摘要
本发明涉及数字工厂技术领域,公开了一种基于数字工厂的生产数据分析方法及系统,其中,该方法包括:对数字工厂中的高精度传感器数据和低精度传感器数据进行时空对齐与标准化处理,得到目标生产数据张量;进行生产规律约束融合,得到物理一致性生产数据和工艺参数估计值;进行可靠性分析,得到带置信区间的生产数据集;根据所述带置信区间的生产数据集构建多阶段生产优化问题,并对所述多阶段生产优化问题进行求解,得到最优生产参数策略和设备调整方案,该方法在产品质量稳定性、能源效率、设备调整频率和综合生产效率方面实现了显著改进,为数字工厂的智能化生产管理提供了有效的技术支持。
技术关键词
数据分析方法
多阶段
高精度传感器
连续生产流程
贝叶斯神经网络
物理
多分辨率
自动编码器
参数优化模型
神经网络模型
自动化流水线设备
驱动特征
数字工厂技术
变量
策略
重建误差
数控机床刀具
系统为您推荐了相关专利信息
优化调度方法
卡尔曼滤波算法
数据
协方差矩阵
集成方法
大语言模型
专用数据集
多模态交互
心理咨询系统
生理信号监测
数据分析模型
深度学习网络
数据分析方法
编码器
动态融合机制