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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利一种基于人工智能的产品质量风险预警方法及系统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：CN120471449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510627801.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于人工智能的产品质量风险预警方法及系统是由张雨辰;付强;王蒙湘;周幸窈;万福军设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的产品质量风险预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的产品质量风险预警方法及系统，包括获取产品链历史数据构建生产稳定度和环境系数，提炼历史生产数据获得生产质量数据，计算第一生产偏差和第二生产偏差，构建产品质量前端预测模型，将待预测产品链数据输入所述产品质量前端预测模型获得第一风险质量和第一风险数据，构建产品质量后端预测模型，将待预测产品链数据输入所述产品质量后端预测模型获得第二风险质量，修正所述第一风险数据获得风险系数，根据所述第一风险质量、所述第二风险质量和所述风险系数确定质量风险结果，进行产品质量区块链预警。该方法不仅可以提高产品质量风险预警的精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于产品质量风险预警系统中。

本发明授权一种基于人工智能的产品质量风险预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的产品质量风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取产品链历史数据，对所述产品链历史数据进行预处理，根据所述产品链历史数据构建生产稳定度和环境系数；所述产品链历史数据包括历史生产数据、历史出厂抽检数据、历史储运销售数据和售后质量数据； S2、按照工序提炼所述历史生产数据获得生产质量数据，根据所述生产质量数据和所述历史出厂抽检数据获得第一生产偏差和出厂质量偏差，处理所述第一生产偏差获得第二生产偏差； S3、根据所述第二生产偏差和所述出厂质量偏差构建产品质量前端预测模型，将待预测产品链数据输入所述产品质量前端预测模型获得第一风险质量和第一风险数据； S4、根据所述历史储运销售数据获得储运销售偏差特征和异常操作特征，结合所述售后质量数据构建产品质量后端预测模型，将待预测产品链数据输入所述产品质量后端预测模型获得第二风险质量； S5、根据所述生产稳定度和所述环境系数修正所述第一风险数据获得第二风险数据，根据所述第二风险数据确定风险系数，根据所述第一风险质量、所述第二风险质量和所述风险系数确定质量风险结果； S6、根据所述第一风险质量、所述第二风险质量和所述质量风险结果进行产品质量区块链预警；所述产品质量区块链预警包括生产链预警、储运销售链预警和全链条预警； 根据所述产品链历史数据构建生产稳定度和环境系数的方法，包括： 通过簇聚类将历史生产数据分为生产设备状态数据、生产环境数据、生产工艺参数和生产材料参数，通过簇聚类将历史储运销售数据分为储运环境数据、储运特征数据、异常特征； 将生产设备状态数据划分生产区段，计算各生产区段的生产稳定度： ， ， ， 其中为生产区段i的生产稳定度，为故障率权重，为生产区段i的故障率评分，为对应区段实际故障率，为行业基准故障率，为检修权重，为生产区段i的检修频次评分，为运行疲劳权重，为生产区段i的运行疲劳评分，为对应区段设备连续运行时长，为设备最佳运行时长，为电流稳定权重，为生产区段i的电流稳定性评分，为生产区段i的实际检修次数，为临界检修频次，为疲劳衰减系数，、分别为方差惩罚系数和偏度惩罚系数，、分别为生产区段i的电流方差和功率方差，、分别为生产区段i的电流偏度和功率偏度； 根据前一区间段的生产稳定度调整后一区间段的生产稳定度，取所有区间段的生产稳定度均值为产品链生产稳定度，表达式为： ， 其中为生产区段i的调整后的生产稳定度，为生产区段i与上一生产区段的依赖系数； 将同一产品链的生产环境数据和储运环境数据输入环境函数获得环境系数： ， ， ， ， ， 其中为环境系数，为生产权重，为生产环境系数，为储运权重，为储运环境系数，为机械损伤权重，为化学损伤权重，为振动衰减系数，为当前振动强度与安全振动强度偏差，为生产环境噪声，为标准生产环境噪声，为静电累积电压评分，为气体j浓度，包含有害气体浓度和VOCs浓度，为单位区域灰尘颗粒数，为静电电压，、为常见环境因素偏度，，为第一常见环境因素集合，包括光强、辐射强度、温度、湿度，，为第一常见环境因素集合，包括温度、湿度、紫外线强度、可见光强度，为大气压强系数，Pre为大气压强，G为出储运过程机械冲击，为参考机械冲击，为最大设计机械冲击，为振动能量系数，为能量衰减系数，为平滑系数，为振动能量，为振动能量安全值。

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