用于智能工厂精益制造的数据感知与流程数据化建模方法

本发明公开了一种用于智能工厂精益制造的数据感知与流程数据化建模方法，包括以下步骤：配置数据采集模块，从生产线的传感器、检测产品表面缺陷的机器视觉系统、PLC控制器和ERP系统中实时采集数据，采集的数据通过工业以太网传输到数据采集服务器，数据采集服务器上运行的数据采集软件负责解析和存储；通过数据融合模块对数据进行清洗和整理后，采用卷积神经网络CNN与长短期记忆网络LSTM的混合深度学习模型处理经过整理后的实时数据，混合深度学习模型输出用于知识图谱建模的各类三元组，包括实体、关系及属性信息；基于深度学习模型的输出，构建知识图谱，明确实体间的关系；采用智能查询模块对知识图谱的实时查询，并以自然语言形式与用户进行交互；采用故障预警模块实时监测数据。