一种智慧工厂维护方案生成方法、系统、终端及介质

本发明涉及生产设备维护领域，具体公开一种智慧工厂维护方案生成方法、系统、终端及介质，方法包括通过联邦学习机制训练维护时段预测模型；获取待维护设备的静态数据和目标运行数据，根据静态数据对待维护设备进行聚类，获得各个待维护设备的聚类类别，将每类待维护设备的目标运行数据组成一组输入数据；使用本地的当前维护时段预测模型对输入数据进行处理，生成各类待维护设备的预测维护时间窗口；根据设备维护优先级和生产约束条件，使用预先构建的维护方案融合模型对各个预测维护时间窗口进行融合处理，生成工厂设备维护方案。本发明提高模型预测精度，生成集中化、无冲突的维护计划，提高所生成维护方案的合理性和有效性。