通过将物理工厂与数字模型相结合，搭配图扑软件提供的丰富多样的图表组件，电缆厂能够非常直观的实时监测和分析生产过程中的数据，支持模拟不同操作条件下的设备运行状态，及时识别和解决潜在问题，优化电缆厂的维护和运营...在完成拉丝和退火两道工序后，线材根据规格分别使用梅花框及工字盘进行收纳和贮存，用于后续工艺制作。 挤塑机 电线电缆厂中的挤塑机是一种常用的生产设备，用于生产绝缘层和护套层。...图扑 HT 电缆厂中还采用了将挤塑机和成圈包膜机结合在一起的挤塑成圈机，节省了常规流程中人工或机械运输半成品的成本，实现从线缆制作到包装完成的一体化生产，达到提质增效的目的。...辐照机 电线电缆厂中的辐照机，是一种对已经生产好的电线电缆进行辐射交联处理的设备。...立体库及缓存区 电线电缆厂的立体库是一种高密度存储系统，它能够合理利用厂房的立体空间，改善存储条件，大幅提高仓储物品的存储密度和货物存取效率。
密控系统通过图扑软件实现可交互的 Web 密控三维系统，针对重介系统的密度控制和数据监控而开发，可使测量密度值跟踪、趋近直至等于设定值。...密控系统分为精煤密控、中煤密控和矸石密控三大板块，实现煤泥含量及旋流器入口压力的稳定控制。浓缩车间数据管控浓缩车间适用于选矿厂的精矿和尾矿脱水处理。...其中使用模型贴图的 UV 偏移动画模拟了煤矿运输过程。场景中还有与图纸按钮的功能交互，如溜槽展示、煤储动画以及栈桥动画的启停动画及演示，以及运输设备的单独查看。...图扑软件针对煤矿运输环节容易出现的各种问题，对传送带运输在线监测，降低煤矿运输成本的同时，保障运输人员的安全性，提升运输的整体速度。...同时图表化展示巡更过程中的异常上报趋势，分析出巡更异常的高发时间段与区域。目前，随着人工智能、5G 等新一代信息技术的迅猛发展，正处于从工业经济向数字经济转型过渡的大变革时代。
密控系统通过图扑软件实现可交互的 Web 密控三维系统，针对重介系统的密度控制和数据监控而开发，可使测量密度值跟踪、趋近直至等于设定值。...密控系统分为精煤密控、中煤密控和矸石密控三大板块，实现煤泥含量及旋流器入口压力的稳定控制。浓缩车间数据管控浓缩车间适用于选矿厂的精矿和尾矿脱水处理。...其中使用模型贴图的 UV 偏移动画模拟了煤矿运输过程。场景中还有与图纸按钮的功能交互，如溜槽展示、煤储动画以及栈桥动画的启停动画及演示，以及运输设备的单独查看。...图扑软件针对煤矿运输环节容易出现的各种问题，对传送带运输在线监测，降低煤矿运输成本的同时，保障运输人员的安全性，提升运输的整体速度。...但普遍存在浅尝辄止，数据监测类型单一，没有对在线预警数据进行深度挖掘、分析等问题。图扑软件对接多类传感器，多数据的监测与健康评估，实现故障定性、定量、定位诊断，包括燃气、电气、节能等运行参数。
本文通过将来自物理系统的实时数据馈送连接到可用于实时同步交通运输的虚拟 GIS 环境，首次展示了远程数字孪生解决方案的概念验证。...由于欧盟委员会的目标是到 2030 年将 30% 的陆路货运转变为更环保的模式，到 2050 年转变为 50%，托运人的模式选择标准在实现这种转变方面发挥着重要作用。...众多运输模式中，公路运输通常最受青睐，因为托运人认为多式联运是一种缓慢且不灵活的解决方案，所能提供的服务有限。 同步性使多式联运更具动态性、灵活性和可接受性。 ...事实上，同步运输是模式转换的另一种说法，也可以被视为实时优化的多式联运物流。 借助新技术，同步交通可以（接近）实时改进决策过程。 ...数字孪生是仿真技术的最新浪潮，因为它使用仿真模型来预测真实系统的可能行为。 本文回顾了数字孪生概念及其在运输和物流中的应用。
