北京晋辉科技有限公司鲁金殿获国家专利权
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龙图腾网获悉北京晋辉科技有限公司申请的专利产品质量问题解决方案自动生成方法、设备、介质及产品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:CN120373969B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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:202510838720.3,技术领域涉及:G06Q10/0639;该发明授权产品质量问题解决方案自动生成方法、设备、介质及产品是由鲁金殿;孙宁波;姜秀澎设计研发完成,并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本产品质量问题解决方案自动生成方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了:本发明公开了一种产品质量问题解决方案自动生成方法、设备、介质及产品,涉及数据处理领域。方法包括:将当前产品质量问题的故障代码及产品款型信息,确定为目标故障代码及目标产品款型信息,故障代码包括多个故障标识信息,故障标识信息包括失效零件信息、失效位置信息及失效模式信息;基于目标故障代码和目标产品款型信息,从历史数据库中确定第一推荐解决方案集;当第一推荐解决方案集的数据量不足时,基于故障标识信息从历史数据库中确定第二推荐解决方案集,第二推荐解决方案集的数据量大于第一推荐解决方案集的;最后基于第二推荐解决方案集生成质量问题推荐解决方案。本发明可以缓解产品问题解决方案制定效率不高的问题。
本发明授权产品质量问题解决方案自动生成方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了:1.一种产品质量问题解决方案自动生成方法,其特征在于,包括: 将当前产品质量问题的故障代码及产品款型信息,确定为目标故障代码及目标产品款型信息,所述故障代码包括多个故障标识信息,所述故障标识信息包括失效零件信息、失效位置信息及失效模式信息; 基于所述目标故障代码和所述目标产品款型信息,从历史数据库中确定第一推荐解决方案集,所述历史数据库包括多个问题解决记录,所述问题解决记录包括问题产品的款型信息、故障代码和对应的问题解决方式; 当所述第一推荐解决方案集中问题解决记录的数据量小于预设阈值时,基于所述目标故障代码对应的故障标识信息,从所述历史数据库中确定第二推荐解决方案集,所述第二推荐解决方案集的问题解决记录数据量大于所述第一推荐解决方案集的问题解决记录数据量; 根据所述目标故障代码、所述目标产品款型信息及所述第二推荐解决方案集中的问题解决记录,生成质量问题推荐解决方案; 将所述质量问题推荐解决方案转化为AR操作指引,通过智能眼镜或移动设备叠加虚拟指示,所述虚拟指示包括零件拆卸顺序、扭矩参数、危险区域标注,具体实施流程如下: 部署SLAM空间定位引擎:在AR设备中集成视觉‑惯性SLAM算法,通过摄像头与IMU数据实时构建维修环境的三维点云地图,精确追踪设备在物理空间中的位置与姿态; 加载设备CAD模型库:将目标零件的CAD工程模型转换为轻量化网格数据,关联元数据并预加载至AR设备本地存储; 实时CAD‑物理空间配准:基于SLAM生成的点云地图,通过ICP算法将CAD模型与物理零件的关键特征点对齐,实现虚拟模型与实物的毫米级贴合; 生成动态AR叠加指引:融合实时摄像头画面与配准后的CAD模型,在物理设备表面叠加动态三维箭头、热力色温标注及浮动文字提示; 嵌入语音指令交互模块:集成语音识别引擎,维修人员可通过自然语言描述操作异常,系统实时解析并触发对应提示; 记录维修偏差事件:当语音描述或传感器数据检测到偏差时,自动截取当前AR画面、记录时间戳与操作上下文,生成结构化偏差日志; 动态调整指引逻辑:基于偏差日志训练强化学习模型,当同类偏差重复出现时,自动在对应步骤前插入预操作指引,并高亮提示风险区域; 所述动态调整指引逻辑包括:采集维修偏差日志;识别高频同类偏差模式;动态插入预操作指引,当维修流程触发高频风险节点时,调用自适应维修预操作强化学习模型输出预操作指令,并在AR视图中高亮关联部件及显示操作动画;闭环验证与优化; 其中,所述自适应维修预操作强化学习模型的构建和训练过程包括以下阶段:数据准备阶段、状态与动作空间设计阶段、奖励函数设计阶段、算法实现阶段、训练流程阶段及策略验证与部署阶段; 在所述状态与动作空间设计阶段中,状态空间由四维特征构成,包括维修阶段One‑Hot编码、设备工况、环境参数及历史同类偏差频次,动作空间定义20种预操作指令,每个动作对应唯一操作代码与执行参数; 在所述算法实现阶段,采用双深度Q网络架构的主网络和目标网络,主网络的输入为64维状态,输出为20个动作Q值,隐藏层为128→64节点全连接层,输出层线性激活,经验回放池存储10万条样本,按TD误差优先级采样,防止数据相关性导致的过拟合,优化器使用Adam,损失函数为均方误差。
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