Resumen

Este artículo toma como fondo el desarrollo y la superioridad del sistema de recursos humanos bajo la tecnología IoT y adopta la arquitectura IoT popular y las últimas teorías técnicas actuales para desarrollar y mejorar el sistema de gestión de recursos humanos. Primero, introducimos el establecimiento del entorno de desarrollo J2EE y luego introducimos la realización de las tres capas de la arquitectura general de IoT del sistema, a saber, la realización de la capa de presentación, la realización de la capa y la realización de los datos y luego la realización de los módulos principales del sistema; finalmente, explicamos la prueba de funcionamiento de algunos módulos del sistema. A continuación, analizamos principalmente los requisitos del sistema, primero el análisis global de los requisitos y luego el análisis de los requisitos funcionales y no funcionales del sistema. Sobre la base del perfeccionamiento de la modelización orientada al servicio de los recursos de fabricación, se lleva a cabo la integración y la optimización de los recursos de acuerdo con los requisitos de las tareas de fabricación, y se estudia el mecanismo de descubrimiento y los métodos de correspondencia de los servicios de recursos de fabricación para reducir el espacio de solución de la asignación de recursos. Con el objetivo de resolver el problema de la utilización óptima de los recursos de fabricación, este documento establece un sistema de índice de evaluación científico y razonable para reducir los costes de los servicios de recursos y mejorar su utilización. Al mismo tiempo, tras analizar el problema de la distribución de recursos en tiempo real en el entorno del Internet de las Cosas de la fabricación, se diseña la información en tiempo real de la distribución de recursos. Se propone el mecanismo interactivo y un método de optimización de dos niveles basado en las tareas de distribución de recursos en tiempo real impulsadas por la información. Los resultados del experimento de simulación muestran que el método de optimización propuesto en este trabajo, en comparación con el método tradicional de distribución de recursos, no solo reduce la distancia de transporte de la distribución de recursos humanos, sino que también reduce la tasa de carga vacía, reduciendo así el desperdicio de recursos humanos.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:sistema, realización, información de tiempo, recursos de fabricación, espacio de recursos, entorno de desarrollo j2ee, tarea de distribución de recursos, última teoría técnica, análisis de requisitos globales, optimización de recursos
• Keywords:system, realization, time information, manufacturing resources, space of resources, j2ee development environment, resources distribution task, latest technical theory, overall requirements analysis, optimization of resources