专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于三流融合的全产业链制造建模方法-CN202310966162.X在审
  • 甘中学;戚骁亚;孙广集;陈益飞;冯浩然;余文娟 - 智昌科技集团股份有限公司
  • 2023-08-02 - 2023-10-10 - G05B19/418
  • 本发明涉及一种基于三流融合的全产业链制造建模方法,基于三流融合的全产业链制造建模方法包括以下步骤:步骤S10、获取设备层的物质流模型、能量流模型和信息流模型,构建泛在控制器,将物质流模型、能量流模型和信息流模型融合为生产工艺流模型;步骤S20、获取工厂层的订单信息流模型、物料转运流模型和所述生产工艺流模型,构建群智网络控制器与微控制云平台,将订单信息流模型、物料转运流模型和所述生产工艺流模型融合为物料协同转运流模型;步骤S30、获取产业层的生产过程信息流模型、产业共享价值流模型和所述物料协同转运流模型,构建产业智联平台,完成产业链的规划、调度与控制。本发明,能够提高现场运营效率的效果。
  • 基于三流融合产业链制造建模方法
  • [发明专利]一种基于区块链的智能物流数据分析系统-CN202310042731.1在审
  • 管宇翔;孙广集;欧阳春;陈宇宁;牛福永 - 复旦大学
  • 2023-01-28 - 2023-09-01 - G06Q10/08
  • 本发明公开一种基于区块链的智能物流数据分析系统,涉及区块链技术领域,该系统中用户模块为用户实现同区块链平台和云边协同平台的交互;云服务商模块包括:资源设备和云服务商客户端;云服务商客户端为云服务商管理员实现同区块链平台和云边协同平台服务端的交互;资源设备为用户提供云计算服务支持;云边协同平台根据签约数据以及资源池情况进行智能化的资源调度;云边协同平台包括:平台设备、平台服务端和区块链访问控制器;平台设备通过区块链访问控制器实现与区块链平台的交互;平台服务端业务展示、注册、认证和/或签约。本发明可保证用户、云边协同平台、云服务商三者之间调度的公平性与透明性,进而保证云边协同发展。
  • 一种基于区块智能物流数据分析系统
  • [发明专利]一种基于实时数据驱动的FMS数字孪生系统-CN202310081460.0在审
  • 管宇翔;孙广集;欧阳春;陈宇宁;牛福永 - 复旦大学
  • 2023-01-30 - 2023-06-30 - G05B19/418
  • 本发明公开了一种基于实时数据驱动的FMS数字孪生系统。该系统包括:物理实体层,用于采集硬件设备的状态数据;数字孪生层,与所述物理实体层连接,用于根据所述状态数据构建数字孪生模型;功能服务层,与所述数字孪生层连接,用于对所述数字孪生模型进行三维可视化并进行虚拟调试。本发明构建的基于实时数据驱动的FMS数字孪生系统能协助调试人员在没有去到现场之前就能快速、方便的发现控制程序中的问题,去到现场之后,调试人员也能应用此系统实现的虚实同步的功能解决调试人员不方便查看被调试设备状态的问题,提高了调试的效率,缩短了调试的周期。
  • 一种基于实时数据驱动fms数字孪生系统
  • [发明专利]一种面向工业互联网的设备数字孪生系统-CN202310093521.5在审
  • 管宇翔;孙广集;欧阳春;陈宇宁;牛福永 - 复旦大学
  • 2023-01-31 - 2023-05-05 - H04L67/12
  • 本发明公开了一种面向工业互联网的设备数字孪生系统。该系统包括:设备端,用于采集设备当前时刻的状态数据;服务端,与所述设备端连接,用于根据所述当前时刻的状态数据构建数字孪生模型,并基于所述当前时刻的状态数据预测下一时刻的状态数据,并所述根据下一时刻的状态数据对所述数字孪生模型进行虚拟调度;应用端,与所述服务端连接,用于根据虚拟调度结果对所述设备下发控制指令,并通过所述服务端将所述控制指令下发至所述设备端。该系统保证实时性的同时提高应用访问的并行性减少网络通信数量,节省网络资源,利用统一的数据结构进行封装,整合为统一的Json格式文件进行传输,降低数据处理分析的难度与工作量,满足系统数据访问性能需求。
  • 一种面向工业互联网设备数字孪生系统
  • [发明专利]基于微服务架构的产品供应调控系统及其方法-CN202210567952.6有效
  • 甘中学;孙广集;李昊天;戚骁亚;魏红茂 - 智昌科技集团股份有限公司
  • 2022-05-24 - 2022-09-13 - G06Q10/10
