CIO智库会员走进鲁泰纺织

鲁泰纺织通过实施筒子纱数字化自动染色技术,实现了高度自动化、数字化与智能化的生产流程,有效提升了生产效率和产品质量。

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  10月13日,由山东省两化融合促进中心主办,上海明匠(山东万腾科技)承办、鲁泰纺织股份有限公司协办的山东CIO智库会员活动——走进鲁泰纺织成功举办。

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  山东省两化融合促进中心副主任张凯丽、淄博市经信委两化融合科科长陈伟、淄川区经信局副局长孙锋、鲁泰纺织CIO李文继、北京机械工业自动化研究所副主任吴双及上海明匠智能系统有限公司技术总监宋广成等参加本次会议。

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  鲁泰纺织CIO李文继向参会人员介绍了鲁泰纺织信息化发展的情况及经验。据李总介绍,到目前为止,公司已成功自主设计、开发和运行信息化模块144个,形成了以ERP为平台、包括协同办公系统(OA)、人力资源系统、产品设计系统(CAD)、集成设备中控系统,自动化立体仓库、智能筒子纱染色控制系统,将资源整合、数据共享等高度数字化、自动化、智能化的信息系统。智能制造技术在纺纱工序的应用,使得纺纱工序流程变短,万锭用工在20人以下,且大部分工作在中控室及试验室中完成,工作效率大幅提高,使纺纱工厂真正实现了“早班有人、中班少人、夜班无人”的现代化智能生产。

  北京机械工业自动化研究所副主任吴双介绍了现代物流在传统制造业的创新与发展。吴主任表示,由于技术变革,导致企业的竞争加剧,制造成本、物流成本的压力越来越大,一个是制造成本,一个是物流成本。工厂自动化,是分拣中心相对难度大一点的环节,它的工具、空间布局受限。此时,我们要建立大的立体仓库,保证生产的连续性和均衡性。这样的系统,虽然每一个环节都需要人,但是需要很少的管理人员,只需要维护人员。

  上海明匠上海明匠智能系统有限公司技术总监宋广成也做以MES为核心的自主可控工业软件的主题分享。宋总讲到,MES是以“智造”为核心的,经过二十多年的发展,MES已经成为精益生产的支撑平台,对降低生产成本、提高生产质量正在发挥着不可替代的作用。MES是生产的指挥平台,在异常频发的生产环境中能够实时掌控生产全貌,为计划优化和调度调整提供决策建议,能够敏捷地应对生产的各种“状况”,通过过程中的质量控制和成本控制,来优化质量和成本。

  随后,大家一起参观了鲁泰纺织的品牌展销馆及鲁泰漂染智能化生产工厂。

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  走进鲁泰染色数字化车间,其“筒子纱数字化自动染色成套技术与装备”尤为显眼,这里没有了穿梭于车间搬运纱线的工人,取而代之的是不停往返的机械手以及地表穿插有序的轨道。据悉,这套装备实现了筒子纱染色从手工机械化、单机自动化到全流程数字化、系统自动化的跨越,使我国成为了世界首个突破全流程自动化染色技术并实现工程化应用的国家。

  对此鲁泰相关负责人表示:“漂染染色是纺织印染行业中环境差、劳动强度大的关键工序,公司践行‘以人为本’的优秀企业文化,改善工人劳动环境、劳动强度,通过筒子纱染色自动生产线来解决此问题。同时,筒子纱染色自动生产线有效解决了纺织印染行业用工密集生产效率低、染色质量稳定性差、能耗高废水排放量大三大影响行业可持续发展的难题。



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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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