50、生产调度与远程心脏患者监测的技术解析

生产调度与远程心脏患者监测的技术解析

生产调度的面向对象模型

在生产调度领域，涉及到多个关键概念和类。
- 关键概念
- TPP（技术流程规划） ：涵盖所有产品的技术流程计划结构，包括操作变体。
- 生产与规划 ：包含已在生产系统中规划和实施的生产订单。
- 生产系统 ：包括生产系统的结构，如资源及其工作日历。
- 调度 ：记录资源被任务和休息占用的日期。
- 类与对象
- TPP 主题 ：主要类为技术（Technology），包含流程（Process）、操作（Operation）和操作变体（OP_Variant）类。流程类识别产品的技术流程计划，若产品由其他部件组成，则具有对其子组件的引用（树结构）。操作类指在单个资源上执行的流程主要部分，由于制造系统能力，一个操作可能在多个资源上实现，每个可能的资源会分配一个单独的操作变体。
- 生产与规划主题 ：主要类为生产（Production）和规划（Planning）。生产类代表系统占用情况，规划类包含待调度的订单。订单类代表生产订单，可由一个或多个作业组成，任务类代表与特定操作实施相关的活动。
- 生产系统主题 ：主要类为部门（Department），用于建模企业内部子结构，部门类实例包含执行任务的所有资源，每个资源有固定的日历时间。
- 调度主题 ：主要类为调度（Schedule），代表给定时期内资源上的活动，由 S_Order、S_Schedule、S_Job 和 S_Task 类组成。

以下为生产调度相关类的关系表格：
|主题|主要类|包含类|
| ---- | ---- | ---- |
|TPP|技术（Technology）|流程（Process）、操作（Operation）、操作变体（OP_Variant）|
|生产与规划|生产（Production）、规划（Planning）|订单（Order）、任务（Task）、作业（Job）|
|生产系统|部门（Department）|资源（Resource）、日历（Calendar）、周期（Period）|
|调度|调度（Schedule）|S_Order、S_Schedule、S_Job、S_Task|

• 结构 ：结构层定义对象模型中类及其实例之间的关系，分为三种：
  • 泛化/特化：如 S_Period/S_Task（带半圆的边）。
  • 聚合/分解：如流程/操作（带三角形的边）。
  • 发送者/接收者：如（有向弧）。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef operation fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;
    classDef op_variant fill:#FFEBEB,stroke:#E68994,stroke-width:2px;
    A(Technology):::process --> B(Process):::process
    B --> C(Operation):::operation
    C --> D(OP_Variant):::op_variant

• 属性 ：属性层包括对象的属性和对象之间的关系。对象的属性是各种类型的数据，例如订单类对象的属性有“名称”“优先级”“批量大小”等。对象实例之间的关系定义了关联方式、大小（1:1、1:M、M:M）和参与情况（可选或必需）。
• 方法和消息 ：方法和消息层定义对象之间的动态关系。方法是对象需要自行执行的特定操作，消息触发对象使用特定方法执行特定任务。

远程心脏患者监测的混合人工智能系统

在德国，人口结构变化导致需要医疗系统支持的老年人数量增加，且心脏病专家向城市集中，使得农村患者就医不便。Fontane 项目旨在利用移动通信技术解决这些问题。
- 系统架构
- 患者端 ：患者使用多种测量设备，如血压计、心电图记录仪等，测量数据通过蓝牙传输到家庭代理设备。
- 家庭代理设备 ：作为患者家中的中央枢纽，将设备特定数据格式转换后，通过移动网络将数据传输到远程医疗中心（TMC）。
- 远程医疗中心 ：数据存储在电子健康记录（EHR）中，由 J2EE 基的 SaPiMa 端点处理，该端点使用 Apache Camel 框架，可轻松重新配置和扩展。测量数据经优先级引擎处理，SaPiMa 系统根据计算的优先级建议患者数据的审查顺序，并根据医生的决策改进优先级。

graph LR
    classDef patient fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef home fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;
    classDef tmc fill:#FFEBEB,stroke:#E68994,stroke-width:2px;
    A(患者测量设备):::patient --> B(家庭代理设备):::home
    B --> C(远程医疗中心 - EHR):::tmc
    C --> D(SaPiMa 端点):::tmc
    D --> E(优先级引擎):::tmc
    E --> F(建议审查顺序):::tmc

• 混合人工智能分类器概念

  • 挑战
    • 数据灵活性 ：由于患者和情况不同，可用数据不同，优先级算法需能处理可变输入向量。
    • 数据解释 ：优先级机制需正确解释不同值，通过为每个测量值添加 LOINC 代码实现。
    • 数据分布 ：异常测量值统计分布特殊，约 1 - 5% 的患者数据审查会导致干预，这对统计优先级估计器是挑战，且要避免假阴性错误。
    • 解释系统 ：出于法律和伦理原因，优先级机制需能够解释决策，规则系统解释决策较容易，但效率不如概率系统。
  • 混合分类器概念 ：结合基于规则的分类器和统计分类器。输入数据按 LOINC 代码排序后传递给两个分类器，统计分类器输出 0 到 1 之间的实数，表示测量数据的异常程度，使用机器学习技术学习医生的决策行为，重点避免假阴性错误；规则分类器输出布尔值（0 或 1），依赖医生创建和维护的规则集，可处理统计分类器未识别的患者特定情况。系统的整体输出为： output = maximum(output_statistical, output_rule_based) 。

