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龙图腾网获悉江苏天爵智能技术有限公司申请的专利物联网驱动的实时生产过程追溯监控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：CN120471530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510716971.4，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权物联网驱动的实时生产过程追溯监控方法及系统是由郑友超设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本物联网驱动的实时生产过程追溯监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了物联网驱动的实时生产过程追溯监控方法及系统，涉及制造过程管理技术领域，方法包括：根据物联网实时监控生产线，获得各产线监控区块；据此检测各个生产线产品异常，获得各产线产品异常特征集；从设备、环境、其他因素追溯并构建产线异常追溯图谱；最后根据三类图谱进行产线异常管理，实现生产过程追溯与异常管控。本发明解决了在制造过程管理中，传统方法难以对生产车间多产线的产品异常进行设备、环境等多因素精准追溯，导致生产异常管理不全面、不及时的技术问题，达到了对产品异常的设备、环境等多因素精准定位，提升生产异常管理的全面性与及时性的技术效果。

本发明授权物联网驱动的实时生产过程追溯监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.物联网驱动的实时生产过程追溯监控方法，其特征在于，所述方法包括： 根据物联网生产车间的各个生产线进行实时监控，获得各产线监控区块； 根据所述各产线监控区块对所述各个生产线进行产品异常检测，获得各产线产品异常特征集； 根据所述各产线监控区块对所述各产线产品异常特征集进行设备因素追溯，构建产线异常追溯第一图谱； 根据所述各产线监控区块对所述各产线产品异常特征集进行环境因素追溯，构建产线异常追溯第二图谱； 根据所述各产线监控区块对所述各产线产品异常特征集进行其他因素追溯，构建产线异常追溯第三图谱； 根据所述产线异常追溯第一图谱、所述产线异常追溯第二图谱和所述产线异常追溯第三图谱进行产线异常管理； 其中，根据所述各产线监控区块对所述各产线产品异常特征集进行设备因素追溯，构建产线异常追溯第一图谱，包括： 所述各产线产品异常特征集包括第一产品异常特征集、第二产品异常特征集…第P产品异常特征集； 根据所述各产线监控区块进行设备监测数据识别，获得第一产线设备监测区、第二产线设备监测区…第P产线设备监测区； 根据所述第一产线设备监测区、所述第二产线设备监测区…所述第P产线设备监测区进行异常识别，获得第一设备异常特征集、第二设备异常特征集…第P设备异常特征集； 根据所述第一设备异常特征集、所述第二设备异常特征集…所述第P设备异常特征集分别对所述第一产品异常特征集、所述第二产品异常特征集…所述第P产品异常特征集进行溯因解析，获得多个产品异常设备溯因集； 对所述各产线产品异常特征集和所述多个产品异常设备溯因集进行图谱化梳理，生成所述产线异常追溯第一图谱； 其中，根据所述第一设备异常特征集、所述第二设备异常特征集…所述第P设备异常特征集分别对所述第一产品异常特征集、所述第二产品异常特征集…所述第P产品异常特征集进行溯因解析，包括： 根据所述第一产品异常特征集提取产品异常第K特征，K为正整数； 根据所述产品异常第K特征对所述第一设备异常特征集进行关联数据提取，获得第K关联设备异常特征； 根据产品异常设备溯因记录集进行监督训练，获得多个产品异常设备溯因模型； 根据所述多个产品异常设备溯因模型，建立溯因第一节点模型和溯因第二节点模型； 根据所述溯因第一节点模型对所述溯因第二节点模型进行强化学习融合，获得产品异常设备溯因通道； 将所述产品异常第K特征和所述第K关联设备异常特征输入所述产品异常设备溯因通道，获得第K产品异常设备溯因结果，并将所述第K产品异常设备溯因结果添加至第一产品异常设备溯因集； 溯因第一节点模型对单一设备异常与产品异常的关联进行初步预测，溯因第二节点模型通过集成学习方法整合多个溯因第一节点模型的预测结果。

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