【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电数据处理领域，具体涉及一种用于产业互联网的协同制造方法及系统。
技术介绍
1、随着产业互联网的不断发展和普及，越来越多的企业开始关注互联网技术在生产制造领域的应用。而在生产制造领域中，智能化排产是一项重要的技术，它可以在提高生产效率的同时，有效地降低生产成本，提高产品质量，为企业创造更大的经济价值。传统的排产方式大多依赖厂房内工人的经验和手工制定排产计划，这种方式存在着很多问题，如排产计划制定不及时、不准确，无法满足客户需求变化等。此外，由于人工排产计划制定需要考虑的因素过多，时间和精力成本也较高。因此，推广智能化排产技术已成为企业提高生产效率的重要手段。
2、智能化排产在产业互联网协同制造中的应用背景是多方面的。首先，随着信息化技术的不断发展，企业生产数据可以实时采集和处理。这些数据可以用于优化生产计划，提高生产效率，同时还能帮助企业更好地掌握生产过程中的各项指标，进一步提高产品质量和降低生产成本。其次，随着产业互联网的发展，越来越多的企业开始实现生产线的智能化改造。通过物联网技术实现设备之间的联网和信息交换，...
【技术保护点】
1.一种用于产业互联网的协同制造方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据排产决策神经网络中的多层级特征挖掘模块包括的x个模块层级，基于所述排产参照关键数据进行中间特征挖掘，得到x个层级挖掘特征，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述排产决策神经网络中的融合仿射模块，基于所述x个层级挖掘特征及其分别对应的所述决策贡献评分，确定所述待决策生产任务对应的目标编码数组，包括：
4.根据权利要求1~3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取待决策生产任务的排产参照关键数据，包括
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【技术特征摘要】
1.一种用于产业互联网的协同制造方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据排产决策神经网络中的多层级特征挖掘模块包括的x个模块层级，基于所述排产参照关键数据进行中间特征挖掘，得到x个层级挖掘特征，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述排产决策神经网络中的融合仿射模块，基于所述x个层级挖掘特征及其分别对应的所述决策贡献评分，确定所述待决策生产任务对应的目标编码数组，包括：
4.根据权利要求1~3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取待决策生产任务的排产参照关键数据，包括：
5.根据权利要求1~3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括所述排产决策神经网络的调优过程，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述网络调优模板集合包括x个排产数量级区间分别对应的网络调优模板子集，所述排产数量级区间对应的...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱晓钧，张梅甫，
申请(专利权)人：北京国联视讯信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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