【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于风险识别，特别是一种基于ai的企业生产风险隐患识别方法及系统。
技术介绍
1、当前企业生产环境中的风险隐患识别主要依赖人工巡检和固定阈值告警系统，存在响应滞后、误报率高、多风险关联分析能力不足等问题。传统方法难以有效处理设备振动、人员行为和环境因素等多源异构数据的动态耦合关系，导致风险预警准确率较低。虽然部分研究尝试引入机器学习算法进行风险预测，但现有技术在处理时空数据对齐、风险传播建模和动态决策优化等方面仍存在明显缺陷：一方面，静态图神经网络无法适应生产环境中实时变化的节点关联关系，导致风险传播路径预测偏差较大；另一方面，常规强化学习模型缺乏对处置方案的多阶段验证机制，在实际部署中往往出现策略失效情况。此外，现有系统普遍缺少有效的可视化交互手段，使得风险处置指令难以快速准确地传达至现场操作人员。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于ai的企业生产风险隐患识别方法及系统，以解决现有技术中的不足，能够实现多源数据融合、动态风险传播建模、智能处置方案优化和可视化交互的...
【技术保护点】
1.一种基于AI的企业生产风险隐患识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据实时采集的生产环境多源数据，通过异构数据融合算法进行时空对齐和特征提取，所述多源数据包含设备振动频谱、操作行为轨迹和环境温湿度梯度，利用深度时空注意力机制构建动态风险图谱，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述动态风险图谱，采用动态边权重调整的图神经网络进行风险传播建模，将设备节点、操作节点和环境节点的关联强度量化为传播概率，通过反向传播梯度优化预测潜在风险节点，得到风险节点集合及其扩散路径，包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种基于ai的企业生产风险隐患识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据实时采集的生产环境多源数据，通过异构数据融合算法进行时空对齐和特征提取，所述多源数据包含设备振动频谱、操作行为轨迹和环境温湿度梯度，利用深度时空注意力机制构建动态风险图谱，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述动态风险图谱，采用动态边权重调整的图神经网络进行风险传播建模，将设备节点、操作节点和环境节点的关联强度量化为传播概率，通过反向传播梯度优化预测潜在风险节点，得到风险节点集合及其扩散路径，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述风险节点集合，构建双阶段强化学习模型进行处置方案优化，第一阶段基于风险概率和处置成本生成候选策略集，第二阶段通过蒙特卡洛树搜索模拟策略执行后果，输出包含优先级排序的优化处置方案集合...
【专利技术属性】
技术研发人员：丰志龙，曹玲玲，陈方军，韵育贤，王小洁，刘菁，
申请(专利权)人：中浙信科技咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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