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本发明涉及智能排产预警方法技术领域，更具体地说，涉及一种五金加工的智能排产预警方法及其系统，方法包括以下步骤：获取五金加工生产线上的实时排产运行数据；对实时排产运行数据进行预处理，得到预处理后的数据；基于预处理后的数据，进行动态时间窗口划分；对划分后的时间窗口数据进行多尺度特征提取；利用量子启发深度自编码网络对提取的多尺度特征进行异常模式识别；基于异常模式识别结果，进行异常原因诊断；生成预警信息并推送；以及根据反馈信息对模型进行在线更新，通过创新的量子启发深度自编码网络，能够准确识别复杂的异常模式，大幅提高了异常检测的准确率、精确率和召回率。测试结果显示，准确率达到98.7%，远高于传统方法。

本发明涉及一种纱线纺织企业智能排产方法，包括如下步骤：1)，确定订单基本数据；2)，确定色绒原料的分配方案；3)，采集生产线的生产相关数据：采集设备状态数据、产品生产情况数据，并形成数据库，通过网络上传至智能排产系统；4)，毛绒纱线生产自动排产：基于客户订单要求，耦合色绒颜色分配约束和生产过程的设备状态与生产情况反馈实时数据，采用遗传算法，通过智能排产系统自动进行并生成排产计划表；5)，排产调度计划表的显示与人工修改。本发明通过确定相应的排产策略、设计系统，建立数学模型及高效求解算法，从而获得最优的纺织车间智能排产方案，指导车间生产，提高企业效益。