本发明涉及工业互联网中基于优先级的业 务实时调度方法，该方法中首先将业务进行分 类，然后根据优先级的高低让通信双方发送带时 间戳的报文，从而根据时间戳实时计算工业互联 网中端到端延时。该方法操作简单，容易实现，且 适用范围广。
本发明公开了一种基于工业互联网的智能 制造系统及方法，具体涉及智能制造技术领域， 解决了现有技术中工业互联网中不能够合理的 对工业设备进行预测性维保的技术问题，通过设 备维保单元分析设备的使用数据，对设备进行预 测性维保，通过公式获取到设备的预测维保系 数，若设备的预测维保系数＜预测维保系数阈 值，则判定该设备状态一般，生成需要维保信号 并将需要维保信号发送至管理人员的手机终端； 对设备进行预测性维保，降低了设备出现故障的 风险，同时减少了维保的成本；合理分配勘测人 员，降低实际成本，减少勘测人员的工作量，提高 了工作效率。
本发明提出了一种工业互联网平台架构，包 括边缘计算层、工业IaaS层，工业PaaS层和应用 层四个层次，通过传感器采集的工业设备数据， 经过边缘计算层处理与计算后，传入工业IaaS 层，边缘层与设备之间交互，再通过PaaS层进行 存储、调用后，利用数字孪生技术以及多价值链 模型分析，构建相应的微服务组件库，并在应用 层中进行体现。以保障平台数据间交互的安全， 实现数据一致存储、不可篡改。进而区块链技术 在整个平台当中进行体现，确保数据的安全。
本发明提供一种基于工业互联网的键盘反 应能力的检测方法，包括接收检测指令信息，根 据检测指令信息控制敲击机构执行敲击动作；获 取敲击动作中的运行数据，根据运行数据得到按 键反应时间，并添加标识信息发送至工业互联网 平台；工业互联网平台根据按键反应时间生成键 盘反应能力的测试结果。本发明基于工业互联 网，将检测过程中产生的数据上传至工业互联网 平台，进行数据的汇集及分析，在工业数据共享 的过程中对检测结果进行处理，保留了每个检测 设备中的运行记录及键盘在检测过程中各个数 据记录，提高了键盘检测数据的完整性；根据按 键反应时间生成测试结果，能够精确地检测出键 盘的反应能力。
煤层气产量评价和预测是煤层气开发工程决策的关键基础。随机森林算法具有计算量小、精确度高的优点。影响煤层气井产能的参数包含地质参数、工程措施和排采工艺参数。煤储层地质参数分为动态参数和静态参数两个部分。静态地质参数由煤层的本质属性决定，如：煤层埋深、煤层厚度、地应力等；动态地质参数在排采过程中发生动态变化，如储层压力、渗透率等。排采工艺参数多为动态参数，主要受人为调控，如井底流压、套压、动液面深度、冲次、冲程等。当煤层气井完成选址、钻井、水力压裂等条件进入生产阶段，排采工艺参数对其产量影响至关重要。基于随机森林算法，分析了沁水盆地郑村区块15号煤层8口煤层气井的地质参数和排采工艺参数对产气量的影响，计算得到了排采工艺参数对煤层气井产气量影响的重要性指标排序，即流压＞套压＞动液面＞冲次＞冲程＞埋深。将煤层气井最近60 d的生产数据作为产气量预测的测试样本，其余历史生产数据作为学习样本。学习样本经过缺失值处理、异常数据处理后，输入至R语言中，利用随机森林算法对历史产气量进行拟合分析。综合考虑排采工艺参数和历史产气量的动态变化对煤层气井后续日产气量的影响，建立了煤层气井的产量模型。依据随机森林算法的分枝优度准则，预测了不同排采方案下的煤层气井日产气量，将预测值与测试样本进行对比分析。结果显示，日产气量预测值中95％以上的数据与实际产量数据（测试样本）的误差小于5％，这说明基于随机森林算法的煤层气直井产量模型具有较高的拟合及预测精度，为煤层气井产能评价和预测提供了借鉴。
参数时变的现象广泛存在于机械系统。如果系统参数随着时间而发生较大变化，振动主动控制方案就需要考虑时变参数对控制算法的影响。针对动力学特性变化较大的时变机械系统振动，提出一种模型实时辨识自适应控制算法，该算法将传统的滤波自适应算法与递归预测误差方法相结合，利用改变梯度的递归预测误差方法实时估计控制通道模型。建立弹簧质量支承的非均匀截面杆纵向振动时域模型，模型中随时间而变化的弹簧刚度导致模型动力学特性发生较大变化。用模型实时辨识自适应控制算法对建立的杆模型进行振动控制数值仿真，仿真结果表明，所提出的控制算法能有效抑制时变系统的窄带和宽带振动。相对于现有的方法，该控制算法能实现更好的控制性能。最后，将所提出的控制算法应用到时变的摇摆系统振动控制，实验结果验证了所提出控制算法的可行性和有效性。
为了实现枣树智能化修剪作业，该研究提出了基于点云配准的自然光照环境下的果树三维重构方法，并针对传统最近点迭代（Iterative Closest Point，ICP）算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题，提出了改进的点云配准算法。首先，使用彩色深度（RGB-D）相机采集不同角度下的枣树彩色和深度图像，并通过信息融合实现相应角度下的点云获取。其次，对点云进行背景去除和滤波处理，基于直方图设定分割阈值，提取单株枣树点云，并将放置在树根附近的标靶球作为标记，使用人工标记法进行两站点云初配准。最后，在初配准基础上计算点云的曲面法向量和曲率，由曲率相近的点构成配对点对，使用 k 维树最近点迭代（k dimensional-tree-Iterative Closest Point，kd-tree-ICP）算法完成精配准，对点云使用 Alpha-shape 算法面片化，实现表面重构。利用上述方法对多棵枣树进行全局配准并完整重构果树模型。试验结果表明，通过引入初配准，有效提高了点云配准的准确性和稳定性，配准误差均控制在 1.0 cm 以内，平均配准误差为0.76 cm；重构模型真实感较强，在外观上更加接近真实树，重构模型枝干相对误差控制在 7%以内。该研究重构模型精度较高，可为枣树智能修剪提供可视化研究基础和技术支持。
现代供应链逐渐发展,电网企业电表数据全面采集汇入中台,数据量激增,对电表质量研究提出挑战。从电表误差、故障、可靠性、质量评价等方面归纳总结了现阶段电表质量的典型研究范畴,讨论其侧重点、优缺点及适用性；分析了大数据技术用于处理电表质量信息的关键技术及应用思路,提出一种基于大数据技术与典型研究相结合的智能电表质量分析框架,以便供应链各环节生成数据得以充分应用。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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