微软与BMW正式联手成立开放制造平台OMP

微软与BMW联合创建开放制造平台(OMP),计划发展适用于汽车及制造领域的智能工厂解决方案。该平台基于Azure工业IoT云端平台,通过提供开源组件促进工业标准统一,帮助降低行业内的软件解决方案成本。

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微软与BMW在4月2日携手成立开放制造平台(Open Manufacturing Platform,OMP),以发展可供汽车产业或其它制造领域的各种智能工厂解决方案。相关的解决方案将奠基于微软的Azure工业IoT云端平台上,将由OMP负责提供基于开发工业标准与开放数据模型的开源组件作为参考架构。虽然OMP目前的成员只有微软与BMW,但预计在今年底可达成4到6名成员,并供应15种使用案例。OMP旨在解决制造业间诸如机器互连与就地部署系统整合的难题,一旦OMP得以成形,将允许OEM业者、制造商或其它业者重复利用各种软件解决方案,可望大幅减少履行成本。

根据OMP的规画,此一平台打算释放那些原本只于私有系统上运作的数据,将它们整合为标准化的数据模型,以利未来进行数据分析或机器学习,OMP成员则能利用工业使用案例与样本程序代码来打造自己的服务及解决方案。此外,OMP将兼容于既有的工业4.0参考架构,采用OPC UA工业互通标准。OPC基金会主席Stefan Hoppe认为,采用开放的国际工业标准将使制造商、机制建置商及供货商能够安全且有效率地整合它们既有的设备与系统,过去企业倾向于使用私有且封闭的生态系统,强调开放的OMP将形塑未来的制造业。BMW已准备贡献该公司于德国里根斯堡工厂的自主运输系统案例,该案例透过运输系统的中央协调简化了物流程序,提高物流效率,未来BMW也会贡献诸如数字供应链管理及预测维护等使用案例,并号召各界加入OMP以共同发展相关案例。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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