S-GGRU质量预测模型

多工序时空关联

结合图神经网络与GRU，协同捕捉多工序间质量指标的空间与时间特征，实现更准确的过程质量预测。

张万达 · 阴艳超 · Tang, Jun · Bin, Yi

Advanced Engineering Informatics 2023

应用场景

• 生产质量监控：多工序联合建模质量指标，实时监控生产过程波动
• 工业过程数据分析：融合物理关系与数据驱动，分析多工序时空影响
• 多工序预测性维护：预测关键质量指标趋势，辅助多工序设备维护计划