基于深度学习的钟表生产数据管理方法及系统

本发明涉及数据管理技术领域，公开了一种基于深度学习的钟表生产数据管理方法及系统，在钟表生产全流程中部署传感器和摄像头，实时采集数据，得到生产数据，构建CNN‑RNN混合模型，通过CNN‑RNN混合模型对生产数据进行多维度分析，输出质量检测结果，基于质量检测结果利用PPO算法优化生产计划，动态调整工艺参数，其中PPO算法中引入动态奖励函数调整奖励权重，将经过CNN‑RNN混合模型和PPO算法处理后的数据进行整合，通过哈希算法生成摘要，并将摘要与元数据打包为区块，存储于区块链中并实时可视化；本发明与传统人工经验调整工艺相比，提高产品的生产效率和合格率，通过区块链技术确保数据的真实性与可追溯性。