一种数字化工厂监测数据挖掘方法及系统

本发明公开了一种数字化工厂监测数据挖掘方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括，通过自适应模式实时捕捉多模态数据，经边缘计算预处理后，融合映射至统一数据空间，运用深度学习模型识别模式和检测异常，提升监测精度与响应速度。初步分析结果上传至云端，构建设备健康状态模型，预测运行趋势，实现预测性维护，减少非计划停机。基于预测结果，生成维护建议和生产调度策略，优化生产流程，提高效率与降低成本。该方法增强数据处理能力，促进智能决策，对提升工厂自动化和智能化水平具有重要价值，确保生产连续性和高效性，增强整体运营效能和市场竞争力。