本届A类赛题可通过以下方式提问与交流：

1、大赛官网团队账号-赛题答疑区提问，组委会定期收集问题提交至企业解答后公布；

2、可前往赛题答疑论坛（PC端点击链接）：https://mastergo.com/file/77782156635006?utm_source=fwwb&utm_medium=saitishouce&utm_campaign=&utm_term=&utm_content=提问或交流，企业定期回复。

1.命题方向

企业服务

2.题目类别

应用类

3.题目名称

面向汽车烘干设备智能协同APP设计与开发

4.背景说明

【整体背景】

汽车制造厂主要由车身车间、涂装车间、总装车间构成，其中在涂装生产线中，无论是前处理的电泳烘干还是底漆、面漆固化都需要烘干设备，包括电泳烘干、PVC烘干设备、中涂面漆烘干设备等。烘干加工需要根据不同工艺要求将烘干设备提前启动，以将升温到所需温度。车间温度、湿度、焓值不同升温需要时间不同，通过加热时间预测模型准确预测升温所需时间,结合生产日历精准控制烘干设备启动将帮助企业有效节约电力浪费。对于烘干设备进行合理的信息化管理，能够有效提高办公效率和可靠性。

烘干设备智能协同APP是一个对车间信息、设备信息进行统一管理和维护，对维修历史和生产日历进行记录的APP。通过查询对应车间的温度、湿度以及焓值等数据，经由算法模型预测需要升温的时间，方便烘干设备进而提前启动。最终目的是为涂装车间烘干设备提供数字化和智能化的解决方案，实现对车间的实时监测、状态分析与展示的效果。

【公司背景】

雪浪云致力于建设国家级工业互联网平台，基于雪浪OS数据中枢系统为制造业企业建设“工厂大脑”，为工业企业提供跨行业、跨地域和全生命周期的数据智能服务。先后获得国家工业互联网产业联盟功能性能测评四星级平台（全国排名前8）、江苏省首批重点工业互联网平台等荣誉，公司核心知识产权累计申请30余项，参与科技部国家重点研发计划2项，先后服务龙头型制造业客户50余家，其中央企7家，上市企业11家，民营龙头35家，累计营收破亿。截止目前，雪浪云已服务了中国商飞集团、中铁工程装备集团、中国铁建重工集团、中国汽车技术研究中心、中国煤炭科工集团、中国中煤能源集团、双良集团、中信泰富特钢、兆丰集团、卧龙集团等50多家央企及上市龙头企业，聚焦在装备制造、航空、新能源汽车、钢铁冶金、矿业、化工6大行业。

雪浪共工是雪浪云面向搭建工业APP的低代码开发提供的一套完整的搭建流程及搭建平台，主要包括开发工具、数据连接器、运行环境、资源库、社区与支持。开发工具主要包括领域模型定义、页面编辑器、后台逻辑编写、工作流编排等模块，能够搭建生产制造和企业管理等场景下常见的各类APP，比如WMS、MES、CRM等。该平台已应用在国内知名制造业企业中，赋能业务人员敏捷搭建工业APP，帮助制造业打通工业知识价值链的最后一公里。

雪浪算盘是雪浪云自研的工业混合建模与联合计算系统，基于庞大丰富的组件库和图形化编程方式，帮助工程师高效便捷地实现各类工业场景APP的开发。算盘内置了算法开发与应用开发功能，具有灵活的框架优势，支持MaxCompute、Hadoop等多计算引擎，支持HDFS，ODPS，OSS，MySql，Oracle及本地数据源，支持开源Spark工具，支持Java、Python、Nodejs等多种语言编译环境，并提供VS Code等在线开发工具。此外，算盘内置了200+算法组件，领域涵盖机器学习，深度学习，数据可视化，图像处理，数据处理，统计分析等等，力求为开发者提供从数据处理、模型训练到模型部署的一站式服务。

5.项目说明

【问题说明】

本赛题主要基于雪浪共工低代码平台搭建烘干设备智能协同APP，主要需要实现的功能包括但不限于以下模块:

（1）系统权限设置：实现用户、角色、权限管理;

