Внешний тюнинг 2108 фото: Тюнинг ВАЗ 2108 — фото тюнинг 2108 своими руками, тюнинг салона, двигателя, внешний тюнинг


0
Categories : Разное

Содержание

Доработка кузова, тюнинг кузова Ваз 2108, Ваз 2109, Ваз 21099, Лада Самара

ВАЗ

/

2108, 2109, 21099

/

тюнинг

/

кузова

Доработка кузова, тюнинг кузова Ваз 2108, Ваз 2109, Ваз 21099, Лада Самара

. Тюнинг кузова ваз 2108 своими руками, советы по доработке кузова, внешний тюнинг ваз 21099, ваз 2108, ваз 2109. Тюнинг означает доработки автомобиля под индивидуальные потребности. Вы решили модернизировать свой автомобиль ваз своими силами. Вы любите индивидуальный внешний вид и спортивный салон, тогда тюнинг ваз своими руками — это для вас. Автомобили ваз 2109 имеют огромный потенциал для тюнинга. Но так и не определились с чего начать? Наши разделы помогут вам определиться с выбором, вы сможете сделать свой ваз 2108 быстрее, мощнее и красивее. На нашем сайте вы можете найти фотографии внешнего тюнинга ваз с различными обвесами и бамперами. А также советы по тюнингу ваз 21099 и модернизации основных узлов автомобиля. Вы сможете сделать тюнинг двигателя, тюнинг тормозной системы, тюнинг кпп и трансмиссии, тюнинг подвески, тюнинг салона и кузова, а также ознакомится с интересными материалами по доработке ваз 21099, тюнинг автомобилей ваз.

Все элементарно: Снимаете задний поводок, зажимаете в тисках и гнете, на тот угол, который Вам нравится. В результате поводок получается несколько длинней нужного, загибаете под стандарное «москвичевское» крепление, отрезаете лишку и ставите большой дворник. Всё

Фото, правда, не очень удачное, но представление какое-то дает. Аналогичная решетка на ваз 2108 в автомагазинах стоит около 400-500р. (апрель 2004), штатная же стоит где-то 80-90р (на случай даже если у Вас ничего не получится, хотя это вряд ли). Нужна лишь сама решетка, я использовал пластиковую антимаскитную сетку, но она довольно прочная, не такая зелененькая как у всех на окнах. Изначально она была желтого цвета. Можно

Итак нам потребуется защита передней оптики, паяльник, и инструмент который в силах распилить эту защиту нафик Первое что делаем это определяемся с формой. Первая небольшая проблема с которой столкнулся это изгиб который разграничивает блок поворотника и блок фары ваз 2109: Паяльник в руки!!! И чем мощней тем лучше. И выравниваем с внутренней стороны эту неровность постепенно и плавно водя по

У многих владельцев моделей ваз 2108 ваз 2109 стоят нестандартные (думаю, слово тюнингованные сюда не очень подходит) решетки радиаторов, которые стоят от 250 до 500 (где то я такую видел точно!) наших «деревянных». А по большому счету все это при выполнении своими ручками с натягом перевалит за 100. У самого авто пока нету (думаю что пока). А вот как-то раз одногруппник про покупку такой решетки завел разговор. Мол, на

Схема включения очистителя и омывателя фар Монтажный блок 2114-3722010-60 1. Очистители фар 2. Электромагнитный клапан включения омыва фар 3. Электродвигатель омывателя 4. Монтажный блок 5. Выключатель зажигания 6. Переключатель наружного освещения 7. Переключатель очистителей и омывателя фар К1. Реле включения очистителей фар А. Порядок условной нумерации штекеров в колодаках очистителей фар и заднего стекла

На «восьмерки» и «девятки» часто устанавливают различные элементы аэродинамического обвеса – спойлеры, обтекатели, накладки на пороги и крылья… Владельцы этих машин преследуют несколько целей – прежде всего улучшение внешнего вида ваз 2109 и уменьшение сопротивления воздуху. Эстетические приоритеты, конечно, у каждого свои, но аэродинамика – понятие объективное… Аэродинамические качества ваз-2108 и

Идея конечно не новая, но все же напишу как делал это я. Что потребуется: Комплект обычных стоковых ручек, Станок с заточным кругом, Дрель с набором сверл, Наждачная бумага крупная , средняя и нулевка, Бесцветный лак аэрозольный. 1. Приступаем к изготовлению дверных ручек Лады Самары в стиле Хай-тек со спортивным налетом. Берем ручки, можно снять с автомобиля, со своего конечно же, можно просто тупо пойти да и



Тюнинг ВАЗ 2108 своими руками (фото, видео)

22 — Апрель — 2015

Каждому автолюбителю хочется, чтобы его машина отличалась от всех остальных, имела какую-нибудь особенность и выделялась из серой массы других авто. Лучший способ придать вашему автомобилю изюминку сделать тюнинг. Зачем тюнинговать автомобиль? Ответ на вопрос знает каждый человек, имеющий свой автомобиль.

