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        云計算技術(shù)下的預(yù)拌混凝土行業(yè)在線質(zhì)量管控

        2021-06-10 02:57:41楊旭輝胡琳姚波林毅
        粘接 2021年1期
        關(guān)鍵詞:質(zhì)量管控云計算人工智能

        楊旭輝 胡琳 姚波 林毅

        摘要:研發(fā)了混凝土運營生產(chǎn)管理系統(tǒng)(TOPS),該系統(tǒng)基于云計算平臺,業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)與裝置在線協(xié)同,強化生產(chǎn)控制的自動化和智能化水平,結(jié)合混凝土生產(chǎn)的海量數(shù)據(jù),利用信息化技術(shù)管理方法,優(yōu)化混凝土生產(chǎn)工藝,并提供便利化的服務(wù)等,借助大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù),實現(xiàn)混凝土生產(chǎn)在線質(zhì)量管控和預(yù)測,為混凝土行業(yè)的智能化發(fā)展提供參考。

        關(guān)鍵詞:混凝土;云計算;人工智能;質(zhì)量管控

        中圖分類號:TP18;TB497 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1001-5922(2021)01-0141-05

        0引言

        混凝土作為現(xiàn)代建設(shè)工程中應(yīng)用范圍最廣、用量最大的工程材料,由于其將在特定時間完成凝固,這對材料保供、生產(chǎn)控制以及客戶服務(wù)為代表的供應(yīng)鏈協(xié)同提出了更高的要求,其質(zhì)量安全成為影響建筑壽命的核心原因之一。目前,混凝土生產(chǎn)受制于現(xiàn)有技術(shù)和管理方式,缺乏對原材料人廠、成品出廠和現(xiàn)場澆筑的實時的有效檢測和控制,導(dǎo)致質(zhì)量控制進退失據(jù)。一方面由于混凝土質(zhì)量控制不嚴導(dǎo)致建筑事故或建筑壽命大幅縮水,另一方面混凝土質(zhì)量控制,推高導(dǎo)致大幅增加企業(yè)生產(chǎn)成本。隨著云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的不斷成熟,通過融合相關(guān)技術(shù)實現(xiàn)對材料質(zhì)量動態(tài)監(jiān)管,有助于規(guī)避質(zhì)量風(fēng)險、減少質(zhì)量事故,提升企業(yè)乃至于整個行業(yè)的動態(tài)、全過程監(jiān)管的能力。

        李伯虎提出云制造3.0,將大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)深度融進制造業(yè),建立了基于互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、信息通信等新技術(shù)的云制造系統(tǒng),將其應(yīng)用于航天工業(yè)。任磊、張霖等人通過物聯(lián)網(wǎng)、信息、計算機等技術(shù)研究制造物理資源的虛擬化處理,并提出云制造系統(tǒng)虛擬化技術(shù)構(gòu)架,實現(xiàn)物理制造資源的高效利用。吉旭等人研究了高分子材料行業(yè)的云制造技術(shù),從狀態(tài)感知、物聯(lián)通信、知識管理向云制造服務(wù)平臺整合、適配等方面進行了研究,解決了基于云制造平臺的知識學(xué)習(xí)技術(shù)。曾強等人通過云計算對混凝土的生產(chǎn)質(zhì)量進行管控。張永輝等人利用大數(shù)據(jù)、云計算,研發(fā)了集混凝土生產(chǎn)、銷售、服務(wù)等于一體的云平臺框架,并將其應(yīng)用于混凝土企業(yè)。

        英國、瑞典、德國等國通過網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的制造資源共享和優(yōu)化調(diào)度來實現(xiàn)整體效率的提升,明確提出了“Cloud Manufacturing”云制造概念。QUACK·T闡述了基于網(wǎng)絡(luò)的事物的對象識別。目前在歐美發(fā)達國家,隨著混凝土行業(yè)集中度的提升,以及企業(yè)信息化的不斷發(fā)展,基于計算機網(wǎng)絡(luò)的“動態(tài)供應(yīng)鏈集成系統(tǒng)”已成為行業(yè)信息化管理的發(fā)展趨勢,通過集成信息技術(shù)、計算機虛擬技術(shù)、人工智能等技術(shù),極大的促進制造生產(chǎn),為客戶提供高效的服務(wù),如世界最大的混凝土供應(yīng)商西麥斯即以供應(yīng)鏈管理及客戶管理系統(tǒng)為主形成信息的無縫集成及資源調(diào)度,包括接收訂單和交付的解決方案,會為客戶提供全方位量身定制的具體解決方案和配套產(chǎn)品,并在后續(xù)的需求中也會進行實時調(diào)度,進一步優(yōu)化資源和客戶服務(wù)監(jiān)控,不僅確保產(chǎn)品的質(zhì)量,而且也保證客戶可按時交付產(chǎn)品。

