42、工业 4.0 与可持续商业模式:机遇与挑战

工业 4.0 与可持续商业模式:机遇与挑战

1. 引言

当今世界经济面临着社会、经济和环境等多维度的可持续性挑战,如气候变化、自然灾害、生物多样性丧失等。这些问题涉及所有利益相关者,包括公民、政府、民间社会、机构以及企业。与此同时,数字化和自动化的技术进步正在改变工业生产系统,工业 4.0(I4.0)带来的机遇正在深刻地改变商业和工程流程。

工业 4.0 概念自 2011 年提出以来,受到了学术界、从业者、政府官员和政治家的广泛关注。它基于网络物理系统(CPS),即物理世界和虚拟世界的融合,推动制造业从集中模式向分布式模式转变。随着工业 4.0 的发展,传统制造业的商业模式正在发生变化,新的商业模式不断涌现。

2. 可持续发展、商业可持续性与可持续价值

2.1 可持续发展

2015 年 9 月 25 日,联合国大会通过了《2030 年可持续发展议程》,其中包括 17 个可持续发展目标(SDGs)和 169 个具体目标。这些目标旨在推动全球经济向可持续发展转型,涵盖了经济增长、社会包容和环境保护三个维度。可持续发展的目标是实现社会进步、环境平衡和经济增长,这需要在可持续资源管理方面做出正确决策。

2.2 商业可持续性

商业可持续性意味着企业在满足人类需求的同时,不会迅速耗尽资源、破坏环境或损害自然保护工作,同时实现盈利。企业应考虑其业务网络对关键可持续性问题的影响,并通过驱动因素和指标来衡量商业模式在经济、社会和环境领域的绩效。可持续价值是经济价值、社会价值和环境价值的融合,可持续性驱动因素可以推动企业创造可持续价值。

例如,从环境角度来看,智能能源解决方案(驱动因素)有

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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