一种基于数据处理的智能数字印刷管理方法与流程

本发明涉及数字印刷，具体来说，涉及一种基于数据处理的智能数字印刷管理方法。

背景技术：

1、智能数字印刷管理的核心在于利用数据科学技术优化从接收到订单到成品输出整个流程中涉及的所有信息处理过程。这种方法借助云计算、大数据分析等技术手段对订单数据、生产参数、设备状态等信息进行集中存储与处理，以此提升印刷任务的执行效率，降低成本并提高印刷质量和满意度。

2、该方法面临的难题在于如何实现对规模不断攀升的个性化订单数据的精准处理。因为随着客户需求趋于多样化和细分化，“大规模个性化定制”的业务特征变得日益凸显。海量的单份或小批量印刷要求意味着需对订单数据的类型复杂度及处理精度有着更高更细致的要求。此外，还需考虑到数据安全性和隐私保护等方面，以保证在整个处理链条中的数据质量及合规使用等问题均得到妥善处理。这就需要设计相应的技术机制，以支持系统自动化、智能化运行的同时能够确保处理的准确性、稳定性与可靠性，满足不同客户的特定需求。再者，数字印刷在实际应用中仍存在诸如质量控制与瑕疵检测方面的挑战，具体表现为如何精确识别印刷品中的微小瑕疵以及如何快速准确地定位质量问题源头，以实现及时的质量反馈及修正，在现有技术下，尤其是在印刷批次量大、速度高和种类复杂时，这些问题显得尤为棘手，需要依靠更高精度的传感器技术和先进的算法支持来逐步改善和解决。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提出一种基于数据处理的智能数字印刷管理方法，以克服现有技术中存在的上述不足。

2、为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：

3、一种基于数据处理的智能数字印刷管理方法，所述方法包括以下步骤：

4、步骤一、接收个性化定制订单信息并将其转化为预设格式的数据结构；

5、步骤二、利用大数据分析技术对转化后的订单数据进行高效处理与排序；

6、步骤三、基于预处理结果制定最优印刷生产计划；

7、步骤四、执行所述印刷生产计划并监控整个流程的效率与质量；

8、步骤五、根据生产过程中采集的数据反馈调整生产计划确保数据处理和生产的一致性。优选的，步骤一包括以下步骤：

9、接收个性化定制订单信息；

10、解析个性化定制订单信息以提取订单关键字段；

11、利用规则引擎根据产品类型选择相应的订单数据转换模板；

12、将个性化定制字段与转换模板进行匹配以形成标准化的数据结构；

13、对匹配后的标准化数据进行校验并存入数据库待处理队列。

14、优选的，步骤二包括以下步骤：

15、针对预设格式的数据结构执行批处理导入数据仓库的程序；

16、对数据进行脱敏及标准化以消除噪声并提高后续分析的质量；

17、使用流计算技术进行在线处理并即时更新订单排序；

18、应用机器学习算法预测每个订单的最佳交货时间并排序；

19、输出优化排序结果及推荐使用的印刷资源分配方案给系统管理层。

20、优选的，步骤三包括以下步骤：

21、根据排序结果分配资源到各个任务单；

22、根据历史数据统计模型预测各个任务单完成所需要的时间窗口；

23、使用启发式搜索方法构建最短路径问题寻找最快任务序列组合；

24、综合考虑生产线实际可用情况和物料准备状态确定最终的执行计划表；

25、自动调度打印机及其它生产设备按照指定顺序执行计划任务。

26、优选的，步骤四包括：

27、智能打印机按照预安排的任务列表自动启动并执行订单加工任务；

28、在加工流程的每个节点安装传感器采集数据以监控质量参数；

29、使用闭环控制系统动态对比预期与实测结果，并实时调节关键工艺参数；

30、安排质检机器人定期抽取已完工的样本与设计文档比较评估合格率水平并记录问题点；若出现故障警报会立即停机并通过云服务向技术人员发送预警短信以及时修复故障。

31、优选的，步骤五包括：

32、传感器自动获取印刷设备在印刷过程中生成的原始数据；

33、采用数据清洗和预处理算法处理所述原始数据以形成可用于分析的状态参数信息集；基于所述状态参数信息集通过机器学习构建一个用于检测和预测印刷质量问题的动态模型，该模型用于实时监控和调整印刷机设置参数；

34、根据所述模型提供的反馈调整印刷参数实现在线闭环优化；

35、其中，所述基于状态参数信息集通过机器学习构建的一个用于检测和预测印刷质量问题的动态模型还考虑了环境因素和原料属性对打印品质影响的特征提取。

36、优选的，基于所述状态参数信息集构建动态模型的过程包括：

37、提取印刷环境温度和湿度数据作为环境因子输入；

38、提取印刷材料特性数据作为原料属性输入，材料特性数据包括纸张厚度和光泽度；

39、设置一条件判断逻辑，若当前环境湿度高于预先设定的湿度阈值h，则执行下一步基于所述状态参数信息集调整印刷机设置参数的过程；

40、采用预定义的机器学习算法建立状态参数与质量之间的映射关系模型m。

41、优选的，所述基于状态参数信息集调整印刷机设置参数的过程包括：

42、利用模型m预测给定状态参数组合下的印刷质量得分q；

43、判断预测的质量得分q是否低于预定的最低质量标准qs；

44、如果q<qs，则根据模型建议调整关键印刷参数，比如压力、喷墨头速度v或喷墨量i；

45、在每次参数调整后重复执行质量得分q的计算步骤，直至q≥qs停止参数调整循环。

46、优选的，判定所述模型建议调整关键印刷参数的依据为:

