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龙图腾网获悉深圳市永迦电子科技有限公司申请的专利一种基于排产优化与设备OEE监控的精益化运营方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120525140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511029217.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于排产优化与设备OEE监控的精益化运营方法是由陈奎;邢普润;马力;陈海超;邓海波;张博设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于排产优化与设备OEE监控的精益化运营方法在说明书摘要公布了：本申请提供的一种基于排产优化与设备OEE监控的精益化运营方法，涉及精益化运营技术领域，包括：部署多源异构数据采集接口，并进行数据采集，获取客户订单数据、物料供应状态数据、生产任务优先级数据、工艺时序要求数据和设备维护计划数据，基于数据采集后进行数据预处理，并生成语义标签集合，获取语义标签集合，基于所得语义标签集合配置生产需求动态特征集合，并计算特征影响权重。通过部署多源异构数据采集接口，同时获取客户订单数据、物料供应状态数据、生产任务优先级数据、工艺时序要求数据和设备维护计划数据，根据时间序列结构构建语义标签集合与生产需求动态特征集合。

本发明授权一种基于排产优化与设备OEE监控的精益化运营方法在权利要求书中公布了：1.一种基于排产优化与设备OEE监控的精益化运营方法，其特征在于，包括如下步骤： S100、部署多源异构数据采集接口，并进行数据采集，获取客户订单数据、物料供应状态数据、生产任务优先级数据、工艺时序要求数据和设备维护计划数据，基于数据采集后进行数据预处理，并生成语义标签集合，获取语义标签集合，基于所得语义标签集合配置生产需求动态特征集合，并计算特征影响权重； S200、基于生产需求动态特征集合配置强化学习排产优化策略环境，并定义强化学习奖励函数，配置强化学习排产优化神经网络和历史调度反馈样本集，并训练强化学习排产优化神经网络，基于强化学习排产优化神经网络输出最优排产调度方案，得出最优排产调度方案； S300、部署设备OEE监测单元，并采集设备运行状态数据，基于设备运行状态数据计算设备OEE综合得分，基于设备OEE综合得分配置OEE异常识别机制，并检测OEE异常波动事件，基于OEE异常波动事件配置设备OEE行为归因模型，并识别影响因子，通过设备OEE行为归因模型输出设备OEE异常波动归因分析报告并标记运营瓶颈包括： 基于检测到的OEE异常波动事件，配置设备OEE行为归因模型，通过设备OEE行为归因模型对设备OEE异常波动事件进行分析，所述设备OEE行为归因模型基于历史调度反馈样本集中存储的任务排产路径、任务编号、设备运行状态数据、调度评分数据和当前周期采集的设备运行状态数据，执行归因步骤包括：建立调度行为事件表、建立设备状态变化序列和同步检索与匹配； 建立调度行为事件表为：记录任务编号、调度时间、执行设备编号和强化学习奖励函数评分； 建立设备状态变化序列为：记录设备稼动率、设备性能效率和设备良品率随时间的变化情况； 同步检索与匹配为：针对每个设备OEE异常波动事件，向前溯源30分钟内的调度行为事件表和设备状态变化序列，识别是否存在任务变更、设备维护计划调整和设备任务切换频繁的情况； 归因步骤中若存在任务变更、设备维护计划调整和设备任务切换频繁的情况的调度行为，则将该调度行为标记为设备OEE异常波动事件的潜在诱因； 调用设备OEE行为归因模型的评分机制对潜在诱因进行量化评分； 基于设备OEE行为归因模型完成归因分析后，输出设备OEE异常波动归因分析报告，所述设备OEE异常波动归因分析报告包括：设备OEE综合得分下降趋势、异常波动持续时间、发生异常波动的设备编号、涉及任务编号、诱发异常波动的具体调度行为类型和对应诱因评分； S400、基于设备OEE异常波动事件触发排产策略反馈调节流程，配置反馈调节目标向量，基于强化学习排产优化神经网络生成任务排产调度动作集合和策略置信度向量，并配置自适应反馈调节规则和更新历史调度反馈样本集； S500、配置运营绩效指标评分机制，基于运营绩效指标评分机制配置模型增量训练样本，配置排产优化神经网络和设备OEE行为归因模型增量训练机制，并更新历史样本库。

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