• 基于规则的分类器 ：核心是一组规则，由医学专家使用基于谓词逻辑的领域特定语言（DSL）创建和管理，该语言允许指定通用和患者特定阈值。同时开发了编辑器方便编辑规则集，分类过程为：先使用编辑器创建或编辑规则集，然后将规则集导出到规则解释器，解释器根据规则集对测量值进行分类。

• 概率分类器
  • 误差处理 ：使用损失矩阵调整误差权重，医生可调整损失矩阵以优先减少假阴性错误。
  • 输入向量选择 ：使用静态输入向量，语义上分为槽，每个槽接收来自单个数据实体的输入数据，每个测量类型预留 n 个槽，包含测量值、测量时间和信息可用性等信息，缺失信息通过标记可用性输入神经元处理。
  • 拓扑确定 ：对于给定数据集，需进行多次不同隐藏神经元数量的训练运行，以确定分类多层感知器（MLP）的合适拓扑。

为验证系统效果，生成了人工患者测量数据，添加噪声和人工事件后，运行模拟以测试统计和基于规则的分类器单独及组合识别这些事件的有效性。

生产调度与远程心脏患者监测的技术解析

生产调度模型的优势与应用前景

生产调度的面向对象模型具有显著的优势和广阔的应用前景。
- 优势体现
- 提高决策效率 ：该模型有助于在验证生产订单和优化生产流程时做出更有效的决策。通过对生产系统中各个元素的清晰建模，能够快速分析和评估不同的生产方案，减少决策时间。
- 支持专家系统开发 ：所构建的结构为开发具有知识库的专用计算机系统（专家系统）提供了基础。这些专家系统可以利用模型中的数据和关系，为生产调度提供更智能的建议和解决方案。
- 适应复杂生产环境 ：模型中考虑了多种资源和操作变体，能够适应具有大量资源和复杂工艺流程的生产系统，提高生产调度的准确性和灵活性。
- 应用前景
- 制造业智能化升级 ：在制造业向智能化转型的过程中，该模型可以作为核心技术，帮助企业实现生产过程的自动化调度和优化，提高生产效率和质量。
- 供应链协同优化 ：通过与供应链管理系统的集成，生产调度模型可以实现与供应商和客户的协同，优化整个供应链的运作，降低成本和提高响应速度。

以下是生产调度模型优势和应用前景的对比表格：
|优势|应用前景|
| ---- | ---- |
|提高决策效率|制造业智能化升级|
|支持专家系统开发|供应链协同优化|
|适应复杂生产环境| |

graph LR
    classDef advantage fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef application fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;
    A(提高决策效率):::advantage --> B(制造业智能化升级):::application
    C(支持专家系统开发):::advantage --> B
    D(适应复杂生产环境):::advantage --> B
    B --> E(供应链协同优化):::application

远程心脏患者监测系统的意义与发展趋势

远程心脏患者监测的混合人工智能系统具有重要的意义，并且呈现出一定的发展趋势。
- 系统意义
- 改善医疗服务质量 ：通过实时监测患者的生命体征，能够及时发现患者的健康问题，为医生提供准确的诊断依据，提高医疗服务的质量和效率。
- 降低医疗成本 ：减少患者的就医次数和住院时间，降低医疗资源的消耗，同时也为患者节省了时间和费用。
- 提高患者生活质量 ：患者可以在家中接受监测，避免了长途奔波和住院的不便，提高了生活的舒适度和自主性。
- 发展趋势
- 技术融合创新 ：未来，混合人工智能系统将与更多的先进技术如物联网、大数据、云计算等深度融合，实现更精准的监测和诊断。
- 个性化医疗服务 ：根据患者的个体差异和健康状况，提供个性化的监测方案和医疗建议，提高医疗服务的针对性和有效性。
- 扩大应用范围 ：该系统不仅可以用于心脏患者的监测，还可以扩展到其他慢性疾病的管理，为更多患者提供远程医疗服务。

以下是远程心脏患者监测系统意义和发展趋势的详细列表：
|意义|发展趋势|
| ---- | ---- |
|改善医疗服务质量|技术融合创新|
|降低医疗成本|个性化医疗服务|
|提高患者生活质量|扩大应用范围|

graph LR
    classDef significance fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef trend fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;
    A(改善医疗服务质量):::significance --> B(技术融合创新):::trend
    C(降低医疗成本):::significance --> B
    D(提高患者生活质量):::significance --> B
    B --> E(个性化医疗服务):::trend
    E --> F(扩大应用范围):::trend

总结

生产调度的面向对象模型和远程心脏患者监测的混合人工智能系统都是具有创新性和实用性的技术解决方案。生产调度模型通过对生产系统的精确建模和优化，提高了生产决策的效率和准确性，为制造业的智能化发展提供了有力支持。而远程心脏患者监测系统则利用混合人工智能技术，解决了医疗资源分布不均和患者就医不便的问题，改善了医疗服务质量，降低了医疗成本。随着技术的不断发展和应用的不断推广，这两个系统有望在各自的领域发挥更大的作用，为社会带来更多的价值。