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龙图腾网获悉宁波考比锐特智能科技有限公司申请的专利一种数字孪生驱动的生产全流程优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119809285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510288254.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种数字孪生驱动的生产全流程优化方法是由付传武;裴东良;崔宽;黄江昆;胡翔艺;谷伟;刘家奇;陈敏;江翔设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字孪生驱动的生产全流程优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能排产技术领域，公开了一种数字孪生驱动的生产全流程优化方法，在第一预设时间段内，按固定时间间隔T获取目标生产系统中K个产线的人员流动数据和生产效率数据，以及产线发生流动性故障的标签；提取对应的人员流动数据和生产效率数据，以得到人员流动数据集合和对应的生产效率数据集合；并基于人员流动数据集合和对应的生产效率数据集合，构建人员和生产效率的特征关系模型；将流动性故障的标签作为对应的样本数据的样本标签，以训练得到流动性预测模型；并调整K条产线的每条产线的冗余人员的数量，得到更新的目标生产系统。

本发明授权一种数字孪生驱动的生产全流程优化方法在权利要求书中公布了：1.一种数字孪生驱动的生产全流程优化方法，其特征在于，包括： 步骤1，在第一预设时间段内，按固定时间间隔T获取目标生产系统中K个产线的人员流动数据和生产效率数据，以及产线发生流动性故障的标签； 人员流动数据包括：每条产线的人员最大需求数量、最小需求数量、岗位应到人员数量和岗位实到人员数量，以及每个应到人员的缺勤率、工龄和技能等级； 生产效率数据包括：每条产线的货物生产数量、货物期望生产数量、累计生产时间和累计空闲时间，以及对应的生产的货物的平均良品率； 步骤2，若在第一预设时间段的第i个时间间隔内，第j条产线没有产生流动性故障，则提取对应的人员流动数据和生产效率数据，以得到人员流动数据集合和对应的生产效率数据集合，并构建人员和生产效率的特征关系模型，包括：对K条产线基于产线的生产任务进行聚类，得到k类产线，并对每类产线分别构建人员和生产效率的特征关系模型；特征关系模型的初始模型的公式如下：；其中，表示特征关系模型的生产输出参数，生产输出参数基于生产效率数据得到，表示特征关系模型的人员输入参数，人员输入参数基于人员流动数据得到，表示第一特征权重，表示第二特征权重，表示自然底数，表示特征偏置；基于特征关系模型对应的多个生产输出参数和人员输入参数，通过非线性的最小二乘法拟合得到特征关系模型的初始模型中的、和的取值，则得到特征关系模型的最终模型； 步骤3，提取第一预设时间段的第m个时间间隔内，第n条产线对应的人员流动数据和生产效率数据作为一个样本数据，将流动性故障的标签作为对应的样本数据的样本标签，以训练得到流动性预测模型； 步骤4，基于特征关系模型和流动性预测模型，并调整K条产线的每条产线的冗余人员的数量，得到更新的目标生产系统；生产输出参数，包括： 根据每条产线的货物生产数量、货物期望生产数量、累计生产时间和累计空闲时间，以及对应的生产的货物的平均良品率计算得到生产输出参数，生产输出参数的计算公式如下： ； 其中，表示货物生产数量，表示货物期望生产数量，表示预设的系数，表示平均良品率，表示累计生产时间，表示累计空闲时间；其中，累计生产时间表示产线的从开始运行时刻到当前运行时刻的累计时间，累计空闲时间表示产线的从结束运行时刻到当前结束时刻的累计时间；人员输入参数，包括： 根据每条产线的人员最大需求数量、最小需求数量、岗位应到人员数量和岗位实到人员数量，以及每个应到人员的缺勤率、工龄和技能等级计算得到人员输入参数，人员输入参数的计算公式如下： ；其中，、、和均表示自定义的系数，且、、和均不为0，表示岗位实到人员数量，表示的索引，表示岗位应到人员数量，表示第i个岗位实到人员的技能等级，表示产线的人员最大需求数量，表示产线的人员最小需求数量，表示第i个岗位实到人员的工龄，表示第i个岗位实到人员的缺勤率；其中，技能等级基于产线负责人量化得到；流动性预测模型，包括：基于第一预设时间段的第m个时间间隔内第n条产线对应的人员流动数据和生产效率数据分别计算得到人员输入参数和生产输出参数；将人员输入参数和生产输出参数进行拼接构建初始向量，并将初始向量进行归一化处理，得到流动特征向量；将流动特征向量作为流动性预测模型的输入，流动性预测模型的输出表示为对应的流动性故障的预测标签；流动性预测模型包括输入层、隐藏层和输出层；并基于交叉熵损失函数对隐藏层的超参数通过反向传播优化更新。

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