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申请/专利权人：南通瑞泰电子有限公司

摘要：本发明涉及生产管理技术领域，具体为电容器生产管理系统，系统包括生产调度优化模块、生产参数自适应模块、生产稳定性监控模块、冷却策略实施模块。本发明中，通过实时监控生产数据和根据生产需求逐步调整温度控制，提升电容器生产线和响应速度，这种精细化的生产任务分配和生产线优先级的调整，使得生产过程中能够快速应对需求变化，从而提高生产效率和产出质量，优化调度策略的实施，通过评估不同生产方案的效率，使得生产决策更加科学和精确，生产稳定性的监控和冷却策略的实施，确保生产过程的连续性和产品质量的一致性，减少因生产不稳定带来的资源浪费和成本增加，在提升生产流程的同时，也支持可持续发展的生产实践。

主权项：1.电容器生产管理系统，其特征在于，所述系统包括：生产调度优化模块基于当前电容器生产需求与资源状态，对温度进行逐步降低控制，调整生产任务分配与生产线优先级，生成初步优化调度，针对所述初步优化调度，实施邻域调度方案并评估差异化策略对生产效率的影响，获取邻域调度方案；生产参数自适应模块基于所述邻域调度方案，实时监控生产数据，对比目标输出，调整机器设置与生产速度，获取参数调整方案，根据所述参数调整方案的实施结果，优化生产参数，得到动态调整结果；生产稳定性监控模块基于所述动态调整结果，通过对比差异化生产环境下的执行数据，分析执行数据，得到稳定性评估结果，根据所述稳定性评估结果，对生产参数进行微调，生成优化的稳定性反馈结果；冷却策略实施模块基于所述优化的稳定性反馈结果，设定冷却计划，控制搜索深度和速度，获取初始冷却策略，根据所述初始冷却策略，收集并分析电容器生产线的实时数据，监控调整效果，更新生产线状态，获取调整后的冷却方案；所述邻域调度方案的获取步骤具体为：基于当前电容器生产需求与资源状态，调整多生产线的温度设定，设定当前温度和目标温度，计算温度调整参数，采用公式： ；计算得到温度调整参数，其中，代表温度调整参数，是非线性调节因子，代表当前温度，代表目标温度；使用所述温度调整参数，计算多生产线的任务分配权重，采用公式： ；生成生产任务分配权重，其中，代表生产任务分配权重，是温度补偿偏差，是归一化常数，代表温度调整参数，代表敏感度调节因子；根据所述生产任务分配权重和每条生产线的实时效率，计算得到的集成调度得分，采用公式： ；生成初步调度方案，其中，代表集成调度得分，和是平衡因子，是效率放大系数，代表任务分配权重，代表生产线效率；利用所述初步调度方案，并进行邻域搜索，优化生产参数，采用公式： ；评估调整后的生产效率变化，生成邻域调度方案，其中，代表新的集成调度得分，代表旧的集成调度得分，是调整因子，是参数调整量；所述参数调整方案的获取步骤具体为：基于所述邻域调度方案，通过实时监控设备收集生产线的关键运行数据，包括机器速度、温度和产出质量，使用数据处理技术计算数据的加权平均，并确定生产趋势，采用公式： ；得到加权数据趋势，其中，为加权数据趋势，为数据点总数，代表第个数据点的值，是权重系数；将所述加权数据趋势与预设的目标输出进行比较，使用误差分析公式： ；若大于设定阈值，则根据偏差大小调整机器参数，包括速度和温度，采用公式为： ； ；计算得到新机器设置，其中，代表偏差，代表调整量，代表新机器设置，和分别代表实时和目标数据点，代表偏差，代表阈值，代表敏感度调节因子，为初始设置；整合所述新机器设置，计算调整效果，并采用复合权重公式： ；生成参数调整方案，其中，为参数调整方案，和是平衡因子，是调整参数，是新机器设置，是关联参数；所述动态调整结果的获取步骤具体为：基于所述参数调整方案，收集生产线的基础运行数据，包括机器速度、温度、压力，采用公式： ；计算参数的标准偏差，生成基础参数偏差，其中，SD为基础参数偏差，为每个参数的观测值，为参数的平均值，为参数总数，为调节系数；根据所述基础参数偏差，进行参数权重调整，采用公式： ；计算参数的权重调整值，生成调整后的参数值集合，其中，为调整后的第i个参数值，为第i个参数的权重因子，，为偏置项；应用所述调整后的参数值集合，进行动态优化调整，采用公式： ；计算动态调整后的参数，生成动态调整结果，其中，为动态调整后的参数，为第i个参数的调整因子，为调整后的第i个参数值；所述稳定性评估结果的获取步骤具体为：从所述动态调整结果中提取温度、压力、湿度的监控参数，通过计算监控参数的标准差，采用公式： ；得到监控参数的标准差，其中，代表监控参数的标准差，代表第i个监控参数的实时观测值，代表监控参数的平均值，代表第i个参数的权重，n代表总的观测点数；使用所述监控参数的标准差，计算与设定阈值的差异比例，采用公式： ；计算差异比例的加权均值，生成数据稳定性差异比，其中，代表数据稳定性差异比，代表第个监控参数的标准差，代表第个参数的稳定阈值，代表加权因子，n代表参数总数；根据所述数据稳定性差异比，应用逻辑回归模型进行稳定性评估，采用公式： ；得到稳定性评估结果，其中，代表稳定性评估结果，为数据稳定性差异比，为整体稳定性的预设阈值，代表模型敏感度调整系数，为标准化因子；所述优化的稳定性反馈结果的获取步骤具体为：基于所述稳定性评估结果，对所述稳定性评估结果与目标稳定性阈值进行比较，计算偏差值，采用公式： ；生成实时偏差值，其中，表示实时偏差值，表示稳定性评估结果，表示目标稳定性阈值，表示偏差值，是一个小常数；利用所述实时偏差值，计算生产参数的调整量，应用公式： ；通过对数和乘法操作平衡调整强度，规避过度调整，生成调整参数，其中，Adj为调整参数，是预先定义的调整因子，是参数的数量，为实时偏差值；应用所述调整参数到生产控制设备中，采用公式： ；通过乘法和分数运算进行非线性调整，更新稳定性评估结果，生成优化的稳定性反馈结果，其中，为优化的稳定性反馈结果，为稳定性评估结果，调整参数；所述调整后的冷却方案的获取步骤具体为：基于所述初始冷却策略，捕捉电容器生产线上的实时数据，包括温度、压力、电流和电压，计算参数的加权和与方差，使用公式： ；得到数据聚合结果，其中，DA表示数据聚合结果，代表第次测量的参数值，为参数的权重，为测量次数，是参数的调节系数，是参数的平均值，是调节因子；基于所述数据聚合结果，对比初始冷却策略和实时监测数据，计算性能的偏差，采用公式： ；计算得到性能偏差，其中，DE表示性能偏差，是预期的性能指标，是实时性能指标，是指标数量，是每个性能指标的调整参数；根据所述性能偏差和当前生产线状态，动态调整冷却参数，采用公式： ；生成调整后的冷却方案，其中，C代表调整后的冷却方案，C是初始冷却策略，DE是性能偏差，是性能偏差阈值，是影响因子。

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