Мы стремимся быть неповторимыми и оригинальными во всем, от мельчайших аксессуаров до собственного автомобиля. Представляем вашему вниманию подборку фото и видео по внешнему тюнингу ВАЗ 2108 своими руками.

Видео ВАЗ 2108 тюнинг капота своими руками

Ребята переделывают капот на «восьмерке». Смотрите, что у них получилось.



Тюнинг звука и другого

Убраны всё лишнее: ручки, замки, щетка задняя, повторители. Капот наварен. Занижения не стандартные. Переделана коробка. Тюнингованная подвеска. Установлена аудио система.



Тюнинг выхлопной системы ВАЗ 2108 (видео)

Самый дешевый тюнинг выхлопной системы.



Автомобиль на шинах низкого давления

Из «восьмерки» сделали вездеход на шинах низкого давления.




По материалам autompv.ru

Rate this post

Похожее:

Тюнинг ВАЗ 2115 своими руками (фото, видео) Тюнинг бампера и решетки радиатора Жигулей ВАЗ 2106, ВАЗ 2107, ВАЗ 2108 Внешний тюнинг ВАЗ 2106 своими руками 2018 Тюнинг ВАЗ 2107 своими руками (видео)

175 фото примеров самостоятельной модернизации заводских машин


Продать старый автомобиль и сразу же купить другую модель авто. Эта заманчивая идея отлично реализуется программой “Trade in” или услугой обмена авто “ключ в ключ”. Популярные в западных странах, процедуры одновременного выкупа старого в счет стоимости нового авто пока являются новинками на российском рынке. В чем же их преимущества? Поговорим об этом далее.

“Trade in” или меняем авто “ключ в ключ”


Услуга “Trade in” подразумевает продажу автомобиля с пробегом, вырученные средства с которой идут в счет оплаты новой модели. Таким способом владельцу остается заплатить фиксированную сумму для того, чтобы пересесть в новое транспортное средство.

Обмен автомобилей “ключ в ключ” отличается от предыдущей услуги тем, что владелец меняет свой автомобиль на подходящую б/у модель при условии соответствующей доплаты.

Эти два относительно новых способа покупки автомобилей исключают риск мошенничества, который распространен в случае, если авто продается “с рук” на рынке. Сделки оформляются ведущими авто компаниями в соответствии с действующим законодательством РФ.

Тюнинг салона ВАЗ-2108 своими руками

Преобразить внутреннее оснащение «восьмерки» можно перетяжкой карпетом. Данный материал довольно популярен на современном авторынке. В продаже имеется множество его оттенков, что позволяет подобрать цветовую гамму салона на свой вкус. Карпет хорошо растягивается, имеет высокую устойчивость к износу, подходит для оформления потолка, дверей, панелей и прочих деталей. Для фиксации материала желательно использовать специальный клей, следуя инструкции по его применению.

Кроме того, у автомобиля ВАЗ-2108 салон (тюнинг его мы рассматриваем в нашей статье) можно оборудовать карбоновыми вставками или специальной пленкой для обтяжки. Работа с карбоном требует вакуумной установки, а пленку доступно установить более простым способом. Рассматриваемые материалы подходят для обустройства следующих деталей:

  • дверных ручек;
  • приборной панели;
  • рукоятки переключения передач;
  • декоративных элементов.

Карбоновые вставки используются только как элементы украшения. За основу оформления салона брать их не рекомендуется, поскольку интерьер будет иметь не совсем презентабельный вид.

Обмен авто в кратчайшие сроки

Если возникло желание сменить авто с пробегом путем обмена его новую модель или стать обладателем машины с улучшенной наружной или технической частями, то услуги компании Автоскупки — то, что надо.

Выкуп автомобилей производится в любом состоянии и в любое время. Экспертная оценка специалистов компании позволит сформировать наилучшую цену для конкретного автомобиля. Взамен клиенту будут предложены максимально подходящие модели машин с объективной доплатой.

Модернизация кузова

Внешний тюнинг ВАЗ-2108 начинают с тонировки стекол. Когда степень затемнения равна 5%, претензий со стороны сотрудников ДПС к автовладельцу не возникает. На крыше машины устанавливают дополнительный багажник. Это придает солидности, увеличивает габариты автомобиля.

