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申请/专利权人：深圳市前海文仲信息技术有限公司

摘要：本发明涉及产线物联网技术领域，具体涉及一种生产线传统设备物联网接入系统，包括以下模块：实时数据采集模块：所述实时数据采集模块包括工业摄像头采集子模块以及红外计数子模块，所述工业摄像头采集子模块以及红外计数子模块采集数据形成生产过程数据；数据传输与云端接口模块：将采集的实时数据传输到云端；云端处理单元：云端处理单元接收和存储实时数据采集模块的实时数据，并与前置生产数据整合，结合生产过程数据和前置数据，生成事实生产数据结果；自适应生产线优化模块：利用机器学习和人工智能算法，自动识别生产线中的效率瓶颈、潜在故障点和优化机会。本发明，解决了传统生产线在自动化和智能化方面的局限性。

主权项：1.一种生产线传统设备物联网接入系统，其特征在于，包括以下模块：实时数据采集模块：所述实时数据采集模块包括工业摄像头采集子模块以及红外计数子模块，其中，工业摄像头采集子模块使用高精度工业摄像头，针对传统生产线上的数显表和设备参数显示屏进行实时数据捕捉，通过高分辨率成像和图像处理技术，将视觉信息精确转换为数字信号；红外计数子模块通过部署红外传感器，实时记录生产线的运行节拍和时长，捕捉生产过程中的连续性和运行效率，为生产线的性能评估提供数据支持，所述工业摄像头采集子模块以及红外计数子模块采集数据形成生产过程数据；数据传输与云端接口模块：将采集的实时数据传输到云端，保证数据传输的实时性和安全性；云端处理单元：云端处理单元接收和存储实时数据采集模块的实时数据，并与前置生产数据整合，结合生产过程数据和前置数据，生成事实生产数据结果，所述云端处理单元具体包括：数据整合机制：云端处理单元设有数据整合机制，数据整合机制收集和整合前置生产数据以及从实时数据采集模块收集的生产过程数据，所述前置生产数据包括订单信息、交货日期、工单排期、员工分配，数据整合机制通过数据匹配和融合技术，确保不同来源和格式的数据无缝整合；智能分析引擎：所述云端处理单元内嵌有智能分析引擎对整合的数据进行深入分析，分析内容包括订单完成状态、生产效率、资源分配，以生成反映实际生产状况的事实生产数据；预测和趋势分析功能：云端处理单元利用历史和实时数据，执行预测分析，识别生产趋势和潜在问题，包括对交货时间的预测准确度、工单进度的偏差分析和员工效率的评估；所述智能分析引擎采用决策树算法，具体包括：分析订单完成状态：使用决策树算法，分析订单信息、预定交货日期与实际生产数据，通过以上数据，预测订单的完成状态和潜在的延迟风险，并提出优化生产计划的建议；生产效率分析：通过分析生产线的运行数据以及员工的工作记录，决策树算法识别生产流程中的效率瓶颈，建议调整生产流程或资源配置，以提高整体效率；资源分配优化：决策树分析员工分配、原材料使用以及设备运行数据，识别不平衡或低效的资源分配，通过决策树算法提供的决策路径，智能分析引擎提出合理资源分配方案，以优化生产线的输出和降低成本；生成事实生产数据：基于以上分析，智能分析引擎综合信息，生成事实生产数据报告，事实生产数据报告包括订单完成预测、生产效率指标、资源使用情况，为管理层提供了全面的生产线视角；决策树算法通过构建树状模型，从特征数据中学习决策路径，用于分类和回归任务，具体包括：特征选择：信息增益:用于ID3算法，计算公式为: 其中，IG是信息增益，T是目标变量，A是某个特征，Tv是特征A的可能值，Entropy是数据集的熵；增益率：用于C4.5算法，是对信息增益的改进，增益率＝信息增益分割信息；基尼不纯度：用于CART算法，计算公式为:其中，pj是数据集T中第j类的相对频率；树的构建:基于特征选择方法，递归分割数据集，为每个子集构建决策节点，在每个节点，选择最优的特征进行分割，直到达到终止条件；剪枝避免过拟合，包括预剪枝或后剪枝；在智能分析引擎中，决策树算法会基于数据集中的特征构建模型，用于分类；自适应生产线优化模块：利用机器学习和人工智能算法，对云端处理单元接收到的数据进行深度分析，通过实时分析生产过程数据，自动识别生产线中的效率瓶颈、潜在故障点和优化机会，基于分析，提供实时的调整建议，以优化生产效率和产品质量。

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