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龙图腾网获悉萬源通汇(天津)商务服务有限公司申请的专利一种基于深度学习的MES数字化协同管理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：CN120338430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510556903.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于深度学习的MES数字化协同管理方法及系统是由朱朝昕;邢耀振设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的MES数字化协同管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种基于深度学习的MES数字化协同管理方法及系统，该方法包括：采集多源异构数据构建无量纲多维数据集；再通过节点特征嵌入和边关系学习，解析数据项之间的动态关联关系，生成产线运行依赖关系图谱；结合数据项之间的动态关联权重进行协同异常检测与根因定位，以获取异常事件与数据参数间的因果关联数据；构建数字孪生仿真环境模拟异构数据参数干预生产扰动对协同异常的影响路径，以评估异常影响结果；再根据深度学习框架构建迭代调度模型，迭代生成多目标优化的协同调度策略，实现异构数据间的动态配置与异常预防；从而能够实现多源异构数据在高维度、高复杂性以及动态变化的大规模生产中协同优化管理生产运行参数配置与异常预防。

本发明授权一种基于深度学习的MES数字化协同管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的MES数字化协同管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集多源异构数据，通过预处理和归一化处理，以构建无量纲多维数据集； 将无量纲多维数据集映射为图结构节点获取节点特征，并定义无量纲多维数据集中各参数间的连接交换、信息流转和依赖关系为边关系； 通过节点特征嵌入和边关系学习，解析无量纲多维数据集中各数据项之间的动态关联关系，生成产线运行依赖关系图谱； 构建多源异构数据协同分析机制，以得到多源异构数据模态间协同的动态关联权重，结合依赖关系图谱进行异常检测与根因定位，以获取异常事件与数据模态间的因果关联信息； 基于因果关联信息构建数字孪生仿真环境，模拟异构数据参数干预生产扰动对协同异常的影响路径，以评估参数调整的异常影响结果； 其中，将动态变化的多源异构数据参数之间的运行状态进行处理，以使时序特征与图网络拓扑特征相互融合，以得到融合结果； 基于融合结果，将无量纲多维数据集中各数据项参数的静态属性与动态时序数据拼接降维，以生成单个节点的融合特征向量，作为依赖关系图谱构建的基础输入； 获取每个节点融合特征向量间的余弦相似度生成隐式边，同时利用交互强度连接定义显式边，融合后形成带权邻接矩阵，与节点特征共同输出动态边权重； 通过学习节点特征间动态边权重，聚合多注意力结果更新动态边权重，并融合邻居节点特征生成更新后的节点特征； 根据动态边权重与更新后的节点特征共同构成产线运行依赖关系图谱，揭示生产运行时多源异构数据项之间的显式关联与隐式动态依赖，以支撑产线运行决策； 其中，构建多源异构数据协同分析机制，以得到多源异构数据模态间协同的动态关联权重，结合依赖关系图谱进行异常检测与根因定位，以获取异常事件与数据模态间的因果关联信息，包括： 对无量纲多维数据集中各数据项间的状态进行特征提取和表示学习，以获取多源异构数据模态间的相关性矩阵； 利用动态边权重动态分配调整多源异构数据模态间的贡献度，以得到多源异构数据模态间协同的动态关联权重； 根据动态关联权重捕获多源异构数据模态间的关联影响度，生成动态关联权重矩阵； 将动态关联权重矩阵与产线运行依赖关系图谱结合，构建增强图结构拓扑； 在增强图结构拓扑上通过识别偏离正常模式的节点特征和边关系，以获取异常识别结果； 基于异常识别结果通过反向传播和子图提取，定位异常根源节点，以得到根因定位数据； 利用因果推断量化异常识别结果与根因定位数据间的因果关联强度，生成因果关联信息；所述因果关联强度表示异常识别结果对根因定位数据间的直接影响程度，通过获取互信息与条件互信息的差值来确定； 其中，基于因果关联信息构建数字孪生仿真环境，模拟异构数据参数干预生产扰动对协同异常的影响路径，以评估参数调整的异常影响结果，包括： 将获取的因果关联信息映射至数字孪生仿真环境中，建立物理实体与数字模型的对应关系； 根据产线运行依赖关系图谱定义数字孪生仿真环境中的交互规则，确保数字孪生仿真环境准确反映实际生产运行的动态特性数据； 根据生产运行的动态特性数据设计参数干预实验方案，通过定点调整数字孪生仿真环境中关键参数，模拟生产扰动情景； 基于生产扰动情景，以追踪生产扰动的传播路径，并记录各节点特征的状态变化，分析生产扰动情景对多源异构数据模态间协同异常的影响情况； 综合评估多种参数调整方案模拟的生产扰动方案对协同异常的抑制或加剧效果，以形成定量化的异常影响评估结果； 根据无量纲多维数据集、依赖关系图谱和因果关联信息构建迭代调度模型，结合异常影响评估结果与实时生产状态，迭代生成多目标优化的协同调度策略，实现多源异构数据间的动态配置与异常自愈。

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