一种基于AI数据挖掘的MES数据治理算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于AI数据挖掘的MES数据治理算法，具体涉及数据治理技术领域，其包括：用于对MES系统中的多源数据进行智能化采集、清洗和初步处理的数据采集和预处理模块、用于高效地管理和存储经过预处理数据的数据储存与管理模块。本发明专利技术能够从多源数据中无缝对接并实时采集数据，利用AI算法对数据进行动态清洗和格式化，确保数据质量，分布式存储系统支持大规模工业数据的高效存储，同时具备版本管理和动态权限控制，保证数据安全性和可追溯性，智能分析模块实时监控生产过程，预测设备故障并优化生产调度，结合动态数据仪表板，实现了对关键工艺参数的实时分析和反馈闭环优化，显著提升生产效率和产品质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据治理，尤其涉及一种基于ai数据挖掘的mes数据治理算法。

技术介绍

1、基于ai数据挖掘的制造执行系统(mes)数据治理算法是一种应用于工业制造领域的高效数据管理和优化工具。mes系统是连接企业层(erp)和车间层(控制系统)的关键环节，负责生产过程的实时监控与管理。随着工业4.0的发展，制造企业产生的数据量呈爆炸式增长，如何有效地治理这些大规模、多源异构的数据，成为提高生产效率和产品质量的关键。

2、然而，现有技术的mes系统在数据治理过程中存在一些不足。首先，多源数据的采集和集成往往面临数据格式不统一、数据质量不高等问题，影响了数据的可信度和可用性。其次，传统的数据存储和处理方式难以应对大规模工业数据的高效管理，导致数据安全性和可追溯性不足。此外，现有的mes系统缺乏智能化的数据分析和反馈机制，难以实现生产过程的实时监控和优化，限制了生产效率和产品质量的提升。因此，我们提供一种基于ai数据挖掘的mes数据治理算法。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI数据挖掘的MES数据治理算法，其特征在于，包括：用于对MES系统中的多源数据进行智能化采集、清洗和初步处理的数据采集和预处理模块、用于高效地管理和存储经过预处理数据的数据储存与管理模块、用于使用AI和机器学习算法对收集和管理的数据进行深入挖掘和智能分析的数据挖掘智能分析模块以及用于将挖掘和分析的结果通过智能可视化方式呈现给用户的数据可视化与反馈模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于AI数据挖掘的MES数据治理算法，其特征在于，所述数据挖掘智能分析模块包括用于利用聚类分析算法对生产过程中的数据进行实时监控自动检测潜在的异常和偏差的分布式数据储存模块、用于通过分...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai数据挖掘的mes数据治理算法，其特征在于，包括：用于对mes系统中的多源数据进行智能化采集、清洗和初步处理的数据采集和预处理模块、用于高效地管理和存储经过预处理数据的数据储存与管理模块、用于使用ai和机器学习算法对收集和管理的数据进行深入挖掘和智能分析的数据挖掘智能分析模块以及用于将挖掘和分析的结果通过智能可视化方式呈现给用户的数据可视化与反馈模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于ai数据挖掘的mes数据治理算法，其特征在于，所述数据挖掘智能分析模块包括用于利用聚类分析算法对生产过程中的数据进行实时监控自动检测潜在的异常和偏差的分布式数据储存模块、用于通过分析历史数据和设备运行状态预测设备故障发生的时间并提前规划维护工作的预测版本管理、用于通过ai挖掘产品制造过程中的关键影响因素分析质量问题来源的质量追踪与优化模块、用于结合实时生产数据和历史调度方案利用遗传算法自动生成最优生产调度计划的生产调度优化模块以及用于通过分析不同工艺参数对生产效率和质量的影响利用机器学习自动调整工艺参数的工艺参数优化模块；

3.根据权利要求2所述的一种基于ai数据挖掘的mes数据治理算法，其特征在于，所述ai反馈与模型自优化模块包括用于自动采集用户在生产过程中的反馈数据利用nlp技术对非结构化反馈进行结构化处理并将这些反馈与已有的分析结果进行自动关联的反馈数据采集与整理模块、用于实时监控ai模型的预测和优化效果通过对比模型预测的结果与实际生产结果判断模型的性能是否满足预期并评估模型的准确性、鲁棒性指标的模型效果监控判定模块、用于根据反馈的质量和紧急程度对反馈数据进行自动排序优先处理对模型优化最有价值反馈的动态反馈优先级判断模块、用于将来自不同来源的反馈进行融合并使用ai技术将不同来源信息进行整合的多源反馈融合模块、用于根据反馈数据自动调整ai模型的参数并通过强化学习或元学习技术动态优化模型使其更适应当前的数据特点和反馈信息的智能参数自调整模块、用于通过进化算法或神经网络架构搜索技术根据反馈结果自动调整模型架构生成适合当前任务优化模型架构的模型架构自进化模块、用于建立一个反馈循环系统允许模型在处理新数据的同时持续接收和学习用户的反馈并对未来的任务进行预测的反馈循环强化机制模块以及用于当反馈数据不合理或可能对模型优化产生负面影响时系统可以自动检测并拒绝不符合逻辑或与整体数据趋势不一致反馈的反馈拒绝机制模块。

4.根据权利要求3所述的一种基于ai数据挖掘的mes数据治理算法，其特征在于，所述动态反馈优先级判断模块包括用于反馈紧急性评估、反馈长期价值评估以及用于将反馈紧急性评估和长期价值评估两个分支的输出进行加权汇总生成最终的反馈优先级评分的多维度综合评分模块；

5.根据权利要求3所述的一种基于ai数据挖掘的mes数据治理算法，其特征在于，所述模型效果监控判定模块从生产反馈中实时监控ai模型的预测效果，并通过对比模型预测结果与实际生产结果来判断模型性能是否满足预期，反馈数据采集与整理模块则从用户的生产反馈中收集数据并进行结构化处理，提供给模型效果监控判定模块用于判断模型性能的参考依据；所述模型效果监控判定模块通过监控判断模型效果是否达到预期，并将监测到的模型性能问题或优化需求传递给动态反馈优先级判断模块，后者则根据反馈的质量和紧急性自动排序，优先处理对模型优化最有价值的反馈；所述多源反馈融合模块将来自不同来源的反馈信息进行整合，提供给智能参数自调整模块，后者根据这...

【专利技术属性】
技术研发人员：马运涛，于双磊，劳建音，
申请(专利权)人：深圳市益普科技有限公司，
类型：发明
国别省市：