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关键词： TPM方案设计   TPM应用   设备管理   全员生产维护   工程机械制造  

摘要： 近年来,受疫情、全球经济环境下行、区域冲突、激烈市场竞争等因素的影响,工程机械制造型企业生存环境较为艰难。B工程机械公司是专注于生产、销售压路机、摊铺机、铣刨机等路面工程机械专业制造商,除了要面对恶劣的外部环境之外,同时还面临着生产设备故障率高带来的停产停线,导致企业运营效率降低,市场竞争力不强。因此,为了提升企业的市场竞争力,B公司必须内部挖掘潜力,提高运营效率,而提高设备管理能力,提升设备运行效率则是可行的途径之一。 TPM(Total Productive Maintenance的简称,即全员生产维护)是一种在全球被广泛认可和应用的设备管理模式,企业引入TPM设备管理方法,可以系统性的完善设备管理相关制度,激励员工持续参与,自觉进行设备管理,从而不断提高设备运行效率,保证生产效率,进而提高公司的竞争力。 本文以工程机械制造企业B公司为研究对象。首先调查分析了B公司目前设备故障率高的主要原因,结合TPM的推行要素,确认在B公司推行TPM是有必要的,也是非常可行的。在确定TPM在B公司推行的总体目标和思路后,分别对TPM组织和制度进行了设计,制定了TPM实施步骤和实施的时间计划。制度设计包括TPM培训方案、设备5S方案、预防性保养方案、自主维护方案、设备提案改善制度和个别改善活动制度的设计。在完成方案设计后,B公司按照设计的方案逐步实施,正式启动TPM活动,实施TPM相关培训教育,推进设备5S活动,初步展开了预防性保养、自主维护相关工作,设备提案改善方案和个别改善小组活动也将在后续依计划展开。在已经初步实施了TPM相关工作(培训、设备5S)后,B公司在人员意识、现场设备状况、故障率等方面已经取得了较为明显的效果。从TPM初步实施的效果来看,本文设计的TPM推行方案适用于B公司实际情况,且随着未来TPM推行的逐步深入,B公司的设备运行效率,设备管理能力应该可以得到较大的提升,从而为B公司提高企业运行效率,提升竞争力打下坚实基础。

关键词： 高速公路项目   机电设备管理系统   功能设计   维修流程  

摘要： 机电设备管理系统是高速公路项目的重要组成部分，当前的机电设计及运行还存在一些不足。基于此，文章以具体工程为案例，论述了机电系统设备的特点和现状，分析了在设计及应用方面存在的问题，提出了全新的智能化高速公路机电设备管理系统。通过开展实测检验，证明该系统有助于机电设备管理效率的提升，且节约维保费用，具有较高的实用价值。

关键词： 大数据   非随机分布式系统   分位数回归   Lasso  

摘要： 大数据时代,随着数据生成、收集与存储技术的发展,以大样本与高维为典型特征的大规模数据将会大量涌现。这为探索客观规律带来了机遇,也为统计分析带来了挑战。在统计方法中,分位数回归常用来反映解释变量对响应变量整个条件分布的影响,是探索客观规律的重要手段与方法之一。常用的统计软件都可进行分位数回归,但受到计算内存和运行时间的限制,大规模数据分位数回归往往难以奏效。因此,在大数据背景下,研究大规模数据分位数回归方法,解决其建模过程中的技术难题,具有重要的理论意义和实践价值。本文针对大规模数据下的非随机分布式系统,提出了一种新的通信高效的代理分位数回归方法并对该方法进行稀疏惩罚学习。具体来说首先从不同工作机器随机抽取小样本传送至主机,然后将全样本分位数回归损失函数近似为主机上的代理分位数损失函数,工作机器和主机间通过梯度向量进行沟通,最后在主机上得到最终的分位数回归估计量,新方法不仅可以克服非随机分布性质,而且通信仅包含抽取样本和局部梯度,大大降低了计算量和通信成本。在此基础上进一步将新的通信高效的代理分位数回归与惩罚稀疏学习相结合,构建了非随机分布式系统下的惩罚分位数回归方法,继承了代理分位数回归方法克服非随机分布的性质,降低了通信成本,可以解决高维数据问题。最后通过数值模拟和实证分析验证,在大样本和高维数据下,代理分位数回归方法和惩罚代理分位数回归方法都有良好的性能,并且在非随机情况下要好于已知的其他方法。

