46、制造业企业工业4.0采纳成熟度评估框架

制造业企业工业4.0采纳成熟度评估框架

工业4.0的兴起与研究背景

当前,世界正经历一场由智能机械与机器人、大数据分析、网络物理系统(CPS)和物联网(IoT)等颠覆性数字技术融合引发的新技术革命。这些新技术在生产系统中的应用和集成推动了第四次工业革命,即工业4.0(I4.0)、智能制造或工业物联网(IIoT)的发展。

尽管工业4.0仍处于起步阶段,但德国和美国的公司在采用智能制造技术方面领先一步,这主要得益于两国出台了国家战略计划。其他国家也逐渐意识到工业4.0的重要性,意大利和加拿大就是其中的代表。意大利政府在2016年底推出了“国家工业4.0计划”,自2017年年中开始实施;加拿大虽未制定国家计划,但部分省份已通过资助计划和研究项目表现出对工业4.0的兴趣。

在这样的背景下,为了评估制造企业向工业4.0转型过程中的成熟度,研究人员设计了一个采用成熟度模型(AMM)。该模型由一系列关于理想工业4.0采纳的要求和概念的指标组成,用于识别所需的各个成熟阶段。

工业4.0的定义与挑战

工业4.0这一概念于2011年在德国提出,它有多种国际通用的称呼,如工业4.0、工业物联网(IIoT)和智能制造。智能制造被定义为制造业公司通过采用数字技术,实现资源(工厂、人员和信息)的互联与合作,从而提高效率和竞争力的未来愿景。

工业4.0的实现涉及三种类型的集成:
1. 通过价值网络的水平集成 :指制造过程中不同阶段使用的IT系统的连接,可在组织内部或整个供应链网络中实现。
2. 垂直集成和网络化制造系统 :是公司不同层级之间的IT系统通

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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