基于深度强化学习的制造业数据智能分析方法及系统

本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于深度强化学习的制造业数据智能分析方法及系统。该方法包括：对制造业设备状态、订单特征、库存水平、质量指标数据进行时序化处理得到四维生产数据矩阵，通过LSTM‑Actor‑Critic算法进行策略学习得到制造决策策略网络，按生产周期分类处理得到分层数据集，构建智能经验回放缓冲区，协同优化订单调度、库存补货、设备任务分配决策，得到制造业数据智能分析结果。本申请解决现有制造业数据分析方法缺乏自适应学习能力和无法处理多域协同决策优化的技术问题。