关键词： 生产管理   生产效率   设备管理  

摘要： 汽车制造企业的精益生产强调利用科学工具及方法对生产加工各环节进行全面改进与调整，生产管理调整重心不再局限于某一个环节，而是从整体角度入手保证生产效率、控制生产成本、提高安全生产能力，这有助于汽车制造企业整合资源，在激烈的市场竞争中获得核心竞争优势。E汽车制造企业尽管成立至今已有十几年的时间，但随着公司战略调整，一些问题诸如生产管理效率低、成本高、生产事故频发等大大制约了E汽车制造企业可持续、高水平发展。　　S配件是E汽车制造企业的“拳头产品”，占E汽车制造企业总销售额的30%以上，本文以S配件为研究对象，对其生产管理问题进行了深入研究。首先，梳理出S配件生产管理工作中暴露出的主要问题，包括生产效率低下、成本控制困难、生产事故频发、设备故障率高等，并对其成因进行了深入分析，认为标准管理制度缺失、动态成本控制不足、生产现场管理混乱、设备管理效率低下等需要引起E汽车制造企业管理层的关注。然后，以精益生产管理理论和方法为基础，在明确E汽车制造企业精益生产下S配件生产管理改进目标和原则后，提出了建立标准化的生产管理制度、实现成本及进度的协同管理、积极改进生产现场管理方法、全面实现生产设备智能管理等改进措施，认为应该利用精益生产管理方法及工具从整体角度入手对S配件生产管理体系进行改进，使精益生产可以切实提高生产效率、控制成本、满足安全生产管理要求，也能够实现设备的高效率管理，满足S配件全面参与市场竞争的现实需要。基于生产管理改进措施，本文从人力资源、信息技术、风险管理、企业文化四个方面提出S配件生产管理改进的保障措施，旨在全面提高S配件生产管理水平。　　本文研究成果能够使E汽车制造企业全面提高S配件生产订单准时交付率，保证S配件质量，构建标准化的精益生产管理方法，控制S配件生产成本，提高S配件的安全生产水平，保证产品生产设备的现代化管理，使E汽车制造企业产品的核心竞争力进一步提高。

关键词： 高性能集群   任务调度   小文件存储管理   集群调度系统  

摘要： 高性能集群将一组相互独立的计算机,即集群节点,通过高速网络进行连接,并作为一个整体进行管理和对外提供服务。与传统的高性能计算机相比,集群系统能够使用普通计算机作为节点,因此造价低廉。随着并行技术的不断发展,集群系统能够通过充分利用集群中每一台计算机的资源,高效地完成大规模的计算任务,如今已广泛应用于医学、天文、材料、仿真、人工智能、金融等科学领域。 高性能集群通常将提交任务分解为一系列的子任务,然后分配到集群不同节点上协同运行。然而,随着计算任务的规模不断增长,高性能集群有许多尚需解决的问题,其中任务调度和小文件管理是影响高性能集群性能和效率的关键影响因素。一是在优化任务处理时间的同时,未充分考虑调度任务对应的子任务间的依赖性,也未结合考虑集群负载因素的影响,造成任务运行效率的降低及集群资源的浪费。二是高性能集群计算过程中会产生海量的数据小文件,在以HDFS(Hadoop Distribute File System)为代表的分布式文件系统中,没有考虑对实时高性能的数据文件存储,无法满足日益增长的海量小文件存储需求。针对上述问题,本文研究任务调度和小文件存储管理策略,从而实现高性能集群资源的高效利用。 (一)针对缺少有效的高性能集群任务调度策略的问题,将任务分解为具有数据依赖关系的子任务,以对任务执行时间和集群负载为主要目标,提出基于DDQN(Double Deep Q-Network)的任务调度策略(DDQN Based Task Scheduling Strategy,DDQN-TSS)。首先使用图嵌入方法对任务中的子任务进行编码,充分提取子任务的特征及依赖信息。其次将任务的调度建模为马尔可夫决策过程,设计状态空间、动作空间和奖励函数,从而得到任务调度整体框架和调度流程。最后使用DDQN-TSS进行实验并分析实验结果,验证算法的效果。通过实验对比,DDQN-TSS策略在任务运行中数据平均处理时间最短,提升了任务运行效率,同时能够降低集群网络通信量,并能够维持集群节点间的负载均衡。 (二)针对集群中任务运行产生的海量小文件存在读取性能不足的问题,研究小文件存储管理策略,在保证数据完整性和可访问性的前提下,提出一种基于划分和层次的组合聚类算法(Partition and Hierarchy Hybrid Algorithm,PHHA)。首先研究了对划分聚类算法的改进,并使用改进后的算法进行相似小文件的聚类合并。其次设计了小文件数据块索引结构和小文件索引的读取缓冲,降低系统中元数据对内存的消耗,提升读取小文件的效率。最后通过实验对比,小文件存储管理策略文件平均读取时间相较与HDFS原生系统下降了约33%,集群主管理节点的内存占用约为原生系统的47%,提升了任务运行时文件存储读取性能。 (三)本文以采用高性能集群的数字化样机平台为背景,结合本文提出的任务调度策略和小文件存储管理策略,设计并实现一个集群管理系统,在实际生产环境下与数字化样机平台一起部署,进行功能测试,验证了集群任务调度和小文件存储管理策略的可用性。