这个问题的由来是想起来11月18日将会有国足世预赛的比赛，于是今天去看了看国足目前在小组中的积分。...在积分榜中，我们可以看到与中国同组的马尔代夫和不丹都已经没有了出线的机会，即使他们剩余的比赛全胜也不可能出线了。我在想，有没有一个通用的方法，可以算出各支队还有没有出现的可能。...现在我们来回归正题： 网络流(network-flows)是一种类比水流的解决问题方法，与线性规划密切相关。...现在又出现了一个新的问题：现在的交通实际车流量并没有达到最大，似乎还能增大 S 点的驶入量，这时我们可以再寻找一条从 S 到 T 的路经：S->a->b->c->T。...现在我们得到了两种方式可以增大网络流流量的方法： 从 S -> T 寻找一条路径，每一条的子路径的承载量都未满，我们可以通过该路径增加流量。
在未来的5-10年，我国将把大数据作为提升政府治理能力的重要手段，大力推进大数据在政府管理中创新应用。...交通运输行业缺乏对大数据的处理和分析能力 在交通运输行业，”十三五”之前大量的应用系统建设采用传统的技术架构传输、存储，大数据技术应用在行业管理中的应用处于起步研究阶段。...数据统计与查询 根据交通运输部开展运输量统计以及行业经济运行分析的需要，在系统中自动生成客车（分车型）的车流量、行驶量，省内的流量流量等；货车（分轴数）的车流量、行驶量、货物发送量、货物周转量、省内的流量流量等...车籍地分析 根据高速公路通行数据中的车牌号信息，在地图中按照”外地车来本省”和”本省车去外地”两个维度，反映省与省之间高速公路车辆行驶的特点和联系情况。...有效提升了交通运输统计的能力和水平 一、自2016年开始，利用该平台按月监测不同口径下的高速公路客货车流量、7座以下小客车流量、货运量、周转量等主要指标的变化情况，并已在在交通运输经济运行分析、公路水路交通运输统计数据质量核查评估
在宝洁的发展历程中，通过缩短距离，更加深入地研究消费者，是宝洁的第三核心竞争力。下面以宝洁公司的香波产品供应链优化为例，详细剖析宝洁供应链的优化方法。...从宝洁供应链上下游之间的紧密配合方式进行分析，寻找可以压缩时间的改进点，从细节入手，以时间的压缩换取市场更大的空间。...只有通过压缩时间的方法，才能保持材料的及时供应和库存不变或者降低。 对香波材料进行分析，原材料B属于A类材料，用量大，但是存储空间不是很大，适宜采取压缩供应时间的管理方式。...这类供应商供应提前期已经很短，已经找不到时间压缩空间，所以宝洁和供应商一起同步进行供应链优化，寻找在操作和管理系统中存在的机会。 首先是供应商内部改进。...在香波输送管道中，增加一种类似活动活塞的器件，洗线时活塞可以快速地把香液从储缸送到包装线，这个过程非常迅速，相对于正常的输送时间可以忽略不计。
别急，今天就让小玮陪你一起走进一款多方法仿真软件AnyLogic，来了解了解多方法仿真是什么以及简单的使用AnyLogic这样的多方法仿真软件。 ?...目录 前言 目录 系统评估方法 测量方法 解析方法 仿真方法 为什么要使用仿真建模 仿真建模方法 系统动力学 离散事件 智能体 AnyLogic的基本使用 什么是AnyLogic 下载安装 案例简介 系统评估方法...这些让我们几乎不可能从原来的方法中获得我们满意的结果。 这个时候，有可预见的复杂性和保证结果的分析方法就是：仿真建模 仿真建模方法 介绍使用仿真建模的原因，下面我们来讨论讨论建模的方法。...离散事件 我们周围的世界表现是“连续 的”，分析连续的过程是，合适的 做法是对连续的本质进行抽象，只 考虑那些系统过程中“重要的”时 刻和时间。...但是呢，我们可能觉得这个还不是很酷炫，我们还可以加一些数据分析的东西进去。 回到我们的主程序，选择工具栏中的分析。 ?
