【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习，尤其涉及基于机器学习的动态产能分包优化方法及系统。
技术介绍
1、机器学习是人工智能的一个分支领域，旨在通过计算机系统的学习和自动化推理，使计算机能够从数据中获取知识和经验，并利用这些知识和经验进行模式识别、预测和决策；它是一种基于数据的方法，利用计算机算法来自动地分析数据、学习规律，并做出预测或决策。
2、在当前的工业生产领域中，面临着多重挑战：生产效率不高，当前的生产线可能由于数据不准确、产能预测不精确或资源分配不合理等原因，导致生产效率低下；分包商管理不善导致的项目质量问题，分包商的选择和管理对于项目质量至关重要，在传统的分包管理模式下，可能难以准确评估分包商的资质和能力，导致项目质量不稳定，难以得到有效保障；资源分配不合理造成的资源浪费，不合理的资源分配可能导致资源闲置或过度使用，造成资源浪费；决策缺乏灵活性和适应性，传统生产管理方法往往依赖于经验或固定的规则，决策灵活性和适应性不足，难以应对快速变化的市场需求和生产线状况。为此,本专利技术提出了基于机器学习的动态产能分包优化方法及系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决
技术介绍
中的问题，而提出的基于机器学习的动态产能分包优化方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、基于机器学习的动态产能分包优化方法，包括：
4、步骤一、确定生产线数据、分包商数据和项目数据的来源，收集生产线数据、分包商数据以及项目数据，并对收集
5、步骤二、基于预处理后的生产线数据、分包商数据以及项目数据，分别构建适用于动态产能预测、分包商分组评估以及项目优化的机器学习模型，即动态产能预测模型、分包商分组评估模型以及项目优化模型；
6、其中，动态产能预测模型的构建过程为：选择时间序列分析算法，对预处理后的生产线数据进行分析，识别产能随时间变化的规律，在识别产能随时间变化的规律的基础上，利用监督学习算法进一步分析产能与市场需求之间的关系，从而预测未来产能趋势；
7、分包商分组评估模型的构建过程为：利用聚类算法对分包商进行分组，得到分包商分组评估结果，便于后续智能匹配；
8、项目优化模型的构建过程为：考虑项目成本、项目质量、项目工期多个目标，并为每个目标设定对应的比例系数，同时定义项目优化模型的约束条件，得到项目优化模型的输出结果；
9、步骤三、根据各个模型的输出结果，针对性地制定智能策略，并根据实际情况进行动态调整；其中，制定智能策略包括产能调整策略、分包优化策略以及资源分配优化策略；
10、步骤四、设立反馈渠道，收集来自生产线、分包商、项目管理的反馈意见，使用数据库记录反馈数据，计算分析反馈数据中的量化指标值，并生成反馈信号。
11、进一步的，确定生产线数据、分包商数据和项目数据的来源，收集生产线数据、分包商数据以及项目数据，并对收集到的生产线数据、分包商数据以及项目数据进行预处理的过程包括：
12、从生产线的传感器、控制系统中收集实时的生产线数据；其中，生产线数据包括设备状态、生产速度以及工艺参数；
13、分别对收集到的设备状态、生产速度以及工艺参数进行标记，得到设备状态、生产速度以及工艺参数；
14、将收集到的生产线数据组成一个生产线数据矩阵，即
15、，
16、式中，为收集到的生产线数据点数量；
17、对收集到的生产线数据进行预处理；其中，预处理具体为去除异常值；
18、从项目管理系统、分包商管理系统中收集分包商数据；其中，分包商数据包括历史表现、资质、信誉以及项目完成情况；
19、分别对历史表现、资质、信誉以及项目完成情况进行标记，得到历史表现、资质、信誉以及项目完成情况；
20、将收集到的分包商数据组成分包商数据矩阵，即
21、，
22、式中，为收集到的分包商数据点数量；
23、采用数据标准化的方法，对分包商数据进行预处理；
24、从项目管理系统中收集项目数据；其中，项目数据包括项目成本、项目质量以及项目工期；
25、分别为收集到的项目成本、项目质量以及项目工期设定标识：项目成本、项目质量以及项目工期，并组成项目数据向量；
26、使用加权移动平均法，对项目数据进行预处理。
27、进一步的，选择时间序列分析算法，对预处理后的生产线数据进行分析，识别产能随时间变化的规律，在识别产能随时间变化的规律的基础上，利用监督学习算法进一步分析产能与市场需求之间的关系，得到预测未来产能趋势的过程包括：
28、获取预处理后的生产线数据，并整合形成反映生产线产能的时间序列数据；其中，表示时间；
29、基于反映生产线产能的时间序列数据，利用时间序列分析算法构建，识别产能随时间变化的规律；其中，公式为：
30、，
31、式中，为后移算子，为自回归多项式，为移动平均多项式，表示自噪声序列，表示自回归阶数，表示差分阶数，表示移动平均阶数；
32、预设生产线数据与市场需求关键因素存在线性关系，利用监督学习算法建立产能与市场需求之间的关联模型，即线性回归模型：
