金航企业生产管理套件

一、概述 金航企业生产管理套件是金航数码科技有限责任公司设计开发的面向离散制造业、专注装备制造业,以生产管理为核心的企业生产管理信息化解决方案. 金航企业生产管理套件包括:金航企业资源计划管理系统(金航ERP)、金航制造执行系统(金航HES)、金航装配/维修/维护/大修管理系统(金航AHR0)、金航集成质量信息管理系统(金航10S)以及金航成本管理系统(金航CST),各产品既可单独部署使用,也可以与其他产品单元共同部署实施,以满足企业生产管理信息化的需要.     

金航企业生产管理套件

一、概述 金航企业生产管理套件是金航数码科技有限责任公司设计开发的面向离散制造业、专注装备制造业,以生产管理为核心的企业生产管理信息化解决方案。     

能源监管平台在企业的实践应用

随着科学技术的发展与社会生产力的日益提高,能源、资源匮乏的形势也日趋严峻。企业能源系统化管理的重要性和迫切性越来越受到重视。由于企业的生产特性,其能源消耗一直存在高电耗、高水耗等问题,进而也会产生高污染等问题。究其源头,是在于能源的使用过程中,不仅资源、能源不能被有效利用,而且会造成大量可用资源流失。采用LonWorks网络技术,构建了能源监管平台。该平台以计算机、通信设备、测控单元为基本工具,采用分布式监控和集中管理的网络结构。其通过对企业各类能耗参数的收集、分析,运用科学算法发出合理的操作指令,实现了企业生产过程的科学用能、安全用能,达到了能源高效合理利用、降低消耗、提升效益的最终目的。     

基于改进灰狼优化算法的边缘计算任务调度方法

针对边缘计算在离散制造业数据处理过程中存在的时延和资源消耗大的问题,提出了一种基于改进灰狼优化(IGWO)算法的边缘计算任务调度方法。该方法通过对非线性收敛因子以及动态权重的改进,提高了灰狼算法的优化速度和精度,有效降低了终端设备和边缘端的资源损耗以及任务处理的时延。基于不同数据任务量下的处理时延与资源消耗实验,证明了所提模型的有效性,与3种主流任务调度算法相比,数据处理资源消耗和时延最低。将边缘计算任务调度与智能寻优算法相结合并运用到离散制造业,可以提高设备任务的处理速度、降低能耗,为离散制造业智能化转型提供借鉴。     

制造业企业呼唤第三方信息化咨询

一、制造业企业面临全面信息化的机遇与挑战 经过多年的努力,我国大部分制造业企业已经拥有了一定的信息化基础.在离散型制造业企业中,比较典型的情况,是应用了CAD和财务软件,一方面是因为这两个单元软件标准化比较强,另一方面,也是由于国家大力开展了"甩图板"和财务电算化的推广行动.通过应用CAD和财务软件,使企业提高了设计效率,强化了财务核算,增强了对信息化的认识.一些企业还应用三维CAD、CAE、CAM等软件,尝到了信息化的甜头.     

制造业企业呼唤第三方信息化咨询

一、制造业企业面临全面信息化的机遇与挑战 　　经过多年的努力,我国大部分制造业企业已经拥有了一定的信息化基础.在离散型制造业企业中,比较典型的情况,是应用了CAD和财务软件,一方面是因为这两个单元软件标准化比较强,另一方面,也是由于国家大力开展了“甩图板“和财务电算化的推广行动.通过应用CAD和财务软件,使企业提高了设计效率,强化了财务核算,增强了对信息化的认识.一些企业还应用三维CAD、CAE、CAM等软件,尝到了信息化的甜头. 　　……     

基于物联网离散模型的能效关键指标预测

基于"物联网+"的人工智能算法使制造业发生了翻天覆地的变化。采用由设备层、任务层和辅助生产层三层结构构建的能耗结构,详细描述了离散制造系统层的数学模型,通过对模型的分析,发现设备层为耗能主体,且其关键参数无法直接获取,基于此,从设备层能耗模型切入,通过测量设备总功率与主轴实时功率,采用基于变遗忘因子算法来估计设备加工时的附加载荷损数系数,结合能耗集成化模型和预测出的附加载荷损耗系数用于能耗量化分析。     

基于UML的离散型制造业ERP系统建模研究

对离散型制造业的订单管理及生产过程和功能需求进行了分析,针对离散型制造业的特点,采用统一建模语言(UML)对系统的整体模型进行了详细描述,为软件设计人员之间以及和客户之间的交流铲除障碍,确保后续开发工作的目标明确、思路清晰,从而加速开发的进程。     

