透明质酸钠的生产管理方法及相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能领域，公开了一种透明质酸钠的生产管理方法及相关装置，用于提高透明质酸钠的生产管理效率

【技术实现步骤摘要】
透明质酸钠的生产管理方法及相关装置


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种透明质酸钠的生产管理方法及相关装置
。

技术介绍

[0002]透明质酸钠在医疗美容
、
医药和生物
具有广泛的应用，例如皮肤填充
、
关节润滑
、
眼部手术等
。
其在这些应用中的高需求和市场潜力已经引发了科研和工业界的广泛关注
。
[0003]然而，透明质酸钠的生产过程涉及复杂的工序和多个生产设备，需要高效的管理和调度以确保生产质量和产量的稳定性
。
传统的生产管理方法存在许多问题，包括不足的效率
、
资源浪费以及生产调度的复杂性，进而导致现有方案的效率低
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种透明质酸钠的生产管理方法及相关装置，用于提高透明质酸钠的生产管理效率
。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种透明质酸钠的生产管理方法，所述透明质酸钠的生产管理方法包括：
[0006]获取透明质酸钠的生产过程中所涉及的生产工序数据以及生产关联设备数据；
[0007]对所述生产工序数据进行工序解析，得到多个生产工序节点以及每个生产工序节点的节点状态数据，并对所述生产关联设备数据进行设备解析，得到多个生产关联设备以及每个生产关联设备的运行状态数据；
[0008]对所述多个生产工序节点进行工序编码，得到每个生产工序节点的工序编码序列，并对所述多个生产关联设备进行设备编码，得到每个生产关联设备的设备编码序列；
[0009]根据所述节点状态数据和所述工序编码序列创建工序节点状态特征矩阵，并根据所述运行状态数据和所述设备编码序列创建设备运行状态特征矩阵；
[0010]将所述工序节点状态特征矩阵以及所述设备运行状态特征矩阵输入预置的生产管理分析模型进行权重和关系分析，得到生产工序节点与生产关联设备之间的生产影响系数；
[0011]通过预置的遗传算法，根据所述生产工序节点与生产关联设备之间的生产影响系数对所述多个生产工序节点以及多个生产关联设备进行生产调度方案最优化分析，得到目标生产调度方案
。
[0012]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述对所述生产工序数据进行工序解析，得到多个生产工序节点以及每个生产工序节点的节点状态数据，并对所述生产关联设备数据进行设备解析，得到多个生产关联设备以及每个生产关联设备的运行状态数据，包括：
[0013]对所述生产工序数据进行工序解析，得到多个生产工序节点，其中，所述多个生产
工序节点包括：原料准备
、
混合
、
反应
、
提取
、
纯化和包装；
[0014]创建所述多个生产工序节点对应的多个节点特征标签，并将所述多个节点特征标签输入预置的第一聚类模型，通过所述第一聚类模型确定所述多个节点特征标签对应的多个节点标签聚类中心；
[0015]将所述生产工序数据输入所述第一聚类模型，并通过所述多个节点标签聚类中心对所述生产工序数据进行数据点聚类，得到每个生产工序节点的节点状态数据；
[0016]对所述生产关联设备数据进行设备解析，得到多个生产关联设备，其中，所述多个生产关联设备包括：反应釜
、
溶解槽
、
过滤设备
、
膜分离设备
、
浓缩设备
、
干燥设备
、
包装设备和质量控制设备；
[0017]创建所述多个生产关联设备对应的多个设备特征标签，并将所述多个设备特征标签输入预置的第二聚类模型，通过所述第二聚类模型确定所述多个设备特征标签对应的多个设备标签聚类中心；
[0018]将所述生产关联设备数据输入所述第二聚类模型，并通过所述多个设备标签聚类中心对所述生产关联设备数据进行数据点聚类，得到每个生产关联设备的运行状态数据
。
