多层图注意力网络

完工预测误差降48%

通过异构图表征装配任务、物料与工人间的耦合关系，结合逻辑与需求约束，在可解释性下提升飞机总装完工时间预测精度。

陈伯林 · 张杰 · Jun, Xiong · 唐文斌 · 姜寿山

Journal of Manufacturing Systems 2025

参数信息

均方根误差降幅

48 %

技术优势

误差再降48%

比对比中最好的基准模型均方根误差再低48%。

能解释预测

通过分析注意力权重识别关键制造要素和瓶颈工位，为生产管理者提供优化依据。

融合制造逻辑

在特征聚合中纳入装配过程的逻辑与需求约束，使预测更贴合实际流程。

应用场景

• 飞机总装进度预测：预测完工时间，支持进度管控。
• 完工时间预测：提供可解释的完工时间预测。
• 车间调度优化：识别瓶颈工位，指导调度优化。
• 制造系统数字孪生：在数字孪生场景下实现实时预测。