51、信息系统框架在制造系统中的应用及建模技术

信息系统框架在制造系统中的应用及建模技术

在当今制造业中,信息系统的重要性日益凸显,它不仅能够优化生产流程,还能提升企业的竞争力。同时,制造系统的建模技术也在不断发展,以应对日益复杂的生产环境。

信息系统对制造企业的积极贡献

信息系统在制造企业中扮演着至关重要的角色。通过透明的信息获取,供应商能够根据主要需求数据调整交付,从而显著减少三级供应商的交付规模。同时,一级供应商的库存也能因二级供应商的交付情况而大幅降低。

为了确保信息系统对企业的积极贡献,提出了一套框架,该框架基于Henderson和Venkatraman的主导对齐视角,主要包括以下三个阶段:
1. 基于合理业务战略开发增强型制造运营 :此阶段需定义合理的业务战略,作为制造运营变革的驱动力。信息系统要支持关键运营,但此时IT战略缺失,对组织无影响。业务战略旨在推动公司运营层面的发展,提升制造运营能力,例如企业应在适用情况下提高车间的灵活性,如降低设置成本、发展灵活的制造基础。
2. 定义支持业务战略的IT战略 :业务战略实施结果的反馈促使定义IT战略。业务战略的更新需要定义和利用IT战略,其目的是在业务流程变更后支持业务战略的升级。例如,企业在车间灵活性开发方面取得显著进展后,可寻求最佳的IT能力以进一步发展业务战略。
3. 在制造运营改善后实施IT战略引领公司发展 :当业务运营实现有效性且IT战略用于升级业务战略后,下一步是利用新兴的IT能力影响新产品和服务。这将使IT能够影响公司的业务战略,发展新的合作关系,如扩展企业间合作、形成虚拟企业。实施以IT为主导的战略是确保制造运

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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