47、对比当前印刷参数下的质量预测q与标准质量分数qs之间是否存在显著差异；

48、若检测到显著差异，且确定当前纸张特性变化超出了预设的允许范围，则根据材料特性的变化动态计算适应参数c；

49、采用调整后的参数执行一次小型试印，并利用所述模型进一步验证调整效果e；

50、如果验证结果表明效果e改善或不低于预期质量水平t，则更新机器参数设定为此次调整值，并记录本次优化信息。

51、优选的，动态调整的关键参数包括印刷速度、喷墨压力及喷嘴开口大小，具体包括步骤:

52、监控环境温度tenv并与目标操作温度topt进行比较，当tenv≠topt时，调整环境温度使其与目标操作温度一致；

53、调节印刷机喷墨压力直到测量的墨滴体积与理论理想值匹配；

54、观察并记录纸面墨迹扩散状况是否超出允许限值l，并基于这些观测结果修正喷墨速率r直到墨迹扩散满足要求；

55、对最终确定的每个印刷参数的数值执行交叉验证流程，确保它们一致性和在批量生产中达到稳定状态。

56、优选的，纸面墨迹是否满足质量要求的验证步骤由以下组成：

57、自动化设备测量实际喷墨体积v和墨水渗透深度d；

58、判断v是否落在预设立的理想区间内并且渗透深度符合既定规则则进入下阶段；

59、判断条件(v属于[v_lower,v_upper],且d≤limit_depth)是否为真；

60、当上述所有检查点都被标记为已成功通过时，系统认定当前印刷配置有效且质量保证达标，并且此配置被确认为最优设定方案。

61、优选的，检查印刷质量满足要求并最终确认最优设定方案的流程如下：

62、实际测量的喷墨点扩散度sd必须位于允许误差范围内δ，并据此决定是否进一步调整；

63、假定当前条件是喷墨点扩散度sd小于或者等于最大允许误差，然后继续进行到下一步；

64、运算逻辑包含评估印刷后色彩均匀性y是否在可接受范围内，确保颜色再现准确度；

65、结论性的判断为sd满足条件且色彩重现质量被证明良好，则系统锁定所实验得到的最佳参数，为下一轮印刷准备参考标准。

66、优选的，基于状态参数信息集通过机器学习构建动态模型包括：

67、从所述状态参数信息集中提取与质量相关联的关键特征；

68、应用特征选择算法以剔除非重要特征，获得简化特征集合；以及

69、基于所述简化特征集合训练初始质量检测预测模型；

70、其中还包括基于条件判断公式的模型更新步骤：在模型预测结果的准确性低于预定阈值t时，则触发重新训练步骤更新初始模型m至新版本n，其中t是预定准确性的门限值。

71、优选的，基于简化特征集合训练初始质量检测预测模型的步骤还包括：

72、选定特定机器学习算法并初始化算法参数p0；

73、利用交叉验证技术cv将简化特征集合分割成训练子集c与验证子集d；

74、基于训练子集c训练机器学习模型并得到初步预测模型m；

75、应用条件公式：验证子集上的表现b小于预设标准s(其中b代表模型评分，s是基准线)，如果评估为true，则调整算法参数pi重新开始迭代直至达到满意结果或者超过最大迭代次数。

76、优选的，在模型更新过程中根据特定公式条件判定是否进行重新训练包括：

77、设定用于评估的验证数据e；

78、基于e计算现有版本n模型的实际性能rn；

79、利用预定准确率阈值t与rn比较；

80、若rn<t则执行模型更新流程。

81、优选的，当需要更新模型时执行下列步骤：

82、重置超参数配置hp；

83、选取新的样本f加入原有训练数据；

84、基于增强的训练数据集合重复机器学习步骤生成升级版预测模型；

85、设置迭代终止条件g:即rm>＝t，则停止迭代否则重新调整超参数重复整个学习周期以提升rm直到满足结束标准g或已超出规定的最大学习迭代上限limit。

86、优选的，调整算法参数过程具体步骤为：

87、定义算法的可调参数空间v及其范围；

88、确定目标函数j用以评估不同参数设定下的模型表现；

89、基于设定的搜索策略如网格搜索grid从v采样点x进行多轮试验求解最大化/极小化j对应最佳点z*；

90、依据最优点更新初始参数设定至参数pz直至达到j的最优解且rn达到等于或超过预定义精度目标t。

91、优选的，配置用于搜索的采样点x的具体参数范围与候选集合应包括但不局限于如下几类操作方式：

92、初始化一组初始点集xo，并给这些初值附加随机噪声n，以便x的分布覆盖全部可能的探索区域而不仅仅是局部极小值周围；

93、对于每次试验都依据前一步反馈信息利用设定的规则比如随机扰动或是启发式搜索方法来指导如何移动到新的位置xi+1从而尝试逃离当前局部极点；

94、执行循环遍历直到耗尽所有的允许尝试次数l或达到所希望的模型收敛程度；

95、在每次调整之后都保存对应的历史最优参数集合yi以及对应的质量得分qi，以作为下一轮选择更有效率路径迭代时的基础参考资料和依据。

96、本发明的有益效果：本发明能够解决在智能数字印刷管理过程中高效稳定准确地处理大规模个性化定制订单数据的问题。