制造业企业呼唤第三方信息化咨询

一、制造业企业面临全面信息化的机遇与挑战经过多年的努力，我国大部分制造业企业已经拥有了一定的信息化基础。在离散型制造业企业中，比较典型的情况，是应用了CAD和财务软件，一方面是因为这两个单元软件标准化比较强，另一方面，也是由于国家大力开展了“甩图板”和财务电算化的推广行动。通过应用CAD和财务软件，使企业提高了设计效率，强化了财务核算，增强了对信息化的认识。一些企业还应用三维CAD、CAE、CAM等软件，尝到了信息化的甜头。随着IT技术的发展，制造业企业的信息化应用开始向纵深发展，开始引入CAPP、PDM、E…     

TRIZ理论之结晶，制造业信息化之需求——CAI及其现状

一、制造业信息化的新需求 随着国家制造业信息化工程的推进,借助ERP(企业资源管理)、PDM(产品数据管理)、SCM(供应链管理)以及CRM(客户关系管理)等工具,企业的信息及资源集成、共享和协同的整体信息管理解决方案日趋完善,它们已构成企业信息化体系中的"效率体系".实践表明,这些信息化工具为产品研发和企业管理的高效率及低成本的资源管理提供了日趋完善的解决方案.     

面向云计算环境的能耗测量和管理方法

云计算引领了计算机科学的一场重大变革,但与此同时,也不可避免地带来了日益凸显的能源消耗问题,因此,云计算能耗管理成为近几年的研究热点.云计算系统的能耗测量和管理直接关系到云计算的可持续发展,能耗数据不仅关系到能耗模型的建立,而且也是检验云计算资源调度算法的基础.为此,在广泛研究现有能耗测量方法的基础上,归纳总结了当前云计算环境的4种能耗测量方法:基于软件或硬件的直接测量方法、基于能耗模型的估算方法、基于虚拟化技术的能耗测量方法、基于仿真的能耗评估方法,并分析和比较了它们的优势、缺陷和适用环境.在此基础上,指出了云计算能耗管理的未来重要研究趋势:智能主机电源模块、面向不同类型应用的能耗模型、混合任务负载的能耗模型、可动态管理的高效云仿真工具、动态异构分布式集群的能耗管理、面向大数据分析处理和任务调度的节能方法以及新能源供电环境下的节能规划,为云计算节能领域的研究指明了方向.     

网络能耗系统模型及能效算法

网络能耗问题是当前网络研究和发展的重要问题,影响着网络的设计、应用和发展.当前网络能效算法的研究大多从网络局部角度关注于网络某一(些)设施的能耗问题,缺乏从网络全局的角度研究网络整体能耗的算法和策略.文中从网络全局角度研究网络的能耗模型和算法问题.文中基于3种基本网络数据传递模式和3种基本网络能耗机制,构建了网络能耗系统优化模型,对其中5种关键系统模型给出了详细的描述.针对几个关键系统模型,文中给出了形式化描述并且提出了相应的优化的节能路由算法.文中给出的网络系统能耗优化模型有助于对于网络能耗的理解和分析,所提出的能耗优化的网络数据包路由算法可以从网络路由的角度有效降低网络能耗.     

玻璃工厂能源管理系统的设计与实现

该文介绍了利用原有的过程控制设备及改造厂内能源计量管理模式,实现各类能源数据的分散采集、集中管理、数据统计和分析能耗情况,评估各项节能设备和措施的相关影响,发布信息给相关管理和运营人员,结合节能措施建立更有依据、更有效果的节能体系。此能源管理系统已在青岛崂山玻璃有限公司节能改造项目成功应用,减少并限制了不合理消耗,帮助企业实现持续节能并改善了环境。每年可为企业节约百万元的能源消耗。     

Forecasting building energy consumption: Adaptive long-short term memory neural networks driven by genetic algorithm

The real-world building can be regarded as a comprehensive energy engineering system; its actual energy consumption depends on complex affecting factors, including various weather data and time signature. Accurate energy consumption forecasting and effective energy system management play an essential part in improving building energy efficiency. The multi-source weather profile and energy consumption data could enable integrating data-driven models and evolutionary algorithms to achieve higher forecasting accuracy and robustness. The proposed building energy consumption forecasting system consists of three layers: data acquisition and storage layer, data pre-processing layer and data analytics layer. The core part of the data analytics layer is a hybrid genetic algorithm (GA) and long-short term memory (LSTM) neural network model for accurate and robust energy prediction. LSTM neural network is adopted to capture the interrelationship between energy consumption data and time. GA is adopted to select the optimal architecture for LSTM neural networks to improve its forecasting accuracy and robustness. The hyper-parameters for determining LSTM architecture include the number of LSTM layers, number of neurons in each LSTM layer, dropping rate of each LSTM layer and network learning rate. Meanwhile, the effects of historical weather profile and time horizon of past information are also investigated. Two real-life educational buildings are adopted to test the performance of the proposed building energy consumption forecasting system. Experiments reveal that the proposed adaptive LSTM neural network performs better than the existing feedforward neural network and LSTM-based prediction models in accuracy and robustness. It also outperforms those LSTM networks whose hyper-parameters are determined by grid search, Bayesian optimisation and PSO. Such accurate energy consumption prediction can play an essential role in various areas, including daily building energy management, decision making of facility managers, building information model designs, net-zero energy operation, climate change mitigation and circular economy.     

