【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能排产预警方法，更具体地说，涉及一种五金加工的智能排产预警方法及其系统。
技术介绍
1、随着工业4.0和智能制造的快速发展，五金加工行业正面临着前所未有的机遇和挑战。高效、精准的生产排产和实时预警系统已成为提升企业竞争力的关键因素。然而，现有的排产预警技术在面对复杂、多变的五金加工环境时，仍存在诸多不足。
2、传统的基于规则的预警方法曾是行业的主流。这种方法依赖专家经验制定固定的阈值和规则，虽然实施简单，但面对现代五金加工的复杂性，其局限性日益凸显。首先，固定的阈值难以适应不同工况和产品类型的需求，导致误报率高；其次，规则系统难以捕捉复杂的多变量关系，无法识别subtle的异常模式；再者，这种方法缺乏自适应能力，无法跟随生产环境的变化而更新。
3、近年来，机器学习方法，如随机森林、支持向量机等，开始应用于排产预警领域。这些方法在一定程度上改善了预警的准确性和灵活性。然而，它们仍然存在一些问题：首先，这些方法通常需要大量的标记数据进行训练，而在实际生产中，异常样本往往稀少；其次，它们对高维度、时序性...
【技术保护点】
1.一种五金加工的智能排产预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理步骤包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态时间窗口划分步骤包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多尺度特征提取步骤包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述量子启发深度自编码网络包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述异常模式识别步骤还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常原因诊断步骤包括：
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