智能停车场项目介绍范文 大型停车场智能停车管理方案(3篇)

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最新智能停车场项目介绍范文一

关键词：智能制造;能力成熟度;等级;评价指标;模糊综合评判

中图分类号：th186文献标志码：a文章编号：2095-2945（2020）02-0055-03

abstract：intelligentmanufacturinghasbecomethestrategictrendofchina"-levelintelligentmanufacturingcapabilitymaturity（imcm）modelisproposedformechanicalmanufacturingenterprises,andanimcmevaluationindexsystemisconstructedfromfouraspects：basicresourcecapability,businessactivityintegrationcapability,infrmore,basedontheestablishedimcmevaluationindexes,atwo-levelfuzzycomprehensiveevaluationmethodbasedonanalytichierarchyprocessisappliedtomakeaquantitativeassesentofthecapabilitytoimplementintelligentmanufacturing,therebyprovidingtheoreticalandmethodologicalsupportformanufacturingenterprisestoobjectivelydiagnosetheirownintelligentmanufacturingimplementationability.

keywords：intelligentmanufacturing;capabilitymaturity;level;evaluationindex;fuzzycomprehensiveevaluation

1概述

目前,全球产业竞争格局正在发生重大调整,新一代信息技术与制造业深度融合,工业发达国家都在加大科技创新力度,例如德国和美国相继提出了“工业4.0”和“工业互联网”战略[1].与此同时,一些发展中国家也在加快谋划和布局,积极参与全球产业再分工,承接发达国家产业及资本转移.中国制造业面临发达国家和其他发展中国家“双向挤压”的严峻挑战,必须加紧战略部署,抢占制造业新一轮竞争制高点,化挑战为转型升级和创新发展的机遇.为此,中国政府提出了《中国制造2025》发展战略,并把智能制造作为信息技术和制造技术融合发展的主攻方向[2].

然而,目前国内外对智能制造的内涵尚未形成统一认识.以“工业4.0”、“工业互联网”等为代表的智能制造模式都是基于发达国家已有的工业化水平提出的,而中国大多数机械制造企业在人员素质、自动化水平、管理水平等方面与发达国家存在较大差距.因此,在制造业新发展形势下,国内机械制造企业转型实施智能制造应先对自身的技术、管理水平进行综合诊断,然后结合企业自身实际情况实施智能制造,并逐步实现完善.本文采用《中国机械工程技术路线图》中对智能制造的定义,认为智能制造是研究制造活动中的信息感知与分析、知识表达与学习、智能决策与执行的一门综合交叉技术[3].相应地,智能制造能力成熟度模型描述和反映了企业智能制造的核心要素、特征以及水平演进的路径.

制造成熟度等级的概念最早由美国提出并用于军用领域,后推广应用至民用领域来管控技术及风险[4].目前,国内企业为推行智能制造,围绕智能制造能力成熟度评价已经开展了相关探索和研究,例如：张蓉君等[5]提出了智能制造评价指数标准,从“制造维”和“智能维”对河南省41家调研企业的智能制造能力进行了分析,指出河南省企业在智能维方面存在较大发展空间;于秀明等[6]从制造工程、制造保障以及智能提升三个维度综合考虑智能制造的关键特征及要素,提出了整体成熟度和单项能力成熟度两种模型,然而并未涉及成熟度等级的确定方法;中国电子技术标准化研究院主导研究,发布了《智能制造能力成熟度模型白皮書》,尽管为企业评价其智能制造综合水平提供了可参考的指导框架,但其在机械制造企业的适用性目前尚未充分验证[7].因此,借鉴现有研究成果,本文提出面向机械制造企业的智能制造能力成熟度等级模型及评价指标体系,并利用基于层次分析法的二级模糊综合评判法评估企业的智能制造能力成熟度,从而为企业诊断自身智能制造能力提供理论和方法支持.

2智能制造能力成熟度等级

3智能制造能力成熟度评价指标体系

广义的制造过程是面向产品全生命周期的一系列生产活动集合,包括设计、生产、物流、销售、服务等.显然,成熟的智能制造环境下,制造过程的各项业务活动在相应基础资源（涉及人、财、物等）的支撑下应当是充分集成和联动的.相应地,在企业业务集成与联动过程中,需要充分利用信息技术,强化信息融合使用能力.因此,本文从企业的基础资源能力、业务活动集成能力、信息融合使用能力以及持续改进能力四个方面来综合评价企业的智能制造能力成熟度.进一步,为了确定各能力域影响因子,采用企业调研与问卷调查相结合的方式进行：首先在问卷设计中尽可能全面地列举相关影响因子,然后深入不同机械制造企业,由工位、工段、生产线、车间、工厂、企业不同管理层次的人员确认各能力域的影响因子,对于累计认同度达到80%以上的因子即认为是关键因子[9],进而建立如图1所示的智能制造能力成熟度评价指标体系.