系统分析 全国运输枢纽 以三维中国地图为背景，根据国内运输枢纽数据在三维地图上标注出对应地区，展示运输枢纽数据关系图。...冷库可视化管理 图扑软件采用 3D 虚拟仿真技术，并结合数字孪生技术将真实世界中的整个仓库环境进行模拟，使仓区、车间、设备等按照等比三维重建出来。...消防安防系统 消防监控 在图扑 HT 三维场景中，通过物联设备与图扑软件（Hightopo）可视化平台实时联动，以红色扩散的展现形式表示消防危险告警，并标注所在位置信息，点击告警区域查看相应的告警原因、...图扑 HT 可视化不仅可以处理海量的后台信息并且通过不同的数据可视化样式展示在园车辆、轿车、货车的每日车流量数据。...总结 图扑软件的智慧冷链园区 3D 可视化系统将多种复杂的管理系统信息聚集在虚拟仿真环境下，搭建冷链园区全场景的呈现，通过在物流系统中采用物联网、大数据、云计算和人工智能等先进技术，使整个冷链物流系统运作如同在人的大脑指挥下实时收集并处理信息
例如，在生产线模型中，可以建立不同生产设备的虚拟映射对象，并将其在数字孪生模型中拼装与集成，以模拟整个制造流程；在仓储运输模型中，可以创建物料和仓库的虚拟映射对象，模拟物料的入库、出库及仓储管理等过程。...1、铝制品铸造流程图 2、立体仓库运行流程图 以铝制品铸造车间为例，铝制品浇铸和立体仓库的运行流程可以通过编写相关代码进行仿真。...例如，AGV运输系统的运行可通过路径规划算法实现空闲AGV的调用、路径自动规划及自动取送；在立体仓库中，可以通过算法和程序实现自动入库堆垛和拆垛出库。...在对象模型中，还可以设置各种操作方法和模拟行为，细致模拟和优化车间生产过程。...能耗监控与分析： 实时监测车间各设备和生产线的能耗数据，支持能耗分析、节能计量、成本核算等功能。 提供数据报表和图形展示（如曲线图、饼图、工况图等），帮助管理人员清晰了解车间能耗情况。
然而，在智能制造的实践过程中，始终面临一个瓶颈问题——信息空间与物理空间的交互与融合，为此提出了数字孪生的解决方法。...这些设备的运行数据为数字孪生车间系统运行提供所需的基础数据。②感知层用于车间异构多源数据的实时采集和数据预处理，包括设备运动信息采集、运输行为感知、生产线上物料信息感知、设备状态感知、环境感知等。...驱动层包括解析数据、变量匹配、运动控制等过程，其中数据解析过程以轮询的方式获取感知层发送的json格式数据流，并对数据流中与运动控制相关的变量进行实时赋值；然后变量匹配过程通过名称寻找运动机构模型，并与对应的运动控制系统相关的变量进行匹配...④应用层基于实时数据驱动的虚拟车间，实现了对车间制造资源的三维可视化导航以及车间物理动作的仿真和实时监控，同时通过触发虚拟触发信号，针对性地在三维模型上显示、分析和管理车间现场设备状态信息、生产工艺参数信息...、车间物流过程、产品质量信息以及设备故障的管理诊断信息等，形成了面向车间的虚拟监控平台，实现了车间透明化生产、故障问题重现与仿真，满足了使用者对车间的追溯分析、实时监控和预测仿真等需求。
对异常流转的生产过程进行管控，实现远程调度，提高产品的产量及质量。并对生产车间内的工组进行管理，优化工时分配，提高生产效率。通过真实世界的虚拟呈现，实现厂区工序流转的全方面监控管理。...运输车辆监测支持对货物运输车辆的地位、速度、运转轨迹等信息进行实时监测，并可对车辆超速、偏航等异常形态实时可视化告警;支持查询详细车辆的详细信息，完成对物流车辆的全方位运转监控。...智慧工厂开发平台智慧工厂三维可视化管理系统基于Sovit3D可视化平台开发，直观地将监控车间生产线的实时生产状况、设备状况、运行状况等灵活展示在大屏上，对每个车间的重要设备、关键工艺参数和运行参数进行界面显示...智慧工厂建设价值数维图数字孪生智慧工厂三维可视化管理系统将三维可视化、计算机和现代管理技术相结合，将厂区生产系统运行与企业管理结合，实现企业的优化运行、控制和管理。...（模型+程序+操作手册等）全部提供客户，既可部署在云端，也可本地化部署。
