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作品详情
据分析、人工智能等技术,实现了生产过程的实时监控、预测性维护、智能排产优化等功能。系统集成了PLC、SCADA、机
器视觉等自动化设备,打通了底层设备与上层管理的数据通路。上线后,生产效率提升30%,设备故障率降低20%,产品合
格率达到99.9%,大幅提升了企业的生产管理水平和核心竞争力。
技术栈: SpringBoot、MyBatis-Plus、RabbitMQ、Redis、Docker、Kubernetes、Flink
负责范围:负责MES系统的整体架构设计,梳理生产制造业务流程,规划系统功能模块,优化生产调度算法,结合工艺路线、产能负荷、物料限制等因素,实现智能排产,研究应用机器学习算法,开发预测性维护模型,对设备健康状态进行预测和故障诊断,规划系统安全方案,设计权限模型和安全审计机制,保障生产数据的机密性和完整性,制定开发规范和流程,把控项目进度和质量。
难点问题:通过引入Kafka和Flink等大数据处理工具,解决了海量生产数据实时处理的问题,实现了生产状态的实时监测和预警;
采用机器学习算法,训练设备故障预测模型,准确识别设备潜在故障,减少非计划停机时间,提高设备综合效率
![](https://filescdn.proginn.com/works_1025451/949ac820ed789b59837acb1d3edcb17b657abf87.jpg?x-oss-process=image/resize,w_800)
![](https://filescdn.proginn.com/works_1025451/b1882cfa6959c01a8191923e705ca4db1dfd048e.jpg?x-oss-process=image/resize,w_800)
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