软件商是如何多举措加速赋能工业数字化的?

3UCS致力于推动工业数字化,通过xPlus平台实现了快速定制ERP系统XBS,并开源部分应用。此外,他们构建了xWorks工业互联网平台,实现了人机物泛在互联的细胞元化工业系统,即数字孪生系统CPS,旨在提供智能感知、决策和管控。3UCS的解决方案已在多个应用场景中成功应用,如数字化工厂,实现物理设备的智能互联与管理。
3UCS其实在加速赋能工业数字化方面做得挺多的,而最重要的一点是他特别关心工业企业的个性化定制这一块,先是打造了面向企业应用个性化定制的高性能平台xPlus,基于该平台其工程师花了不到3个月参考某头部ERP系统定制一套不错的ERP系统(即XBS,3UCS ERP),现在已成功定制了大量的应用,部分开源到Github等仓库 http://github.com/dspflash,并且定制好的应用不需做任何修改适用于手机客户端、PC客户端、及网页浏览器方式,参见文章 分分钟快速定制您的专属个性化软件应用——BizTool自动化工具简介
同时基于xPlus打造了工业互联网平台xWorks,将物理形式的工业实体在数字空间的投射,并基于此来实现的以人机物(Human,Machines,Things)泛在互联为基础上,深度感知为支撑,智能决策为导向,精准管控为目的的细胞元化(cell,蜂窝)IT/CT/OT一体化工业系统,也叫数字孪生系统(CPS,信息物理系统),如下图所示:

3UCS数字化工厂之数字-工厂映射图
以3UCS xWorks数字工厂为例(拓扑图如下),物理空间的设备、传感器、马达等通过工业协议接入3UCS xWorks平台中,实现智能感知与驱动执行,工业APPs与3UCS xWorks相关元素智能交互辅助决策与管理等:

3UCS 三优智造 数字化工厂拓扑图
参见 工业互联网 数字孪生 智能制造 工业物联网 UIOT x+ works IIOT
更多信息可以访问3UCS官网智能制造板块获取!
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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