关键词： 智能视频监控   YOLOv4   图像自动标注   分布式系统   智能预警  

摘要： 随着公共场所监管需求快速增长,监控相机数量迅速增多,传统视频监控系统无法实现对视频图像智能分析,人工也难以对海量视频画面信息及时、高效地处理。随着深度学习技术的快速发展及应用,智能视频分析技术也得到不断优化升级。本文旨在让公共场景中的视频监控,在无人为干预情况下,利用深度学习技术,对监控图像序列进行自动分析,完成不同应用场景中的目标识别、定位和跟踪,并结合业务需求构建目标行为分析规则定义,从而高效解决传统视频监控监看工作量大、效率低下、预警周期长等问题,逐步实现被动式的事后取证向主动式的事中处置转变,并及时推送与存档取证,进一步提高事件处置与管理效率,同时对违规行为形成震慑,有效减少违规事件发生,满足公共服务场所智能化管理的应用需求。目前,在智能视频监控系统应用还不够广泛,主要受限于以下两方面因素:1.通用系统对于具体场景所需目标检测效果欠佳,无法满足实际功能应用。2.智能分析算法对服务器算力和系统运行稳定性有着更高的要求且部署较难。为此,本课题基于目前智能视频监控系统开发的难点展开进一步研究,具体的研究内容和创新工作如下:1.首先,选择YOLOv4作为系统一阶目标检测方法,能够较好地平衡检测精度和速度,针对具体场景遇到的问题,在YOLOv4原有网络的基础上加入不同的注意力机制进行对比实验,其中加入CBAM注意力机制后改进的网络效果相对最好,分别在VOC2007数据集上和VOC2012数据集上m AP提升了0.23%和0.19%。接着运用Encoder-Decoder框架将加入CBAM模块的特征提取网络结合包含注意力机制的LSTM网络构成视频监控图像自动标注模型,该模型对样本数据集在统一标准下的标注质量有较大幅度的提升,降低了人工标注图像的错误率,减少了人工标注成本,对于实际视频监控场景下目标检测有较大的帮助,能显著降低系统的误报率和漏报率。2.在原有数字视频监控系统基础上构建智能视频监控系统,运用分布式系统架构在系统各个模块工作过程中,通过Kafka消息中心和Spark分布式分析计算,解决面临大规模视频数据处理时导致的服务器运算性能低,系统不稳定等问题,实现视频智能分析处理通过分布式架构的高度并行化,提高系统智能分析的效率和稳定性。经过某法院和派出所公共服务场所具体功能及性能需求分析,目前已完成开发及实地部署应用,对于“院务规范”,“警容风纪”都有很好的智能预警效果。