4智能制造能力成熟度评估

建立智能制造能力成熟度评价指标体系的目的是为具体企业量化测评智能制造实施能力提供指导依据.借鉴现有决策理论技术与方法,本文利用基于层次分析法的二级模糊综合评判法评估制造企业的智能制造能力成熟度.由图1可知,评价指标难以全部进行量化计算评价.针对难以量化计算的评价指标可以采用百分制打分,进而采用模糊数进行指标量化值的评价;对于能够量化计算的评价指标,同样可以采用模糊数进行指标量化值的评价,从而真实反映评价指标间的相对重要性程度.

评估过程如图2所示,主要分两阶段进行,阶段一主要利用层次分析法获取指标体系中同层同类指标的权重;阶段二主要结合阶段一确定的指标权重,利用模糊综合评判对智能制造能力成熟度影响因子做出综合评判,进而确定智能制造能力成熟度级别,评估过程的具体实施细节可以参考文献[9].此外,由于本文提出的智能制造能力成熟度级别分为5级,所以利用基于层次分析法的二级模糊综合评判法输出的结果limcm进行智能制造能力成熟度级别（gimcm）判定的准则为：

5结束语

面向机械制造企业,提出了五级智能制造能力成熟度模型,并从基础资源能力、业务活动集成能力、信息融合使用能力以及持续改进能力四个方面出发构建了智能制造能力成熟度评价指标体系,进而采用基于层次分析法的二级模糊综合评判法进行企业智能制造实施能力的客观、量化测评.未来将进一步细化评价指标体系,并进行机械制造企业智能制造能力成熟度的快速评价方法研究.

参考文献：

[1]延建林,孔德婧.解析“工业互联网”与“工业4.0”及其对中国制造业发展的启示[j].中国工程科学,2015,17（7）：141-144.

[2]周济.智能制造——“中国制造2025”的主攻方向[j].中国机械工程,2015,26（17）：2273-2284.

[3]中国机械工程学会.中国机械工程技术路线图[m].北京：中国科学技术出版社,2011.

[4]高原,高彬彬,董雅萍.制造成熟度管理方法研究[j].制造技术与机床,2012（3）：30-37.

[5]张蓉君,于秀明,胡静宜.基于智能制造评价指数的河南企业智能制造能力分析[j].标准科學,2016（7）：24-27.

[6]于秀明,郭楠,王程安,等.智能制造能力成熟度模型研究[j].信息技术与标准化,2016（5）：39-42.

[7]智能制造：如何评价企业的智能制造能力成熟度?[j].智能制造,2019（z1）：24-29.

[8]吴超,林家骏,唐斯亮,等.军用通信装备软件能力成熟度模型[j].计算机工程,2005（11）：77-79.

[9]白翱.离散生产车间中u-制造运行环境构建、信息提取及其服务方法[d].杭州：浙江大学,2011.

最新智能停车场项目介绍范文二

今天上午线上参加了莱西市信息技术学科人工智能与编程教学研讨会，观摩了张老师《变量》一堂课，本课张老师精湛的业务知识和巧妙的驾驭课堂的能力让我受益匪浅。下面我从几个方面来谈一下感受：

学生们都对刮奖非常感兴趣，通过刮奖环节的设计，学生很快的融入课堂环境中，学生们积极参入，踊跃发言，学习兴趣盎然，在寓教于乐额学习氛围中学习新知识，掌握新技能。

学生们利用之前所学程序可以计算出简单的价格，但是当问题逐渐增多，利用之前的方法就非常麻烦了，这时候引导学生提出问题，教给学生新的知识点-变量。

本节课学生参入度高，动手实践能力强，设计的问题层层递进，环环相扣，过渡环节都处理的非常到位，更多的是让学生自己去探索，把课堂交给学生，不断创新，发挥了学生的主体学习地位，让其自主探索，合作学习，做到真正的掌握一门技能。这也是培养学生不断创新的手段之一。

希望以后能有更多这样的学习机会，以便于在信息技术的教学上有更大的进步和提高。

最新智能停车场项目介绍范文三

浅述人工智能在智能控制领域的应用

人工智能技术是用计算机去做原来只有人才能做的具有智能的工作，如符号、语言和知识表达、状态特征的识别、精确与模糊的信息处理、分析推理、判断决策等，将这一拟人思维的技术通过计算机来弥补传统控制方法的不足，促进了智能控制的迅猛发展。

智能控制一般按照实际结果进行控制，不依靠所控制对象的数学模型，传承了人类传统思想的非线性特性。它打破了传统控制理论中关于数学模型的框架。

1 人工智能(ai)及智能控制的基本概念

人工智能是计算机学科的一个重要分支，一直处于计算机技术的前沿，被人们称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。

