CN117787507B - 卷带轧制工艺全链条优化方法和装置 - Google Patents
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Abstract
卷带轧制工艺全链条优化方法和装置，基于新产品研发流程开展新产品研发，生成初始化参数；基于试生产结果，对初始化参数进行调整，得到标准生产参数；基于标准生产参数，开展产品生产，并对产品生产过程进行监控，得到监控结果；基于监控结果，对异常流程进行实时预警，对标准生产文档进行优化调整；利用工艺优化神经网络模型完成轧制工艺的全链条优化，能够对钛合金加工的工艺参数和操作规范进行优化调整，提升钛合金产品性能。
Description
技术领域
本发明涉及钛合金卷带轧制领域，特别涉及卷带轧制工艺流程的优化和监控。
背景技术
钛作为一种新兴的结构金属，其与铝、铁等其他元素组成的钛合金，凭借着在耐热性、强度、塑性、韧性等方面的良好表现，从而在航空航天、医疗器械等领域得到了广泛的应用。钛带卷加工是对钛合金材料进行加工制造的过程，其加工工艺、加工流程对最终的钛合金成品性能和质量有着至关重要的影响。
而在现有的带卷加工过程中，针对钛合金原材料配比、熔炼、铣面、轧制以及后期加工工艺等的参数，通常是预先设定好相应的参数和流程，由加工人员按照预先设定的操作规范来完成加工操作。在这种操作模式下，由于产品工艺研发与产品加工过程属于相对独立的两个流程，产品加工过程中新发现的产品质量问题无法及时的反馈到产品工艺研发过程，同时产品加工过程存在的操作不规范等问题也无法得到及时的监督和纠正，容易造成产品性能不达标或者良品率的下降。
因此需要一种对钛合金板材卷带轧制工艺进行全流程优化和监控的方法，以提高钛合金产品性能，实现钛合金产品的稳定量产。
发明内容
本发明的目的在于提供一种卷带轧制工艺全链条优化方法和装置，以提高钛合金产品性能，实现钛合金产品的稳定量产。
本发明提供一种卷带轧制工艺全链条优化方法，包括以下步骤：
1、基于新产品研发流程开展新产品研发，生成板材轧制工艺的初始化参数。
初始化参数包括钛合金板材的初始加工工艺参数以及加工过程的初始操作规范。具体的，研发工程师基于客户对产品的机械和/或力学性能要求，以及新产品研发流程，开展新产品研发工作，基于研发结果生成初始加工工艺参数和初始操作规范。其中，加工工艺参数包括钛合金原材料配比、板材厚度、卷取参数、退火参数、磨抛参数、熔炼参数、铣面参数、轧制参数等；操作规范包括安全生产规范、原材料使用规范、设备操作规范、生产流程规范等，本发明对此不做限制。基于所述初始化参数，生成并保存初始生产文档。
2、基于试生产结果，对初始化参数进行调整，生成标准生产参数。
新产品研发流程结束后，基于所述初始生产文档，开展产品试生产工作，基于试生产结果，对初始化参数进行调整，得到标准生产参数。具体的，研发工程师与生产工程师共同参与产品试生产，基于研发过程所生成的初始加工工艺参数和初始操作规范开展产品试生产，实时记录试生产过程生成的反馈参数，对试生产产品性能进行测量，记录测量结果。基于所述反馈参数和测量结果，对初始化参数进行调整，生成标准生产参数，包括标准加工工艺参数和标准操作规范。试生产过程能够使产品研发工艺得到及时的调整和优化，使新产品能够得到稳定的量产。基于所述标准生产参数，生成并保存标准生产文档，作为产品生产基准和监控结果对比基准。
3、基于标准生产参数，开展产品生产，并对产品生产过程进行监控，得到监控结果。
具体的，生产工程师基于试生产过程形成的标准加工工艺参数和标准操作规范，完成钛合金板材生产加工。在加工生产线布置传感器和摄像头等数据采集设备，对产品生产过程进行监控，得到监控结果。其中，传感器包括温度传感器、卷取速度传感器等，用于采集并传输产品生产过程中产生的产品状态参数、设备状态参数等；摄像头采集并传输产品生产过程中产生的产品图像、工程师操作图像，将产品状态参数、设备状态参数、产品图像、工程师操作图像等作为监控结果用于异常识别。同时，记录并保存所述监控结果，生成生产过程文档。
4、基于监控结果，对异常流程进行实时预警，和/或对标准生产文档进行优化调整。
