基于数字孪生底座的设备管理与工艺质量协同优化方法、装置、设备及存储介质

本发明公开了一种基于数字孪生底座的设备管理与工艺质量协同优化方法、装置、设备及存储介质，涉及智能制造技术领域，包括：将从可编程逻辑控制器获取设备运行数据输入物理引擎，驱动物理引擎中的虚拟设备模型与物理设备同步运行，得到同步状态数据；将同步状态数据输入机器学习模型进行预测，得到刀具磨损量和设备故障概率值；获取质量偏差数据，将质量偏差数据与刀具磨损量输入虚拟设备模型进行仿真迭代，得到优化后的工艺参数；将优化后的工艺参数输入可编程逻辑控制器，以使可编程逻辑控制器根据优化后的工艺参数控制物理设备执行加工操作，完成设备状态与工艺质量的协同优化，显著提升了设备利用率、降低了维护成本与质量返工率。