Изменяют внешний вид кузова виниловой пленкой. Она бывает разной стоимости. Дорогая держится на машине до 3 лет. Наклеивают винил самостоятельно или в специализированных мастерских. Если под пленкой остались воздушные пузыри, она долго не продержится.

Более дорогая хромированная пленка смотрится несколько эффектнее. Ею обклеивают отдельные части кузова. Интересно сочетание обоих видов пленки, с их помощью создают контрастный кузов.

Аэрография до неузнаваемости изменяет облик автомобиля, стоит больших денег. Но кузов защищен от механического воздействия. Аэрография по свойствам не уступает заводской краске, не выгорает на солнце. Фото подбираются в Интернете. Самостоятельно заниматься этим делом довольно-таки рискованно.

Фонари заменяют на галогеновые лампы. Они сильно рассеивают свет и со временем тускнеют. Дорабатывают стеклоочистители для фар.

Подытоживая вышесказанное, нужно отметить, что на вторичном авторынке модель ВАЗ-2108 характеризуется весьма доступной стоимостью. Как правило, данный автомобиль приобретают начинающие водители для практики, и тюнеры – для направления своей фантазии и мастерства в нужное русло.

Как выгодно обменять авто с пробегом


Чтобы гарантировать законность услуги обмена авто с пробегом и ее объективную стоимость, процесс купли-продажи стоит проводить в проверенном автоцентре. Здесь клиенту предложат:
  1. Диагностику старой модели, на основании которой будет определена ее стоимость;
  2. Выбор машин на обмен, абсолютно новых или обладающих чистой историей пробега: все автомобили проходят криминалистическую экспертизу, потому в автосалоне никогда не будут продавать автомобиль с “темным прошлым”;

  3. Юридическое сопровождение сделки: клиент заключает нотариально заверенный договор и при необходимости может воспользоваться кредитными услугами банка-партнера автосалона;
  4. Оперативность услуги: клиенту не нужно искать покупателей для своего ТС, он лишен необходимости улаживать вопросы с ГАИ или банком. Перечисленные функции — задача автоцентра.

Читайте тут! Тюнинг Лады Весты

Таким образом при минимальном наличии документов возможно купить автомобиль улучшенной комплектации в течение от одного до трех дней. Услуга обмена авто с пробегом дает возможность регулярно менять автопарк владельца, приобретая его лучшие модели.

Тюнинговые идеи

Доработки затевают ради комфорта, красоты, безопасной езды:

  • Больших удобств придают установкой электропривода для замка багажника. Теперь его можно открывать, не выходя из машины.
  • Электрические стеклоподъемники – не дань моде. Они служат безопасности водителя и пассажиров.
  • Тюнинг электрического оснащения заключается в замене заводских проводов на силиконовые.
  • Новые стеклоочистители придают машине ухоженный вид.
  • Автомобили старого образца отличаются слабой шумоизоляцией. Тогда производители об этом не заботились. В салоне «восьмерки» поговорить друг с другом во время езды затруднительно. Тюнеры с легкостью устраняют это неудобство.

Снимают старую обшивку во всем салоне, даже с потолка. Очищают и обезжиривают поверхность. Приклеивают два слоя изолирующего материала. Старую обшивку выбрасывают. Современная состоит из двух слоев: фольга и материал с повышенной вязкостью при высоких температурах.

Обшивка заполняет любые неровности. Уровень комфорта езды возрастает, потому что не слышно шума ветра, звука мотора, трения покрышек о дорогу.

ВАЗ-2108 – тюнинг (фото салона)

Вполне реально обновить интерьер машины более дешевыми и простыми способами. Например, обновить чехлы для сидений. Модельный ряд этих изделий безграничен, для авто можно подобрать оптимальную вариацию по дизайну и стильному оформлению.

Самым распространенным товаром в этом сегменте являются универсальные чехлы. Преимущество их заключается в возможности подбора практически под любую модель автомобиля. Изготавливаются они из эластичного сырья, просты в монтаже и устойчивы к износу.

Единственным минусом специалисты называют несовпадение чехлов и самих кресел по размеру (если разница в габаритах слишком велика). При этом изделия либо чрезмерно растягиваются, или собираются в складки, что снижает эстетичность оформления и срок службы чехлов.

Вывод

В рассматриваемом авто ВАЗ-2108 салон (тюнинг которого можно осуществить по-разному) весьма удобен и позволяет реализовать различные дизайнерские решения. Неплохим вариантом для внутренней отделки станут экологически чистые чехлы из кожи, которая изготовлена на производстве без добавления химикатов. Такой материал износоустойчив, хорошо облегает сидения, имеет доступную цену, безвреден для взрослых и детей. Основная проблема заключается в том, что чехлы из экологически чистой кожи проблематично найти в свободном доступе.

