成都飞机工业(集团)有限责任公司刘顺涛获国家专利权
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龙图腾网获悉成都飞机工业(集团)有限责任公司申请的专利一种基于机器学习的MBOM物料消耗指标监控方法、系统、介质及设备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：CN120508888B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511007134.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于机器学习的MBOM物料消耗指标监控方法、系统、介质及设备是由刘顺涛;郭喜锋;汪迢迪;陈正阳;季宝宁设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的MBOM物料消耗指标监控方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的MBOM物料消耗指标监控方法、系统、介质及设备，属于航空智能制造的技术领域，获取MBOM物料消耗数据，按物料类型对消耗数据进行分类，并结合时间段基于责任单位划分，形成消耗数据集。基于消耗数据集，训练得到线性回归模型，以预测各责任单位针对不同物料类型的预计完成时间。针对原始未消耗的数据，基于责任单位、物料类型、物料数量，采用线性回归模型预测物料消耗时间；然后，结合EBOM发布时间评估物料消耗完成的时间；对比评估的物料消耗完成的时间和要求完成的时间，分析MBOM物料消耗指标。本发明可以精准识别出物料消耗的指标率，有效提高了物料消耗指标监控的完备性，具有较好的实用性。
本发明授权一种基于机器学习的MBOM物料消耗指标监控方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的MBOM物料消耗指标监控方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取MBOM物料消耗数据； 步骤S2：按物料类型对消耗数据进行分类，并结合时间段基于责任单位划分，形成消耗数据集； 步骤S3：基于消耗数据集，训练得到线性回归模型，以预测各责任单位针对不同物料类型的预计完成时间； 步骤S4：开展物料消耗监控，计算消耗指标； 针对原始未消耗的数据，基于责任单位、物料类型、物料数量，采用线性回归模型预测物料消耗时间；然后，结合EBOM发布时间评估物料消耗完成的时间；对比评估的物料消耗完成的时间和要求完成的时间，分析MBOM物料消耗指标； 所述步骤S4中，若评估的物料消耗完成的时间在要求完成的时间之前，则MBOM物料消耗指标正常。
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