用于接头改进的机器学习的制作方法

技术特征：
1.一种用于制造轮胎的系统，所述系统包括：一个或多个处理器和存储器，所述存储器被配置为存储能够由所述一个或多个处理器执行的指令，并使所述一个或多个处理器：从轮胎制造工厂中的一件或多件轮胎制造装备的一个或多个传感器接收对应于通过所述一件或多件轮胎制造装备制造轮胎的一个或多个值；基于所述一个或多个值确定一种或多种度量；基于所述一个或多个值和所述一种或多种度量生成矩阵；通过将所述矩阵输入到被构建成输出轮胎制造性能数据的机器学习模型中来预测用于所述轮胎的接头公差度量的值；基于所述接头公差度量的所述值来确定所述轮胎制造工厂中的至少一件装备的参数以进行调整；以及提供命令，以响应于所述接头公差度量的所述值来调整所述轮胎制造工厂中的所述至少一件装备。2.根据权利要求1所述的系统，还包括：模型生成组件，所述模型生成组件具有一个或多个处理器以构建用于与所述轮胎的多个接头中的每个接头配对的所述一件或多件轮胎制造装备中的每件轮胎制造装备的多个机器学习模型，其中所述机器学习模型对应于所述多个机器学习模型中的一个机器学习模型。3.根据权利要求1所述的系统，其中所述机器学习模型是多个机器学习模型中的第一机器学习模型，所述一个或多个处理器还被促使：针对所述一件或多件轮胎制造装备的第一压力辊组件和所述轮胎的第一接头构建所述多个机器学习模型的所述第一机器学习模型；针对所述第一压力辊组件和所述轮胎的第二接头构建所述多个机器学习模型的第二机器学习模型；针对所述第一压力辊组件和所述轮胎的第三接头构建所述多个机器学习模型的第三机器学习模型；针对第二压力辊组件和所述轮胎的所述第一接头构建所述多个机器学习模型的第四机器学习模型；针对所述第二压力辊组件和所述轮胎的所述第二接头构建所述多个机器学习模型的第五机器学习模型；针对所述第二压力辊组件和所述轮胎的所述第三接头构建所述多个机器学习模型的第六机器学习模型；针对第三压力辊组件和所述轮胎的所述第一接头构建所述多个机器学习模型的第七机器学习模型；针对所述第三压力辊组件和所述轮胎的所述第二接头构建所述多个机器学习模型的第八机器学习模型；以及针对所述第三压力辊组件和所述轮胎的所述第三接头构建所述多个机器学习模型的第九机器学习模型。4.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被促使基于在所述轮胎
之前制造的轮胎接头偏离预定接头点的程度来训练所述机器学习模型。5.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被促使基于先前接头的结果、预定数量周期内接头点的移动平均值、所述接头点的预定数量移动平均值的斜率来训练所述机器学习模型。6.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被促使：基于所述多个机器学习模型确定，所述接头公差度量的所述值预测所述轮胎的多个接头中的第一接头超过公差窗口；基于策略选择与所述轮胎的所述多个接头中的所述第一接头对应的所述至少一件装备；以及命令基于所述策略选择的所述至少一件装备调整所述第一接头的特性，以使所述第一接头在所述公差窗口内。7.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被促使：从所述一件或多件轮胎制造装备接收所述一个或多个值的时间序列；基于所述一个或多个值的所述时间序列，确定多个预定周期内的移动平均值，其中所述多个预定周期包括至少两个不同的预定周期；确定所述多个预定周期内所述移动平均值的斜率；以及基于所述多个预定周期内所述移动平均值的所述斜率来生成所述矩阵。8.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被促使：识别与通过所述机器学习模型预测的所述接头公差度量的所述值相关联的置信度分数；将所述置信度分数与阈值进行比较；以及响应于所述置信度分数满足所述阈值，确定调整所述至少一件装备的所述参数。9.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被促使：基于所述机器学习模型的输出，预测所述轮胎的接头超过公差窗口；响应于所述预测，调整由所述至少一件装备施加的压力的量；在调整压力的所述量之后，接收对应于通过所述一件或多件轮胎制造装备制造所述轮胎的一个或多个值；基于在调整压力的所述量之后接收的所述一个或多个值，生成更新的矩阵；以及通过将所述更新的矩阵输入到所述机器学习模型中，预测所述轮胎的所述接头满足所述公差窗口。10.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被促使：基于所述机器学习模型的输出，预测所述轮胎的接头不满足公差窗口；响应于所述预测，调整由所述至少一件装备使用的第一参数；在调整所述第一参数之后，接收对应于通过所述一件或多件轮胎制造装备制造所述轮胎的一个或多个值；基于在调整所述第一参数之后接收的所述一个或多个值，生成更新的矩阵；通过将所述更新的矩阵输入到所述机器学习模型中，预测所述轮胎的所述接头不满足所述公差窗口；以及响应于所述调整之后所述轮胎的所述接头不满足所述公差窗口的所述预测，调整所述
