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龍圖騰網(wǎng)恭喜武漢至簡天成科技有限公司申請(qǐng)的專利MES系統(tǒng)質(zhì)量管理追溯與預(yù)警方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118863673B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411341283.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0639；該發(fā)明授權(quán)MES系統(tǒng)質(zhì)量管理追溯與預(yù)警方法是由黃飛;錢自超設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-25向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本MES系統(tǒng)質(zhì)量管理追溯與預(yù)警方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了MES系統(tǒng)質(zhì)量管理追溯與預(yù)警方法，屬于制造信息化技術(shù)領(lǐng)域，其具體包括：通過智能傳感器陣列實(shí)時(shí)收集生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，并利用邊緣計(jì)算進(jìn)行預(yù)處理和存儲(chǔ)；系統(tǒng)內(nèi)置防錯(cuò)與防差錯(cuò)規(guī)則，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，自動(dòng)檢測并處理差錯(cuò)或異常情況，觸發(fā)報(bào)警系統(tǒng)并啟動(dòng)預(yù)測性維護(hù)；MES系統(tǒng)能自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，優(yōu)化生產(chǎn)過程，并記錄完整數(shù)據(jù)以形成產(chǎn)品生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)庫；當(dāng)產(chǎn)品質(zhì)量問題出現(xiàn)時(shí)，通過追溯和模擬功能迅速定位問題，制定改進(jìn)措施并自動(dòng)更新至系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的持續(xù)優(yōu)化。

本發(fā)明授權(quán)MES系統(tǒng)質(zhì)量管理追溯與預(yù)警方法在權(quán)利要求書中公布了：1.MES系統(tǒng)質(zhì)量管理追溯與預(yù)警方法，其特征在于，包括：步驟S1：MES系統(tǒng)通過智能傳感器陣列實(shí)時(shí)收集生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，并進(jìn)行邊緣計(jì)算預(yù)處理和數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)；步驟S2：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)分析方法對(duì)預(yù)處理后的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)，同時(shí)，基于預(yù)測性維護(hù)結(jié)果，若檢測到任一差錯(cuò)或異常情況時(shí)，則自動(dòng)觸發(fā)報(bào)警系統(tǒng)，并自動(dòng)禁止下一工序的操作；步驟S3：基于檢測到的差錯(cuò)信息，使用智能優(yōu)化算法自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，糾正當(dāng)前生產(chǎn)過程中的問題并優(yōu)化生產(chǎn)過程，處理完成后，重新啟動(dòng)生產(chǎn)或進(jìn)行下一工序，同時(shí)，對(duì)調(diào)整過程和結(jié)果進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，優(yōu)化調(diào)整策略；步驟S4：在MES系統(tǒng)中記錄每個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)和結(jié)果，形成完整的產(chǎn)品生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)庫，當(dāng)產(chǎn)品出現(xiàn)質(zhì)量問題時(shí)，通過追溯功能快速定位問題發(fā)生的環(huán)節(jié)和原因，并利用數(shù)字孿生算法模擬問題發(fā)生的場景，根據(jù)追溯和模擬結(jié)果，自動(dòng)生成改進(jìn)措施，并將改進(jìn)措施自動(dòng)更新到MES系統(tǒng)；所述步驟S2的具體步驟包括：S2.1：根據(jù)生產(chǎn)計(jì)劃和工藝要求，識(shí)別生產(chǎn)過程中的控制點(diǎn)，并針對(duì)每個(gè)控制點(diǎn)，設(shè)定防錯(cuò)與防差錯(cuò)規(guī)則，將防錯(cuò)與防差錯(cuò)規(guī)則轉(zhuǎn)化為執(zhí)行邏輯；S2.2：收集歷史生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，使用PCA算法對(duì)預(yù)處理后的歷史生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，同時(shí)，進(jìn)行特征工程，將特征工程數(shù)據(jù)與特征提取數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，獲得特征數(shù)據(jù)集；S2.3：根據(jù)特征數(shù)據(jù)集使用改進(jìn)的孤立森林算法訓(xùn)練基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常預(yù)測模型，將訓(xùn)練好的異常預(yù)測模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，并利用訓(xùn)練好的異常預(yù)測模型對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行預(yù)測分析，識(shí)別設(shè)備故障或生產(chǎn)問題，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果，制定維護(hù)計(jì)劃，更新MES系統(tǒng)；所述S2.3中改進(jìn)的孤立森林算法的具體步驟包括：S2.31：收集特征數(shù)據(jù)集，表示第m個(gè)特征數(shù)據(jù)，設(shè)置孤立森林的子樣本大小、樹的數(shù)量和最大高度，其中，表示第k個(gè)特征數(shù)據(jù)，m表示特征數(shù)據(jù)的數(shù)量；S2.32：對(duì)于每一棵樹，從特征數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇指定數(shù)量的樣本點(diǎn)作為子樣本，放入樹的根節(jié)點(diǎn)，并在當(dāng)前根節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)中隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)切割點(diǎn)e；S2.33：在切割點(diǎn)e處生成一個(gè)超平面，將當(dāng)前根節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)空間劃分為兩個(gè)子空間：若，則將該數(shù)據(jù)放在左根節(jié)點(diǎn)，若，則將該數(shù)據(jù)放在右根節(jié)點(diǎn)，ye為切割點(diǎn)位置數(shù)據(jù)；S2.34：重復(fù)S2.32-S2.33，構(gòu)建預(yù)設(shè)數(shù)量的孤立樹，并組成孤立森林；所述S2.3中改進(jìn)的孤立森林算法的具體步驟還包括：S2.35：對(duì)于每個(gè)特征數(shù)據(jù)，計(jì)算特征數(shù)據(jù)從根節(jié)點(diǎn)到葉子節(jié)點(diǎn)的路徑包含的邊數(shù)，獲得特征數(shù)據(jù)在每棵樹中的路徑長度；S2.36：根據(jù)路徑長度，采用權(quán)重均值法計(jì)算特征數(shù)據(jù)在所有樹中的平均路徑長度，其中，表示的特征權(quán)重向量，表示在每棵樹中的路徑長度向量，表示均值函數(shù)；所述S2.3中改進(jìn)的孤立森林算法的具體步驟還包括：S2.37：使用異常分?jǐn)?shù)公式計(jì)算特征數(shù)據(jù)的異常分?jǐn)?shù)，公式為： ；其中，表示特征數(shù)據(jù)的異常分?jǐn)?shù)，表示歸一化因子，g表示樹的最大高度；S2.38：設(shè)定閾值h，若，則將該特征數(shù)據(jù)識(shí)別為異常或設(shè)備故障。

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