背景 在 2022 年公布的《“十四五”数字经济发展规划》中，政府不断增加对制造业数字化转型的政策支持力度，积极倡导制造企业采用最新技术，提升自动化、数字化和智能化水平。...然而，在制造业数字化和智能化升级的过程中，涉及以下一系列挑战和难题： 为了解决这些痛点问题，更好地实现制造业数字化升级，葡萄城的嵌入式 BI 工具 Wyn 商业智能提供了全面的解决方案，旨在提升企业的数据分析能力和运营效率...”改变颜色”、“缩放”、“移动”、“隐藏”多种方式来智能预警； 3）嵌入可视化大屏后，通过点击模型上的车间动态查看生产图表数据，同时可点击图表上的维度动态切换模型视角，双向交互式分析。...同时可通过命令动态控制显示、隐藏图层，在自助式分析过程中可动态切换。 每个图层可独立绑定数据，展示不同的业务指标，同时每个图层可独立自定义样式、数据标签、图例等信息。...轨迹地图绑定铁路运输的GEO JSON路线数据，绘制铁路运输路线，同时可设置动画，模拟运输轨迹，自定义图片来模拟高铁、汽车等物体。
对煤而言，洗选方法主要有重力选煤、浮游选煤和特殊选煤。常用的方法是重力选煤，主要是依据煤和矸石的密度差异而实现煤和矸石分选的方法。...煤的密度一般在1.2-1.8之间，矸石密度一般在1.8以上，在选煤机内借助重力把不同密度的煤和矸石分离。重力选煤又可分为跳汰选，重介质选，溜槽选，斜槽选和摇床选等。...建筑信息模型 （Building Information Modeling，BIM） 是一种建筑行业管理信息系统中的三维模型数据，工程建设专业人员可以通过 BIM 获取相关信息数据，更高效地规划、设计、...密控系统通过图扑软件实现可交互的 Web 密控三维系统，针对重介系统的密度控制和数据监控而开发，可使测量密度值跟踪、趋近直至等于设定值。...场景中还有与图纸按钮的功能交互，如溜槽展示、煤储动画以及栈桥动画的启停动画及演示，以及运输设备的单独查看。
据相关数据统计，每年因交叉路口交通事故死亡的人数约占总交通事故死亡人数的20%，加快城市智能运输系统建设，加强智能交叉路口管理迫在眉睫。 那么，如何打造更安全、更智能的道路交通呢？...1、协同感知 协同感知是一种感知计算框架，其通过汇集以及协同分析不同感知单元的传感数据实现对研究对象准确、全面的认知。...2、红绿灯动态配时 红绿灯动态配时支持基于V2I技术的智能网联汽车流量统计、以及基于机器视觉技术的常规社会车辆流量统计。两种车流量统计经过边缘计算单元的融合，形成车流量密度和各车道排队长度。...局部动态地图结构 LDM是整个系统的核心功能模块，系统其它功能都是基于LDM数据的分析结果。...发展与前景 在复杂的交通环境下，CIDI智能网联交叉路口管理系统具有协同感知的能力，并把这些感知能力赋予过往的车辆。
随着城市人口的爆炸式增长，智慧交通运输技术可以满足人们对出行、贸易、公共交通和其他基本公民服务的日益增长的需求。商用车、公共汽车、汽车、飞机、轮船和铁路帮助我们在物理上相互联系并交易商品。...系统概述物联网（IoT）和人工智能（AI）正在为公路、航空、铁路和水运提供一种新型的智慧交通运输系统（ITS）。...建设价值基于数维图Sovit2D、Sovit3D可视化开发平台，依靠互联网、大数据、物联网及人工智能等多种信息技术，对涉及交通的全域数据进行多维度可视化展示，基于对交通历史数据的多维分析、关系分析，根据分析研判结果...充分运用新一代信息技术，对交通管理、交通运输、交通安全、公众出行等方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，运用物联网、云计算...本文主要介绍了Sovit2D和Sovit3D在城市交通智慧化系统开发中的实践应用，从智慧城市交通综合管理平台的Web组态、三维可视化等多方面，进行快速高效的可视化开发，为智慧交通解决方案提供商及软件开发公司提供全面的技术支持
