摘要
本发明提供了一种柔性制造单元的排产预测方法、装置、设备及介质,属于排产预测领域,该方法包括:构建并运行柔性制造单元的数字孪生模型;按照预设时间间隔采集该数字孪生模型运行过程中的生产数据;构建循环神经网络,对该循环神经网络进行训练得到排产预测模型;通过该排产预测模型对该柔性制造单元进行排产预测。这样,极大的节省了相关生产数据的获取成本,并根据排产预测模型对柔性制造单元的产能进行预测,能够避免通过实际运行获取生产数据时运行时间过长的问题,提高了排产计划的效率,并避免了数字孪生模型长时间运行可能出现的故障数据,有利于提高排产计划的准确性。
技术关键词
数字孪生模型
数据
柔性
样本
排产计划
资源
学习特征
处理器
非线性
预测装置
偏差
高层次
计算机设备
关系
可读存储介质
模块
存储器
产能
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存储器管理方法
实体
存储装置
存储器控制器
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车辆行驶工况数据
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分析标签
数据处理结构
建模分析方法
页面
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