2018年智能制造与物联网安全研究进展
本文主要涵盖了过去一年智能制造领域的最新研究进展,包括网络物理系统(CPS)在智能制造中的应用、无监督图像分割技术、泰国制造业的决策支持框架以及物联网(IoT)安全经济学的探讨。 首先,网络物理系统(CPS)是当前智能制造的核心技术之一,它融合了计算与通信能力,对物理系统进行控制和监测。CPS的进步带来了系统能力的提升,使其更加适应性强、可扩展性好、有弹性,并且更加安全。在智能制造领域,CPS的应用有助于实现生产过程的自动化、智能化,提高效率并降低误差。 接着,文章提到了一种无监督图像分割的方法,通过最大后验估计解决连续最大流问题。在医疗和制造系统中,随着成像技术的发展,如何高效、准确地识别异常区域成为一个挑战。提出的无监督学习方法能够在无需标注数据的情况下,对图像进行分割,大大降低了成本。实验证明,这种方法在脑肿瘤分割和制造缺陷识别等任务上表现优秀,与监督算法相比,其精度接近,而相对于其他无监督算法,其性能提升了90%以上。 然后,文章讨论了泰国制造业改进和搬迁预防的决策支持框架。在经济增长放缓和国际竞争加剧的背景下,泰国工厂需要提升制造绩效以防止外商直接投资的流失。该框架基于供应链视角,利用SCOR模型和模拟技术分析工厂状况,强调供应链协作的重要性。通过建立多代理系统(MAS),可以强化供应链中各代理间的关系,降低迁移风险,从而促进制造业的稳定发展。 最后,物联网(IoT)标准化工作中的安全经济学是一个重要议题。随着IoT设备的普及,网络安全问题日益突出。研究探讨了在物联网标准制定中考虑经济因素的必要性,旨在确保安全措施的经济可行性和效率,以保护物联网设备和系统的安全性。 这些研究展示了智能制造领域的多样化发展趋势,涵盖了从基础技术到实际应用的多个层面,对于理解当前智能制造的前沿动态和技术挑战具有重要意义。
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