发明人：张映锋; 黄彬彬; 王文波; 杨海东

本发明提出一种基于物联技术的生产车间动态瓶颈预测方法，首先通过物联网技术给生产车间配置合适的传感器和传感网络，实时采集生产车间的多源制造数据；其次，基于事件驱动对采集的数据分类后，进行数据预处理操作使之可直接使用，在通过处理过的数据计算出需要的生产参数；再次，建立基于LMBP神经网络模型动态瓶颈预测模型，根据生产车间所处状态的不同选择不同的预测模型预测动态瓶颈，异常事件发生时，匹配相应的异常事件模型，然后通过动态的三次指数平滑法判断瓶颈状态稳定时，采用稳态数据模型预测瓶颈；最后，使用综合瓶颈指数来识别生产过程中的实时瓶颈，并将模型预测结果与实际瓶颈对比，在预测结果有偏差时对相应的模型进行修正、更新。