        本文針對具有大物流、制造以及市場服務(wù)等特性的預(yù)拌混凝土行業(yè),利用混凝土生產(chǎn)過程中的海量數(shù)據(jù),基于互(物)聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及人工智能等技術(shù),實現(xiàn)對混凝土材料的質(zhì)量動態(tài)監(jiān)管和預(yù)測。

        1預(yù)拌混凝土行業(yè)云計算平臺架構(gòu)

        隨著信息化、智能化等技術(shù)的發(fā)展,由于混凝土產(chǎn)品的特性和行業(yè)特征,如何優(yōu)化資源配置、調(diào)度、生產(chǎn)質(zhì)量工藝以及高效服務(wù)等,制約著混凝土行業(yè)的發(fā)展。由此,研發(fā)了一套ERP系統(tǒng),整套系統(tǒng)命名為TOPS系統(tǒng),TOPS是由混凝土(Tong)+Operation+Product+System首字母組合而成,即“混凝土運營生產(chǎn)管理系統(tǒng)”,該系統(tǒng)基于net技術(shù)框架,采用了C#、JQuery/Ajax、jQuery mobile、HTML5/CSS3、Bootstrap、Unity、Nhibernate、MongoDB、Log4Net、WCF、Web API等技術(shù),軟件采用1個TOS、1個微信端和N個TPS的架構(gòu)設(shè)計,界面操作友好,可拓展性強??梢詫崿F(xiàn)以下內(nèi)容:

        1)面向集團化管理的運管模式研究。商品混凝土云制造是一種網(wǎng)絡(luò)化的制造模式,利用信息化、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),優(yōu)化制造物理資源配置,連通管理中心、生產(chǎn)中心、服務(wù)對象,實現(xiàn)資源、數(shù)據(jù)、安全、財務(wù)等信息的集成,并與客戶形成便捷的信息交流,進一步提升企業(yè)集團化管理能力。打造網(wǎng)絡(luò)制造模式,需要對資源進行服務(wù)化封裝和集成,以實現(xiàn)制造資源整合。

        2)面向供應(yīng)鏈全周期的“互聯(lián)網(wǎng)+”新型服務(wù)模式研究?;炷辽a(chǎn)完成時屬半成品,且具有不可逆性。因此,混凝土生產(chǎn)時,要求生產(chǎn)商與使用客戶之間具有較高的耦合性,首先要針對服務(wù)客戶研究從混凝土生產(chǎn)到應(yīng)用全過程的服務(wù)體系,即C2M;其次開展云平臺供應(yīng)管理機制研究(B2B))為供應(yīng)商提供更多參與到需求計劃,提升原材料配送、質(zhì)控等協(xié)同效率。

        3)面向綠色、可持續(xù)、以及智能高效的生產(chǎn)技術(shù)研究。利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的優(yōu)勢,將物理制造資源信息化、數(shù)字化,形成虛擬化的資源池,整合混凝土生產(chǎn)、服務(wù)、成本、財務(wù)、安全等各種信息,將其集成到云平臺系統(tǒng),并利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù),對資源、生產(chǎn)質(zhì)量工藝、管理等進行優(yōu)化,提高混凝土企業(yè)的生產(chǎn)、管理效率,為客戶提供更優(yōu)質(zhì)、便捷的服務(wù)。

        4)利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù),基于海量的混凝土生產(chǎn)數(shù)據(jù),將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與遺傳算法相結(jié)合,實現(xiàn)混凝土生產(chǎn)過程的在線質(zhì)量預(yù)測。

        圖1為混凝土行業(yè)的基于云計算平臺構(gòu)架,包含三個層次,即基礎(chǔ)層(IaaS)、平臺層(PaaS)和應(yīng)用層(SaaS)。架構(gòu)中的基礎(chǔ)層(IaaS)是云制造面向信息的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施,在異構(gòu)資源環(huán)境下,IaaS可訪問虛擬化資源池,同時利用平臺硬件,滿足用戶需求。平臺層(PaaS)不僅能整合硬件資源,還能進行開發(fā)、調(diào)試應(yīng)用。應(yīng)用層(SaaS)要能充分利用底層資源,還需提供功能化的應(yīng)用服務(wù)。

        混凝土生產(chǎn)過程中,在其質(zhì)量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘、分析基礎(chǔ)上,利用信息化技術(shù)管理方法,優(yōu)化混凝土生產(chǎn)工藝,形成混凝土生產(chǎn)、銷售、后續(xù)服務(wù)等一系列的管控體系。圖2為云平臺在線質(zhì)量管控流程。

