基于标识解析体系的电力行业企业节点系统

工业互联网标识解析体系是实现工业信息共享和共管的信息基石,是支撑工业互联网互联互通的神经枢纽,也是驱动工业互联网创新发展的核心设施。标识解析企业节点作为体系的基础数据来源以及数据标准化的第一道工序尤为重要。针对基于标识解析体系的企业节点和电力行业所面临的资产信息、数据信息“数量大、门类多、范围广”的特点进行研究,提出电力行业工业互联网标识解析企业节点的解决方案,包含多源异构数据处理、标识解析中间件以及与行业关切的应用等关键技术。对企业来说,通过对电力设备的精细化管控、预测性维护等应用,能够实现提质降本增效以及对业务数据的掌控权;对产业链来说,从根源上打通“产-输-变-配-用”各个环节的“数据孤岛”,最终实现电力产业链的协同发展。

建材行业工业互联网标识解析应用路径研究

工业互联网标识解析体系是我国新型工业化的战略基础设施,也是建材行业实现数字化转型的重要基础支撑。本文围绕建材行业发展现状,立足建材行业工业互联网标识解析建设需求,提出了建材行业工业互联网标识解析的建设路径,再从建材行业痛点出发,创新性地提出了5种标识创新应用模式,引导工业互联网标识在建材行业的规模化应用,为建材行业工业互联网标识解析的产业化发展提供指导。

工业互联网标识解析技术在乳制品行业的应用研究

伴随着国内乳业消费需求从“温饱型”向“品质型”跨越的新时代到来,数字化经济也推动着实体经济,特别是制造业向前稳步发展和变革。在乳制品行业国际化的背景下,市场变化迅速,对于消费者而言,个性化需求加剧,对产品安全的诉求更加强烈,要求产品服务更加精准化、柔性化和智能化;对于企业而言,在激烈的行业竞争中,成本管理更加严苛。针对当前面临的种种问题,通过标识解析技术和乳制品智能制造技术的融合,在产品质量追溯、产业链协同、冷链物流全环节追溯等应用方面做出示范,通过建立工业级身份证,实现精细化管控,提高生产协同效率,加强食品安全管控,降低运营成本及产品不良率,实现从奶农、牧场、工厂、物流到销售的全产业链信息互联互通,进而提高中国乳制品行业的整体生产制造水平,实现从“制造”向“智造”和“质造”迈进。

标识解析+5G双驱动的全连接变压器工厂构建方法研究

针对变压器工厂全要素资源身份标识混乱、数据孤岛突出、互操作性差及管理难度大的问题,提出了标识解析+5G双驱动的全连接变压器工厂,设计了全连接变压器工厂的整体架构,提出了变压器工厂全要素对象的形式化建模和标记方法,研究了全要素资源的管理壳模型,提出了一种全要素数据的解析识别和互操作机制。最后,在某变压器工厂展开实地验证,结果表明,上述方法和模型能够实现变压器工厂全要素资源的统一接入、互融互通和高效管理,对全连接工厂的实施建设具有一定的参考意义。

基于TCN-GRU的Handle标识解析系统负载均衡算法

数联网技术是解决数据管理困难及数据孤岛等问题的关键。近年来,随着数联网技术的飞速发展,Handle系统作为数联网标识解析领域中最具有代表性的系统得以快速落地。然而,Handle标识注册量和解析请求量的快速增长使得Handle系统缓存/递归解析服务节点的解析请求压力加大,且难以保证标识解析请求的服务质量。针对上述问题,提出一种基于TCN-GRU的缓存/递归解析服务节点的负载均衡算法,旨在优化缓存/递归解析服务节点的标识解析效率。首先,将用户的解析请求合理地分配到缓存/递归解析服务节点的服务器集群当中,以提升服务器集群整体的工作效率和吞吐量;其次,基于Handle系统中节点的层级架构,考虑到循环神经网络中普遍存在的梯度弥散问题,引入TCN时序神经网络,有助于提取服务器集群负载的时序性信息。相较于传统的负载均衡算法,所提算法根据服务器负载状况动态调整负载转发策略,服务器平均响应时间缩短50%左右,吞吐率提高40%左右,请求失败次数大幅减少。

面向人机物融合的数联网标识解析技术

以数据的深度挖掘与融合应用为主要特征的信息化3.0阶段正在开启,传统静态环境下的软件正向人机物融合环境下开放动态的复杂软件演化.如何在不可信不可控的互联网之上实现全网一体化可信可管可控的数据互联互通是当前亟待解决的难题,以数字对象架构、标识解析技术为代表的数联网技术体系为上述挑战提供了一种可行思路.针对互联网上数据资源共享交换过程中广泛存在的传输效率低、协调成本高、安全管控难等问题,提出面向人机物融合的数联网标识解析技术规范,并基于人机物融合环境中各实体之间数据资源可发现、可获取、可理解、可信任、可互操作等需求,设计实现面向人机物融合的数联网数字对象标识解析协议以及数字对象标识系统.最后,对所实现的数字对象标识系统进行系统测试与评估,并在实际应用场景中对其有效性进行验证.

