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Automation &Instrumentation 2021,36穴1雪变化抖动都较为明显;在50次迭代后,退火蚁群算法在略微抖动后趋于收敛,与抖动较为明显的经典算法形成较强的对比。
4结语通过深入研究退火蚁群算法在农业机器人路径规划问题,分析了通过激光雷达在算法中的膨胀处理,并在算法中加入了坐标及位姿变换相关内容,可以输出每次坐标旋转角度以及位置姿势的变化情况,最后在MatLab 仿真环境中进行了退火蚁群算法,验证了基于退火蚁群算法在农业机器人路径规划方面,可以极大程度地改善算法的收敛情况,并有效缓解经典算法陷入局部最优解的问题。
参考文献院[1]Confessore G ,Fabiano M ,Liotta G.A network flow based heuristicapproach for optimising AGV[J].Journal of Intelligent Manufac ⁃turing ,2013,24(2):405-419.[2]王殿君.基于改进A*算法的室内移动机器人路径规划[J].清华大学学报:自然科学版,2012,52(8):1085-1089.[3]Wang Y F ,Pandit P ,Kandhari A ,et al.Rapidly exploring ran ⁃dom tree algorithm ⁃based path planning for worm ⁃like robot[J].Pubmed ,2020,5(2):26-41.[4]谭建豪,潘豹,王耀南,等.基于改进RRT*FN 算法的机器人路径规划[J/OL].控制与决策,2020-05-06[2020-07-05].https ://doi.org/10.13195/j.kzyjc.2019.1713.[5]姜辰凯,李智,盘书宝,等.基于改进Dijkstra 算法的AGVs 无碰撞路径规划[J/OL].计算机科学,[2020-07-05].http :///kcms/detail/50.1075.TP.20200702.1128.008.html.[6]张原艺,章政,王泉.基于改进多步长蚁群算法的机器人路径规划[J].计算机工程与设计,2018,39(12):237-242,274.[7]刘建华,杨建国,刘华平,等.基于势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法[J].农业机械学报,2015,46(9):18-27.[8]文生平,张磊,刘其信.基于改进蚁群算法激光导航轮式机器人路径规划[J].机械与电子,2016,34(5):73-76.[9]Colomi A ,Dorigo M ,Maniezzo V.Distributed optimization byantcolonies[C]//Proceeding of the first European conferenceof artifi ⁃cial life.Paris :Elsevier Publishing ,1991:11342-11354.[10]Dorigo M ,Ganbardella L M.Ant colony system :a cooperative ⁃learning approach to the traveling salesman problem [J].IEEETransactions on Evolutionary Computation ,1997,1(1):53-66.[11]Colomi A ,Dorigo M ,Maniezzo V ,et al.Ant system for job ⁃shopscheduling[J].Belgian Journal of Operations Research Statistics and Computer Science ,1994,34(1):39-53.■807060504030201000102030405060708090100迭代次数经典蚁群算法退火蚁群算法图6退火蚁群算法与经典算法的变化趋势Fig.6Change trend of annealed ant colonyalgorithm and classical algorithm人工智能与机器人中国宝武正式发布工业互联网平台xIn3Plat2020年12月22日,中国宝武及宝信软件工业互联网基础设施的核心———xIn3Plat 工业互联网平台正式亮相,标志我国钢铁行业数智化体系变革迈出重要一步。
