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摘要：本发明提供MES系统的生产追溯与事务协同方法及系统，涉及生产追溯技术领域，包括利用图数据库技术，构建生产过程知识图谱，将融合后的多源异构数据映射到知识图谱的实体和关系中；基于时序图算法，在知识图谱中建立动态时序关联，形成可追溯的生产过程链；基于知识图谱和异常检测模型，构建事务触发机制，自动识别需要协同处理的生产事务，得到事务协同记录；利用强化学习算法，建立多智能体协同决策模型，该模型能够根据当前生产状态和历史经验，自适应地分配任务和资源；通过注意力机制增强的序列到序列模型，将非结构化的协同需求转化为可执行的工作流程；基于可追溯的生产过程链和事务协同记录，自动生成多维度的生产分析报告。
主权项：1.MES系统的生产追溯与事务协同方法，其特征在于，包括：部署分布式数据采集网络，从生产设备、环境传感器、人机交互终端和企业信息系统中实时采集异构数据；对采集的异构数据进行分类标注，建立统一的数据模型架构；利用边缘计算节点对异构数据进行初步清洗、去噪和标准化处理，生成结构化数据流；将结构化数据流传输至中央数据处理单元，利用深度学习算法进行数据特征提取和语义理解，构建多维数据特征向量；基于所述多维数据特征向量，采用迁移学习方法，建立跨域数据关联模型，实现异构数据的语义对齐和融合；利用图数据库技术，构建生产过程知识图谱，将融合后的多源异构数据映射到知识图谱的实体和关系中；基于时序图算法，在知识图谱中建立动态时序关联，形成可追溯的生产过程链；基于区块链技术，为生产过程中的关键节点和事务创建防篡改的数字指纹，并将数字指纹与知识图谱中的相应实体关联；构建基于图神经网络的异常检测模型，对知识图谱中的数据流动和关系变化进行实时监控，识别潜在的生产异常和质量风险；基于知识图谱和异常检测模型，构建事务触发机制，自动识别需要协同处理的生产事务，得到事务协同记录；利用强化学习算法，建立多智能体协同决策模型，该模型能够根据当前生产状态和历史经验，自适应地分配任务和资源；通过注意力机制增强的序列到序列模型，将非结构化的协同需求转化为可执行的工作流程；基于可追溯的生产过程链和事务协同记录，自动生成多维度的生产分析报告。
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