圣农集团:SAP+智慧农场系统全面上线,实现从种源到食品全产业链数字化管理

12月19日,圣农集团在光泽总部举行SAP S/4HANA+MTC智慧农场项目一期、二期总结庆功会。历时21个月,圣农集团成功构建以SAP S/4HANA为核心,集成18个外围系统的数字化管理平台,实现了从种禽育种-种禽养殖-孵化-肉禽养殖-屠宰-深加工,至销售+零售的全产业链数字化管理。

圣农SAP项目庆功会合照

圣农集团董事长傅芬芳高度肯定了项目团队的工作成果:**"在公司全体同仁和MTC团队的共同努力下,我们圆满完成了这个重大项目。MTC以丰富的行业经验和高度的责任心,确保项目顺利落地。"**

她同时强调了这一项目对圣农的深远意义:"SAP系统是所有业务系统运行的核心底座。SAP系统的全面上线,为圣农数字化建设奠定了坚实的基础。"

 

由战略驱动的数字化转型

数字化转型是圣农集团重要的战略举措。作为全球最完整配套的白羽肉鸡全产业链企业,圣农集团以数字化赋能企业高质量发展,全面提升精细化管理水平和整体运营效率:一方面,通过纵向贯通,实现从集团到基层的经营透明,为管理决策提供数据支撑;另一方面,通过横向协同,打通从种源到食品的全产业链,优化业务流程,提升运营效率。

为系统推进数字化变革,2023年3月,圣农集团正式携手MTC麦汇启动数字化转型项目。项目分为3个阶段:首先开展为期4个月的数字化管理咨询,为圣农未来3至5年的数字化发展进行整体规划;以光泽基地为试点,开展SAP S/4HANA+MTC智慧农场一期项目;在二期项目中,将试点项目的成果推广至全集团。

在3月的启动会上,MTC麦汇董事长卢富平先生说道:“此次圣农的数字化项目不仅仅是IT项目,更是企业战略落地的项目。MTC将基于深耕农牧食品行业14年的数字化管理经验,一路陪伴圣农数字化发展。”

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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