一种基于智能产线的生产管理系统、方法

本发明公开了一种基于智能产线的生产管理系统、方法，适用于烟草工艺产线，方法包括：采集烟草原料的基因型信息及理化指标；基于小样本扩充算法和迁移学习的神经网络模型，对基因型信息进行工艺匹配分析，生成初始加工参数集；在制丝工序中，通过透射式THz‑TDS探头阵列扫描实时监测美拉德反应进程，获取太赫兹光谱特征峰强度，并根据特征峰动态调整微波辅助参数，生成反应优化指令集；对初始加工参数集和反应优化指令集进行香型约束验证，输出可行工艺方案；执行可行工艺方案并采集成品质量信息，更新神经网络模型。本发明实现了烟草制丝过程的动态优化与精准调控，有效提升了产品质量稳定性与香型一致性。