1.1 人工智能的定义及应用领域

1.1.1 人工智能的定义

人工智能(ai)也称机器智能，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

1.1.2 人工智能的应用领域

①问题求解。计算机博弈是人工智能中关于对策和斗智问题的研究领域。目前，计算机博弈主要以下棋为研究对象，但研究的主要目的不是为了让计算机与人下棋，而是为了给人工智能研究提供一个试验场地。在下棋程序中体现出来的一些步骤，例如能够思考如何向前走几步，不仅要把对手的方法、步骤考虑进去，还能够把困难问题进行逐步分解，最终战胜对方的能力。如今的计算机软件已具有如象棋、围棋的世界锦标赛的先进水平。

②逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，重要的一点是要找到一些对策及方法，把大量的素材集中在一个大型数据库中（数据库需有很复杂的逻辑结构，甚至还要有模糊记忆），留意可信的证明，并在出现新信息时即时修正这些证明。定理证明就是让计算机模拟人类证明定理的方法，自动实现非数值符号的演算过程。如信息检索和医疗诊断等都可以和定理证明问题一样加以形式化。它方便了人类，促进了科学发展，达到了人类所不能及的智力……

③自然语言处理。自然语言处理主要研究如何使计算机能够理解和生成自然语言。现在的自然语言理解往往与模式识别、计算机视觉等技术结合在一起，在文字识别和语音识别系统的配合下进行书面语言和有声语音的理解。

④智能信息检索技术。当今，科学技术的飞速发展，信息获取是目前计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题。这一技术在人工智能领域的应用，能使人工智能迈向更广泛的实际应用当中。

⑤专家控制系统。专家系统是基于专家知识和符号推理方法的智能系统，它将专家领域的经验用知识表示的方法表示出来，放入数据库中，根据这些素材在推理机的作用下，解决某一专门行业内需要专家才能解决的问题。如在第二代专家系统中，把原理和经验分离开来，并引入基于前者的深层推理和基于后者的浅层推理，从而提高了系统运行的强壮性。现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。例如：地质勘探软件程序系统发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。my cin系统可以对人类血液传染病、乳腺癌的诊断治疗方案能够提供咨询意见；对患有细菌性血液病、脑膜炎方面的诊断和治疗方案已经超过了这一领域的专家水平。

1.2 智能控制理论及研究领域

智能控制是在人工智能及自动控制等多学科之上发展起来的一门新兴、交叉学科，它具有非常广泛的应用领域，如专家控制、智能机器人控制、智能过程控制、智能故障诊断及智能调度与规划等。

1.2.1 智能控制的定义

所谓智能控制是通过定性与定量相结合的方法，针对环境和任务的复杂性与不确定性，有效自主地实现复杂信息的处理及优化决策与控制功能。

1.2.2 智能控制的研究领域

传统控制包括经典反馈控制和现代控制理论，它们的主要特征是基于精确的系统数学模型控制，在复杂问题的实际应用中遇到了不少难题。因此，需将人工智能的方法引入控制系统，从而实现系统的智能化，即通过采用仿人智能控制决策，迫使控制系统向期望的方向发展。

智能控制是一类无需（或尽可能少的）人的干预就能够独立自主地应付环境条件或加工对象的变化，有效地驱动智能机器实现其目标的自动控制，它是自动控制的最新发展阶段，对智能控制系统的研究和设计，重点放在对任务和世界模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上，即放在智能机模型上。

3 发展前景

3.1 人工智能的发展趋势

加强对人脑科学工业领域的应用，深入调研分析，掌握人工神经网络、机器人、新型人工智能产品等的发展和应用，整合现有资源，形成一些这方面的国家级或省级的技术中心和实验室，推动人工智能关联技术在医疗、工业、三网联合等方面快速发展。

人工智能的飞速发展，使越来越多的具有智能的机器进入了人类的生活，并且在人类生活中扮演着重要的角色。它们比血肉之躯的脆弱人类更灵活，甚至在智力的某些方面，它们已经超过了我们。机器宠物、智能电脑游戏、深海机器人、汉字识别系统、语音识别系统，这些智能机器让我们惊觉。

未来人工智能技术将进一步推动关联技术和新兴科技、新兴产业的深度融合，推动新一轮的信息技术革命，其人工智能技术将成为我国经济结构转型升级崭新的支撑点。

3.2 智能控制的发展趋势

智能控制的应用领域已从工业生产渗透到生物、农业、地质、军事、空间技术、医疗、环境科学、社会发展等众多领域，在世界各国的高技术研究发展计划中有着重要的地位。由于这些任务的牵引，相信智能控制必将在控制理论的发展中引起新的飞跃。