基于得到的监控结果，与标准生产文档进行比对，基于比对结果执行后续处理。具体的，若比对结果为生产工程师的操作不符合标准加工工艺参数和标准操作规范而可能导致产品性能不达标，则对研发工程师和生产工程师进行实时预警；若比对结果为需要对标准生产文档进行进一步调整，则对研发工程师和生产工程师进行实时预警，同时返回步骤2。
5、基于研发和/或生产过程采集的数据，生成并保存产品生产文档。
具体的，利用所述初始生产文档、标准生产文档、生产过程文档，生成产品研发、生产的产品生产文档，将产品生产文档保存在经验数据库中。研发工程师可以利用所述产品生产文档作为后续新产品研发的参考和依据。
进一步的，还可以利用所述产品生产文档作为输入，对神经网络进行训练，得到工艺优化神经网络模型；利用所述工艺优化神经网络模型完成新产品研发、生成标准生产参数、监控结果比对等过程。
对应卷带轧制工艺全链条优化方法，本发明还提供一种卷带轧制工艺全链条优化装置，包括：
初始化模块，用于基于新产品研发流程开展新产品研发，生成板材轧制工艺的初始化参数。
试生产模块，用于基于试生产结果，对初始化参数进行调整，得到标准生产参数。
标准生产模块，用于基于标准生产参数，开展产品生产，并对产品生产过程进行监控，得到监控结果。
监控分析模块，用于基于监控结果，对异常流程进行实时预警，和/或对标准生产文档进行优化调整。
数据库模块，用于基于研发和/或生产过程采集的数据，生成并保存产品生产文档。
本发明还提供一种装置，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序实现如上所述的卷带轧制工艺全链条优化方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的卷带轧制工艺全链条优化方法的步骤。
本发明提供的卷带轧制工艺全链条优化方法和装置，通过基于新产品研发流程开展新产品研发，生成板材轧制工艺的初始化参数；基于试生产结果，对初始化参数进行调整，得到标准生产参数；基于标准生产参数，开展产品生产，并对产品生产过程进行监控，得到监控结果；基于监控结果，对异常流程进行实时预警，和/或对标准生产文档进行优化调整；还可以利用工艺优化神经网络模型完成轧制工艺的全链条优化，能够及时对钛合金加工的工艺参数和操作规范进行优化调整，研发人员和生产人员共同参与产品工艺参数和操作规范的制定，并及时将产品生产过程的异常行为预警反馈给研发端和生产端以进行后续处理，能够有效提升钛合金产品性能，满足客户需求，提高产品的良品率，实现钛合金产品的稳定量产。
附图说明
图1为卷带轧制工艺全链条优化流程图；
图2为卷带轧制工艺全链条优化装置的框图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步说明。
提供一种卷带轧制工艺全链条优化方法和装置，以提高钛合金产品性能，实现钛合金产品的稳定量产。
如图1所示，一种卷带轧制工艺全链条优化方法，包括如下步骤：
1、基于新产品研发流程开展新产品研发，生成板材轧制工艺的初始化参数。
初始化参数包括钛合金板材的初始加工工艺参数以及加工过程的初始操作规范。具体的，研发工程师基于客户对产品的机械和/或力学性能要求，以及新产品研发流程，开展新产品研发工作，基于研发结果生成初始加工工艺参数和初始操作规范。其中，加工工艺参数包括钛合金原材料配比、板材厚度、卷取参数、退火参数、磨抛参数、熔炼参数、铣面参数、轧制参数等；操作规范包括安全生产规范、原材料使用规范、设备操作规范、生产流程规范等，本发明对此不做限制。基于所述初始化参数，生成并保存初始生产文档。
进一步的，研发工程师利用客户对产品的机械和/或力学性能要求以及新产品研发流程作为输入，输入到工艺优化神经网络模型的初始化参数部中，所述工艺优化神经网络模型的初始化参数部输出初始加工工艺参数和初始操作规范，所述加工工艺参数和操作规范对应于所需的产品性能要求。所述工艺优化神经网络模型是利用历史产品研发和生产过程中所形成的文档作为输入对神经网络进行训练而得到的。所述工艺优化神经网络模型包括初始化参数部、标准生产参数部、监控比对部，所述初始化参数部、标准生产参数部、监控比对部分别基于全连接神经网络、BP神经网络、卷积神经网络、图神经网络等常规模型或其组合构建，本发明对此不做限制。
