一种基于机器学习的MBOM物料消耗指标监控方法、系统、介质及设备

本发明公开了一种基于机器学习的MBOM物料消耗指标监控方法、系统、介质及设备，属于航空智能制造的技术领域，获取MBOM物料消耗数据，按物料类型对消耗数据进行分类，并结合时间段基于责任单位划分，形成消耗数据集。基于消耗数据集，训练得到线性回归模型，以预测各责任单位针对不同物料类型的预计完成时间。针对原始未消耗的数据，基于责任单位、物料类型、物料数量，采用线性回归模型预测物料消耗时间；然后，结合EBOM发布时间评估物料消耗完成的时间；对比评估的物料消耗完成的时间和要求完成的时间，分析MBOM物料消耗指标。本发明可以精准识别出物料消耗的指标率，有效提高了物料消耗指标监控的完备性，具有较好的实用性。