基于标识解析的机采棉质量数据追溯方法

机采棉加工检验环节作为农业和工业数据交汇的关键节点,其数据来源不一且类型多样,无法及时有效对存在质量问题的机采棉数据进行溯源与根因分析。为实现机采棉产品全流程质量信息溯源,以机采棉加工检测过程为研究对象,设计了一种基于标识解析的棉花加工环节业务模型;并构建了基于标识的元数据映射关系结构化数据溯源方法;然后,将数据仓库中的各种棉花数据表全量导入元数据管理平台,支持通过Hive语句构造、增量同步等手段存储全量信息表和字段的元数据结构映射关系;最后,采用聚合查询方法并保留表与字段间的血缘结构,有效地对元数据库中业务模型的数据进行搜索与查询,帮助数据分析人员快速定位到问题数据的来源和加工检测过程。

基于区块链的工业互联网标识解析体系研究

针对现行的标识解析体系多是中心化架构,存在单点故障以及信任问题,阻碍多方交流互通等问题。提出了一种基于区块链的扁平化工业互联网标识解析体系,使用对等节点对外提供解析服务,不设特殊节点,实现完全的扁平化,解决了单点故障问题,促进了多方信任;改进了实用拜占庭算法,根据节点实时状态进行动态选举,最大程度避免选举坏点;使用链下存储方式,避免了区块回溯,把检索时间复杂度从O(N)降为O(logN)。实验结果表明,系统平均吞吐率在写入和解析上分别达到了1100 TPS和2000 TPS左右,空间占用约为60 Gb/百万条。

基于标识解析的服装个性化定制系统设计

消费者需求牵引服装产业中服装个性化定制模式,但由于服装产业链流程长,涉及环节众多,各环节之间难以实现数据的互联互通和资源共享,消费者与生产、加工环境的信息孤岛现象严重,个性化定制模式难以实施和应用。针对上述问题,文章将标识解析体系引入服装个性化定制产业链,设计基于标识解析的服装个性化定制系统。

数联网标识解析系统中的标识数据布局策略

数联网是为解决目前互联网数据资源共享交互过程中传输效率低、协调成本高、安全管控难等缺陷而提出的一种新型信息基础设施。标识解析系统是实现数据流通的关键,但随着标识注册量和解析量的迅速增长,解析节点正面临着大量高并发解析请求,服务质量将变得难以保证。针对该问题,考虑数联网标识解析系统中节点架构的特点,以降低解析时延为目标,提出一种基于遗传算法的自适应离散粒子群优化算法(DPSO-GA)来对标识进行合理布局。该方法综合考虑节点之间的带宽、标识数量和节点容量等因素对解析时延的影响,引入遗传算法的交叉操作和变异操作,对粒子群优化算法的惯性权重因子采取自适应策略,对学习因子采取线性增减的策略。实验结果表明,相较于传统粒子群优化算法及遗传算法,该算法优化效果分别提升了48.9%和19.9%,增加了种群进化的多样性及搜索范围,减少了算法的时间复杂度以及陷入局部最优解的可能性,且能较稳定地降低标识解析时延。

工业互联网Handle标识解析技术在桥梁行业中的创新应用研究

当前,新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起,工业互联网作为第四次工业革命的重要基石,融合人工智能、区块链和大数据、云边协同、数字孪生、边缘计算、5G等新一代信息技术,通过网络、平台、安全3大功能体系构建,实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接。Handle标识解析技术作为工业互联网的重要组成部分,也在不断探索在不同场景中的应用。目前,标识解析技术对桥梁建设行业的应用还处于发展探索期,正在不断探索在桥梁全生命周期、供应链管理、上下游对接等方面的应用实践。本文主要描述标识解析技术在打通从桥梁建设到桥梁监测和管养的数据链路方面的应用探索和研究。

化纤行业工业互联网标识解析体系应用发展研究

随着化纤行业制造技术和新一代信息技术的飞速发展,工业互联网标识解析体系的建设恰逢其时。以新凤鸣集团工业互联网标识解析体系二级节点为例,基于Handle体系,结合化纤制造业特征,制定编码规范,研究二级节点平台建设思路,并对平台建设中围绕标识解析有关的核心问题展开分析。

