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龙图腾网获悉江苏道达智能科技有限公司申请的专利一种基于pilot降本增效的优化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：CN121032162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511574412.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于pilot降本增效的优化方法是由辛琳;李好;胡志宏;沈晓设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于pilot降本增效的优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能优化与Pilot项目流程管理的技术领域，尤其涉及一种基于pilot降本增效的优化方法，包括：采集pilot项目的历史运行数据与业务约束条件，进行预处理以构建样本数据集；基于所述数据集与约束条件构建以降本增效为目标的优化模型；利用改进的粒子群优化算法对优化模型进行求解，获得满足约束条件的最优参数组，并将其下发至管控系统实施，在7日内采集实施效果；根据采集数据评估降本与增效指标，若双指标均达设定阈值，则确定推广方案，若未达标则回溯修正模型中惩罚系数并重新求解，直至达标为止。本发明实现了参数配置的优化，提高了pilot试点的推广效率与资源利用率。

本发明授权一种基于pilot降本增效的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于pilot降本增效的优化方法，其特征在于，包括： 采集pilot项目的历史运行数据和业务约束条件，并对所述历史运行数据进行预处理，得到样本数据集；包括： 读取所述历史运行数据，对缺失项采用插值算法进行补全，对异常值执行三倍标准差剔除； 对补全后的数值数据执行最小与最大标准化，将所有参数值线性映射至区间[0,1]； 按照时间窗口长度为7日的滑动方式将数据进行分段，每个分段形成一条记录单元； 对每条记录单元计算平均工艺参数值、平均能耗值、平均产出节拍、平均良品率及平均设备利用率； 将每条记录单元及其对应的业务约束条件组合形成样本条目； 合并全部样本条目，生成所述样本数据集； 所述历史运行数据包括目标工艺流程在历史运行阶段的设定工艺参数、实际运行参数、单位产品能耗、单位产品成本、设备运行时间、设备利用率、生产节拍、良品率及不良品数量； 所述业务约束条件至少包括交付周期上限、预算上限、产品质量一致性上限、设备负载上限、人员工作时长上限、工序合规阈值及排放限值； 基于所述样本数据集和所述业务约束条件构建以降本增效指标最优为目标的优化模型；包括： 设定决策变量为所述样本数据集中的可调整工艺参数； 定义第一目标函数为单位成本最小化目标，第二目标函数为生产节拍与良品率综合最大化目标； 以所述业务约束条件中记录的交付周期上限、预算上限、设备负载上限、工序合规阈值及排放限值作为模型约束条件； 将所述第一目标函数与所述第二目标函数合并为加权多目标函数，并嵌入所述模型约束条件； 建立映射关系式，即输入为工艺参数集合，输出为成本与效能指标组合； 生成包含目标函数、约束函数及输入输出关系的优化模型； 利用改进的粒子群优化算法对所述优化模型进行求解，得到满足所述业务约束条件的参数组；包括： 设定粒子群规模、最大迭代次数、惯性权重初值及学习因子； 在参数可行域内随机初始化每个粒子的参数向量； 计算每个粒子的适应度值，其中，适应度函数由目标函数与约束惩罚项加权组成； 根据所述适应度值分别确定个体最优解与全局最优解； 根据速度与位置更新公式更新所有粒子的参数向量； 当达到最大迭代次数时，输出当前全局最优解作为参数组； 将所述参数组以配置信息的形式发送至pilot项目的管控系统中运行，对所述pilot项目的流程参数进行自适应调整，并在7日的预设周期内采集实施后的运行数据； 基于所述实施后的运行数据，计算所述参数组的降本指标和增效指标，并与设定的第一阈值和第二阈值进行对比： 当所述降本指标≥所述第一阈值，且所述增效指标≥所述第二阈值时，确定所述参数组作为推广方案； 当所述降本指标＜所述第一阈值，或所述增效指标＜所述第二阈值时，返回优化模型求解步骤，通过修正所述优化模型中的惩罚系数，重新求解以得到新的参数组，直至确定推广方案时结束。

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