（2）设备信息管理：实现设备名称、编码、类型、供应商等信息的维护;

（3）设备维护管理：实现故障工单、维护工单管理等;

（4）设备状态监测：实现烘干设备状态实时监测（将由主办方提供设备状态检测接口);

（5）生产日历维护：实现不同设备生产时间表维护，支持通过共工Java Action功能导入Excel生成日历（将由主办方提供包含生产时间表数据的Excel）；

（6）开机时间预测：设计算法模型，基于车间温度、湿度、烩值、湿度（将由主办方提供车间环境获取接口)等参数，预测烘干设备达到工艺要求温度需要的升温时长，从而给出提前开机时间建议。

其中，在（6）模块中提到的算法模型，需要由选手在雪浪算盘上设计并训练模型后，再嵌入雪浪共工APP以实现预测功能。关于模型训练的主要流程如下：

A. 选手会拿到主办方提供的历史数据（1000行数据，csv文件交付）。

B. 选手使用共工应用，上传并解析该csv文件，并通过rest元件把数据传递到算盘的webInput节点上。

C. 算盘的webInput节点拿到数据后，传递数据给vscode节点，vscode节点将json数据转换成csv文件。

D. 最后将csv文件传递给机器学习组件。

E. 选手需要在机器学习组件里面，编排算法，训练模型。

算法模型预测流程如下：

A. 共工根据给定的温度、湿度、焓值，调用算盘的预测接口。

B. 算盘的预测接口，拿到这些特征值数据后，调用机器学习组件。

C. 机器学习组件根据现有模型，以及这一组特征值，返回标签值。

D. 再把该标签值返回给共工，作为预测的升温时长。

【用户期望】

使用雪浪共工开发汽车烘干设备智能协同APP，实现管理设备基础信息、工单维护、状态监测、生产日历等功能；同时，使用雪浪算盘定义预测设备启动时间算法模型，嵌入APP，满足汽车企业一线工作人员能够在APP界面通过按钮或输入框等方式来选择最佳提前启动时间等工作目标，实现烘干设备管理与智能协同等需求。

6.任务要求

【开发说明】

参考提供的共工产品用户手册、算盘产品用户手册来完成APP开发，要求参赛选手结合工业场景问题（可参考其他工业软件和论文）完成系统开发。

【技术要求与指标】

在此项目中，要求详细阐述所设计的平台功能，充分考虑工厂中存在的场景。其中页面功能覆盖的场景作为评分主要依据。

评分标准基于以下四个部分：

第一部分是应用表现(占比40%，由评委使用应用后进行打分，从以下3个维度考虑)∶

（1）应用稳定(运行时应用无报错情况，在经受数据测试时各功能选项保持稳定)；

（2）功能完善(实现了赛题中提到的各功能)；

（3）页面UI优美(页面布局或图片图标美观)。

第二部分是文档及视频（20%）

（1）文档内容完善，对系统功能进行详细介绍；

（2）视频介绍条理清晰；

（3）文档及视频画面美观；

（4）无错别字、病句等阅读问题。

第三部分是算法模型的准确性（20%），基于100组测试数据的预测值的Mse（Mean square error）和MAE（Mean absolute error）进行评判。

第四部分是创新与拓展，占比20%，主要体现在题目要求基础上拓展新功能，优化了基础系统。

【提交材料】

（1）项目概要介绍；

（2）项目简介PPT；

（3）项目详细方案；

（4）项目演示视频；

（5）企业要求提交的材料：

①项目文件包（共工APP、算盘算法模型项目）；

（6）团队自愿提交的其他补充材料。

【任务清单】

（1）完善的场景定义和介绍文档；

（2）可运行的APP和算法模型项目；

（3）APP通过验收模板测试。

【开发工具与资料】

（1）开发工具：雪浪共工（https://ds.xuelangyun.com/），雪浪算盘（https://sp.xuelangyun.com/）；

（2）资料：其他数据与接口信息等届时将以压缩包形式提供。

7.其他

无

8.参考信息

《共工产品用户手册》，《雪浪算盘帮助文档》

9.评分要点

赛题评分要点见附件一：A 类企业命题初赛统一评分标准。