[0019]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述对所述多个生产工序节点进行工序编码，得到每个生产工序节点的工序编码序列，并对所述多个生产关联设备进行设备编码，得到每个生产关联设备的设备编码序列，包括：
[0020]获取每个生产工序节点对应的节点属性信息，以及获取每个生产关联设备对应的设备属性信息；
[0021]对所述节点属性信息进行属性特征分析，得到多个第一属性特征，并对所述设备属性信息进行属性特征分析，得到多个第二属性特征；
[0022]对所述多个第一属性特征进行编码映射，得到每个生产工序节点的多个工序编码值，并对所述多个第二属性特征进行编码映射，得到每个生产关联设备的多个设备编码值；
[0023]对所述多个工序编码值进行编码序列组合，生成每个生产工序节点的工序编码序列，并对所述多个设备编码值进行编码序列组合，生成每个生产关联设备的设备编码序列
。
[0024]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述根据所述节点状态数据和所述工序编码序列创建工序节点状态特征矩阵，并根据所述运行状态数据和所述设备编码序列创建设备运行状态特征矩阵，包括：
[0025]分别对所述节点状态数据进行状态数据离散化，得到多个节点离散数据，并对所述运行状态数据进行状态数据离散化，得到多个运行离散数据；
[0026]分别对所述节点离散数据进行曲线拟合，得到多个节点状态曲线，并分别计算每个节点状态曲线的第一均值数据；
[0027]分别对所述运行离散数据进行曲线拟合，得到多个运行状态曲线，并分别计算每个运行状态曲线的第二均值数据；
[0028]对所述第一均值数据和所述工序编码序列进行映射匹配和矩阵转换，得到工序节点状态特征矩阵；
[0029]对所述第二均值数据和所述设备编码序列进行映射匹配和矩阵转换，得到设备运行状态特征矩阵
。
[0030]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第四种实现方式中，所述将所述工序节点状
态特征矩阵以及所述设备运行状态特征矩阵输入预置的生产管理分析模型进行权重和关系分析，得到生产工序节点与生产关联设备之间的生产影响系数，包括：
[0031]将所述工序节点状态特征矩阵以及所述设备运行状态特征矩阵输入预置的生产管理分析模型，其中，所述生产管理分析模型包括：第一长短时记忆网络
、
第二长短时记忆网络
、
第一全连接层
、
注意力机制层
、
第二全连接层以及反归一化层；
[0032]通过所述生产管理分析模型分别对所述工序节点状态特征矩阵以及所述设备运行状态特征矩阵进行权重和关系分析，输出二维预测向量，其中，所述二维预测向量包括生产工序节点的工序权重值与生产关联设备的设备利用率；
[0033]根据所述二维预测向量计算生产工序节点与生产关联设备之间的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种透明质酸钠的生产管理方法，其特征在于，所述透明质酸钠的生产管理方法包括：获取透明质酸钠的生产过程中所涉及的生产工序数据以及生产关联设备数据；对所述生产工序数据进行工序解析，得到多个生产工序节点以及每个生产工序节点的节点状态数据，并对所述生产关联设备数据进行设备解析，得到多个生产关联设备以及每个生产关联设备的运行状态数据；对所述多个生产工序节点进行工序编码，得到每个生产工序节点的工序编码序列，并对所述多个生产关联设备进行设备编码，得到每个生产关联设备的设备编码序列；根据所述节点状态数据和所述工序编码序列创建工序节点状态特征矩阵，并根据所述运行状态数据和所述设备编码序列创建设备运行状态特征矩阵；将所述工序节点状态特征矩阵以及所述设备运行状态特征矩阵输入预置的生产管理分析模型进行权重和关系分析，得到生产工序节点与生产关联设备之间的生产影响系数；通过预置的遗传算法，根据所述生产工序节点与生产关联设备之间的生产影响系数对所述多个生产工序节点以及多个生产关联设备进行生产调度方案最优化分析，得到目标生产调度方案
。2.
