新疆大明|矿业SAP成功案例

本文介绍了新疆大明矿业集团股份有限公司借助SAP S/4HANA Cloud和帛丝云商(BOS Cloud)中台系统实现的数字化转型。项目提升了生产效率、运营效率,通过集成系统优化了采购、库存管理和财务核算,实现了业务流程的标准化和规范化。

新疆大明|矿业SAP成功案例

导语:“2019年7月,由帛丝云商(BOS Cloud)实施的大明矿业SAP S/4HANA Cloud项目正式上线。通过SAP云ERP系统与surpac系统、帛丝云商(BOS Cloud)中台系统、手持终端的解决方案相集成,实时链接生产计划、生产执行,使生产操作更简单、生产数据更实时更精准、生产管控更便捷,生产效率与生产管理得以巨大提升。”

关于大明矿业:新疆矿业标杆企业
新疆大明矿业集团股份有限公司成立于1997年2月25日,是一家专门从事黑色金属矿产资源的采选开发业务的民营企业。当时为促进哈密市改革开放的进一步深入,市委、市政府提出以矿业开发为龙头的城市经济发展策略,鼓励非公经济发展,新疆大明矿业集团正是在这个背景下成立。

帛丝云商(BOS Cloud) SAP云产品矿业案例:S4HC助力矿山数字化转型

促使大明矿业进行数字化矿山转型的原因
大明矿业:建设智能数字核心,助力公司飞速发展

“大明矿业早在2012就已经具备了一些数字化和信息化的基础,随着企业的发展,变革组织管理工作的步步推进,对信息化管理工具的要求也越来越高,因此集团决定对信息化管理系统进行全面升级。

通过引入SAP S/4HANA Cloud的标准管理模块,并结合自身生产现场的管理经验,企业开发了矿业信息化管理系统,使大明矿业以数字化手段达成「精益生产」的理念落地;同时由于完成了ERP 和 MES 系统的集成,将采购供应链、生产计划、生产进度流程、质量管控等流程横向贯通,真正实现了财务与业务的有效集成和统一管理。

所有的信息集成共享后,能够让管理者全面、及时、准确的掌握了和企业生产相关的资源、成本、安全、产品和市场需求等信息,实现了大明生产价值链的系统化管理,以及矿业生产的数字化管理,为今后企业的生产监控、流程改善及风险防治提供了数据支持。“

为什么选择 SAP和帛丝云商(BOS Cloud) ?
SAP 产品中蕴涵先进的管理理念,能满足新疆大明矿业公司的信息

### Matlab 2016a K-Means聚类算法 实现彩色图像分割 示例代码 以下是基于内容(如人、草地等)而非单纯颜色进行分类的 MATLAB 2016a 版本中的 K-Means 聚类算法实现彩色图像分割的示例代码: ```matlab % 加载图像并转换为双精度浮点型 img = imread('your_image.jpg'); % 替换 'your_image.jpg' 为你自己的图片文件名 img = im2double(img); % 将图像从 RGB 颜色空间转换到 LAB 颜色空间 cform = makecform('srgb2lab'); lab_img = applycform(img, cform); % 提取 L*A*B*通道 L = lab_img(:, :, 1); A = lab_img(:, :, 2); B = lab_img(:, :, 3); % 创建特征向量 (结合像素位置和颜色信息) [rows, cols, ~] = size(lab_img); X = zeros(rows * cols, 5); % 每个像素有五个维度:L,A,B,x,y index = 1; for r = 1:rows for c = 1:cols X(index, :) = [L(r, c), A(r, c), B(r, c), r / rows, c / cols]; index = index + 1; end end % 使用 K-Means 进行聚类 numClusters = 5; % 设置聚类数量,可以根据需求调整 centroids = kmeans(X, numClusters, 'Replicates', 3, 'EmptyAction', 'drop'); % 根据最近邻原则分配每个像素到对应的簇 distances = pdist2(X, centroids, 'euclidean'); [~, cluster_idx] = min(distances, [], 2); % 可视化结果 segmentedImg = reshape(cluster_idx, rows, cols); figure; imshow(segmentedImg, []); colormap jet; title('Segmentation Result Based on Content and Color Information'); ``` #### 解释 上述代码实现了以下功能: 1. **加载图像**:使用 `imread` 函数加载输入图像,并将其转换为双精度浮点型以便后续处理[^3]。 2. **颜色空间转换**:将图像从 RGB 颜色空间转换为 CIELAB 颜色空间。CIELAB 是一种感知均匀的颜色空间,更适合用于图像分割任务[^4]。 3. **创建特征向量**:除了颜色信息外,还加入了像素的空间坐标 `(r/rows, c/cols)` 来考虑图像的内容特性,从而避免仅依赖颜色信息可能导致的错误分类[^1]。 4. **K-Means 聚类**:调用 MATLAB 的内置函数 `kmeans` 对特征向量进行聚类操作。参数 `'Replicates'` 和 `'EmptyAction'` 有助于提高聚类稳定性[^3]。 5. **可视化结果**:利用 `pdist2` 计算每个像素与质心的距离,并根据距离最小的原则为其分配类别。最后通过 `imshow` 显示分割后的图像。 此代码能够有效区分图像的不同区域,即使这些区域具有相似的颜色属性,也能依据其空间分布加以分离。 --- ### 关于“大明”的代码 如果提到名为“大明”的个人及其代码,可能是指某种特定实现或改进方法。然而,由于缺乏具体描述,“大明”的代码细节无法在此处重现。如果有更多关于“大明”代码的具体说明或上下文,请提供进一步的信息以完善相关内容。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值