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龍圖騰網獲悉長春設備工藝研究所申請的專利一種基于大數據模型的多源工藝參數映射監管系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120523154B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202511014106.1，技術領域涉及：G05B19/418；該發明授權一種基于大數據模型的多源工藝參數映射監管系統及方法是由苗立琴;張大舜;王靜;孫溯輝;郭克設計研發完成，并于2025-07-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大數據模型的多源工藝參數映射監管系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于大數據模型的多源工藝參數映射監管系統及方法，涉及工藝參數分析技術領域，采集工藝產線中的初始工藝參數，處理初始工藝參數獲得標準化工藝參數，將工藝產線進行工藝階段劃分，分析工藝階段的階段產品偏差程度，計算標準化工藝參數與工藝階段的產品偏差程度的相關性，分析工藝階段的階段產品偏差程度，預測生產中的工藝階段的產品偏差程度，基于工藝階段的產品偏差程度預測生產中的產品不良率，實時監測預測產品不良率，對標準化工藝參數進行調整，修正標準化工藝參數，本發明通過持續預測各階段產品偏差及整體產品不良率，實時判斷生產狀態，構建了動態化的質量控制閉環，提升了監管的針對性和有效性。

本發明授權一種基于大數據模型的多源工藝參數映射監管系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于大數據模型的多源工藝參數映射監管方法，其特征在于：該方法包括以下步驟： S1、通過傳感器組采集工藝產線中的初始工藝參數，處理初始工藝參數獲得標準化工藝參數； S2、基于工藝流程和歷史數據，將工藝產線進行工藝階段劃分，分析工藝階段的階段產品偏差程度，計算標準化工藝參數與工藝階段的產品偏差程度的相關性； S3、分析工藝階段的階段產品偏差程度與產品不良率的相關性； S4、基于標準化工藝參數預測生產中的工藝階段的產品偏差程度，基于工藝階段的產品偏差程度預測生產中的產品不良率； S5、實時監測預測產品不良率，根據預測產品不良率對標準化工藝參數進行調整； S6、修正標準化工藝參數，當判斷標準化工藝參數異常時，向工藝負責人員報警； 在步驟S1中，通過傳感器組采集工藝產線中的初始工藝參數，將初始工藝參數進行去噪、濾波和歸一化處理，得到標準化工藝參數，標準化工藝參數為{A1,A2,…,Ai,…,AI}，其中I表示標準化工藝參數的數量，Ai表示第i個標準化工藝參數； 在步驟S2中，基于工藝流程和歷史數據，將工藝產線劃分為P個工藝階段，對第p個工藝階段進行分析，p=1,2,…,P，第p個工藝階段產品的標準階段參數為{B1,B2,…,Bq…,BQ}，其中Q表示在第p個工藝階段產出的產品的標準階段參數的數量，Bq表示在第p個工藝階段產出的產品的第q個標準階段參數，第p個工藝階段產品的實際階段參數為{b1,b2,…,bq…,bQ}，bq表示在第p個工藝階段產出的產品的第q個實際階段參數，其中進而得到第p個工藝階段的階段產品偏差程度Wp： ； 計算標準化工藝參數Ai對第p個工藝階段的產品偏差程度的相關系數wip： ； 其中N表示歷史數據中共計N次工藝產線生產，n表示歷史數據中第n次工藝產線生產，Ai,n表示第n次工藝產線生產中的第i個標準化工藝參數，ai表示N次工藝產線生產中第i個標準化工藝參數的平均值，Wp,n表示第n次工藝產線生產中的第p個工藝階段的階段產品偏差程度，wp表示N次工藝產線生產中第p個工藝階段的階段產品偏差程度的平均值，進而得到標準化工藝參數Ai對第p個工藝階段的產品偏差程度的相關權重Wip： ； 當Wip＜W0時，判斷標準化工藝參數Ai與第p個工藝階段不相關，否則，標準化工藝參數Ai為與工藝階段相關的標準化工藝參數，其中W0為既設的相關系數閾值； 在步驟S3中，建立產品不良率影響分析模型： ； 其中，vp表示第p個工藝階段的階段產品偏差程度Wp對產品不良率的影響系數，Wp,n表示第n次工藝產線生產中的第p個工藝階段的階段產品偏差程度，wp表示N次工藝產線生產中的第p個工藝階段的階段產品偏差程度的平均值，Yn表示第n次工藝產線生產中的產品不良率，y表示N次工藝產線生產中的產品不良率平均值，進而得到第p個工藝階段的階段產品偏差程度Wp對產品不良率的相關權重Vp： 。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人長春設備工藝研究所，其通訊地址為：130000 吉林省長春市朝陽區湖光路738號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。