基于机器学习的动态产能分包优化方法及系统

本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及基于机器学习的动态产能分包优化方法及系统，包括通过收集生产线数据、分包商数据以及项目数据，并进行数据预处理，提高了数据的准确性和可靠性，有助于构建更准确的机器学习模型；通过构建机器学习模型，实现动态产能预测、分包商智能分组以及项目优化；通过针对性地制定产能调整策略、分包优化策略以及资源分配优化策略，并进行动态调整，显著提升生产效率和项目质量；通过设立全面的反馈渠道与量化分析，有利于持续优化产能与资源分配，同时提高了决策的灵活性和适应性。本发明用于解决当前工业生产管理存在的生产效率低、项目质量不稳定及资源分配不合理的技术问题。