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龙图腾网获悉航菱微(泰州)科技有限公司申请的专利一种基于数据分析的MES数据智能管理系统及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：CN120069442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510170725.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于数据分析的MES数据智能管理系统及方法是由肖剑;黄芳;邱玥设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的MES数据智能管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据分析的MES数据智能管理系统及方法，涉及数据分析技术领域。本发明系统包括：历史生产数据采集与处理模块、生产效率评估与分析模块、趋势特征计算与异常检测模块以及实时生产数据分析与智能预警模块；历史生产数据采集与处理模块负责从系统中获取数据，计算工序间等待时间，并进行数据的初步处理；生产效率评估与分析模块提取特征并评估生产效率，分析历史数据的趋势；趋势特征计算与异常检测模块基于生产效率的趋势特征计算和分析，进行异常趋势识别；实时生产数据分析与智能预警模块处理实时数据，并进行数据比对与预警。

本发明授权一种基于数据分析的MES数据智能管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的MES数据智能管理方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤S100.获取选定周期内生产车间的所有生产工序对应的历史生产记录，且将每个生产工序定义为一个生产节点；按照生产工序序列，获取每相邻两生产节点之间的等待时间，定义为工序间等待时间，汇总选定周期内每个工序间等待时间，并构建工序间等待时间集合； 步骤S200.根据历史生产记录，对历史生产数据按照对应的生产节点进行划分，划分成若干个历史生产数据段，并构建对应的节点数据集；从每个节点数据集中提取相应的历史生产数据特征，并根据历史生产数据特征对相应的历史生产数据段进行生产效率评估； 步骤S300.将工序间等待时间集合中的每个元素，与相应的历史生产数据段的生产效率评估结果进行对应，分析工序间等待时间与生产效率评估结果之间的关联关系；基于工序间等待时间与生产效率评估结果之间的关联关系，得到历史生产数据特征趋势曲线； 步骤S400.获取每个生产节点对应的实时生产数据，并参照历史生产数据的分析方式对实时生产数据进行分析，从而提取实时生产数据特征；根据实时生产数据特征进行分析，从而得到实时生产数据特征趋势曲线，并将实时生产数据特征趋势曲线与历史生产数据特征趋势曲线进行比对，从而生成相应的通知信息； 所述步骤S200包括： S201.针对每个生产工序序列，获取对应的历史生产记录，对每个生产节点对应的历史生产数据按照时间顺序进行划分，划分成若干个历史生产数据段，且每个历史生产数据段与相应的生产工序序列对应的生产节点存在一对一的对应关系；根据生产节点编号，汇总选定周期内所有相同生产节点编号对应的历史生产数据段，并按照时间顺序对历史生产数据段进行排序，从而构成节点数据集Ai，且Ai={ai1,ai2,...,aim}，其中ai1表示第i个生产节点的第1个生产工序序列对应的历史生产数据段，ai2表示第i个生产节点的第2个生产工序序列对应的历史生产数据段，以此类推，aim表示第i个生产节点的第m个生产工序序列对应的历史生产数据段，m表示选定周期内的生产工序序列的数量； S202.对节点数据集Ai中的每个元素aij，分别提取相应的历史生产数据特征，且历史生产数据特征包括生产时间、异常事件数量、生产产量以及不合格率；对收集到的历史生产数据特征进行归一化处理，从而得到相应的历史生产数据特征值，并根据历史生产数据特征值对节点数据集Ai中的每个元素aij进行生产效率评估，从而计算综合生产效率指标Eij，且Eij=α×PijTij-β×Nij-γ×Qij，其中α、β和γ均表示权重系数，且α+β+γ=1；Tij表示元素aij对应的生产时间的特征值，Pij表示元素aij对应的生产产品数量的特征值，Nij表示元素aij对应的异常事件数量的特征值，Qij表示元素aij对应的不合格率的特征值； 所述步骤S300包括： S301.针对每个节点数据集Ai，获取节点数据集Ai中所有的历史生产数据段的综合生产效率指标Eij，根据对应的生产工序序列编号和对应的生产节点编号，匹配对应的工序间等待时间tij，从而构成若干个关联数据对G，且G=Eij,tij；对于每个节点数据集Ai，汇总对应的关联数据对G，并将关联数据对G在平面直角坐标系中表示为一个数据点，且平面直角坐标系的横轴表示综合生产效率指标Eij，纵轴表示工序间等待时间tij，按照节点数据集Ai中的顺序，依次连接数据点，从而得到曲线Li； S302.针对每个节点数据集Ai对应的曲线Li，分别获取曲线Li上所有数据点的值，依次计算工序间等待时间和综合生产效率指标的均值和标准差，根据工序间等待时间和综合生产效率指标的均值和标准差计算趋势特征指标Rij，且具体计算公式为： Rij=w1·[Eij-μEi3σEi]+w2·[tij-μti3σti]； 其中，Rij表示第i个生产节点的第j个生产工序序列对应的趋势特征指标，μEi和σEi表示节点数据集Ai对应的曲线Li的数据点横轴数值的均值和标准差，μti和σti表示节点数据集Ai对应的曲线Li的数据点纵轴数值的均值和标准差，w1和w2表示权重系数，且w1+w2=1； S303.汇总节点数据集Ai中每个元素对应的趋势特征指标Rij，结合历史生产记录定义节点数据集Ai对应的趋势特征指标阈值R，将节点数据集Ai中每个元素对应的趋势特征指标Rij与趋势特征指标阈值R进行比较，若Rij≤R，则将对应曲线Li上的数据点标记为正常数据点，若Rij＞R，则将对应曲线Li上的数据点标记为异常数据点；根据曲线Li上的异常数据点的标记位置，对曲线Li进行划分，得到若干条连续的曲线段，且每条连续的曲线段均由正常数据点组成，对每条连续的曲线段进行拟合，从而得到每条连续的曲线段的曲线方程，并将每条连续的曲线段的曲线方程定义为历史生产数据特征趋势曲线Q。

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