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龙图腾网恭喜苏州微源石信息科技有限公司申请的专利一种基于云计算的MES智能生产控制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：CN118819096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411000658.2，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种基于云计算的MES智能生产控制方法是由郑从赢设计研发完成，并于2024-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算的MES智能生产控制方法在说明书摘要公布了：本申请涉及生产控制技术领域，尤其是涉及一种基于云计算的MES智能生产控制方法。该方法包括：获取有机化工产品的实时生产数据集，分析实时生产数据集，确定生产瓶颈环节；基于生产瓶颈环节，分析实时生产数据集，确定若干可优化因素；根据若干可优化因素，对有机化工产品的生产过程进行仿真模拟，确定调整结果；根据调整结果，调整实时生产数据集，确定瓶颈优化数据集；根据瓶颈优化数据集，控制生产设备进行相应调整。本申请通过分析实时生产数据集，控制生产设备进行相应调整，能够灵活应对有机化工生产过程中存在的诸多变数，及时对生产设备进行精准调整，保证有机化工产品的质量，降低安全事故的发生概率。

本发明授权一种基于云计算的MES智能生产控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的MES智能生产控制方法，其特征在于，包括：获取有机化工产品的实时生产数据集，分析所述实时生产数据集，确定生产瓶颈环节；基于所述生产瓶颈环节，分析所述实时生产数据集，确定若干可优化因素；根据所述若干可优化因素，对所述有机化工产品的生产过程进行仿真模拟，确定调整结果；根据所述调整结果，调整所述实时生产数据集，确定瓶颈优化数据集；根据所述瓶颈优化数据集，控制生产设备进行相应调整；所述分析所述实时生产数据集，确定生产瓶颈环节，包括：根据预设总分析时长和预设分隔时长，对所述实时生产数据集中的每一实时生产数据进行时间平滑处理，确定每一实时生产数据在预设分析时长下对应的低波动平滑数据；基于所述低波动平滑数据，根据所述实时生产数据集，确定每一实时生产数据在所述预设总分析时长下的波动指数；根据每一实时生产数据的波动指数，确定每一实时生产数据与其他实时生产数据之间的关系波动指数；分析每一实时生产数据的所述关系波动指数，确定生产瓶颈环节；所述根据预设总分析时长和预设分隔时长，对所述实时生产数据集中的每一实时生产数据进行时间平滑处理，确定每一实时生产数据在预设分析时长下对应的低波动平滑数据，参考以下公式： 其中，t为预设总分析时长，LDi,t为所述实时生产数据集中第i个实时生产数据在所述预设分析时长t下的所述低波动平滑数据，N为预设分隔时长，Xi,k为第i个实时生产数据在时间节点k时对应的具体数据；所述基于所述低波动平滑数据，根据所述实时生产数据集，确定每一实时生产数据在所述预设总分析时长下的波动指数，参考以下公式： 其中，t为预设总分析时长，σi,t为第i个实时生产数据在所述预设总分析时长t下的所述波动指数，N为预设分隔时长，Xi,j为第i个实时生产数据在时间节点j时对应的具体数值，LDi,t为第i个实时生产数据在所述预设分析时长t下的所述低波动平滑数据；所述根据每一实时生产数据的波动指数，确定每一实时生产数据的关系波动指数，参考以下公式： 其中，σi′,t为第i个实时生产数据在所述预设总分析时长t下的所述关系波动指数，σi,t为第i个实时生产数据在所述预设总分析时长t下的所述波动指数，Cij为预设数据关系矩阵，σj,t为第j个实时生产数据在所述预设总分析时长t下的所述波动指数；M表示所述实时生产数据的数量；所述分析每一实时生产数的所述关系波动指数，确定生产瓶颈环节，包括：根据预设关系波动阈值，参考以下公式，确定若干异常关系波动指数在所述实时生产数据集中的位置集合： 其中，S为所述位置集合，Ii′,t为指标变量，σi′,t为第i个实时生产数据在所述预设总分析时长t下的所述关系波动指数，T为所述预设关系波动阈值；根据所述位置集合，分析所述实时生产数据集，确定若干异常生产数据；根据所述若干异常生产数据，确定所述生产瓶颈环节；所述基于所述生产瓶颈环节，分析所述实时生产数据集，确定若干可优化因素，包括：根据所述生产瓶颈环节，分析所述实时生产数据集，确定与所述生产瓶颈环节相关的若干瓶颈生产数据；分析所述若干瓶颈生产数据，确定每一瓶颈生产数据对所述若干异常生产数据的敏感度；根据每一瓶颈生产数据对所述若干异常生产数据的敏感度和预设敏感度阈值，确定所述若干可优化因素；所述分析所述若干瓶颈生产数据，确定每一瓶颈生产数据对所述若干异常生产数据的敏感度，参考以下公式： 其中，Yj为所述敏感度，β0为预设截距项，∈为预设扰动项，βa为当前瓶颈生产数据，Xj为第j个所述异常生产数据，Fj为第j个所述异常生产数据与所述当前瓶颈生产数据之间的预设关系指数,n为所述若干异常生产数据的总数量。

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