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龙图腾网获悉浙江中之杰智能系统有限公司申请的专利基于OAG本体和LLM大模型的智能决策与业务协同方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121503927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610031414.3，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于OAG本体和LLM大模型的智能决策与业务协同方法是由苏晓杭;叶晓芳;赖杰;胡道华;苏玉军;苏玉学;张继平设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于OAG本体和LLM大模型的智能决策与业务协同方法在说明书摘要公布了：本发明涉及离散制造智能化领域，尤其涉及一种基于OAG本体和LLM大模型的智能决策与业务协同方法，包括以下步骤：采集历史数据和业务文档，对基础大语言模型进行定向微调，形成LLM大模型；解析离散制造场景原始数据与业务文档，构建OAG本体库；通过LLM大模型实时接收现场数据，更新OAG本体库，反哺优化LLM大模型，形成双向反馈；整合实时数据和历史数据输入LLM大模型，经OAG本体库分层转化为业务知识，生成主备决策方案；搭建智能体联邦中枢，下发决策方案，采集执行数据反馈LLM大模型，实现跨场景协同与全流程数据闭环。本发明通过全流程数据闭环的技术路径，有效解决了现有LLM会算不懂业务的核心痛点，实现了离散制造数据的全链路价值转化。

本发明授权基于OAG本体和LLM大模型的智能决策与业务协同方法在权利要求书中公布了：1.基于OAG本体和LLM大模型的智能决策与业务协同方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集离散制造领域的历史数据和业务文档，对基础大语言模型进行定向微调，形成适配离散制造业务的LLM大模型； 利用LLM大模型解析离散制造场景原始数据与业务文档，构建包含要素本体、业务本体、逻辑规则本体的OAG本体库； 通过LLM大模型实时接收现场数据，挖掘隐性规则更新OAG本体库，同时OAG本体库反哺优化LLM大模型，形成双向反馈； 整合实时数据和历史数据输入LLM大模型，经OAG本体库分层转化为业务知识，生成主备决策方案； 搭建智能体联邦中枢，下发决策方案，采集执行数据反馈LLM大模型，实现跨场景协同与全流程数据闭环； 在挖掘隐性规则后，采用加权贝叶斯置信度算法计算隐性规则的可信度，将满足置信度阈值的规则推送至OAG本体库完成自动更新，对低置信度规则触发人工审核后更新，所述加权贝叶斯置信度算法的数学表达式如下： ， 其中，表示挖掘得到的隐性规则R的置信度得分，取值范围为0至1，表示支撑隐性规则R成立的第i类数据，表示基于第i类数据判定隐性规则R成立的条件概率，表示第i类数据的权重系数，根据数据来源的可靠性设定，n表示支撑隐性规则R成立的数据类型总数，当大于或等于设定阈值时，隐性规则R自动推送至OAG本体库完成更新，当小于设定阈值时，触发人工审核流程，经审核确认有效的隐性规则R再更新至OAG本体库； 所述形成双向反馈的具体步骤如下： 配置LLM大模型的数据采集接口，通过数据采集接口实时接收离散制造现场的设备传感器数据、订单变更信息、物料库存变动数据、工位生产状态数据、AGV运行位置数据和质量管控实时结果，形成实时数据； 启动LLM大模型的多维度关联分析功能，对接收的实时数据进行交叉比对与深度挖掘，识别未被OAG本体库当前规则覆盖的隐性关联规则； 通过加权贝叶斯置信度算法计算各隐性关联规则的置信度得分，更新OAG本体库； 开启OAG本体库的反哺优化通道，将更新后的本体内容传输至LLM大模型的语义解析模块、逻辑推理模块和决策生成模块，调整LLM大模型对应模块的参数配置，重复上述步骤，形成持续迭代双向反馈闭环。

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