19、3D打印技术与数字化产业融合及交互式流程发现中的快速增量一致性分析

3D打印技术与数字化产业融合及交互式流程发现中的快速增量一致性分析

3D打印与数字化产业融合

在产品生产流程中,管理部门首先收集到产品最终批准所需的所有信息。随后,生产/3D打印环节启动最终步骤。若确定采用3D打印,包含网关上方的流程链将被激活,订单开始打印,完成后通知管理部门产品已完成,管理部门最终完成项目。

当产品完成后,OI平台会执行“与所有相关方协调”步骤,确保所有参与者在项目宣告成功前收到进度更新。

为评估业务流程模型(BPM)的可行性,进行了一项调查。调查采用问卷形式,对七位来自不同国际咨询公司的ICT领域专家进行访谈。问卷分为针对五个假设的部分,包含16个使用七级李克特量表的问题,还有子问题及可选的附加信息和澄清部分,同时还提供了DIN A2尺寸的业务流程模型海报并进行简要解释。

调查结果显示:
- 所有参与者都认可3D打印对未来生产流程的不可或缺性,认为其在备件、原型制作、复杂零件和最终产品生产方面具有很大吸引力,但部分人认为其对大型组织更为重要。总体而言,3D打印的好处大于弊端,假设H1得到证实。
- 关于假设H2,参与者认为OI平台能产生更多知识,使更多市场参与者成为共同创造者,并能更快察觉客户需求变化。
- 假设H3也得到证实,系统稳定性和兼容性在转型过程中至关重要,严格的安全政策可能降低创新潜力。
- 假设H4同样得到证实,高度数字化和自动化的业务流程能满足高度定制化产品市场的特定需求,尤其是实时协调的流程。
- 然而,假设H5未得到证实。部分人认为数字化协作技术不断改进,物理接近性的重要性降低;但也有人强调物理接近带来的同情、眼神交流等因素对协作和工作结果有重要影响,因此需要在自动化平

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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