2、基于试生产结果，对初始化参数进行调整，生成标准生产参数。
新产品研发流程结束后，基于所述初始生产文档，开展产品试生产工作，基于试生产结果，对初始化参数进行调整，得到标准生产参数。
具体的，研发工程师与生产工程师共同参与产品试生产，基于研发过程所生成的初始加工工艺参数和初始操作规范开展产品试生产，实时记录试生产过程生成的反馈参数，对试生产产品性能进行测量，记录测量结果。基于所述反馈参数和测量结果，对初始化参数进行调整，生成标准生产参数，所述标准生产参数包括标准加工工艺参数和标准操作规范。
若所述测量结果和反馈参数均满足要求，则将所述初始加工工艺参数和初始操作规范输出作为标准加工工艺参数和标准操作规范；若测量结果和/或反馈参数需要调整，则将所述初始加工工艺参数和初始操作规范、所述反馈参数与所述测量结果输入到工艺优化神经网络模型的标准生产参数部中，同时输入研发工程师与生产工程师设定的约束目标，所述约束目标包括迭代次数约束（迭代次数可以根据经验设定，例如，设定N=5）；所述工艺优化神经网络模型的标准生产参数部输出调整结果，所述调整结果为符合产品性能要求的结果，当所述工艺优化神经网络模型运行达到迭代次数并未能生成符合产品性能要求的调整结果时，停止所述工艺优化神经网络模型的运行，并将最后一次的运行结果作为调整结果进行输出；研发工程师与生产工程师对调整结果修改核实后，再次完成产品试生产流程，直至测量结果和反馈参数均满足要求，输出标准生产参数，所述标准生产参数包括标准加工工艺参数和标准操作规范。
基于所述标准生产参数，生成并保存标准生产文档，作为产品生产基准和监控结果对比基准。
3、基于标准生产参数，开展产品生产，并对产品生产过程进行监控，得到监控结果。
具体的，生产工程师基于试生产过程形成的标准加工工艺参数和标准操作规范，完成钛合金板材生产加工。在加工生产线布置传感器和摄像头等数据采集设备，对产品生产过程进行监控，得到监控结果。其中，传感器包括温度传感器、卷取速度传感器等，用于采集并传输产品生产过程中产生的产品状态参数、设备状态参数等；摄像头采集并传输产品生产过程中产生的产品图像、工程师操作图像，将产品状态参数、设备状态参数、产品图像、工程师操作图像等作为监控结果用于异常识别。同时，记录并保存所述监控结果，生成生产过程文档。
4、基于监控结果，对异常流程进行实时预警，和/或对标准生产文档进行优化调整。
基于得到的监控结果，与标准生产文档进行比对，基于比对结果执行后续处理。具体的，识别并分析所述产品状态参数、设备状态参数、产品图像、工程师操作图像，将所述识别分析的结果与所述标准生产文档共同输入到工艺优化神经网络模型中，利用所述工艺优化神经网络模型的监控比对部对所述识别分析的结果进行比对，分析所述钛合金产品的生产加工流程是否符合标准加工工艺参数和标准操作规范的规定。若比对结果为识别出的生产工程师的操作不符合标准加工工艺参数和标准操作规范而可能导致产品性能不达标，则对研发工程师和生产工程师进行实时预警；若比对结果为需要对标准生产文档进行进一步调整，则对研发工程师和生产工程师进行实时预警，同时暂停产品生产并返回产品试生产的步骤，对标准加工工艺参数和标准操作规范进行进一步的调整。
5、基于研发和/或生产过程采集的数据，生成并保存产品生产文档。
具体的，利用所述初始生产文档、标准生产文档、生产过程文档，生成产品研发、生产的产品生产文档，将所述产品生产文档保存到经验数据库中。利用所述产品生产文档作为神经网络的输入对所述工艺优化神经网络模型进行训练，得到优化后的所述工艺优化神经网络模型，基于所述工艺优化神经网络模型完成后续新产品的工艺全链条优化。
进一步的，所述神经网络模型的训练、输入、输出过程包括：
对产品研发流程、历史产品研发和生产过程中所形成的文档、操作规范等进行语义分割，得到特征关键词；对特征关键词、产品性能要求、加工工艺参数、反馈参数、测量结果等进行预处理，得到输入特征向量；利用所述输入特征向量作为神经网络模型的输入和/或对神经网络模型进行训练；所述神经网络模型生成输出特征向量，对所述输出特征向量进行处理得到输出关键词、输出参数，利用所述输出关键词、输出参数生成加工工艺参数、操作规范、调整结果等输出文档。