关键词： TPM管理   火力发电厂   全员参与   设备管理  

摘要： 近年来,随着国内火力发电厂管理日益精细化,提高火电机组发电运行效率及管理机组发电成本已经逐渐变成全国电力行业尤其是火力发电厂需要面对的重要问题。M电厂成立于1999年,从2006到2022年,其随着我国电力产业逐步转向新的发展方向,M电厂面对这诸多挑战:火电装机数量不断减少、新能源的加入、火电机组调峰、供热供汽等。M电厂自成立至今,逐步形成了一套比较完善且稳定的运行机制,每一年整个电力行业都在变化,在这种变化中,这种不变的管理方式也逐步暴露出其存在的一些问题。面对这些问题,企业需要通过建立并完善企业一线员工全都参与的生产维修计划,达到机组设备性能最优的状态、提高机组发电运行效率、降低企业发电生产成本及调动企业员工参与工作积极性等,进而增强企业在电力行业的竞争力。本文以M电厂设备管理为研究对象,首先做的准备工作是对M电厂的设备管理现状进行了调研,从问卷调查的结果中明确了电厂现在存在的设备管理问题,再清楚存在的设备管理问题后,运用TPM理论及设备生命周期理论并结合M电厂设备管理的实际情况对其生产设备管理现状提出改进策略,改进策略主要是从设备管理模式、体系、组织结构、培训管理等方面着手。本文调研发现M电厂存在设备管理问题有:管理模式单一、设备检修随意性高、设备管理人员结构不合理、人员安全意识有待加强等问题。根据这些现实中存在的诸多问题仔细分析后,发现M电厂设备管理存在问题的背后原因主要有:体系规范化不足、设备维修管理和制度模糊、培训管理不到位等。本文针对这些原因对M电厂设备管理体系提出了:完善设备管理体系、优化设备检查的时间安排、增加专业检查指导、完善设备检查工作流程、以班组的形式落实设备管理制度等优化策略。

关键词： 铁路施工   工程机械   设备管理  

摘要： 随着我国市场经济的发展和综合能力的提升，铁路交通事业随之发展壮大，在交通运输方面做出了重要贡献。铁路工程施工过程中，会使用到多种大型机械设备，加强工程机械设备管理，是杜绝或减少铁路施工现场因工程机械设备维护、保养、操作不当等安全事故的重要措施。本文结合当前铁路施工现场工程机械设备管理工作中存在的管理意识薄弱、制度不完善、操作人员自身问题以及管理工作落实方面的现状问题，提出了具体的解决策略，以供相关施工工作的参考。

关键词： 缓存系统   文件系统   缓存替换策略   I/O性能  

摘要： 随着互联网的迅猛发展和数据规模的井喷式增长,越来越多的应用程序从CPU密集型应用转变为I/O密集型应用。由于高速的CPU和慢速的外部存储设备之间存在着非常大的性能差异,而缓存系统是弥补不同I/O层次之间性能差异的重要技术。现如今存在着面向特定应用场景或存储设备的缓存系统,却少有针对文件系统这一场景中的缓存系统进行设计与优化。在面向文件系统的缓存系统的设计与优化中,缓存系统的效率是需要关注的重点指标,其对于提高数据I/O性能、计算机系统整体效率有着重要意义。此外,因为缓存系统的空间容量有限且远小于外部存储设备的空间容量,所以为缓存系统的设计合适的缓存替换策略,可以提高缓存系统的空间利用率,减少发生缓存替换的次数。基于上述出发点,本文提出了一个基于文件系统特性而优化设计后的缓存系统,使缓存系统能适应于文件系统这一场景。此外本文所设计的缓存系统还具有效率高、空间利用率高和缓存替换次数少等优势。本文的主要贡献如下:1.本文首先对传统文件缓存系统进行了性能分析。分别从缓存系统效率和缓存替换策略两个角度进行了实验探索与分析,发现了其不足之处。为此,本文设计并实现了一个基于文件系统的高效文件缓存系统,其具有高效率、空间利用率高和缓存替换次数少等性能优势。2.对于缓存系统的效率,本文分别从缓存索引键值和缓存索引结构两个方面进行了设计与优化。在缓存索引键值上,本文通过利用文件系统特性优化设计了新的缓存索引键值,并且支持该缓存索引键值与物理地址并行获取。在缓存索引结构上,本文采用哈希表作为缓存索引结构,并通过实验在效率、散列分布性和平均桶长度这三个指标上对比了多个不同哈希函数,进而选出更加适合上述缓存索引键值的哈希函数。通过上述两方面的设计与优化提高了缓存系统的性能。3.对于缓存系统中的替换策略,本文分别从无或有缓存预取机制两个方面进行了设计与优化。在无缓存预取机制下,本文设计一个基于LRU的替换策略,其在满足一定条件后,将主动地淘汰清除缓存空间中的部分数据块,以释放缓存空间,提高缓存空间的利用率。在有缓存预取机制下,本文还将缓存数据分为冷热数据区域,规定了数据块进入冷热数据块区域的规则,同时定期检查是否需要将一部分热数据块转化为冷数据块,从而提高缓存系统的命中率,并避免出现缓存污染的现象。实验结果表明,本文提出的缓存系统相比其他缓存系统表现出更高的效率和空间利用率,同时减少了发生缓存替换的次数。在缓存系统的效率上,本文提出的缓存系统平均改进了18.0%～69.3%。在缓存系统的空间使用情况上,本文提出的缓存系统平均节省了13.0%～17.8%。在发生缓存替换的次数上,本文提出的缓存系统平均减少了13.3%～14.6%。此外,本文还通过实验测试分析了不同替换替换策略对缓存命中率的影响和不同预取策略下缓存效率的对比。

