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云计算虚拟现实技术供应链协同系统设计与实现

作者：傅林 王宇 程华福

来源：《电子技术与软件工程》2017年第24期

摘 要

随着科学技术的不断发展，服务行业呈现出个性化、多样化的发展态势，对各个行业中的数据进行分析可满足更多用户的需求，这也使得云计算虚拟现实技术供应链协同系统设计变得越来越重要。本文根据以往工作经验，对个性化虚拟现实数据的挖掘模型建立进行总结，并根据实际实验，论述了供应链云计算协同管理系统的具体设计。 【关键词】云计算 虚拟现实技术 供应链协同系统

通过对云计算中云服务的方法选择，以及最优组合的排列等技术研究，在与计算机自动化控制技术相结合，可满足消费者的一些特定需求，实现系统敏捷性的合理提升。在云计算虚拟现实技术供应链协同系统的设计中，工作人员首先要对行业特点以及个性化服务进行深入了解，同时对服务时间、成本等特征进行总结，以此来实现供应链的挖掘工作。 1 个性化虚拟现实数据挖掘模型的建立

虚拟现实是以计算机技术为基础，对视觉、触觉等虚拟环境进行合理构建。在这其中，VRML是虚拟现实建模语言的另一个名称，VRML并不与虚拟现实完全相同，但对该技术的影响却十分严重。VRML既然是一种建模语言，在制作中的基本目标便是将三维多媒体模型建立在互联网上，换句话说，通过三维物体的合理描述，便可以实现虚拟境界的构建。VRML与互联网虚拟现实的交互具有以下几方面好处：对多媒体的表现形式进行丰富、对工作角色实施可视化管理、对用户界面进行优化、增加了协同环境的交互性等。由此可见，在VRML开发设计过程中，既可以增强变现力和接受力，也可以将协同工作虚拟化环境进行优化。 在供应链个性数据挖掘过程中，主要包括四个子模块系统设计，分别为用户驱动模块、数据存储模块、数据挖掘模块以及中央反馈系统。在用户驱动模块建设过程中，主要以用户管理为基础，可根据用户需求对供应链信息进行合理输入。此信息在设定过程中需要进行一部分数字上传，将权重因子在上层模块中激活，同时为决策提供有效依据。在数据存储模块构建过程中，可根据权重因子对数据存储方式进行决定，同时对数据库规模和表中字段记性合理设定。数据存储模块在个性数据挖掘上可计算出模型中的逻辑关系和复杂程度，以此来确定最佳的挖掘算法。在数据的最上层是反馈模块，既要对个性化数据方式进行确定，也要对供应量中的用户进行统计，以此来实现个性化虚拟现实数据挖掘模型的合理建立。

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2 供应链云计算协同管理系统的设计 2.1 供应链云计算协同管理架构的确定

首先是数据挖掘过程中的协同管理，在个性化数据挖掘过程中，4个子模块可以根据时序的不同分别进行协同执行，以流水线技术为基础，模块端口之前的信息传递得到良好延迟。另外，在数据挖掘个性举证的定义中，本文以的d·c·m为基础设计了多维矩阵，其中d代表个性化供应的挖掘结果，c表示云计算的需求，m代表协同管理。在设计过程中，每一层数据分析结果均可以作为矩阵中的特定元素。另外，维度d的规模也可以代表个性化数据模型中4个子模块中的协同权重。 2.2 云计算的协同管理

不同的供应链个性化数据挖掘，可利用云计算建立云端到云端之间的协同，将差异水平对供应链管理层的干扰进行弱化，其中，在设计过程中应注意以下几点：

（1）需要在多位矩阵的应用过程中加入云计算协同。而在此过程中，需要对供应链中的流水模型以及矩阵和维度之间的关系合理映射出来。基于此，个性化供应链的数据模块便可以实现维度的彻底融合。在很多融合度较高的平台中，云计算平台可实现工作人员对每条流水线的管理需求。紧接着，云计算通过初始参数，从而实现多位矩阵的个性化设计。而在实际计算协同过程中，云平台可对数据关联点的多维矩阵进行优化。

（2）对于整个云计算过程中所产生的个性化供应链信息的干扰，云平台会将很多维度中所展示出来的弱化元素进行有效处理。在该处理过程中应遵循闭环图的设计定义。闭环图的设计主要根据矩阵的元素和规模来对多个拐点进行定义，而这些拐点可能会对供应链管理产生干扰。

在云计算虚拟显示技术供应链协同系统设计上，闭环与云端服务计算以及消耗资源的制约都会使平台的利用率大幅度降低。因此，在闭环矩阵、数据挖掘结果和个性化供应链管理过程中，需要根据实际情况进行有机结合，这样可以将云计算服务中的协同管理资源消耗量降低，让协同管理工作获得更多保障。

2.3 云计算虚拟现实技术供应链协同系统设计分析

总的来说，云计算虚拟现实技术协同管理机制的核心是通过个性化数据的挖掘以及系统管理架构的合理确定来实现的，在该项工作中，虚拟现实技术的使用可对用户个性化需求和差异化水平进行合理优化，避免在云计算虚拟现实技术供应链协同系统设计与实现中出现严重问题。另外，相关设计人员需要在保证方案得到用户认可之后，将用户满意度与协同方案进行有效对比。由分析可知，当差异化水平较低时，两种管理方案的用户满意度比较接近，随着差异化的越来越大，非协同满意度就会明显得到提升。

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3 总结

综上所述，为了确保个性化需求准确度和满意度的提升，在行业分析和个性化服务基础上，还需要熊成本、质量等多个目标角度出发，建立起个性化数据挖掘供应链云计算协同技术。该协同管理机制的核心属于对个性化数据的深入挖掘，并对个性化需求和差异化进行合理解决。相关数据分析证明，一个合理的协同管理方案可以有效将差异化带来的干扰弱化，提高消费者的满意程度。 参考文献

[1]李杰林，陈明.“工业4.0”制造模式下面向云服务的信息物理系统参考架构研究[J].现代制造工程，2017（08）：147-156+161.

[2]张益，冯毅萍，荣冈.面向智能制造的生产执行系统及其技术转型[J].信息与控制，2017，46（04）：452-461.

[3]陈晓忠，陈榕利.云计算视角下第三方物流服务质量创新模型构建[J].商业经济研究，2017（14）：98-100. 作者简介

傅林（1973-），男，江西省遂川县人。大学本科学历。电力系统自动化与物资管理，高级工程师。

王宇（1983-），男，河南省开封市人。大学本科学历。信息通信技术与物资采购管理，高级工程师。

程华福（1977-），男，北京市人。研究生，电力信息化，工程师。 作者单位

1.国网信息通信产业集团有限公司 北京市 102211 2.北京中电普华信息技术有限公司 北京市 100192