准确预测电池老化对于缓解电池使用过程中的性能下降至关重要。虽然汽车行业认识到利用现场数据进行电池性能评估和优化的重要性,但其实际实施面临着数据收集方面的挑战,并且缺乏基于现场数据的预测方法。为了解决这个问题,我们从 60 辆运行了 4 年以上的电动汽车中收集现场数据,并开发了一种基于统计特征的稳健数据驱动方法,用于锂离子电池老化预测。所提出的预处理方法集成了数据清洗、转换和重建。此外,我们还引入了多级筛选技术,以从历史使用行为中提取统计特征。利用机器学习,我们准确预测老化轨迹和最差寿命的电池,同时量化预测不确定性。本研究强调基于现场数据的电池健康管理框架,这不仅为船上健康监测和预测提供了重要基础,也为电池第二寿命评估场景铺平了道路。
上篇文章中,给大家分享了一个使用 Dify+RAGFlow 实现的泵类设备的预测性维护案例,过去两天里有很多盆友在后台私信我了一些实现细节,比如:HTTP 请求的数据存在哪里? IoT 平台的数据能否直接实时“流”入 Dify?以及如何使用 MCP 的方案实现四个数据源(IoT, CMMS, MES, ERP)的智能查询。
通过持续改进,建立高效、安全的智能服务系统,提供的服务能够与产品形成实时、有效互动,大幅度提升嵌入式系统、移动互联网、大数据分析、智能决策支持系统的集成应用水平
本文在研究离散制造行业典型特征的基础上,分析数字化转型、智能化升级面临的挑战和共性关键技术,结合家电、家居、纺织、食品 4 个典型行业转型升级案例,提出数字化转型与智能化升级的技术路径;总结离散型制造企业数字化转型与智能化升级的重点任务,提出相应的对策建议。
概率数学与布尔代数有一个有趣的相似性,因为概率值(就像布尔值一样)在0(0%)和1(100%)之间变化。区别在于,布尔变量只能取0或1的值,而概率变量则可以在这两个极限之间连续变化。由于这种相似性,我们可以将标准的布尔操作,如“非(NOT)”,“与(AND)”和“或(OR)”,应用于概率。这些布尔操作引导我们得出第一个“概率法则”,即组合事件的法则。
数字化生产管控平台及数字孪生车间大数据方案
C-MAPSS是由NASA开发并公开可用的一款仿真软件,能够模拟发动机在不同飞行条件下的运行情况,包括各种操作设置、环境条件和潜在的故障模式。在官方数据共享平台上:https://data.nasa.gov,有一个大型公开可用的数据集,包含了发动机从开始运行到故障发生的所有模拟数据。该数据集是一个多变量的时间序列,通过多个传感器通道记录的数值来表征故障演变。今天我们要做的就是利用该数据集来预测发动机的剩余使用寿命。
在上一篇总结中,我们使用了线性下降的方式来计算剩余使用寿命,最后的预测效果并不理想。所谓的线性下降,打个比方:假如一台发动机的寿命是200个循环(CY),线性下降就是用一次少一次。如果今天如果用掉了6CY,那么从明天开始,剩余的使用寿命就是194CY。
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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。
当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,
全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)
当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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