【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及资源管理，特别涉及一种数据质量评估与分析的数字化生产运营管理方法。
技术介绍
1、随着工业4.0的到来，数字化技术和智能化管理逐步成为现代生产运营管理的核心驱动力。传统的生产方式已无法适应日益复杂的市场需求与生产环境，企业面临着不断增长的生产效率要求以及更高的定制化需求。这种情况下，如何提升生产过程中的数据利用效率，如何通过精确的分析和管理实现生产流程的灵活性和效率，已成为企业在全球竞争中占据优势的关键。数据的质量、准确性和实时性对生产管理起着至关重要的作用，而如何从海量数据中提取有价值的信息、进行科学的评估与分析，已成为提升生产力和企业竞争力的难题。
2、在传统的生产管理模式下，生产计划往往依赖于人工经验和历史数据，无法迅速适应市场需求的快速变化和外部环境的波动。此外，生产系统往往是以孤立的方式运作，各个环节之间的协调与优化不足，导致生产效率低下、资源浪费严重，无法满足灵活多变的生产需求。而随着制造业向定制化、小批量、柔性生产转型，传统的人工干预、定量生产调度的方式已经难以应对复杂和快速变化的生产场景。
3、因此，企业亟需借助现代技术手段，尤其是数据分析和智能调度技术，优化生产过程中的各个环节，提升资源配置的精准度和灵活性。通过先进的数据质量评估与分析方法，可以为生产决策提供更为可靠的依据，确保生产过程中的每个决策都基于实时、精准的数据支持。而随着大数据、云计算和人工智能等技术的成熟，生产数据的智能化管理变得更加可行，尤其是在生产环节涉及多个系统和复杂流程时，智能调度与数据分析的结合能够显
技术实现思路
1、为了解决以上问题，本专利技术提供了一种数据质量评估与分析的数字化生产运营管理方法。
2、为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
3、一种数据质量评估与分析的数字化生产运营管理方法，包括：
4、步骤1：构建多层次分布式数据采集系统，通过传感器、摄像头和嵌入式设备采集多维度生产数据，并结合边缘计算技术进行实时传输与初步处理，确保数据的高质量输入；
5、步骤2：设计多模态数据融合框架，结合图神经网络与时序数据处理技术，实现传感器数据、视频图像、设备日志异构数据的融合与多维分析，挖掘数据潜在关联；
6、步骤3：基于微服务架构和事件驱动机制，构建智能调度引擎，结合优化算法和强化学习技术，实现动态自适应调度策略，以应对生产环境中的实时变化；
7、步骤4：采用分布式自治系统和多代理技术，设计去中心化的自组织生产网络，通过动态任务分配、资源协调与演化机制，实现生产过程的灵活调整与优化；
8、步骤5：结合生成式设计技术与预测性维护模型，通过拓扑优化、多目标优化和机器学习算法，实现产品设计与设备维护的协同优化，提升生产系统的可靠性和效率；
9、步骤6：构建虚拟生产网络，结合数字孪生技术，实现生产系统的实时监控、动态预测与优化决策支持，通过闭环反馈机制指导物理生产系统的调整与优化。
10、进一步的：所述步骤1包括：
11、通过多层次分布式数据采集系统，利用传感器、摄像头和嵌入式设备采集生产现场的多维度数据，传感器层采集设备运行状态和环境变化数据，视频监控层获取质量检测视觉数据，嵌入式数据采集层实时传输设备运行数据；
12、数据流通过传输协议实时传输至边缘计算节点；在边缘节点上，对原始数据进行噪声滤波、格式化和标准化预处理操作，利用自监督学习算法识别并修正异常值和缺失值，减少传输负担并提高数据实时性；
13、通过数据质量评估与自动修正机制，对采集数据进行动态评分，并自动修复数据。
14、进一步的：所述步骤2包括：
15、构建多模态数据融合框架，采用图神经网络作为核心模型，将生产过程中的设备、生产线、物料元素抽象为图的节点，通过图卷积操作对各数据节点进行信息传播和融合；
16、针对生产环境中时序数据和非时序数据的融合问题，引入时空注意力机制，时序数据通过长短期记忆网络或门控循环单元捕捉时间依赖性，非时序数据通过卷积神经网络提取特征；
17、采用多视角联合建模策略处理异构数据，根据生产过程的不同阶段定义多个数据视角，通过深度生成模型将各视角数据在隐空间中融合，提取共性特征，增强模型的预测能力；
