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龙图腾网恭喜金华高格软件有限公司申请的专利面向离散制造业的多目标动态智能排产优化方法及系统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：CN119180384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411649330.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权面向离散制造业的多目标动态智能排产优化方法及系统是由汪敏华;郑松波;冯燕设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向离散制造业的多目标动态智能排产优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业生产技术领域，具体为面向离散制造业的多目标动态智能排产优化方法及系统，方法包括获取生产任务、设备、库存和能耗等生产特征数据，利用历史数据构建机器学习模型，预测生产过程中的交期延误、库存短缺和设备故障等风险；构建任务优先级计算模型，综合考虑各项风险因素，计算生产任务的优先级参数；基于优先级参数，为生产任务划分多个优化目标，并为每个目标创建目标函数，平衡生产条件冲突；构建生产任务优先级变化策略，根据生产反馈动态调整优先级参数和优化目标；本发明充分利用数据驱动和机器学习技术，实现离散制造业生产过程的智能优化和动态调整，提高生产效率和灵活性。

本发明授权面向离散制造业的多目标动态智能排产优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向离散制造业的多目标动态智能排产优化方法，其特征在于，包括：获取生产特征数据，所述生产特征数据包括生产任务数据、生产设备数据、库存数据以及能耗数据；利用历史生产特征数据，构建并训练机器学习模型进行生产预测，分别预测生产时的交期延误数据、库存短缺数据以及设备故障数据；构建任务优先级计算模型，根据交期延误数据、库存短缺数据以及设备故障数据，计算生产任务优先级参数；基于长短期记忆网络LSTM模型构建交期延误预测模型，所述交期延误预测模型由LSTM模型的多个LSTM层和全连接层组成；LSTM模型最后一层全连接层的输出即为预测的交期延误时间；基于门控循环单元网络GRU模型构建库存短缺预测模型，所述库存短缺预测模型由GRU模型的多个GRU层和全连接层组成，GRU模型最后一层全连接层的输出经过Sigmoid激活函数得到预测的库存短缺次数，经过ReLU激活函数得到预测的库存短缺数量；基于卷积神经网络CNN模型和长短期记忆网络LSTM模型的组合模型构建设备故障预测模型；将历史生产设备数据和故障记录数据转化为第三时间序列数据，并使用一维卷积层提取第三时间序列数据的时间特征；然后，将卷积层的时间特征输出作为设备故障预测模型LSTM层的输入，设备故障预测模型的LSTM层用于捕捉第三时间序列数据的长期依赖关系；设备故障预测模型LSTM层的输出经过两个并列的全连接层，用Sigmoid激活函数输出预测的设备故障次数，用ReLU激活函数输出预测的设备故障间隔时间；基于生产任务优先级参数为生产任务划分优化目标，构建多种生产任务优化目标，为每种生产任务优化目标创建目标函数，平衡目标函数中的生产条件冲突，根据生产任务优先级参数分配生产任务优化目标；构建生产任务优先级变化策略，计算生产任务优先级变化，根据生产反馈，调整计算当前生产任务优先级参数，并根据生产任务优先级参数的变化，更新优化目标。

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