【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能制造，尤其涉及一种互联网智能制造服务平台。
技术介绍
1、智能制造
是一项集成了信息技术、人工智能、物联网等先进科技的制造模式，旨在实现生产过程的自动化、智能化与网络化。智能制造
不仅关注产品的智能化生产，还涵盖了生产过程中的数据分析、决策支持、资源优化配置等多方面，致力于提高制造效率、降低成本、增强产品质量和生产灵活性，最终推动制造业向更高水平的智能化发展迈进。
2、其中，互联网智能制造服务平台是一种利用互联网技术实现制造资源的高效配置与智能化管理的服务系统。该平台的核心目的在于通过技术手段整合制造业的各项资源，包括人力、机器、物料与信息等，以实现生产流程的优化、产品质量的提高与成本的有效降低，增强制造业的创新能力和市场响应速度，提升企业的竞争力和可持续发展能力。
3、传统互联网智能制造服务平台在实时数据处理、生产流程动态调整、设备故障预测、产品质量控制、生产需求与供应预测、生产调度优化以及故障诊断与维护等方面存在诸多不足，传统方法依赖于静态规划和人工经验，缺乏灵活性和适应性，难以应对生产环境和市场需求的快速变化。设备故障的预测和诊断多依赖于人工检查，效率低下，准确性不高，导致设备维护成本高昂和生产中断的风险增加。在产品质量控制方面，传统的方法缺乏高效的自动检测机制，容易造成缺陷产品的流出，影响品牌信誉。需求与供应预测方面，传统方法的预测准确性低，难以有效应对供应链中的不确定性，影响生产计划的制定和执行。
技术实现思路
1、本
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种互联网智能制造服务平台包括生产优化调度模块、设备健康管理模块、质量控制管理模块、安全监控管理模块、需求与供应预测模块、智能调度优化模块、故障诊断与维护模块、决策支持模块；
3、所述生产优化调度模块基于实时生产线数据，采用动态生态优化算法，模拟自然生态中物种的竞争和共生关系，通过算法内的选择、交叉和变异操作，动态调整生产流程和配置，匹配环境变化，生成优化后生产配置方案；
4、所述设备健康管理模块基于优化后生产配置方案，采用孤立森林算法分析设备运行数据中的异常点，识别潜在的设备故障，结合自编码神经网络对设备状态特征进行编码和解码，预测设备故障，生成设备健康评估结果；
5、所述质量控制管理模块基于设备健康评估结果，采用卷积神经网络，通过层叠的滤波器自动提取图像中的特征并进行分类，识别和标记生产线上的产品缺陷，实时监控产品质量，生成质量控制结果；
6、所述安全监控管理模块基于质量控制结果，采用孤立森林算法分析生产数据，通过构建孤立树识别数据中的异常模式，识别生产过程中的安全风险，生成安全监控结果；
7、所述需求与供应预测模块基于安全监控结果，采用长短期记忆网络处理时间序列数据，学习历史生产需求和原材料供应模式，利用时间卷积网络优化序列数据处理的效率和准确性，为未来时间段内的生产需求和原材料供应提供预测，生成综合预测分析结果；
8、所述智能调度优化模块基于综合预测分析结果，采用遗传算法模拟自然选择和遗传机制优化生产调度问题的解决方案，通过模拟退火算法进行局部最优问题的随机分析克服，动态调整生产计划和资源分配，生成调度优化方案；
9、所述故障诊断与维护模块基于调度优化方案，采用深度学习模型，通过深度神经网络学习设备故障数据模式，进行故障类型的诊断和预测，生成预防性维护措施；
10、所述决策支持模块基于预防性维护措施，采用规则引擎基于预定义的决策逻辑处理信息，结合决策树通过树状结构的决策路径分析决策结果，生成执行效果反馈结果。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述优化后生产配置方案包括生产节拍调整参数、机器人臂调度优先级、原材料输送速度设定，所述设备健康评估结果包括设备维护周期推荐、关键部件磨损评估和故障预警级别，所述质量控制结果包括缺陷尺寸范围、缺陷位置信息、产品合格率统计，所述安全监控结果包括安全风险等级、危险区域标识、紧急停机触发点，所述综合预测分析结果包括生产需求增减趋势、原材料缺口预测、供应链稳定性评分，所述调度优化方案包括最优生产线配置、关键生产节点优先级、备用资源分配策略，所述预防性维护措施包括维护时间窗口安排、关键部件检查列表、预备零件库存方案，所述执行效果反馈结果包括生产调整决策路径、风险缓解措施选择、效益最大化资源分配。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述生产优化调度模块包括生态模型子模块、优化执行子模块、反馈调整子模块；
13、所述生态模型子模块基于实时生产线数据，采用动态生态优化算法模拟自然生态中物种的竞争与共生机制，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，动态调整生产流程和配置，生成生态优化配置方案；
14、所述优化执行子模块基于生态优化配置方案，采用线性规划方法对生产流程和设备配置进行优化，通过建立目标函数和约束条件，利用单纯形法和内点法求解器捕捉资源配置的最优解，生成优化执行配置方案；
15、所述反馈调整子模块基于优化执行配置方案，采用反馈控制策略进行生产执行的实时监控和反馈信息的收集，通过对生产数据的持续分析与比较，调整生产参数，匹配实时生产需求和条件，生成优化后生产配置方案。
16、作为本专利技术的进一步方案，所述设备健康管理模块包括状态监测子模块、故障预测子模块、健康评估子模块；