为了解决数据中的空间异质性挑战，我们提出了一个Hetero-ConvLSTM框架，其中在基本的ConvLSTM模型之上实现了一些新颖的想法，例如合并空间图特征和空间模型集合。...为了解决数据中的空间异质性挑战，我们提出了一个Hetero-ConvLSTM框架，其中在基本的ConvLSTM模型之上实现了一些新颖的想法，例如合并空间图特征和空间模型集成。...天气 温度（对附近k站点求均值，将一天中的均值作为结果）、风速、风向（？）、露点 3． 车流量:对于每个grid网格，侦测3个最近的camera统计数据，记录每小时网格路段中的流量 4．...日期数据包括：日/年 日/周 月 季度 是否节日 空间图特征 人口密度不同所产生的交通事故分布不同 G（V,E） 顶点和边 拉普拉斯矩阵 L=D-W（D为图的度矩阵，W是图的邻接（边与边的邻接关系...使用空间图，引入拉普拉斯矩阵和特征值分析的方法，对路网中各个部分的图特征进行提取，使得其具有空间语义特征。
看似简单的几个名词组件，其内部却是由无数的细小零件构成，一辆汽车更是由上万个微小零件构成的一种机电产品。在汽车的设计、生产中，无论从汽车的外表到内饰，还是从风格到品质都蕴含着丰富的文化内涵。...系统分析 冲压车间 本模块对冲压车间进行一个整体展示，以标准流程：原材料（板料和卷料）入库→开卷线→大件清洗涂油、小件开卷剪切→冲压生产线→安装模具调试首件合格→投入批量生产→合格件防锈→入库。...点击页面中的设备，即可弹出页面展示其设备内部详细的构造，更加精准的复现内部运行流程：所有的原材料从原材料储存区提取之后，通过机械臂运输至冲压车间，通过冲压车间的制作，将生成的模具一部分通过车辆转运至焊接车间...本场景中主要体现了汽车的焊接工艺中的冲压焊、CO₂ 保护焊、激光焊接。...在汽车焊接工艺中，基本车身、车架、车位、五门一罩等所有搭建的焊接均由冲压焊工艺完成。对部分无法用冲压焊进行焊接的小零件或者比较厚的加强件，采用 CO₂ 保护焊的方式进行。
在 researcher-driven 的方法下，临界电流密度与磁场强度的关系表现出急剧增加的趋势，如上图红色线条所示，在 0T 时 Jc 值达到最大。...在贝叶斯优化算法中，利用初步数据集对函数 f 进行了建模，并使用高斯过程回归。因此，临界电流密度 Jc 被描述为高斯分布。...相反，在向样品边缘移动的过程中，由于临界电流密度 Jc(B) 的固有特性，这一趋势发生了反转。此外，在 Bulk1 和 Bulk2 之间观察到了轻微的不对称性。...曾有研究人员提出，「在寻找各种各样新的超导材料过程中，确实有些像炒菜，过去只能是结合科学家的经验，把各种元素混在一起，然后在各种情况下测试其是否超导，所以效率非常低。」...要知道，在使用 AI 辅助材料发现之前，人类发现的稳定晶体数量也不过才 48,000 个。 具体来看，GNoME 是一种最先进的图神经网络模型，所采用的是两条工作管道来发现稳定材料。
如何寻找城市中由于危险品的不合理规划导致的危险区域？如何得知造成城市区域危险的原因？如何预测危险的发生？...图 2 京津两市人口与危险品车辆分布 2.2 数据融合 从图 2 中可以看出，如果我们只考虑危险品车辆而不考虑人口的分布，会因为绝大多数危险品车辆都分布在城市外围，而认为城市中心区域并没有太严重的危险品运输风险...这种差异反映出两座城市具有不同的危险品运输需求：北京的危险品需求多为加油站、餐饮燃气等民用燃料为主，运输车辆需要穿行市区，因此在市中心造成连片的风险模式；而天津的危险品需求主要是天津港的危化品进出口，因此风险模式集中在天津港区...图 5. 京津两市的风险模式时间分布 2.4 风险模式依赖网络 在同一个城市中，各个风险模式之间存在着很强的因果依赖关系。例如，城市道路上的风险模式往往是由加油站、餐馆等危险品运输目的地所导致的。...为了便于城市管理部门对风险模式进行治理，我们需要进一步地分析风险模式之间的依赖关系。
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