本发明提供的卷带轧制工艺全链条优化方法，通过基于新产品研发流程开展新产品研发，生成板材轧制工艺的初始化参数；基于试生产结果，对初始化参数进行调整，得到标准生产参数；基于标准生产参数，开展产品生产，并对产品生产过程进行监控，得到监控结果；基于监控结果，对异常流程进行实时预警，和/或对标准生产文档进行优化调整；还可以利用工艺优化神经网络模型完成轧制工艺的全链条优化，能够及时对钛合金加工的工艺参数和操作规范进行优化调整，研发人员和生产人员共同参与产品工艺参数和操作规范的制定，并及时将产品生产过程的异常行为预警反馈给研发端和生产端以进行后续处理，能够有效提升钛合金产品性能，满足客户需求，提高产品的良品率，实现钛合金产品的稳定量产。
对应于卷带轧制工艺全链条优化方法，如图2所示，本发明还提供一种卷带轧制工艺全链条优化装置，包括：
初始化模块，用于基于新产品研发流程开展新产品研发，生成板材轧制工艺的初始化参数。
试生产模块，用于基于试生产结果，对初始化参数进行调整，得到标准生产参数。
标准生产模块，用于基于标准生产参数，开展产品生产，并对产品生产过程进行监控，得到监控结果。
监控分析模块，用于基于监控结果，对异常流程进行实时预警，和/或对标准生产文档进行优化调整。
数据库模块，用于基于研发和/或生产过程采集的数据，生成并保存产品生产文档。
本发明还提供一种装置，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序实现如上所述的卷带轧制工艺全链条优化方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的卷带轧制工艺全链条优化方法的步骤。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (3)
1.一种卷带轧制工艺全链条优化方法，包括如下步骤：
基于新产品研发流程开展新产品研发，生成板材轧制工艺的初始化参数；包括：初始化参数包括钛合金板材的初始加工工艺参数以及加工过程的初始操作规范；研发工程师基于客户对产品的机械和力学性能要求，以及新产品研发流程，开展新产品研发工作，基于研发结果生成初始加工工艺参数和初始操作规范；其中，加工工艺参数包括钛合金原材料配比、板材厚度、卷取参数、退火参数、磨抛参数、熔炼参数、铣面参数、轧制参数；操作规范包括安全生产规范、原材料使用规范、设备操作规范、生产流程规范；基于所述初始化参数，生成并保存初始生产文档；研发工程师利用客户对产品的机械和力学性能要求以及新产品研发流程作为输入，输入到工艺优化神经网络模型的初始化参数部中，所述工艺优化神经网络模型的初始化参数部输出初始加工工艺参数和初始操作规范，所述加工工艺参数和操作规范对应于所需的产品性能要求；所述工艺优化神经网络模型是利用历史产品研发和生产过程中所形成的文档作为输入对神经网络进行训练得到，所述工艺优化神经网络模型包括初始化参数部、标准生产参数部、监控比对部；
研发工程师与生产工程师共同参与产品试生产，基于试生产结果，对初始化参数进行调整，得到标准生产参数，包括：新产品研发流程结束后，基于所述初始生产文档，开展产品试生产工作，基于试生产结果，对初始化参数进行调整，得到标准生产参数；研发工程师与生产工程师共同参与产品试生产，基于研发过程所生成的初始加工工艺参数和初始操作规范开展产品试生产，实时记录试生产过程生成的反馈参数，对试生产产品性能进行测量，记录测量结果；基于所述反馈参数和测量结果，对初始化参数进行调整，生成标准生产参数，所述标准生产参数包括标准加工工艺参数和标准操作规范；若所述测量结果和反馈参数均满足要求，则将所述初始加工工艺参数和初始操作规范输出作为标准加工工艺参数和标准操作规范；若测量结果和反馈参数需要调整，则将所述初始加工工艺参数和初始操作规范、所述反馈参数与所述测量结果输入到工艺优化神经网络模型的标准生产参数部中，同时输入研发工程师与生产工程师设定的约束目标，所述约束目标包括迭代次数约束；所述工艺优化神经网络模型的标准生产参数部输出调整结果，所述调整结果为符合产品性能要求的结果，当所述工艺优化神经网络模型运行达到迭代次数并未能生成符合产品性能要求的调整结果时，停止所述工艺优化神经网络模型的运行，并将最后一次的运行结果作为调整结果进行输出；研发工程师与生产工程师对调整结果修改核实后，再次完成产品试生产流程，直至测量结果和反馈参数均满足要求，输出标准生产参数，所述标准生产参数包括标准加工工艺参数和标准操作规范；