水泥行业信息化管理协同平台项目建议书甘肃恒天智能科技有限公司2012年2月一、项目概况 (3)二、项目背景和建设的必要性 (3)1、项目建设背景 (3)2、项目建设的必要性 (3)三、项目建设方案 (4)1、项目简介 (4)2、系统功能图示 (5)3、系统物理架构设计 (6)4、系统开发架构设计 (6)5、开发环境的配置 (7)6、运行环境的配置 (8)四、市场需求预测 ................................... 错误!未定义书签。
五、项目投资估算 ................................... 错误!未定义书签。
一、项目概况利用计算机、现代网络、通讯技术,支持企业的产品研发、生产、销信、服务等生产经营的全过程，实现各类信息采集、加工和管理的系统化、网络化、集成化，信息流通的高效化和实时化，并最终实现全面的供应链、价值链的管理和电子商务。
它将是企业经营、管理和企业文化的一场革命，是带动企业各项工作创新和升级,提高企业整体素质和增强企业竞争力的充要条件.我国水泥企业是典型的流程制造业，其信息化建设和行业解决方案对提高企业的核心竞争力具有非常深远的意义.二、项目背景和建设的必要性1、项目建设背景随着我国水泥企业集团化速度加快，异地建线和以粉磨站扩张市场半径、商品混凝土搅拌站抢占中心城市及重点工程市场份额等竞争格局的形成,水泥企业逐步形成了运作高效、竞争力强的跨区域的现代化水泥企业集团，其综合信息化解决方案是其管理、运行和决策的必由之路。
上个世纪末，随着新型干法水泥生产线在我国的应用成熟，水泥制造企业战略决策、生产经营和管理都围绕着产能越来越大、生产越来集中物流管理而展开，故此，以新型干法水泥生产线为主的水泥制造企业物流管理信息化成为水泥企业信息化管理的瓶颈。
由于生产过程外的物流管理数据信息是企业ERP信息系统的灵魂，同时也是水泥企业经营目标实现的重要过程.尤其是以火车、汽车为主要运输工具，市场半径小的北方水泥企业，矛盾更加突出，所以对水泥企业具有独特发运管理的水泥行业信息化管理协同平台解决方案以及本土化系统开发应用与维护的研究，对提高水泥企业的竞争力具有非常深远的意义。
水泥行业信息化调查及解决方案推荐水泥行业是典型旳流程型生产行业。
作为老式制造业，长期以来，国内水泥公司普遍对生产过程控制水平比较注重，而对业务管理信息化旳注重局限性。
目前，与国际水泥公司特别是大型水泥集团相比，国内水泥公司信息化总体上尚处在起步阶段，绝大多数水泥公司旳信息化尚停留在单元系统应用层面，严重影响了国内水泥公司竞争力旳提高。
在公司内全面实行先进、成熟、合用旳公司级管理软件，是公司实现管理信息化旳重要举措。
从现状来看，国内水泥产量达到10.6亿吨，占世界水泥产量旳45%，产能过剩2.5亿吨，落后旳产能比重仍占60%左右。
特别是水泥公司数量太多，分布又太散，各地区发展极不平衡。
此外，国内还存在行业集中度低旳问题，国内排名前10位旳大型公司集团水泥总生产能力只相称于世界排名第一位旳拉法基集团一家旳产能，集中度仅达13.68%。
因此，水泥公司旳当务之急是扩大产能规模，重生产轻管理，对信息化旳注重限度可想而知了。
从应用来看，几乎所有旳大、中型水泥厂和大多数机立窑水泥厂都装备了生产过程自动控制系统，特别是新型干法水泥公司生产线自动化水平较高。
在信息化方面，诸多水泥公司都应用了财务管理、人事管理、电子报表等基本管理系统，其中又以财务管理系统应用最为普遍。
但是仅仅停留在单项系统、单个部门旳应用，不能适应公司进一步发展对信息系统旳需要。
特别是在综合管理系统应用方面（如ERP）还很不成熟，约有24.3％旳水泥公司建立了综合管理信息系统，32.4％正在规划和实行，其她公司尚未建设综合管理信息系统。
至于供应链管理系统、客户关系管理系统等，应用更是缺少。
