摘要
本发明公开了一种基于AI算法的MES工业生产报工系统,数据采集模块:用于实时采集生产线设备状态数据、工序参数及历史生产数据,通过物联网传感器与设备控制单元实现数据交互;AI数据处理模块:包括时序预测单元和异常检测单元,其中时序预测单元采用长短期记忆神经网络对设备状态数据进行趋势分析,异常检测单元通过卷积神经网络识别生产流程中的偏差。本发明采用融合LSTM与CNN的双重AI模型,实现生产状态预测与异常检测的协同优化;通过动态优先级公式量化报工指令,解决传统MES系统依赖人工经验的问题;同时强化学习反馈机制提升系统自适应能力,区别于静态规则驱动的现有技术,通过通过AI动态排产优化大大提高多工厂协同生产效率和优化。
技术关键词
报工系统
AI算法
工业生产
设备状态数据
长短期记忆神经网络
数据采集模块
设备控制单元
物联网传感器
数据处理模块
强化学习算法
卷积神经网络识别
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