18、对融合后的数据进行多维分析与挖掘，利用频繁项集挖掘算法发现生产过程中的关联规则，通过深度学习模型进行趋势预测和异常检测，并设置实时警报机制。
19、进一步的：所述步骤3包括：
20、采用微服务架构设计调度引擎，将复杂的生产调度任务拆分为多个独立服务模块，每个微服务通过消息队列进行数据交换，确保系统的灵活性和可扩展性，同时，引入事件驱动机制，使生产过程中的设备状态变化、物料到达和订单变更事件能够实时触发调度策略的动态调整；
21、构建基于规则引擎和机器学习模型的调度决策系统，通过规则引擎将业务规则与调度策略相结合，实现规则驱动的调度决策；
22、采用混合整数线性规划和启发式优化算法构建多目标优化模型；
23、设计动态自适应调度策略，结合强化学习和模型预测控制，使调度系统根据实时反馈不断优化调度策略。
24、进一步的：所述步骤4包括：
25、采用分布式自治节点设计，将生产网络中的设备、生产线和仓库单元视为自治节点，每个节点具备独立的决策和信息处理能力；通过局部感知和决策，节点能够自主调整行为以应对环境变化，从而提高系统的灵活性和适应性；
26、引入多代理系统模型，将生产网络中的节点作为智能代理，通过局部感知和信息共享实现协作与协调；
27、设计动态任务分配与资源协调机制，通过基于市场机制的任务分配和自适应调度算法，实现任务与资源的动态优化分配；
28、构建自组织网络的自适应演化机制，通过演化博弈理论和反馈机制，使生产网络能够根据长期变化和突发事件进行自我调整与演化，节点通过优化自身策略参与博弈，最终达到纳什均衡，实现系统的稳定与优化。
29、进一步的：所述步骤5包括：
30、引入生成式设计技术，利用拓扑优化、多目标优化和人工智能辅助设计系统，自动化生成高效、可制造性强的产品设计方案；
31、建立预测性维护模型，基于物联网技术和大数据分析，结合机器学习算法对设备状态进行实时监控和故障预测，通过分析设备的历史故障记录和实时运行数据，预测性维护模型能够提前识别潜在故障，减少设备停机时间；
32、在设计阶段，将设备的可维护性需求嵌入产品设计中，优化关键部件的维修性和可靠性，同时，通过实时采集设备运行数据和维护历史，将这些信息反馈到生成式设计系统中，实现闭环优化。
33、进一步的：所述步骤6包括：
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1.一种数据质量评估与分析的数字化生产运营管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种数据质量评估与分析的数字化生产运营管理方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的一种数据质量评估与分析的数字化生产运营管理方法，其特征在于，所述步骤2包括：
4.根据权利要求3所述的一种数据质量评估与分析的数字化生产运营管理方法，其特征在于，所述步骤3包括：
5.根据权利要求4所述的一种数据质量评估与分析的数字化生产运营管理方法，其特征在于，所述步骤4包括：
6.根据权利要求5所述的一种数据质量评估与分析的数字化生产运营管理方法，其特征在于，所述步骤5包括：
7.根据权利要求6所述的一种数据质量评估与分析的数字化生产运营管理方法，其特征在于，所述步骤6包括：
【技术特征摘要】
1.一种数据质量评估与分析的数字化生产运营管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种数据质量评估与分析的数字化生产运营管理方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的一种数据质量评估与分析的数字化生产运营管理方法，其特征在于，所述步骤2包括：
4.根据权利要求3所述的一种数据质量评估与分析的数字化生产运营管理...
【专利技术属性】
技术研发人员：周涛，石洁，丁之，唐妮，何宗蔚，
申请(专利权)人：四川中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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