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权重计算方法:熵权法(EWM)

熵是对不确定信息的度量,熵与信息量成反比,熵值越小越好。熵值越小,信息量越大,权重越大。 前文所讲的层次分析法是一种具有很强主观性的赋权方法,而熵权法则是一种客观赋权法,即可以通过数据本身计算出权重。

  • 2022-11-02
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大型装备总装数字化工厂MOM系统实施

在智能工厂建设大背景下,生产制造正向数字化制造模式转变,现有分散的多个 MES,已不能支撑制造能力升级与产业发展的需要。为解决上述问题,结合先进信息技术成果,开展新一代生产管理平台——制造运营管理系统(MOM)建设。系统基于端到端的数据流模型,弥补了总装、总调的信息化管理空白,优化业务流程,实现有限资源约束下的自动排程,具备运行态势展示与分析决策能力。

  • 2022-05-21
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智能机器人系统

应用在机械制造的过程中在提升工作效率的同时也能对工作的安全和质量进行保障。在我国当前机械制造业发展中虽然对智能化的技术进行了应用,但是由于对于智能化的技术发展处在初期阶段

  • 2022-02-07
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人工智能芯片技术

人工智能(Artificial Intelligence,英文缩写为AI),是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、 方法、技术及应用系统的一门科学技术。人工智能的本质是对人类思维过程的模拟。从1956年正式提出 “人工智能”概念算起,在半个多世纪的发展历程中,人们一直在这一领域进行长期的科学探索和技术攻坚, 试图了解智能的实质。和任何曾经处于发展过程中的新兴学科一样,人工智能早期发展并非一帆风顺,它 曾受到多方质疑,不断经历起伏。近些年,大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施 的演进,使得持续积累了半个多世纪的人工智能产业又一次迎来革命性的进步,人工智能的研究和应用进 入全新的发展阶段。

  • 2021-03-25
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石油化工企业仪表及控制系统接地问题汇总解析

SH/T 3081《石油化工仪表接地设计规范》详细规定了仪表及控制系统接地做什么、怎样做,由于只能按照标准规范编制的要求行文及用词,不能说明规范中条文的道理和背景,因而阅读时很乏味,有时甚至不容易理解。本文着重讨论了仪表接地的原理和用意,可以作为有关规范的补充资料,供读者参考。

  • 2025-02-23
  • 阅读654

【IEEETNNLS】用于复杂工业过程故障诊断的交互感知图神经网络

由于传感器信号中的各种故障模式以及不同单元之间的复杂相互作用,复杂工业过程的故障诊断成为一项具有挑战性的任务。然而,如何探索相互作用并与传感器信号集成仍然是一个悬而未决的问题。考虑到工业过程中传感器信号及其相互作用以节点和边的形式可以表示为图,本文提出了一种新的用于复杂工业过程故障诊断的交互感知和数据融合方法,称为交互感知图神经网络。首先,为了描述工业过程中的复杂交互,将传感器信号转换为具有多种边缘类型的异构图,并通过注意力机制自适应地学习边缘权重。然后,使用多个独立的图神经网络(GNN)块来提取每个具有一个边缘类型的子图的故障特征。最后,通过加权求和函数将每个子图特征连接或融合,以生成最终的图嵌入。因此,该方法可以学习传感器信号之间的多重交互,并通过GNN的消息传递操作从每个子图中提取故障特征。最终的故障特征包含来自原始数据的信息和传感器信号之间的隐含交互。在三相流设备和电力系统(PS)上的实验结果证明了所提出的方法在复杂工业过程的故障诊断中的可靠性和优越性。

  • 2024-06-17
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工业用水的硬水软化方法

含有钙、镁离子等杂质的水叫做硬水,硬水软化的目的就是根据需要采用适当的方法降低水中的钙、镁等离子的含量,使硬水软化为软水,这种处理过程叫做水的软化。 目前,水的软化主要采用化学方法进行,经常使用的有软水剂法和离子交换法。

  • 2021-03-24
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西门子、罗克韦尔、达索、PTC等工业巨头围殴下的国内工业软件江湖

多年来,针对国内“重硬轻软”的政策和行业风气,曾在美国工业软件公司从业十多年的赵敏一直在强调,工业软件是典型的高端工业品,研制开发工作是一门工业知识、工作经验和技术诀窍(Know-How)之集大成的专业学问。“没有工业知识,没有制造业经验,只学过计算机软件的工程师,是设计不出先进的工业软件的

  • 2021-03-24
  • 阅读652
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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