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“智能生产管理系统”成果的拥有方是上海大学计算机学院，该技术项目由上海交通大学(银川)材料产业研究院向中阿博览会推荐，同时由张统一院士推成为第五届中阿博览会十大主推重要技术成果之一亮相中阿博览会。

该技术项目基于大数据技术存储和管理生产制造过程数据，采用数字孪生技术，保证数据安全及隐私保护，实现产品制造过程的全生命周期管理。深度机器学习算法模块针对关键制造工序，实时动态优化工艺参数，实现产品性能持续提升；知识图谱辅助决策模块基于产品线数据和领域知识，为新产品研发提供科学技术支持。

该技术项目的优势及创新点:

一是数据采集采用旁路策略，对产线运行无影响；

二是支持文本、图像、视频等各类数据，快速建库与高效检索；

三是模块化设置、多任务并行，关键工序工艺动态优化，综合运用大数据及深度学习等AI技术，决策准确可靠且实时高效；

四是先进的数字孪生技术可实现生产过程的实时在线大屏可视化；

五是丰富的外部数据接口支持与企业外部系统的完美连接。

上海大学拥有该技术项目的完全自主知识产权，已申请核心发明专利25项、软件著作权20项。该技术项目可根据客户需求模块化定制，已成功布署于云南锡业和宝武集团相关产线。

该技术成果通过数据采集采用旁路策略，对产线运行无影响；支持文本、图像、视频等各类数据，快速建库与高效检索；模块化设置、多任务并行，关键工序工艺动态优化，综合运用大数据及深度学习等AI技术，决策准确可靠且实时高效；先进的数字孪生技术可实现生产过程的实时在线大屏可视化；丰富的外部数据接口支持与企业外部系统的完美连接。

该技术成果基于大数据技术存储和管理生产制造过程数据，采用数字孪生技术，保证数据安全及隐私保护，实现产品制造过程的全生命周期管理，实现了产品性能持续提升；知识图谱辅助决策模块基于产品线数据和领域知识，为新产品研发提供科学技术支持，具有较好的应用前景。

该研发团队实力较为雄厚，有扎实的理论基础和应用经验，对于本研究成果的推广实施较为有利。

该技术成果基于深度机器学习算法模块优化关键制造工序，实时动态优化工艺参数，实现产品性能持续提升；知识图谱辅助决策模块基于产品线数据和领域知识，为新产品研发提供科学技术支持。该成果充分运用5G时代和现代信息技术的优势，开发了相关的技术，具有较大的预期经济效益。

该技术成果可通过技术转让方式，联合相关企业进行深入的研发和推广应用。