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申请/专利权人:智筑科技(吉林省)有限公司
摘要:本发明公开了一种数字化工厂监测数据挖掘方法及系统,涉及人工智能技术领域,包括,通过自适应模式实时捕捉多模态数据,经边缘计算预处理后,融合映射至统一数据空间,运用深度学习模型识别模式和检测异常,提升监测精度与响应速度。初步分析结果上传至云端,构建设备健康状态模型,预测运行趋势,实现预测性维护,减少非计划停机。基于预测结果,生成维护建议和生产调度策略,优化生产流程,提高效率与降低成本。该方法增强数据处理能力,促进智能决策,对提升工厂自动化和智能化水平具有重要价值,确保生产连续性和高效性,增强整体运营效能和市场竞争力。
主权项:1.一种数字化工厂监测数据挖掘方法,其特征在于:包括,采用自适应模式,实时捕捉设备运行状态的物理参数和环境变量的多模态数据,上传至边缘计算设备进行初步处理;对初步处理后的多模态数据进行融合,并映射到统一的数据空间;通过机器学习模型对融合后的多模态数据进行初步的模式识别和异常检测,输出初步分析结果并上传至云端平台;基于初步分析结果,构建设备的健康状态模型,识别设备运行的异常模式,并预测未来的运行趋势;基于预测结果,生成维护建议和生产调度策略。
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