基于标准生产参数，开展产品生产，并对产品生产过程进行监控，得到监控结果，包括：生产工程师基于试生产过程形成的标准加工工艺参数和标准操作规范，完成钛合金板材生产加工；在加工生产线布置数据采集设备，数据采集设备包括传感器和摄像头，对产品生产过程进行监控，得到监控结果；其中，传感器包括温度传感器、卷取速度传感器，用于采集并传输产品生产过程中产生的产品状态参数、设备状态参数；摄像头采集并传输产品生产过程中产生的产品图像、工程师操作图像，将产品状态参数、设备状态参数、产品图像、工程师操作图像作为监控结果用于异常识别；记录并保存所述监控结果，生成生产过程文档；
基于监控结果，对异常流程进行实时预警，对标准生产文档进行优化调整，包括：基于得到的监控结果，与标准生产文档进行比对，基于比对结果执行后续处理；识别并分析所述产品状态参数、设备状态参数、产品图像、工程师操作图像，将识别分析的结果与所述标准生产文档共同输入到工艺优化神经网络模型中，利用所述工艺优化神经网络模型的监控比对部对所述识别分析的结果进行比对，分析钛合金产品的生产加工流程是否符合标准加工工艺参数和标准操作规范的规定；若比对结果为识别出的生产工程师的操作不符合标准加工工艺参数和标准操作规范而可能导致产品性能不达标，则对研发工程师和生产工程师进行实时预警；若比对结果为需要对标准生产文档进行进一步调整，则对研发工程师和生产工程师进行实时预警，同时暂停产品生产并返回产品试生产的步骤，对标准加工工艺参数和标准操作规范进行进一步的调整；
基于研发和生产过程采集的数据，生成并保存产品生产文档，包括：利用所述初始生产文档、标准生产文档、生产过程文档，生成产品研发、生产的产品生产文档，将所述产品生产文档保存到经验数据库中；利用所述产品生产文档作为神经网络的输入对所述工艺优化神经网络模型进行训练，得到优化后的所述工艺优化神经网络模型，基于所述工艺优化神经网络模型完成后续新产品的工艺全链条优化；
所述神经网络模型的训练、输入、输出过程包括：对产品研发流程、历史产品研发和生产过程中所形成的文档、操作规范进行语义分割，得到特征关键词；对特征关键词、产品性能要求、加工工艺参数、反馈参数、测量结果进行预处理，得到输入特征向量；利用所述输入特征向量作为神经网络模型的输入和对神经网络模型进行训练；所述神经网络模型生成输出特征向量，对所述输出特征向量进行处理得到输出关键词、输出参数，利用所述输出关键词、输出参数生成输出文档，输出文档包括加工工艺参数、操作规范、调整结果。
2.一种卷带轧制工艺全链条优化装置，包括：
初始化模块，用于基于新产品研发流程开展新产品研发，生成板材轧制工艺的初始化参数；初始化参数包括钛合金板材的初始加工工艺参数以及加工过程的初始操作规范；研发工程师基于客户对产品的机械和力学性能要求，以及新产品研发流程，开展新产品研发工作，基于研发结果生成初始加工工艺参数和初始操作规范；其中，加工工艺参数包括钛合金原材料配比、板材厚度、卷取参数、退火参数、磨抛参数、熔炼参数、铣面参数、轧制参数；操作规范包括安全生产规范、原材料使用规范、设备操作规范、生产流程规范；基于所述初始化参数，生成并保存初始生产文档；研发工程师利用客户对产品的机械和力学性能要求以及新产品研发流程作为输入，输入到工艺优化神经网络模型的初始化参数部中，所述工艺优化神经网络模型的初始化参数部输出初始加工工艺参数和初始操作规范，所述加工工艺参数和操作规范对应于所需的产品性能要求；所述工艺优化神经网络模型是利用历史产品研发和生产过程中所形成的文档作为输入对神经网络进行训练得到，所述工艺优化神经网络模型包括初始化参数部、标准生产参数部、监控比对部；
