基于可解释人工智能的生产业务流程超时预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于可解释人工智能的生产业务流程超时预测方法；包括以下步骤：首先涉及对生产业务流程的事件日志进行预处理，确保数据的质量和一致性。随后，从清洗后的数据中提取关键特征。接着构建并训练一个时间卷积网络模型，该模型专门设计用于分析时间序列数据，并能准确预测生产业务流程的剩余执行时间，通过判断TCN模型的预测结果是否超过预设的超时阈值，可以及时识别潜在的延迟风险。为了提高TCN模型的可解释性，采用了SHAP值分析，用以确定各特征对预测结果的具体贡献度。通过构建SHAP概要图将复杂的预测结果和特征贡献以可视化的方式展现出来，使得业务专家能够直观理解模型的预测逻辑，从而提高模型的可信度和决策支持的有效性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及业务流程管理，具体涉及一种基于可解释人工智能的生产业务流程超时预测方法。

技术介绍

1、在当今的工业和商业环境中，生产业务流程的效率是企业竞争力的关键。随着全球化和技术革新的加速，市场需求的多变性要求企业必须具备快速响应的能力。生产业务流程的每一个环节，从原材料的采购到成品的交付，都需要精确的时间管理和流畅的运作协同。然而，不确定性因素如供应链中断、设备故障、人力资源短缺等，都可能导致生产流程的延迟，影响企业的交付能力和客户满意度。为了应对这些挑战，企业越来越依赖于先进的技术手段来提升生产流程的监控和优化能力。人工智能和大数据技术的发展，为生产流程的智能化管理提供了新的可能性。通过收集和分析大量的生产数据，企业能够更好地理解流程中的各种模式和趋势，预测潜在的风险，并实时调整资源分配和流程策略。在这一背景下，超时预测成为了生产流程管理的一个关键组成部分。超时预测能够帮助企业及时识别那些可能导致生产延迟的环节，从而采取预防或补救措施，减少损失。

2、机器学习模型，尤其是深度学习模型，因其强大的特征提取能力和高预测精度，在生产业务流程超本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于可解释人工智能的生产业务流程超时预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于可解释人工智能的生产业务流程超时预测方法，其特征在于，步骤(1)具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于可解释人工智能的生产业务流程超时预测方法，其特征在于，所述步骤(2)具体如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于可解释人工智能的生产业务流程超时预测方法，其特征在于，步骤(3)具体包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的一种基于可解释人工智能的生产业务流程超时预测方法，其特征在于，步骤(5)具体包括以下步骤：

【技术特征摘要】

1.基于可解释人工智能的生产业务流程超时预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于可解释人工智能的生产业务流程超时预测方法，其特征在于，步骤(1)具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于可解释人工智能的生产业务流程超时预测方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王佳星，陈凯涛，余益丰，侯晨煜，曹斌，范菁，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：