根据权利要求1所述的透明质酸钠的生产管理方法，其特征在于，所述对所述生产工序数据进行工序解析，得到多个生产工序节点以及每个生产工序节点的节点状态数据，并对所述生产关联设备数据进行设备解析，得到多个生产关联设备以及每个生产关联设备的运行状态数据，包括：对所述生产工序数据进行工序解析，得到多个生产工序节点，其中，所述多个生产工序节点包括：原料准备
、
混合
、
反应
、
提取
、
纯化和包装；创建所述多个生产工序节点对应的多个节点特征标签，并将所述多个节点特征标签输入预置的第一聚类模型，通过所述第一聚类模型确定所述多个节点特征标签对应的多个节点标签聚类中心；将所述生产工序数据输入所述第一聚类模型，并通过所述多个节点标签聚类中心对所述生产工序数据进行数据点聚类，得到每个生产工序节点的节点状态数据；对所述生产关联设备数据进行设备解析，得到多个生产关联设备，其中，所述多个生产关联设备包括：反应釜
、
溶解槽
、
过滤设备
、
膜分离设备
、
浓缩设备
、
干燥设备
、
包装设备和质量控制设备；创建所述多个生产关联设备对应的多个设备特征标签，并将所述多个设备特征标签输入预置的第二聚类模型，通过所述第二聚类模型确定所述多个设备特征标签对应的多个设备标签聚类中心；将所述生产关联设备数据输入所述第二聚类模型，并通过所述多个设备标签聚类中心对所述生产关联设备数据进行数据点聚类，得到每个生产关联设备的运行状态数据
。3.
根据权利要求1所述的透明质酸钠的生产管理方法，其特征在于，所述对所述多个生产工序节点进行工序编码，得到每个生产工序节点的工序编码序列，并对所述多个生产关联设备进行设备编码，得到每个生产关联设备的设备编码序列，包括：获取每个生产工序节点对应的节点属性信息，以及获取每个生产关联设备对应的设备属性信息；
对所述节点属性信息进行属性特征分析，得到多个第一属性特征，并对所述设备属性信息进行属性特征分析，得到多个第二属性特征；对所述多个第一属性特征进行编码映射，得到每个生产工序节点的多个工序编码值，并对所述多个第二属性特征进行编码映射，得到每个生产关联设备的多个设备编码值；对所述多个工序编码值进行编码序列组合，生成每个生产工序节点的工序编码序列，并对所述多个设备编码值进行编码序列组合，生成每个生产关联设备的设备编码序列
。4.
根据权利要求1所述的透明质酸钠的生产管理方法，其特征在于，所述根据所述节点状态数据和所述工序编码序列创建工序节点状态特征矩阵，并根据所述运行状态数据和所述设备编码序列创建设备运行状态特征矩阵，包括：分别对所述节点状态数据进行状态数据离散化，得到多个节点离散数据，并对所述运行状态数据进行状态数据离散化，得到多个运行离散数据；分别对所述节点离散数据进行曲线拟合，得到多个节点状态曲线，并分别计算每个节点状态曲线的第一均值数据；分别对所述运行离散数据进行曲线拟合，得到多个运行状态曲线，并分别计算每个运行状态曲线的第二均值数据；对所述第一均值数据和所述工序编码序列进行映射匹配和矩阵转换，得到工序节点状态特征矩阵；对所述第二均值数据和所述设备编码序列进行映射匹配和矩阵转换，得到设备运行状态特征矩阵
。5.
根据权利要求1所述的透明质酸钠的生产管理方法，其特征在于，所述将所述工序节点状态特征矩阵以及所述设备运行状态特征矩阵输入预置的生产管理分析模型进行权重和关系分析，得到生产工序节点与生产关联设备之间的生产影响系数，包括：将所述工序节点状态特征矩阵以及所述设备运行状态特征矩阵输入预置的生产管理分析模型，其中，所述生产管理分析模型包括：第一长短时记忆网络
、
第二长短时记忆网络
、
第一全连接层
、
注意力机制层
、
第二全连接层以及反...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑招荣，文海，吴达，
申请(专利权)人：深圳市普朗医疗科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：