试生产模块，用于研发工程师与生产工程师共同参与产品试生产，基于试生产结果，对初始化参数进行调整，得到标准生产参数；新产品研发流程结束后，基于所述初始生产文档，开展产品试生产工作，基于试生产结果，对初始化参数进行调整，得到标准生产参数；研发工程师与生产工程师共同参与产品试生产，基于研发过程所生成的初始加工工艺参数和初始操作规范开展产品试生产，实时记录试生产过程生成的反馈参数，对试生产产品性能进行测量，记录测量结果；基于所述反馈参数和测量结果，对初始化参数进行调整，生成标准生产参数，所述标准生产参数包括标准加工工艺参数和标准操作规范；若所述测量结果和反馈参数均满足要求，则将所述初始加工工艺参数和初始操作规范输出作为标准加工工艺参数和标准操作规范；若测量结果和反馈参数需要调整，则将所述初始加工工艺参数和初始操作规范、所述反馈参数与所述测量结果输入到工艺优化神经网络模型的标准生产参数部中，同时输入研发工程师与生产工程师设定的约束目标，所述约束目标包括迭代次数约束；所述工艺优化神经网络模型的标准生产参数部输出调整结果，所述调整结果为符合产品性能要求的结果，当所述工艺优化神经网络模型运行达到迭代次数并未能生成符合产品性能要求的调整结果时，停止所述工艺优化神经网络模型的运行，并将最后一次的运行结果作为调整结果进行输出；研发工程师与生产工程师对调整结果修改核实后，再次完成产品试生产流程，直至测量结果和反馈参数均满足要求，输出标准生产参数，所述标准生产参数包括标准加工工艺参数和标准操作规范；
标准生产模块，用于基于标准生产参数，开展产品生产，并对产品生产过程进行监控，得到监控结果；生产工程师基于试生产过程形成的标准加工工艺参数和标准操作规范，完成钛合金板材生产加工；在加工生产线布置数据采集设备，数据采集设备包括传感器和摄像头，对产品生产过程进行监控，得到监控结果；其中，传感器包括温度传感器、卷取速度传感器，用于采集并传输产品生产过程中产生的产品状态参数、设备状态参数；摄像头采集并传输产品生产过程中产生的产品图像、工程师操作图像，将产品状态参数、设备状态参数、产品图像、工程师操作图像作为监控结果用于异常识别；记录并保存所述监控结果，生成生产过程文档；
监控分析模块，用于基于监控结果，对异常流程进行实时预警，对标准生产文档进行优化调整；基于得到的监控结果，与标准生产文档进行比对，基于比对结果执行后续处理；识别并分析所述产品状态参数、设备状态参数、产品图像、工程师操作图像，将识别分析的结果与所述标准生产文档共同输入到工艺优化神经网络模型中，利用所述工艺优化神经网络模型的监控比对部对所述识别分析的结果进行比对，分析钛合金产品的生产加工流程是否符合标准加工工艺参数和标准操作规范的规定；若比对结果为识别出的生产工程师的操作不符合标准加工工艺参数和标准操作规范而可能导致产品性能不达标，则对研发工程师和生产工程师进行实时预警；若比对结果为需要对标准生产文档进行进一步调整，则对研发工程师和生产工程师进行实时预警，同时暂停产品生产并返回产品试生产的步骤，对标准加工工艺参数和标准操作规范进行进一步的调整；
数据库模块，用于基于研发和生产过程采集的数据，生成并保存产品生产文档；利用所述初始生产文档、标准生产文档、生产过程文档，生成产品研发、生产的产品生产文档，将所述产品生产文档保存到经验数据库中；利用所述产品生产文档作为神经网络的输入对所述工艺优化神经网络模型进行训练，得到优化后的所述工艺优化神经网络模型，基于所述工艺优化神经网络模型完成后续新产品的工艺全链条优化；
所述神经网络模型的训练、输入、输出过程包括：对产品研发流程、历史产品研发和生产过程中所形成的文档、操作规范进行语义分割，得到特征关键词；对特征关键词、产品性能要求、加工工艺参数、反馈参数、测量结果进行预处理，得到输入特征向量；利用所述输入特征向量作为神经网络模型的输入和对神经网络模型进行训练；所述神经网络模型生成输出特征向量，对所述输出特征向量进行处理得到输出关键词、输出参数，利用所述输出关键词、输出参数生成输出文档，输出文档包括加工工艺参数、操作规范、调整结果。
3.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1所述的方法。
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