基于深度学习的数字化生产需求预测方法及系统

本申请实施例提供一种基于深度学习的数字化生产需求预测方法及系统，首先获取目标生产场景的历史生产数据集合，其中包含具有时间序列标记的多类生产相关数据单元，接着对历史生产数据集合进行分析，构建包含实体节点及关系边的需求影响因素图谱，基于该需求影响因素图谱生成初始需求特征表示，然后将初始需求特征表示输入预训练的深度学习预测模型进行处理，该深度学习预测模型由图卷积特征提取层、时序依赖建模层及多维度预测输出层依次连接构成，最终生成目标生产场景的未来生产需求预测结果，包括产品需求数量趋势描述、物料消耗波动范围估计及设备产能调配方向指引，有助于提高企业的生产效率、降低生产成本。