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结合工业 4.0 技术与...的方法
将工业 4.0 技术和 KPI 可靠性相结合以实现供应链绩效的方法 Yousra El Kihel a、Anne Zouggar Amrani a、Yves Ducq a、Driss Ameguouz b、Ahmed lfakir ca 波尔多大学，CNRS，IMS，UMR 5218，33405 Talence，法国；b 实验室 TSI，Univ USMBA，Fes，摩洛哥；c 生产部，PSA，肯尼特拉，摩洛哥 电子邮件：yousra.el-kihel@u-bordeaux.fr、anne.zouggar@u-bordeaux.fr、yves.ducq@u-bordeaux.fr、driss.amegouz@usmba.ac.ma、ahmad.lfakir@mpsa.com 摘要：在国际化的背景下，供应链变得越来越复杂，需要做出大量决策。供应链 (SC) 绩效的建模和测量已得到研究人员的广泛关注，然而工业 4.0 时代新技术的出现正在改变环境，并隐性影响供应链管理的关键绩效指标 (KPI)。尽管存在多种模型，但考虑到 KPI 的重要性以及同时包含工业 4.0 技术，没有一种模型是专门针对供应链运营管理的。本文提出了一种研究方法，针对一个参考模型来掌握供应链状态，并识别决策，称为 GRAILOG，从中构建一组 KPI 来支持不同的决策。然后描述和演示了一种称为 PPTechIP 的方法，用于引导和建议公司进行与构建可靠 KPI 相关的工业 4.0 转型。PPTechIP 基于一组雷达，这些雷达基于 GRAILOG 模型，分为供应链的不同决策级别和功能。计算进步潜力并协助经理做出决策。拥抱工业 4.0 时代的 PSA（法国汽车制造商）被选中实施该模型。使用建议的方法，结果为 PSA 的控制指标提供了一些有趣的见解。大数据、增强现实和协作机器人引起了 PSA 的高度关注，并被判定为继续跟进的先行技术，而云计算则被判定为一种警示技术，必须谨慎考虑过度投资。关键词、供应链管理、关键绩效指标、工业 4.0、技术、汽车行业
用于工业4.0 AI/ML模型，用于基于视觉的质量控制
工业自动化，制造业和汽车领域处于行业4.0的边缘，通过合并诸如人工智能（AI），机器学习（ML）和物联网（IOT）之类的先进技术，过渡到行业5.0。这种技术转变使行业能够增强高端安全关键应用，包括基于视觉的质量保证系统。基于视觉的质量检查使用AI和ML模型来确保符合质量标准并提高整体生产效率。随着客户需求的发展，工厂地板环境需要在制造过程的每个阶段进行质量检查。基于视觉的AI/ML模型利用高级图像处理技术，深度学习算法和边缘计算来实时检测缺陷，从而减少了手动检查时间和错误。它们的可伸缩性和适应性允许在各个制造领域进行部署，从而确保性能，可预测性和可靠性。
通过可解释的自动化机器学习迈向大型工业数据挖掘
抽象工业系统资源能够生成大量数据。这些数据通常采用异质格式并分发，但它们表示可以挖掘可以允许部署智能管理工具进行生产活动的信息。为此，有必要使用人工智能（AI）模型来实施知识提取和预测过程，但是对于非专家用户而言，对预期AI模型的选择和配置往往越来越复杂。在本文中，我们提出了一种方法和一个软件平台，该方法可能允许不熟悉AI的工业参与者选择和配置算法，以最佳地适应他们的需求。因此，该方法基本上是基于自动化的机器学习。产生的平台有效地可以在AI算法和超参数配置的组合之间做出更好的选择。也可以提供重新塑造算法和模型的解释性的功能，从而提高这些模型在实践用户社区中的可占用性。所提出的方法已应用于预测维护的领域。当前测试是
脑边界的农药：对血脑屏障，神经炎症和神经系统风险轨迹的影响
摘要 - 本文介绍了通信材料的设计及其在传感建筑行业传感混凝土中的应用。在构建和结构健康监测的背景下介绍了交流材料及其问题的概念之后，本文描述了迄今为止在物理开发中所做的主要贡献，这些贡献预计将超过三十年。为了获得它，使用具有传感和通信节点的两级无线传感器网络提出了特定的网络物理结构。为了最大程度地提高交流混凝土的寿命，通过两个建议来改善节能问题：使用无线功率传递的原始能源收集系统，用于嵌入式感应节点和分析估计模型，以预测通信节点网络的能量消耗。
绿色制造业如何重塑印度的工业景观
到2030年，政府的目标是500 GW安装的可再生能源容量是雄心勃勃的，但可以实现 - 截至2025年1月，该国已经实现了209.4GW。对制造太阳能电池板和风力涡轮机的关注只会加快可再生能源能力创造的速度，同时还可以创造就业机会并增加GDP。政府还于2023年发起了国家绿色氢任务，使印度成为绿色氢生态系统中的领导者之一。下一步必须是绿色制造工艺，超出了当前在行业中用绿色燃料代替化石燃料的策略，并且还专注于捕获最终排放的CCU。正如本报告所解释的那样，改变制造过程将涉及制定有意识的生产策略，以摆脱当前流程。将涉及确保在排放最高的行业发生变化 - 钢，水泥，汽车和石油和天然气。
重金属对工业中土壤微生物数量的影响...
