基于可解释人工智能的生产业务流程超时预测方法

本发明公开了一种基于可解释人工智能的生产业务流程超时预测方法；包括以下步骤：首先涉及对生产业务流程的事件日志进行预处理，确保数据的质量和一致性。随后，从清洗后的数据中提取关键特征。接着构建并训练一个时间卷积网络模型，该模型专门设计用于分析时间序列数据，并能准确预测生产业务流程的剩余执行时间，通过判断TCN模型的预测结果是否超过预设的超时阈值，可以及时识别潜在的延迟风险。为了提高TCN模型的可解释性，采用了SHAP值分析，用以确定各特征对预测结果的具体贡献度。通过构建SHAP概要图将复杂的预测结果和特征贡献以可视化的方式展现出来，使得业务专家能够直观理解模型的预测逻辑，从而提高模型的可信度和决策支持的有效性。