关键词： 固态硬盘   用户态文件系统   地址映射   FTL   SPDK  

摘要： 随着数字时代的高速发展,全球数据传输总量呈指数级增长,用户对存储设备的访问性能要求越来越高。在这种大环境下,基于闪存的固态硬盘(Solid State Disk,SSD)以其低延迟、低功耗等优点被广泛应用,逐渐取代了传统的机械硬盘。虽然目前已有部分关于SSD存储管理系统的研究,但是均无法充分发挥SSD的潜能,SSD存储管理系统仍有大量的技术问题亟待解决。存储管理系统由上层的I/O层和底层的设备层构成。在SSD的I/O层中,传统的文件系统I/O栈过于厚重,应用于超低延迟的NVMe SSD时,软件开销远远大于硬件开销,严重影响SSD的性能;同时,传统的文件系统未考虑闪存的读写不对称、写放大等特性,降低了SSD的空间利用率和使用寿命。在设备层中,当前主流的闪存转换层(Flash Translation Layer,FTL)算法在进行地址映射时,通常将部分映射记录加载到DRAM中,而完整的地址映射表则按逻辑地址顺序持久化在闪存中,导致缓存映射表(Cache Mapping Table,CMT)的命中率较低,影响了SSD的访问性能。为了解决上述问题,文本设计了一套基于SSD的高性能、高可靠性存储管理系统。本文的主要工作及成果如下:1、基于英特尔公司的SPDK技术,在操作系统的用户空间实现了基于NVMe SSD的N2UFS文件系统。N2UFS设计了更为灵活的空间划分方案,提高了SSD的空间利用率和随机访问性能;同时,利用B树索引技术在内存中创建目录索引树,提高了SSD的元数据访问性能;针对NVMe的多队列特性,设计了IO队列弹性调度算法,提高了SSD的IOPS性能。本文的实验表明,N2UFS与传统文件系统相比,吞吐量提升了2.87%,随机访问性能提升了32.06%。2、提出了新颖的基于热聚类思想的C-FTL算法,在DFTL的基础上提高了CMT的命中率。C-FTL将最近从DRAM中淘汰的映射记录集中存储到SSD的热转换页(Hot Translation Page,HTP)中,并在DRAM生成其对应的HTP索引(HTPI)用于查询该HTP;同时,C-FTL在DRAM中另外实现了一个辅助缓存Sub-CMT,用于优化HTP的组织结构,降低HTPI的误报率,进一步提高地址转换的效率。本文的实验表明,C-FTL与DFTL等经典FTL算法相比,CMT命中率提升了40.6%,提高了SSD访问数据的可靠性;并且C-FTL不会增加垃圾回收的开销,延长了SSD的使用寿命。