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食品智慧工厂实践初探

智能工厂是利用各种现代化的技术,实现工厂的办公、管理及生产自动化,达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的。楼宇自控系统、生产过程监控系统、工业电视监视及保安电视监视系统、 防盗报警系统、停车场管理系统、一卡通智能化管理系统、 公共广播系统、综合布线系统、计算机网络系统、系统综合以及测控技术与仪器专业系统集成。

  • 2021-05-07
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新一代人工智能产业

新一代人工智能产业应用驱动的特征愈加明显,从生产方式的智能化改造,生活水平的智能化提升,到社会治理的智能化升级,都对新一代人工智能技术、产品、服务及解决方案有着旺盛的需求。当前,新一代人工智能技术正加速在各行业深度融合和落地应用,推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。

  • 2021-03-28
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基于改进果蝇算法优化BP神经网络的接地网腐蚀速率预测模型_程宏伟

为进一步提高接地网腐蚀速率的预测精度,解决传统模型易陷入局部最优且随机初始化模型参数影响预测准确性和稳定性的问题。文中首先将混沌映射、动态搜索半径策略和优化气味浓度判定公式引入果蝇优化算法得到改进后的果蝇优化算法;然后利用UFOA优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立基于UFOA优化的BP神经网络接地网腐蚀速率预测模型;最后以重庆24座变电站的接地网数据进行实验验证。结果表明相对FOA优化的BP神经网络模型、BP神经网络模型、人工蜂群算法优化的支持向量机模型和广义回归神经网络模型,文中提出的UFOA-BP模型在预测精度和模型稳定性方面均优于其他四种模型,验证了该模型的有效性和可行性,为运维人员提前发现接地网安全隐患并安排检修进而保障电网安全稳定运行提供帮助。

  • 2021-04-22
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目标规划的模型与算法

现代的经济问题往往提出一一连串的目标,这些目标既有先后之分,又有缓急之别,而且可能是相互排斥、相互矛盾或有从属关系。决策者处理含有多个目标的问题时需要有一种方法。1961年A.charnes和w .w ,Cooper开始引入了一种处理多目标决策问题的数学方法●1965年Ijiri, 1968年Contine又对 目标规划的发展做出了贡献。近年来随着电子计算机的日趋完善,计算量大大简化,目标规划也日益为人们所重视,并已应用于生产管理、市场管理、财政计划、学术计划和医院管理等部门,还编制出了计算机程序,月标规划已发展成为一种成熟的管理科学的手段。

  • 2021-04-17
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物联网技术如何改善售后体验

物联网技术已经走出实验阶段,并成为商业战略的核心。现在的问题不再是技术是否以及何时能够带来价值,而是它们将在何处产生最大影响。 对于许多产品来说,售后体验是客户满意度的最大驱动力。40%的消费者表示,售后体验是品牌体验中最难忘的方面,80%的消费者表示,积极的售后体验非常重要。

  • 2021-04-20
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华友新能源智能工厂大数据中心

数据中心通过整合技术、资金、人才、管理、产业链上下游等资源,建设华友新能源智能制造平台,综合应用物联网、信息化、云计算、自动化等技术,通过建设物联网车间、SAP ERP、MES、WMS、PLM、SRM、CRM、SAP BW、全面预算管理系统等信息系统并实现系统间的集成应用,打造新能源智能工厂。数据中心通过实现产业链企业间的供需协同,推动企业内部研发设计、生产制造、经营管理、仓储物流、客户关系管理等制造资源的数字化、在线化,提升华友以及产业链上下游企业的制造资源网络化配置和优化能力,大幅提升制造过程的生产效率,降低产品不良率,缩短订单交付周期,并能快速适应市场和多变的客户需求。

  • 2021-03-21
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被刷屏的“2035年实现新型工业化目标”,指的是什么?

最近十九届五提出的远景目标被各种刷屏,关于工业方面也明确指出:基本实现新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化等内容。所谓传统的工业化(industrialization)通常被定义为工业(特别是其中的制造业)或第二产业产值(或收入)在国民生产总值(或国民收入)中比重不断上升的过程,以及工业就业人数在总就业人数中比重不断上升的过程。那么究竟为什么提出,即新型工业化的驱动是什么?以及未来建设的步骤途径是什么?我们来逐一分解下

  • 2021-04-13
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5G+智慧矿山解决方案

利用5G广覆盖特性,可为井下布置 密集传感器提供基础,助力井下巷 道、工作面、运输皮带等场景实现井 下全面感知透明化

  • 2021-03-22
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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