土壤是对人类生活最重要的环境自然资源之一，对人类健康和生态环境的质量非常重要。重金属对土壤酶活性有直接影响，因此，酶的活性基团的空间结构被破坏，因此，微生物的生长和繁殖受到了破坏，并且减少了微生物酶的合成和代谢。土壤微生物通常用作土壤环境质量的重要指标，因为它们对土壤环境条件的敏感性大于较大的动物或植物。通过土壤微生物的变化，无论土壤被污染，土壤污染的程度。重金属对土壤微生物效应的影响主要包括重金属对土壤微生物活性的影响，对土壤酶活性的影响和土壤微生物群落的组成。重金属通过与蛋白质结合而杀死微生物，从而抑制酶活性。重金属是寡动力学的，这意味着非常小的浓度显示出明显的抗菌活性。汞是重金属，用于微生物对照，各种形式的汞通过与蛋白质中含硫的氨基酸结合而抑制微生物作用。We collected 18 soil samples from Unnao and Jajmau in which Jajmau had the highest total microbial count (bacteria) in all three layers (Upper, middle and lower) of soil and Unnao had the lowest total microbial count (bacteria) in all three layers (Upper, middle and lower) of soil but the total microbial count (fungi) in all two layers (Upper, middle) is high in Jajmau in与其他总微生物计数（下层）的比较较低。
自动工业车队的多代理模拟
摘要。智能工厂导致工业流程的强大数字化以及集成到生产，存储和供应链中的系统之间的持续通信。行业4.0的研究领域之一是使用自动驾驶和/或智能工业车辆的可能性。以适应性行为分配给这些车辆的任务的管理以及各种通信的增加（V2X）使得为这些车辆开发集体和适应性智能成为可能，通常将这些智能分组为舰队。任务分配和调度通常是由集中管理的。灵活性，鲁棒性和可伸缩性的要求导致考虑分散机制，以应对意外情况。但是，在确定采用之前，必须首先对权力进行模拟然后模拟。因此，我们使用多代理模拟来测试提出的动态任务（RE）分配过程。一组有问题的情况，用于在智能仓库（障碍，崩溃等）等地区发行自动工业车辆。已确定。这些有问题的情况可能会破坏或损害任务的动态（重新）分配过程的成功完成。因此，我们已经定义了涉及它们的方案，以通过模拟证明该过程仍然可靠。新有问题情况的模拟还使我们能够扩展此过程的潜力，我们在本文结尾处进行了讨论。
为欧盟的未来提供动力：加强电池行业
欧盟电池制造业的预测仍存在很大的不确定性。许多报告声称，欧盟有望满足其未来的电池需求，但也强调了可能阻碍这一目标实现的重大风险。能源和劳动力成本上升、第三国提供的激励措施、市场发展速度低于预期或难以获得关键原材料等因素可能会削弱该行业的竞争力。掌握电池制造技术的复杂性仍然是另一项重大挑战。欧洲各地已经宣布推迟或取消超级工厂项目。曾被誉为欧洲旗舰本土电池制造商的 Northvolt 最近倒闭，引发了人们对“欧洲制造”电池未来的严重担忧。
2800nm在900rpm，最佳行业。2800nm在900rpm，最佳行业。
Scania Super在最低rpm处的最高扭矩无与伦比，将新的基准标记为业内最好的基准。其13升六缸发动机以900rpm的价格提供了出色的2,800nm，燃料节省了8％。具有高级工程，例如双顶凸轮轴，优化的喷油器，精密涡轮增压以及最先进的发动机管理系统，Scania超级定义功率，效率和每一旅程的可靠性。
太空工业化
2021年11月15日，俄罗斯的反卫星测试造成了1,500多个轨道碎片，威胁着国际空间站的机组人员。船员在胶囊中被庇护的机组人员不得不撤离（眨眼2021）。到目前为止，人类太空任务已经产生了8000吨轨道碎片（NASA 2020）。Moreo-ver是“太空旅游”的曙光，该术语被最近的太空任务推广，标志着太空工业化时代的加速度（SpaceX24 2021）。最近的报告集中在太空碎片引起的太空碰撞上，但实际上，关于太空工业对地球环境的影响实际上很少讨论（NASA 2021A； MSN 2021）。在这里，我们回顾了太空碎片对地球环境的影响。大约23,000个比垒球大的物体，大约10厘米，总重8000吨，实际上以每小时17,500英里的速度绕地球绕地球（NASA 2020，2021b）。通过反思和散射阳光，人造的太空物体和碎屑使