17、所述状态监控子模块基于优化后生产配置方案，采用孤立森林算法分析设备运行数据中的异常点，通过构建多棵孤立树，将异常点隔离于少数分支上，识别数据中的异常点，生成设备异常监控结果；
18、所述故障预测子模块基于设备异常监控结果，采用自编码神经网络对设备状态特征进行编码和解码，通过压缩输入数据学习数据的表示，重构数据，通过捕捉数据中的关键特征，生成故障预测结果；
19、所述健康评估子模块基于故障预测结果，采用支持向量机进行设备健康状态的综合评估，通过在多维空间中构建最优决策边界，分离差异化健康状态类别，生成设备健康评估结果。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述质量控制管理模块包括图像采集子模块、缺陷识别子模块、质量反馈子模块；
21、所述图像采集子模块基于设备健康评估结果，进行生产线上产品图像的采集，利用相机捕获产品表面细节，为缺陷识别提供原始图像数据，生成产品图像数据集；
22、所述缺陷识别子模块基于产品图像数据集，采用卷积神经网络自动提取图像特征并进行分类，通过深层网络结构中的卷积层、池化层和全连接层，捕获图像特征并识别差异化类型的缺陷，生成缺陷识别结果；
23、所述质量反馈子模块基于缺陷识别结果，采用数据驱动决策模型对产品质量进行实时监控和反馈，通过分析历史质量数据和实时反馈，识别质量趋势和异常，指导生产调整优化产品质量，生成质量控制结果。
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种互联网智能制造服务平台，其特征在于：所述平台包括生产优化调度模块、设备健康管理模块、质量控制管理模块、安全监控管理模块、需求与供应预测模块、智能调度优化模块、故障诊断与维护模块、决策支持模块；
2.根据权利要求1所述的互联网智能制造服务平台，其特征在于：所述优化后生产配置方案包括生产节拍调整参数、机器人臂调度优先级、原材料输送速度设定，所述设备健康评估结果包括设备维护周期推荐、关键部件磨损评估和故障预警级别，所述质量控制结果包括缺陷尺寸范围、缺陷位置信息、产品合格率统计，所述安全监控结果包括安全风险等级、危险区域标识、紧急停机触发点，所述综合预测分析结果包括生产需求增减趋势、原材料缺口预测、供应链稳定性评分，所述调度优化方案包括最优生产线配置、关键生产节点优先级、备用资源分配策略，所述预防性维护措施包括维护时间窗口安排、关键部件检查列表、预备零件库存方案，所述执行效果反馈结果包括生产调整决策路径、风险缓解措施选择、效益最大化资源分配。
3.根据权利要求1所述的互联网智能制造服务平台，其特征在于：所述生产优化调度模块包括生态模型子模块、优化执行子模块
4.根据权利要求1所述的互联网智能制造服务平台，其特征在于：所述设备健康管理模块包括状态监测子模块、故障预测子模块、健康评估子模块；
5.根据权利要求1所述的互联网智能制造服务平台，其特征在于：所述质量控制管理模块包括图像采集子模块、缺陷识别子模块、质量反馈子模块；
6.根据权利要求1所述的互联网智能制造服务平台，其特征在于：所述安全监控管理模块包括特征提取子模块、异常检测子模块、警报生成子模块；
7.根据权利要求1所述的互联网智能制造服务平台，其特征在于：所述需求与供应预测模块包括数据整理子模块、预测模型构建子模块、预测结果分析子模块；
8.根据权利要求1所述的互联网智能制造服务平台，其特征在于：所述智能调度优化模块包括调度策略子模块、资源分配子模块、优化反馈子模块；
9.根据权利要求1所述的互联网智能制造服务平台，其特征在于：所述故障诊断与维护模块包括故障数据分析子模块、故障诊断子模块、维护方案子模块；
10.根据权利要求1所述的互联网智能制造服务平台，其特征在于：所述决策支持模块包括数据汇总分析子模块、决策生成子模块、执行反馈子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种互联网智能制造服务平台，其特征在于：所述平台包括生产优化调度模块、设备健康管理模块、质量控制管理模块、安全监控管理模块、需求与供应预测模块、智能调度优化模块、故障诊断与维护模块、决策支持模块；
2.根据权利要求1所述的互联网智能制造服务平台，其特征在于：所述优化后生产配置方案包括生产节拍调整参数、机器人臂调度优先级、原材料输送速度设定，所述设备健康评估结果包括设备维护周期推荐、关键部件磨损评估和故障预警级别，所述质量控制结果包括缺陷尺寸范围、缺陷位置信息、产品合格率统计，所述安全监控结果包括安全风险等级、危险区域标识、紧急停机触发点，所述综合预测分析结果包括生产需求增减趋势、原材料缺口预测、供应链稳定性评分，所述调度优化方案包括最优生产线配置、关键生产节点优先级、备用资源分配策略，所述预防性维护措施包括维护时间窗口安排、关键部件检查列表、预备零件库存方案，所述执行效果反馈结果包括生产调整决策路径、风险缓解措施选择、效益最大化资源分配。
3.根据权利要求1所述的互联网智能制造服务平台，其特征在于：所述生产优化调度模块包括生态模型子模块、优化执行子模块、反馈调整子模块；
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【专利技术属性】
技术研发人员：王亚林，冯家峰，孙军健，
申请(专利权)人：宜兴市普天视电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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