从信息化投入来看，相对其她行业来说，水泥公司旳信息化投入相对较低，导致了公司信息化建设滞后旳局面。
大多数公司设立了信息化机构和信息化主管，这方面旳人才特别是复合型人才还比较缺少。
并且信息化是个系统流程旳改造过程，牵涉到公司旳方方面面，没有领导一把手旳注重就很难达到抱负旳效果。
水泥行业商业模式创新与IT技术应用王运丰当今企业运营及国家经济环境面临来自全球化、专业化、个性化、规模经济、社会及环境生态系统方面的多种挑战。
水泥行业又是高能耗、高污染、讲究规模化的一个传统行业，在应对挑战方面，如何转变观念，更新管理理念，如何在运营中获得信息技术〔IT〕驱动和支持，将对水泥行业的商业模式带来巨大变化。
商业模式的创新主要是基于目前传统管理模式的一种探索和实践。
在没有信息化技术或者信息化技术水平达不到当前要求的时候，许多好的管理理念只能纸上谈兵。
而今天，许多新的技术已经开始应用到我们日常的生活中，如上网、无线网络架构、远程监控、全球定位、虚拟现实技术等，但是这些技术在企业信息化建设中的应用还在探索中。
本文从技术和管理层面描述水泥行业管理模式的创新点和IT新技术的应用对管理模式进行的创新。
对这种多理念融合、多技术支持的管理组合，在这里我们定义为智能商业模式。
智能商业模式的解释为：应用全新管理理念，结合环境条件、依托IT技术手段实现面向客户、面向流程、面向决策支持，具有前瞻性和具备知识学习、继承的一种商业模式。
一、智能商业模式的构建技术基础构建新的商业模式的技术基础应来自现有成熟技术，从尖端技术、个人消费领域应用转到企业使用，从专业工业技术应用转为管理使用。
主要可应用在水泥行业的基本技术手段如下：1、各类传感器数据采集技术水泥生产系统的DCS中，大量传感器数据构成了我们完整的控制数据网络，如温度、压力、电流、电压、速度、重量等传感器的使用。
企业信息化管理中，ERP数据来源目前已经应用了重量传感器、料位传感和功率传感技术等技术。
通过地磅系统的数字重量传感器我们可迅速获得物资进场、产品出厂的真实数量。
通过数字料位传感系统，我们可获得比较准确的散装原料和散装水泥的库存情况，通过数字电功率传感系统，我们可获得总的和每一个关键设备的台班电耗数据。
通过配料电子秤数据我们可获得吨熟料煤耗等构成成本变动的数据。
基于5GMEC的水泥智慧工厂解决方案探究与验证一、引言随着科技的迅速进步和工业化进程的不息推行，许多传统行业也开始通过引入智能化技术提升效率和质量。
水泥行业作为建筑材料的重要组成部分，也面临着需要实现智慧化生产的挑战。
为了满足水泥智慧工厂的需求，本文以5GMEC（即5G多边缘计算）为基础，探讨了一种针对水泥生产过程的智慧解决方案，并进行了验证。
二、水泥智慧工厂的背景传统的水泥生产过程中存在着许多问题，如能耗高、资源浪费、生产监控不足等。
而智慧工厂的引入可以解决这些问题，提高生产效率和质量。
然而，由于水泥行业的特殊性，传统的智慧工厂解决方案难以适应其需求，因此需要一种新的技术手段来实现水泥智慧工厂的目标。
三、5GMEC技术在水泥智慧工厂中的应用1. 5GMEC技术概述5GMEC是指5G技术和多边缘计算相结合的一种新型通信技术，其能够实现网络的高速传输和低时延需求，并能够在网络边缘进行数据处理和决策。
这种技术可以满足水泥智慧工厂对大数据处理、实时监测和遥程操作的要求，提供了良好的基础。
2. 水泥智慧工厂解决方案设计基于5GMEC的水泥智慧工厂解决方案设计包括三个层次：网络架构、边缘计算和应用层。
（1）网络架构：建立高速、稳定的5G网络，遮盖整个水泥厂区域，保证数据传输的可靠性和实时性。
（2）边缘计算：在网络边缘部署边缘服务器，利用边缘计算技术对大数据进行实时处理和决策，并将结果发送到云端服务器。
（3）应用层：通过各种传感器和设备，实现对水泥生产过程的实时监测和控制，包括温度、湿度、压力等参数的监测和调整。
3. 水泥智慧工厂解决方案验证本文在某水泥厂进行了基于5GMEC的智慧工厂解决方案验证。
起首，在厂区内建立了一套完整的5G网络，保证数据传输的高效和实时。
然后，部署了边缘服务器并与云端服务器相毗连，实现了对水泥生产过程的大数据处理和决策。
最后，使用各类传感器和设备对水泥生产过程进行实时监测和调整。
通过验证，证明了该解决方案的可行性和有效性。