33、，
34、式中，市场需求关键因素为自变量，为市场需求关键因素的数量，表示回归系数，表示误差项；
35、根据产能与市场需求的分析结果，预测未来产能趋势，并得到动态产能预测结果。
36、进一步的，利用聚类算法对分包商进行分组，得到分包商分组评估结果的过程包括：
37、获取预处理后的分包商数据，并提取对应的分包商数据点；其中，表示提取到的分包商数据点索引，且，表示提取到的分包商数据点数量；
38、将分包商数据点划分为个簇，随机初始化个聚类中心；其中，表示聚类中心索引；
39、计算每个分包商数据点到聚类中心的距离：
40、，
41、式中，表示分包商数据特征索引，表示分包商数据特征维度；
42、将分包商数据点分配到距离最近的聚类中心所属的簇，并更新聚类中心：
43、，
44、式中，表示第个簇中的分包商数据点集合；
45、重复聚类算法步骤直到聚类中心不再变化，得到分包商分组评估结果。
46、进一步的，考虑项目成本、项目质量、项目工期多个目标，并为每个目标设定对应的比例系数，同时定义项目优化模型的约束条件，得到项目优化模型的输出结果的过程包括：
47、获取预处理后的项目数据，提取对应的项目成本、项目质量以及项目工期；
48、将提取到的项目成本、项目质量以及项目工期整合到一个多目标函数中，即
49、，
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【技术保护点】
1.基于机器学习的动态产能分包优化方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法，其特征在于：所述步骤一中，确定生产线数据、分包商数据和项目数据的来源，收集生产线数据、分包商数据以及项目数据，并对收集到的生产线数据、分包商数据以及项目数据进行预处理的过程包括：
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法，其特征在于：所述步骤二中，选择时间序列分析算法，对预处理后的生产线数据进行分析，识别产能随时间变化的规律，在识别产能随时间变化的规律的基础上，利用监督学习算法进一步分析产能与市场需求之间的关系，得到预测未来产能趋势的过程包括：
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法，其特征在于：所述步骤二中，利用聚类算法对分包商进行分组，得到分包商分组评估结果的过程包括：
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法，其特征在于：所述步骤二中，考虑项目成本、项目质量、项目工期多个目标，并为每个目标设定对应的比例系数，同时定义项目优化模型的约束条件，得到项目优化模型的输
6.根据权利要求3所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法，其特征在于：所述步骤三中，根据各个模型的输出结果，针对性地制定智能策略，并根据实际情况进行动态调整的过程包括：
7.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法，其特征在于：所述步骤四中，收集来自生产线、分包商、项目管理的反馈意见，使用数据库记录反馈数据的过程包括：
8.基于机器学习的动态产能分包优化系统，其特征在于，应用于如权利要求1-7中任意一项所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法，系统包括：
...【技术特征摘要】
1.基于机器学习的动态产能分包优化方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法，其特征在于：所述步骤一中，确定生产线数据、分包商数据和项目数据的来源，收集生产线数据、分包商数据以及项目数据，并对收集到的生产线数据、分包商数据以及项目数据进行预处理的过程包括：
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法，其特征在于：所述步骤二中，选择时间序列分析算法，对预处理后的生产线数据进行分析，识别产能随时间变化的规律，在识别产能随时间变化的规律的基础上，利用监督学习算法进一步分析产能与市场需求之间的关系，得到预测未来产能趋势的过程包括：
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态产能分包优化方法，其特征在于：所述步骤二中，利用聚类算法对分包商进行分组，得到分包商分组评估结果的过程...
【专利技术属性】
技术研发人员：董晓荣，
申请(专利权)人：福建省顺印信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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