  • 本发明公开了基于微服务架构的产品供应调控系统及其方法,该系统采用微服务架构模式,将产品供应调控系统的信息、模板、参数、规则、活动等因素完全解耦合,每个模块均能独立部署为一个微服务,用户可以根据自身需求,基于对以上模块的裁剪拼装调控产品供应活动和信息,既节省了资源消耗,又保证的系统的灵活性与可扩展性,系统支持业务节点和数据库节点的在线无缝水平扩容。并且将复杂多变的产品供应活动抽象为产品供应条件和产品供应权益,并基于产品供应条件、产品供应权益与产品供应模板配置产品供应活动,使市场人员能够迅速配置出想要的产品供应活动,并根据市场变化随时改变相应的产品供应策略,满足了产品供应活动多变性的要求,便于实时对产品供应活动进行管理。
  • 基于微服架构产品供应调控系统及其方法
  • [发明专利]一种基于信息反馈的动态生产计划排程系统及方法-CN202210549742.4在审
  • 甘中学;魏红茂;李昊天;戚骁亚;孙广集 - 北京深度奇点科技有限公司
  • 2022-05-20 - 2022-08-12 - G06Q10/06
  • 本发明提供了一种基于信息反馈的动态生产计划排程系统及方法,涉及生产排程技术领域,该系统包括:数据采集模块,用于采集工厂的生产数据,并从待排程的订单中采集订单数据;计划生成模块,用于基于所述生产数据和所述订单数据,采用群体智能优化算法生成动态排程计划;信息反馈模块,用于基于所述动态排程计划,进行信息反馈;计划输出模块,用于当信息反馈结果不符合预期时重复采用数据采集模块、计划生成模块、信息反馈模块生成下一级动态排程计划,直至信息反馈结果符合预期,输出最终动态排程计划,并依据所述最终动态排程计划进行生产。本发明将生产计划排程与生产信息关联并实现实时调整与反馈,实现了数字化工厂计划排程的动态调整。
  • 一种基于信息反馈动态生产计划系统方法
  • [发明专利]作业排程方法、装置、设备及可读介质-CN202210534254.6在审
  • 甘中学;孙广集;李昊天;戚骁亚;魏红茂 - 智昌科技集团股份有限公司
  • 2022-05-17 - 2022-07-22 - G06Q10/06
  • 本发明提供了一种作业排程方法、装置、设备及可读介质,涉及生产计划智能排程领域,该方法包括:采用遗传算法,生成第一排程计划;采集动态特性数据、生产数据与遗传算法的目标函数,通过强化学习建立动态特性与工单释放规则的映射表;基于所述映射表调整遗传算法的参数,生成第二排程计划;采用神经网络承载动态特性的概率分布,将所述概率分布作为前馈预测;重复上述步骤进行迭代,基于所述前馈预测进行调整,生成下一排程计划,直至智能收敛停止重复,生成最终排程计划。本发明通过群智进化算法动态的应对排程过程或实际生产过程中出现的各种动态特性,可以解决动态的柔性作业车间调度问题。
  • 作业方法装置设备可读介质
  • [发明专利]APS动态生产计划排程算法-CN202111653149.6在审
  • 孙广集;李昊天;戚骁亚;魏红茂 - 北京深度奇点科技有限公司
  • 2021-12-30 - 2022-04-08 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种APS动态生产计划排程算法,包括使用GA遗传算法,在不考虑动态特性的前提下,生成静态排程计划;当动态特性出现时,使用强化学习方法优化实际生产中的动态特性;通过神经网络,承载不确定性的概率分布,并将此概率分布作为前馈预测,指导与调整下一次GA遗传算法的排程结果;从而实现从个体智能涌现到群体智能,再从群体智能到进化个体智能的正反馈闭环,直至智能收敛。本发明通过神经网络来学习到各类不确定性的概率分布,同时通过强化学习提供的在线学习机制,来动态地应对各类不确定性,从而通过GA、神经网络与强化学习的结合,即群智进化算法,解决FJSSP问题,为工厂的智能制造升级提供完整的解决方案。
  • aps动态生产计划算法
  • [发明专利]APS动态生产计划排程系统-CN202111656550.5在审
  • 魏红茂;李昊天;戚骁亚;孙广集 - 北京深度奇点科技有限公司
  • 2021-12-30 - 2022-04-08 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种APS动态生产计划排程系统,包括以下排程流程,S1、输入生产计划信息;S2、交由APS完成数据建模,并通过生产排程算法制定生产计划,进行排程;S3、输出排程结果并反馈;S4、根据结果反馈,如果满意,则可以下发生产计划,与第三方系统集成,完成流转,至此结束;S5、根据结果反馈,如果不满意,则修改输入信息,调整订单,重复步骤S1~S4。本发明通过构建动态生产计划排程方法,实现了数字化工厂计划排程的动态调整;针对制造时间的波动、机器故障、预防性维护、动态插单等情况,通过神经网络来学习到各类不确定性的概率分布,同时通过强化学习提供的在线学习机制,来动态地应对各类不确定性,为工厂的智能制造升级提供完整的解决方案。
  • aps动态生产计划系统

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