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申请/专利权人：宜兴市普天视电子有限公司

摘要：本发明涉及智能制造技术领域，包括一种互联网智能制造服务平台，平台包括生产优化调度模块、设备健康管理模块、质量控制管理模块、安全监控管理模块、需求与供应预测模块、智能调度优化模块、故障诊断与维护模块、决策支持模块。本发明中，通过动态生态优化算法提升生产效率，孤立森林算法与自编码神经网络联用，提高故障预测精度，减少停机，卷积神经网络自动识别产品缺陷，提升质量，长短期记忆网络和时间卷积网络优化需求预测，遗传算法与模拟退火算法结合改善生产调度，增强资源效用，深度学习强化故障早诊与预防，降低成本，技术整合推进生产智能化，优化资源，提高安全与质量，确保流程效率与可靠性。

主权项：1.一种互联网智能制造服务平台，其特征在于：所述平台包括生产优化调度模块、设备健康管理模块、质量控制管理模块、安全监控管理模块、需求与供应预测模块、智能调度优化模块、故障诊断与维护模块、决策支持模块；所述生产优化调度模块基于实时生产线数据，采用动态生态优化算法，模拟自然生态中物种的竞争和共生关系，通过算法内的选择、交叉和变异操作，动态调整生产流程和配置，匹配环境变化，生成优化后生产配置方案；所述生产优化调度模块包括生态模型子模块、优化执行子模块、反馈调整子模块；所述生态模型子模块基于实时生产线数据，采用动态生态优化算法模拟自然生态中物种的竞争与共生机制，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，动态调整生产流程和配置，生成生态优化配置方案；所述优化执行子模块基于生态优化配置方案，采用线性规划方法对生产流程和设备配置进行优化，通过建立目标函数和约束条件，利用单纯形法和内点法求解器捕捉资源配置的最优解，生成优化执行配置方案；所述反馈调整子模块基于优化执行配置方案，采用反馈控制策略进行生产执行的实时监控和反馈信息的收集，通过对生产数据的持续分析与比较，调整生产参数，匹配实时生产需求和条件，生成优化后生产配置方案；所述设备健康管理模块基于优化后生产配置方案，采用孤立森林算法分析设备运行数据中的异常点，识别潜在的设备故障，结合自编码神经网络对设备状态特征进行编码和解码，预测设备故障，生成设备健康评估结果；所述质量控制管理模块基于设备健康评估结果，采用卷积神经网络，通过层叠的滤波器自动提取图像中的特征并进行分类，识别和标记生产线上的产品缺陷，实时监控产品质量，生成质量控制结果；所述安全监控管理模块基于质量控制结果，采用孤立森林算法分析生产数据，通过构建孤立树识别数据中的异常模式，识别生产过程中的安全风险，生成安全监控结果；所述需求与供应预测模块基于安全监控结果，采用长短期记忆网络处理时间序列数据，学习历史生产需求和原材料供应模式，利用时间卷积网络优化序列数据处理的效率和准确性，为未来时间段内的生产需求和原材料供应提供预测，生成综合预测分析结果；所述智能调度优化模块基于综合预测分析结果，采用遗传算法模拟自然选择和遗传机制优化生产调度问题的解决方案，通过模拟退火算法进行局部最优问题的随机分析克服，动态调整生产计划和资源分配，生成调度优化方案；所述智能调度优化模块包括调度策略子模块、资源分配子模块、优化反馈子模块；所述调度策略子模块基于综合预测分析结果，采用遗传算法设计生产调度的初始方案，通过初始化种群后，采用轮盘赌选择法选择优良个体，单点交叉法交换个体信息，均匀变异法引入新遗传信息，持续迭代优化捕捉最优生产调度策略，生成调度初步优化策略；所述资源分配子模块基于调度初步优化策略，采用模拟退火算法对资源分配问题进行优化，通过设置初始温度和冷却计划，随温度的降低，逐渐减少接受较差解的概率，捕捉全局最优资源分配策略，生成资源分配优化方案；所述优化反馈子模块基于资源分配优化方案，实施动态调整和反馈机制，根据实时生产过程中的反馈信息调整生产计划和资源分配，使用实时数据监控和调整策略，生成调度优化方案；所述故障诊断与维护模块基于调度优化方案，采用深度学习模型，通过深度神经网络学习设备故障数据模式，进行故障类型的诊断和预测，生成预防性维护措施；所述决策支持模块基于预防性维护措施，采用规则引擎基于预定义的决策逻辑处理信息，结合决策树通过树状结构的决策路径分析决策结果，生成执行效果反馈结果。

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