一种融合工业互联网标识解析的能源互联网通信网络架构

近年来,能源互联网中数采与传感设备数量的指数级增长对电力系统通信网络提出了越来越高的数据传输需求。然而,由于电力系统内的通信网络受到自身运行安全与网络建设成本的限制,已难以满足日益增长的数据传输需求,亟需拓展新的链路以提升通信网络的运转效能。通过提出一种融合标识解析的能源互联网通信网络架构,采用内网传输标识、标识解析网络传输数据的方式代替内网传输完整数据,为疏解电力系统内部数据传输和实现与外部网络互联提供新的思路。通过在理想网络状态下的仿真模拟,论证了适合该架构的电力系统通信场景,为电力系统通信网络适配能源互联网发展提供了参考。

标识解析技术在电力行业招标风险识别中的应用

工业互联网是一项连接全行业生产要素的泛用载体,依托标识解析的中间件技术,实现信息链对资源链、技术链和业务链的深度融合。电力行业的工业互联网二级节点于2022年底建成,快速形成了数据资源整合的使能要素,推动电力行业招标采购业务的智能化转型升级。风险识别作为招标业务的核心价值,对大数据技术赋能有着急迫的需求。本文围绕工业互联网标识解析技术在招标风险识别中的应用,介绍了招标多源异构数据挖掘和风险数字特征识别的新方法,以期为电子招标智能化发展相关领域提供新思路。

标识解析在油气储运行业“工业互联网+安全生产”中的应用

工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态。其中,工业互联网标识解析体系通过条形码、二维码、无线射频识别标签等方式赋予物品唯一身份,实现全网资源的灵活区分和信息管理,是实现工业企业数据流通、信息交互的关键枢纽。

工业互联网标识解析体系“贯通”行动计划(2024—2026年)

工业互联网是第四次工业革命的重要基石,是数字经济与实体经济深度融合的关键底座,是新型工业化的战略性基础设施。工业互联网标识解析体系通过促进产业链上下游数据互通、信息共享,已成为工业互联网的重要纽带和神经系统,为提升产业链供应链韧性和安全水平提供新的路径。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出打造自主可控的标识解析体系。为深入实施工业互联网创新发展战略,推动工业互联网标识解析赋能千行百业,决定开展工业互联网标识解析体系“贯通"行动。

基于SaaS模式的工业互联网能源标识解析支撑服务平台研究与应用

工业互联网标识解析体系是一种基于标识码和数据信息的系统,用于实现工业互联网中实体和虚拟对象的定位、连接和对话。其类似于互联网领域的域名解析系统(DNS),可以视作工业互联网的基础设施。该系统按照层次结构可分为根节点、顶层节点、二级节点、企业节点和公共递归节点5个层次。其中,根节点是整个系统的最顶层,顶层节点则是每个国家或地区的管理节点,二级节点提供行业级别的身份注册与解析服务,企业节点则为特定企业提供身份注册与解析服务,公共递归节点用于提供解析服务的节点。基于此,针对这些节点在智慧能源管理系统中的应用进行了详细的设计分析,分析结果表明,通过工业互联网标识解析体系,不仅可以实现实体和虚拟对象的互联互通,还可以为工业互联网的创新发展提供支持。

工业互联网标识解析的跨企业本地系统数据互通方案

随着工业互联网的快速发展,跨企业的数据互通与协同成为提升产业链效率的关键。现有的工业互联网标识解析体系在处理跨企业数据协同时存在局限性,特别是在数据安全性方面。文章提出了一种基于工业互联网标识解析的跨企业本地系统数据互通方法,通过二次解析机制和企业唯一ID标识,实现敏感数据的企业本地存储与动态解析,保障数据安全,同时满足高频率更新的需求。通过研究可见,该方法在供应链协同、产品全生命周期管理、渠道管理等跨企业场景中具有广阔的应用前景。

碳排放核算中基于工业互联网标识解析的数据标识方法的应用

随着全球气候变化的挑战加剧,我国设立了2030年实现碳达峰和2060年实现碳中和的目标。为实现“双碳”目标,需要改进现有的碳排放核算体系,寻找更准确、可追溯的碳排放核算方法。工业互联网标识解析技术,因其在数据标识和追溯方面的优势,提供了改进碳排放监测的新方向,尤其在提升数据准确性方面显示出应用潜力。本文旨在探讨该技术在碳排放核算中的应用,并以煤化工行业为案例,研究其在碳排放监测中的创新应用和关键实施策略,助力我国早日实现“双碳”目标。

AI工业互联网标识解析在智能制造中的创新应用

文章主要对人工智能(ArtificialIntelligence,AI)工业互联网标识解析技术在智能制造中的创新应用进行分析。首先概述了工业互联网标识解析技术及其在智能制造中的作用。接着分析了AI技术在工业互联网标识解析中的应用优势。最后,从智能供应链管理、智能生产制造、智能产品服务、智能工厂运营等方面,深入探讨了AI工业互联网标识解析在智能制造领域的创新应用。