轮胎制造工厂的所述至少一件装备的第二参数或第二件装备的参数中的至少一者。11.一种制造轮胎的方法，所述方法包括：由一个或多个处理器从轮胎制造工厂中的一件或多件轮胎制造装备的一个或多个传感器接收对应于通过所述一件或多件轮胎制造装备制造轮胎的一个或多个值；由所述一个或多个处理器基于所述一个或多个值确定一种或多种度量；由所述一个或多个处理器基于所述一个或多个值和所述一种或多种度量生成矩阵；由所述一个或多个处理器通过将所述矩阵输入到被构建成输出轮胎制造性能数据的机器学习模型中来预测用于所述轮胎的接头公差度量的值；由所述一个或多个处理器基于所述接头公差度量的所述值来确定所述轮胎制造工厂中的至少一件装备的参数以进行调整；以及由所述一个或多个处理器提供命令，以响应于所述接头公差度量的所述值来调整所述轮胎制造工厂中的所述至少一件装备。12.根据权利要求11所述的方法，还包括：构建用于与所述轮胎的多个接头中的每个接头配对的所述一件或多件轮胎制造装备中的每件轮胎制造装备的多个机器学习模型，其中所述机器学习模型对应于所述多个机器学习模型中的一个机器学习模型。13.根据权利要求11所述的方法，其中所述机器学习模型是多个机器学习模型中的第一机器学习模型，所述方法还包括：针对所述一件或多件轮胎制造装备的第一压力辊组件和所述轮胎的第一接头构建所述多个机器学习模型的所述第一机器学习模型；针对所述第一压力辊组件和所述轮胎的第二接头构建所述多个机器学习模型的第二机器学习模型；针对所述第一压力辊组件和所述轮胎的第三接头构建所述多个机器学习模型的第三机器学习模型；针对第二压力辊组件和所述轮胎的所述第一接头构建所述多个机器学习模型的第四机器学习模型；针对所述第二压力辊组件和所述轮胎的所述第二接头构建所述多个机器学习模型的第五机器学习模型；针对所述第二压力辊组件和所述轮胎的所述第三接头构建所述多个机器学习模型的第六机器学习模型；针对第三压力辊组件和所述轮胎的所述第一接头构建所述多个机器学习模型的第七机器学习模型；针对所述第三压力辊组件和所述轮胎的所述第二接头构建所述多个机器学习模型的第八机器学习模型；以及针对所述第三压力辊组件和所述轮胎的所述第三接头构建所述多个机器学习模型的第九机器学习模型。14.根据权利要求11所述的方法，还包括：基于在所述轮胎之前制造的轮胎接头偏离预定接头点的程度来训练所述机器学习模型。
15.根据权利要求11所述的方法，还包括：基于先前接头的结果、预定数量周期内接头点的移动平均值、所述接头点的预定数量移动平均值的斜率来构建所述机器学习模型。16.根据权利要求11所述的方法，还包括：基于所述多个机器学习模型确定，所述接头公差度量的所述值预测所述轮胎的多个接头中的第一接头超过公差窗口；基于策略选择与所述轮胎的所述多个接头中的所述第一接头对应的所述至少一件装备；以及命令基于所述策略选择的所述至少一件装备调整所述第一接头的特性，以使所述第一接头在所述公差窗口内。17.根据权利要求11所述的方法，还包括：从所述一件或多件轮胎制造装备接收所述一个或多个值的时间序列；基于所述一个或多个值的所述时间序列，确定多个预定周期内的移动平均值，其中所述多个预定周期包括至少两个不同的预定周期；确定所述多个预定周期内所述移动平均值的斜率；以及基于所述多个预定周期内所述移动平均值的所述斜率来生成所述矩阵。18.根据权利要求11所述的方法，还包括：识别与通过所述机器学习模型预测的所述接头公差度量的所述值相关联的置信度分数；将所述置信度分数与阈值进行比较；以及响应于所述置信度分数满足所述阈值，确定调整所述至少一件装备的所述参数。19.根据权利要求11所述的方法，还包括：基于所述机器学习模型的输出，预测所述轮胎的接头超过公差窗口；响应于所述预测，调整由所述至少一件装备施加的压力的量；在调整压力的所述量之后，接收对应于通过所述一件或多件轮胎制造装备制造所述轮胎的一个或多个值；基于在调整压力的所述量之后接收的所述一个或多个值，生成更新的矩阵；以及通过将所述更新的矩阵输入到所述机器学习模型中，预测所述轮胎的所述接头满足所述公差窗口。20.根据权利要求11所述的方法，还包括：基于所述机器学习模型的输出，预测所述轮胎的接头不满足公差窗口；响应于所述预测，调整由所述至少一件装备使用的第一参数；在调整所述第一参数之后，接收对应于通过所述一件或多件轮胎制造装备制造所述轮胎的一个或多个值；基于在调整所述第一参数之后接收的所述一个或多个值，生成更新的矩阵；通过将所述更新的矩阵输入到所述机器学习模型中，预测所述轮胎的所述接头不满足所述公差窗口；以及响应于所述调整之后所述轮胎的所述接头不满足所述公差窗口的所述预测，调整所述轮胎制造工厂的所述至少一件装备的第二参数或第二件装备的参数中的至少一者。

技术总结
本发明提供了用于接头改进的机器学习的系统和方法。系统可从一个或多个传感器接收对应于通过一件或多件轮胎制造装备制造轮胎的一个或多个值。该系统可基于所述一个或多个值确定一种或多种度量。该系统可基于所述一个或多个值和所述一种或多种度量生成矩阵。该系统可通过将该矩阵输入到机器学习模型中来预测接头公差度量的值。该系统可基于该接头公差度量的该值来确定至少一件装备的参数以进行调整。该系统可提供命令，以响应于该接头公差度量的该值来调整该件装备。量的该值来调整该件装备。量的该值来调整该件装备。


技术研发人员：K
受保护的技术使用者：普利司通美国轮胎运营有限责任公司
技术研发日：2020.07.10
技术公布日：2022/3/18