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龙图腾网获悉上上德盛集团股份有限公司申请的专利一种智能工厂生产过程实时监控与优化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：CN120634208B 。

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：202511114690.8，技术领域涉及：G06Q10/0633；该发明授权一种智能工厂生产过程实时监控与优化系统是由王义志;严冬云;季学文;季伟特;孟恒;宁国伟;马军设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能工厂生产过程实时监控与优化系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能工厂生产过程实时监控与优化系统，属于智能工厂生产管理领域，其具体包括：利用工业物联网获取管件成型过程工艺参数和生产动作序列数据，并传输至数据处理中心；基于马尔可夫链理论，依据动作序列数据构建动作浪费分析模型，通过计算状态转移概率和稳态分布，对比标准动作流程识别动作浪费，将结果反馈给生产管理系统；生产管理系统结合工艺参数与动作浪费识别结果，运用排队论和运筹学构建动态瓶颈工位识别模型，实时计算各工位成为瓶颈的概率，结合在制品堆积数量和生产效率判断动态瓶颈工位；根据动态瓶颈工位识别结果调整生产节拍，实现生产过程的实时监控与优化，提高了生产效率和质量。

本发明授权一种智能工厂生产过程实时监控与优化系统在权利要求书中公布了：1.一种智能工厂生产过程实时监控与优化系统，其特征在于，包括：数据采集模块、动作浪费分析模块、瓶颈工位识别模块、生产节拍调整模块； 所述动作浪费分析模块根据所述数据采集模块采集的动作序列数据，基于马尔可夫链理论构建动作浪费分析模型，通过计算状态转移概率和马尔可夫链的稳态分布，识别动作浪费情况； 所述瓶颈工位识别模块根据接收到的动作浪费识别结果，结合所述数据采集模块采集的管件成型过程工艺参数，构建动态瓶颈工位识别模型，量化评估各工位于不同时间节点演变为瓶颈工位的概率值； 所述生产节拍调整模根据动态瓶颈工位的识别结果，对生产节拍进行调整； 所述动作浪费分析模块根据所述动作序列数据，基于马尔可夫链理论构建动作浪费分析模型，识别动作浪费情况，包括： A1：获取管件生产过程中的动作序列数据，并进行预处理； A2：基于管件生产过程，为每个动作定义一个唯一的离散状态编码，并制定动作到离散状态的映射规则，根据动作的名称进行映射，通过遍历预处理后的动作序列数据，按照映射规则将每个动作转换为对应的离散状态编码； A3：对离散后的动作序列数据进行分析，根据动作的类型将动作划分为不同的类别，结合动作的执行顺序，将K个动作组合成一个动作状态；所述动作状态包括原料分类筛选、加工工艺、质量检测、成品分类搬运； A4：将A3中划分得到的所有动作状态去除重复的动作状态后进行汇总，将汇总后的动作状态组成马尔可夫链的状态空间，其中，表示第n个动作状态，n表示动作状态的数量； A5：从预处理后的动作序列数据的第一个动作状态开始，依次检查相邻的两个动作状态和； 若相邻的两个动作状态不同，则判定发生了一次状态转移，即从一个动作状态转移到另一个动作状态； A6：通过初始化的计数器统计预处理后的动作序列数据中发生状态转移的次数，得到转移频率； A7：通过计算转移频率与从转移到所有非本身动作状态的总次数的比值，得到状态转移概率； A8：创建一个的矩阵，将A7中计算得到的状态转移概率赋值给矩阵，得到动作转移矩阵； 所述瓶颈工位识别模块根据接收到的动作浪费识别结果，结合所述数据采集模块采集的管件成型过程工艺参数，构建动态瓶颈工位识别模型，量化评估各工位于不同时间节点演变为瓶颈工位的概率值，包括： B1：获取动作浪费识别结果、管件成型过程工艺参数，同时，实时监测每个工位的在制品堆积数量和生产效率；所述动作浪费识别结果包括浪费动作和浪费程度； B2：为每个工位分配唯一的标识符，将每个工位作为一个排队系统，在制品作为顾客，根据管件成型过程工艺参数和动作浪费识别结果，确定每个排队系统的到达率和服务率；所述到达率为在制品到达工位的速率；所述服务率为工位处理在制品的速率； B3：结合MM1模型，运用动态规划方法，建立动态瓶颈工位识别模型； B4：将获取的动作浪费识别结果、管件成型过程工艺参数和实时监测每个工位的在制品堆积数量和生产效率整合形成管件数据，并将管件数据输入到动态瓶颈工位识别模型中，利用动态瓶颈工位识别模型实时计算每个工位于不同时间节点演变为瓶颈工位的概率值。

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