        2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和量子遺傳混合算法的在線質(zhì)量管理

        質(zhì)量管理經(jīng)歷了質(zhì)量檢驗階段、統(tǒng)計質(zhì)量控制階段、全面質(zhì)量管理階段三個階段。質(zhì)量管理常用的工具主要有“老七種工具”“新七種工具”,其針對的分析對象不同,“老七種工具”重視數(shù)據(jù)的重要性,“新七種工具”分析非數(shù)據(jù)的文件等。預(yù)拌混凝土的生產(chǎn)過程是動態(tài)發(fā)展的,其質(zhì)量管理也應(yīng)是動態(tài)的,隨著云技術(shù)、智能技術(shù)的發(fā)展,制造業(yè)的質(zhì)量管理也朝著信息化、智能化方向發(fā)展。將科技新技術(shù)應(yīng)用于混凝土生產(chǎn)在線質(zhì)量管理中,利用智能算法有效處理多維異構(gòu)的海量數(shù)據(jù),對預(yù)拌混凝土的生產(chǎn)過程進行在線質(zhì)量管控。

        2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳混合算法

        2.1.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過輸人一輸出的模式進行非線性的處理系統(tǒng)。改模型的結(jié)構(gòu)有輸人層(inputlayer)、隱藏層(hide layer)和輸出層(output lay-er),如圖3所示。

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸人層中混凝土原材料質(zhì)量的影響因素具有多樣性,如水泥質(zhì)量影響因素有品種、細度、用量、強度、體積安定性、凝結(jié)時間、燒失量、不溶物等,粗細骨料影響因素有粒徑、吸水率、含泥量、針片狀顆粒含量、壓碎值、堅固性等,誰的影響因素主要有PH值、硬度等。

        2.1.2

        遺傳算法

        遺傳算法是通過模擬生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)理論的計算模型,對群體進行搜索,即問題解的串集開始搜索,通過選擇、交叉、變異3個基本算子,產(chǎn)生出代表新的解集的種群,逐步得到群體近似最優(yōu)解。圖4為遺傳算法流程。

        本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳混合算法,利用大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù),對預(yù)拌混凝土的生產(chǎn)質(zhì)量進行在線質(zhì)量管理,如圖5所示,其計算步驟為:

        1)首先建立網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu):確定輸人、輸出節(jié)點數(shù),隱含層數(shù),確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算法;

        2)通過遺傳算法優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值:通過選擇、交叉、變異進化過程,計算每個個體適應(yīng)度,以確定種群適應(yīng)度是否最優(yōu),將最優(yōu)的權(quán)值和閾值賦值給人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

        3)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法進行計算,得到預(yù)算結(jié)果。

        3.2預(yù)拌混凝土在線質(zhì)量管理實例

        基于混凝土現(xiàn)場生產(chǎn)實時數(shù)據(jù),其已知變量為原材料技術(shù)參數(shù)、配合比等,質(zhì)量管理指標(biāo)為混凝土28d壓縮強度,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳混合算法進行計算,驗證混凝土在線質(zhì)量管理的可行性。

        1)樣本選?。阂阅彻こ袒炷涟韬驼緮?shù)據(jù)作為樣本,選取強度等級為C30的混凝土,質(zhì)量管理指標(biāo)為混凝土28d壓縮強度。樣本數(shù)據(jù)共計1000組,作為對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,如表1所示。實驗數(shù)據(jù)共計100組,對訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)檢驗,如表2所示。

        2)結(jié)果:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳混合算法結(jié)果如圖6所示。由圖可知,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的預(yù)拌混凝土強度的預(yù)測結(jié)果與實際值存在一些細微差異,但差值不大,預(yù)測值與實際值的相對誤差在一7.85%-6.94%之間,能較好的預(yù)測混凝土生產(chǎn)質(zhì)量,可對預(yù)拌混凝土生產(chǎn)的在線質(zhì)量進行管控。

        3結(jié)語

        通過研發(fā)預(yù)拌混凝土運營生產(chǎn)管理系統(tǒng)(TOPS),統(tǒng)一優(yōu)化調(diào)配包括資金、設(shè)備資產(chǎn)、人力資源、倉貯供應(yīng)、銷售運輸?shù)雀黝愘Y源,實現(xiàn)混凝土產(chǎn)業(yè)鏈的資源優(yōu)化、信息高效共享、業(yè)財深度融合。利用大數(shù)據(jù)、人工智能(AI)等技術(shù),對混凝土生產(chǎn)進行實時在線質(zhì)量管理和預(yù)測,具有一定的可行性。

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