新核云数字化工厂解决方案:云ERP+MES全栈式服务

需积分: 0 4 下载量 40 浏览量 更新于2024-07-10 收藏 20.12MB PDF 举报
"ERP项目介绍,模块介绍及使用场景" 新核云是一家专注于提供数字化工厂全栈式解决方案的公司,其核心产品是云ERP+MES系统。该系统旨在解决工厂在排程、生产、质量控制、订单管理、采购和库存等关键环节的痛点,同时整合来自设备层的工业数据。公司成立于2014年,引进德国技术团队,已发展成为细分行业的工业智能服务领导者。 新核云的云ERP+MES解决方案的独特之处在于它将ERP和MES功能融为一体,避免了企业需要分别选择和集成这两个系统的困扰。该系统能够处理制造业在生产运营中的各种挑战,通过自研工业网关支持主流工业协议,实现设备数据的采集,从而打通设备与信息系统,提升生产效率并减少质量问题。 新核云注重软硬件的结合,提供全栈式服务,以支持数字中国建设的战略。公司的技术完全自主研发,具有独立的知识产权,能够适应国内所有的操作系统和服务器,响应国家信创背景下的需求,实现了全面的国产化。 在汽车零部件和装备制造行业,新核云有着深厚的行业经验,耕耘超过六年,积累了几百家客户案例,并保持90%以上的高续费率,显示出其解决方案的高效性和客户满意度。其标准化的行业级解决方案始于顶层设计,确保了对各个垂直领域的深度理解和定制化服务。 新核云的服务范围不仅限于产品本身,还包括强大的实施能力。通过这些服务,他们帮助客户优化生产流程,提升整体业务效能,助力企业在数字化转型的道路上取得成功。无论是中小企业还是大型企业,新核云的云ERP+MES都能够提供有针对性的解决方案,实现生产数据的智能化管理和分析,促进企业向现代化、智能化的数字化工厂迈进。
2024-10-12 上传
2024-10-12 上传
使用优化算法,以优化VMD算法的惩罚因子惩罚因子 (α) 和分解层数 (K)。 1、将量子粒子群优化(QPSO)算法与变分模态分解(VMD)算法结合 VMD算法背景: VMD算法是一种自适应信号分解算法,主要用于分解信号为不同频率带宽的模态。 VMD的关键参数包括: 惩罚因子 α:控制带宽的限制。 分解层数 K:决定分解出的模态数。 QPSO算法背景: 量子粒子群优化(QPSO)是一种基于粒子群优化(PSO)的一种改进算法,通过量子行为模型增强全局搜索能力。 QPSO通过粒子的量子行为使其在搜索空间中不受位置限制,从而提高算法的收敛速度与全局优化能力。 任务: 使用QPSO优化VMD中的惩罚因子 α 和分解层数 K,以获得信号分解的最佳效果。 计划: 定义适应度函数:适应度函数根据VMD分解的效果来定义,通常使用重构信号的误差(例如均方误差、交叉熵等)来衡量分解的质量。 初始化QPSO粒子:定义粒子的位置和速度,表示 α 和 K 两个参数。初始化时需要在一个合理的范围内为每个粒子分配初始位置。 执行VMD分解:对每一组 α 和 K 参数,运行VMD算法分解信号。 更新QPSO粒子:使用QPSO算法更新粒子的状态,根据适应度函数调整粒子的搜索方向和位置。 迭代求解:重复QPSO的粒子更新步骤,直到满足终止条件(如适应度函数达到设定阈值,或最大迭代次数)。 输出优化结果:最终,QPSO算法会返回一个优化的 α 和 K,从而使VMD分解效果最佳。 2、将极光粒子(PLO)算法与变分模态分解(VMD)算法结合 PLO的优点与适用性 强大的全局搜索能力:PLO通过模拟极光粒子的运动,能够更高效地探索复杂的多峰优化问题,避免陷入局部最优。 鲁棒性强:PLO在面对高维、多模态问题时有较好的适应性,因此适合海上风电时间序列这种非线性、多噪声的数据。 应用场景:PLO适合用于优化VMD参数(α 和 K),并将其用于风电时间序列的预测任务。 进一步优化的建议 a. 实现更细致的PLO更新策略,优化极光粒子的运动模型。 b. 将PLO优化后的VMD应用于真实的海上风电数据,结合LSTM或XGBoost等模型进行风电功率预测。