数据仓库在城市公共建筑能耗管理中的应用

当前众多城市公共建筑能耗监测系统中已收集了大量的建筑能耗数据。针对这些数据源存在的各自独立而且分散,不能够提供全局的数据分析环境,不能够有效支持建筑能耗的评估与建筑节能的研究等问题,提出将数据仓库技术应用于城市公共建筑能耗监管系统的解决方法。通过对建筑能耗监测系统的研究,以及对建筑能耗管理的应用需求的调研,建立城市级公共建筑能耗数据仓库的多维数据模型,对主题设计、指标设计和维度模型设计进行了探讨,并在实验阶段已成功构建了某高校公共建筑能耗数据仓库的实例。实验结果表明,该方法能够有效地为建筑能耗的管理与决策提供良好的数据分析环境。     

无线传感器网络节点任务调度与功耗管理算法研究

针对有能量采集系统的无线传感器网络节点异质多核SoC平台,从提高能量利用效率的角度,提出了一种任务调度与功耗管理算法.该算法处理实时有截止时间并有相互依赖关系的任务,任务执行在多个电压可调的处理单元上.通过对节点系统能量采集行为和应用情况进行分析建立了问题模型,并运用运筹学软件LINGO对模型做了求解.利用多组随机输入的任务流图对模型与算法进行了验证,该算法在功耗与时间约束范围内确实能有效提高系统的能量利用效率.     

面向云计算数据中心的能耗建模方法

云计算对计算能力的需求,促进了大规模数据中心的飞速发展.与此同时,云计算数据中心产生了巨大的能耗.由于云计算的弹性服务和可扩展性等特性,云计算数据中心的硬件规模近年来极度膨胀,这使得过去分散的能耗问题变成了集中的能耗问题.因此,深入研究云计算数据中心的节能问题具有重要意义.为此,针对云计算数据中心的能耗问题,提出了一种精确度高的能耗模型来预测云计算数据中心单台服务器的能耗状况.精确的能量模型是很多能耗感知资源调度方法的研究基础,在大多数现有的云计算能耗研究中,多采用线性模型来描述能耗和资源利用率之间的关系.然而随着云计算数据中心服务器体系结构的变化,能耗和资源使用率的关系已经难以用简单的线性函数来描述.因此,从处理器性能计数器和系统使用情况入手,结合多元线性回归和非线性回归的数学方法,分析总结了不同参数和方法对服务器能耗建模的影响,提出了适合云计算数据中心基础架构的服务器能耗模型.实验结果表明,该能耗模型在只监控系统使用率的情况下,在系统稳定后,能耗预测精度可达到95%以上.     

基于BIM的建筑能耗监测可视化研究

针对建筑能耗错综复杂,不易分析管理,提出一种基于BIM的能耗监测方法,在内蒙古建设大厦对暖通空调系统进行现场试验。利用现有图纸和三维激光扫描仪及高清相机进行模型数据采集,通过三维模型创建、模型变动提示、模型数据联动,实现建筑能耗监测的可视化,分析研究了过程的有效性。结果表明,将BIM技术与传感技术、工程管理技术深度融合,能够直观反映地物系统设备的真实情况,能产生数据联动变化,并辅以智能化提示等功能,大幅提高节能管理效率。从研究过程可以得出,本方法对于其他类似的复杂建筑能源消耗状况监测具有通用性和工程实用价值。     

无线传感器网络节点的功耗分析与测试

能量消耗问题是无线传感器网络的核心问题,直接影响着网络的生命周期。本文从无线传感器网络节点的硬件构成其及运行机制、计算复杂性、数据通信量等方面去分析节点的功耗,并建立模块的功耗模型;接着研究传感节点的电流特点和微功耗测量技术,设计了一种传感节点的测量系统,以验证节点的低功耗特性。这些措施都是为了更好地分析解决无线传感网络中的能量消耗问题,保证传感器网络能量管理的有效性。     

一种工作流环境下能耗感知的多路径服务组合方法

当前,服务组合方法只考虑组合服务QoS的优化而不考虑组合服务的能耗优化.针对这一问题,文中首先根据不同情况提出了两种服务能耗模型;其次在基于工作流的服务组合环境下,提出了一种能耗感知的多路径服务组合方法 EAMSC.该方法对服务组合的能耗优化问题进行了数学建模,并提出了一种基于启发式的多路径服务组合算法,该算法包括两个部分:一是组合服务的可行路径查找,即在满足端到端QoS约束的前提下找出若干条可行的服务组合路径;二是请求速率的分配,即在可行的服务组合路径上依据服务能耗模型分配请求流量以降低组合服务的总体能耗.最后,仿真实验结果表明:能耗感知的多路径服务组合方法与传统的服务组合方法相比,能够在保证端到端QoS约束的基础上有效地减少组合服务的总能耗.