申请/专利权人：苏州智慧鹿智能科技有限公司

申请日：2023-12-21

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117829480A

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06Q10/04;G06Q50/04;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明涉及工厂生产技术领域，具体涉及基于AIGC大模型跨平台调用的工厂排产方法，排产步骤为：S1、数据准备，收集与整理工厂排产相关的数据，并进行数据的预处理与清洗，将数据存储在可访问的存储系统中；S2、构建AIGC大模型，基于收集到的数据，构建AIGC大模型，并训练模型以学习工厂排产问题的规律与特征；S3、跨平台调用，开发跨平台调用的工厂智能排产系统，确保系统能够在不同的硬件和软件平台上运行。本发明通过引入AIGC大模型，结合传感器和数据采集模块，实时监测生产环境中的数据，将实时数据反馈到AIGC大模型中，实现对多平台生产数据的统一管理，提高生产计划的自动化程度和灵活性，同时降低生产成本和提高生产效率。

主权项：1.基于AIGC大模型跨平台调用的工厂排产方法，其特征在于，排产步骤为：S1、数据准备，收集与整理工厂排产相关的数据，并进行数据的预处理与清洗，将数据存储在可访问的存储系统中；S2、构建AIGC大模型，基于收集到的数据，构建AIGC大模型，并训练模型以学习工厂排产问题的规律与特征；S3、跨平台调用，开发跨平台调用的工厂智能排产系统，确保系统能够在不同的硬件和软件平台上运行，使用跨平台开发框架实现跨平台调用功能；S4、实时数据感知和处理，引入传感器与数据采集模块，实时监测生产环境中的数据，包括生产进度、机器状态与能耗，将实时数据反馈到AIGC大模型中，进行实时分析和处理；S5、智能排产优化，根据AIGC大模型的分析结果和实时数据，综合考虑资源约束、订单优先级与机器利用率因素，进行智能调度和优化，生成最优的排产计划。

全文数据：

权利要求：

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