摘要
本发明公开了一种矿用温度传感器的生产管理系统,涉及生产管理技术领域,解决了现有技术中矿用温度传感器在矿井这种复杂环境下,易出现误差与故障,但是由于矿井环境复杂多变难以进行校准和检修的技术问题;本发明将历史不合格率数据集输入至概率预测模型获取不合格率;根据不合格率确定预生产的订单数;将不合格率进行等级划分,根据划分的等级确定需要对预生产的订单数进行复检的比例;获取客户对温度传感器的实际使用环境,将实际使用环境进行分区,并使用数字孪生模型进行环境模拟;判断是否由于环境原因导致温度传感器感温效果弱化;是,进行误差校订;否,则继续判断;本发明通过多次复检,确保矿用温度传感器能够以最小误差投入使用。
技术关键词
矿用温度传感器
管理系统
人工智能模型
优化产品设计
随机抽样方法
系统管理模块
数字孪生模型
长短记忆神经网络
标记
数据存储模块
卷积神经网络模型
标签
矿井环境
耐腐蚀材料
环境污染问题
误差
订单
分区
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信息管理系统
企业内部数据
关键词
企业人力资源
数据存储单元
负荷均衡方法
人工智能模型
小区
速率
前馈神经网络
综合管理系统
线性回归模型
神经网络模型
能源
粒子群算法
智能运维平台
数据分析模块
负荷预测模型
能源管理系统
大数据分析引擎
智能安防管理系统
动态身份认证
风险
数据
注意力机制