；所述安全监控管理模块基于质量控制结果，采用孤立森林算法分析生产数据，通过构建孤立树识别数据中的异常模式，识别生产过程中的安全风险，生成安全监控结果；所述需求与供应预测模块基于安全监控结果，采用长短期记忆网络处理时间序列数据，学习历史生产需求和原材料供应模式，利用时间卷积网络优化序列数据处理的效率和准确性，为未来时间段内的生产需求和原材料供应提供预测，生成综合预测分析结果；所述智能调度优化模块基于综合预测分析结果，采用遗传算法模拟自然选择和遗传机制优化生产调度问题的解决方案，通过模拟退火算法进行局部最优问题的随机分析克服，动态调整生产计划和资源分配，生成调度优化方案；所述故障诊断与维护模块基于调度优化方案，采用深度学习模型，通过深度神经网络学习设备故障数据模式，进行故障类型的诊断和预测，生成预防性维护措施；所述决策支持模块基于预防性维护措施，采用规则引擎基于预定义的决策逻辑处理信息，结合决策树通过树状结构的决策路径分析决策结果，生成执行效果反馈结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 宜兴市普天视电子有限公司 一种互联网智能制造服务平台

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD