【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理的，尤其涉及一种智能制造的产能分析方法及系统。
技术介绍
1、随着智能制造技术的迅速发展，企业对生产效率和产品质量的要求越来越高。在这一背景下，如何准确分析和预测生产线的产能成为了提高生产效率、降低生产成本的关键。传统的产能分析方法主要依赖于人工收集的数据和经验判断，这不仅耗时耗力，而且准确性有限。因此，如何利用先进的信息技术和数据分析方法来提高产能分析的准确性和效率，成为了智能制造领域亟待解决的问题。
2、现有技术中，一些基于数据分析的产能分析方法已被提出，这些方法通常包括收集生产线的生产数据、分析数据特征、预测生产线的产能等步骤。这些方法通过对生产数据的深入分析，可以在一定程度上提高产能分析的准确性。然而，这些现有技术仍存在一些限制，比如数据分析的维度单一，缺乏对生产过程时间和空间特征的综合分析，且在产能测试策略的调整上不够灵活，难以及时反映生产线状态的实时变化。现有技术的主要技术缺陷在于其分析方法的局限性和灵活性不足。尽管现有技术能够利用生产数据进行产能分析，但缺乏一种综合考虑时间和空间特征的分析...
【技术保护点】
1.一种智能制造的产能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能制造的产能分析方法，其特征在于，所述第一生产数据至少包括设备运行效率数据、设备作业时间数据、设备停机时间数据、设备故障数据；所述第二生产数据至少包括产品质量数据、产品数量数据。
3.根据权利要求1所述的智能制造的产能分析方法，其特征在于，所述对所述第一生产数据进行自适应分解，得到生产环节的分解特征矩阵；将所述分解特征矩阵输入至时空特征提取模型中进行深度特征提取，得到第一特征集合，包括：
4.根据权利要求3所述的智能制造的产能分析方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种智能制造的产能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能制造的产能分析方法，其特征在于，所述第一生产数据至少包括设备运行效率数据、设备作业时间数据、设备停机时间数据、设备故障数据；所述第二生产数据至少包括产品质量数据、产品数量数据。
3.根据权利要求1所述的智能制造的产能分析方法，其特征在于，所述对所述第一生产数据进行自适应分解，得到生产环节的分解特征矩阵；将所述分解特征矩阵输入至时空特征提取模型中进行深度特征提取，得到第一特征集合，包括：
4.根据权利要求3所述的智能制造的产能分析方法，其特征在于，所述通过所述关系建模层对融合特征表示进行建模处理，得到生产环节之间的相互关系及动态变化关系，基于生产环节之间的相互关系及动态变化关系，生成关系特征表示，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：颜思威，胡修勇，颜海鹰，
申请(专利权)人：深圳市联特微电脑信息技术开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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