Задний и полный привод на 2108-2112 Мысли по этому поводу! очень интересует! Оценка: 1 Голосов

#1 Гость_Kolin_*

#2 MAG

  • Активный Участник
  • Группа: Пользователи
  • Сообщений: 196
  • Регистрация: 05 October 09
  • Пол: Мужчина
  • Город: Нижний Тагил
  • Интересы: Тюнинг ВАЗ, АВТОзвук

#3 BadBoy

  • Группа: Пользователи
  • Сообщений: 3
  • Регистрация: 12 December 09
  • Пол: Мужчина
  • Город: Самара
Прикрепленные изображения

#4 BadBoy

  • Группа: Пользователи
  • Сообщений: 3
  • Регистрация: 12 December 09
  • Пол: Мужчина
  • Город: Самара
Прикрепленные изображения

#5 GLS

  • Злейший Мега-Модератор
  • Группа: Модераторы
  • Сообщений: 9768
  • Регистрация: 18 March 10
  • Пол: Мужчина
  • Город: Крым, г. Ялта
  • Интересы: Тюнинг вазов. Инструменты KING TONY. Подвеска.

Ваз 21083 GLS , немка, 22 октября 1987 года. Пережила многое. В семье с 1997 года, моя с 2007. Объём 1.8 литра, степень сжатия 10,8. Блок 11193 196,6 мм фрезерованный, коленвал 84 мм СТИ (шейка 41.5), шатуны 1119 129 мм полированные, шейки 20 мм , поршня торцованные 118.01. Маслоподдон TurboTema с заслонкой. ГБЦ 8кл Спорт фрезерованная, объём камеры сгорания 28 кубов, лужа под большие клапана. Клапаны custom 34/39 каналы на впуске мин. диаметр 33,5 мм, окно 36, выпуск 30, окно 32. Пружины ProSport, тарелки титановый сплав, цельные толкатели, вал СТИ 3 11,7 288/282, прокладка 21116. Ресивер custom М-Повер (доработанный, каналы 36 мм), дроссель 54 мм , холодный пуск ProSport , ФНС в штатном коробе. Форсунки от AGU 1.8T , РДТ 380 кПа , насос MASUMA MPU-103 (тоёта супра). Выпуск MG-Race , 60 мм, банка Honda Legend 3,5. Зажигание GM , бронепровода NGK , свечи NGK IR (иридиевые) . Датчики: ДПКВ, ДКК, ДПДЗ, РХХ, ДМРВ, ДД, блок управления Январь 5.1-61 шит он-лайн Вовой из Севастополя. Масло только Castrol EDGE 10W60 Двигатель на опорах Createch ; Передняя подвеска: Растяжка крабов Автопродукт , растяжка рычагов Автопродукт , Треугольные рычаги , стабилизатор IQ Racing 22 мм , распорка с доп.опорой ТМ Опоры СС20 Мастер , пружины Фобос -50 2110- 2 витка , амортизаторы Plaza Sport50 ; Задняя подвеска: Опоры Асоми , амортизаторы Plaza SP70 2170 , пружины Фобос -25 — 3 витка , стабилизатор задний Техномастер , распорка чашек приваренная АвтоПродукт , усилитель кузова ТМ . Тормоза: перед TORNADO FS 15 диски Pro.Sport Gold , колодки EBC GreenStuff , зад сток. Тормозной усилитель ТОРГМАШ . Привод равнодлинный , Колёса ВСМПО Вега 15 , проставки передние SS20 20мм, резина Yokohama PARADA spec-2 , развал, зад 2 градуса проставками Стингер ; перед 0.35 минут, кастер 3.5 градуса. Интерьер, короткоходная кулиса тюнинг-авто , с ручкой PRO.SPORT , руль PRO.SPORT Rally кожа чёрный, сиденья vw golf mk3 кастом, накладки на педали торг-маш Много всяких поскрипушек и погремушек. Внешне цвет белый ксералик , бампер передний Лукойл, задний 2113 сток, пороги и молдинги 2113, бед бой, зеркала F1 style ксенон би-линзы G5 , блоки розжига Infolight , лампы infolight 5000 K 50 Ватт .

#6 Кулибин

  • Группа: Пользователи
  • Сообщений: 761
  • Регистрация: 08 December 07
  • Пол: Мужчина
  • Город: Московская обл., г. Коломна
  • Интересы: Тюнинг авто

BadBoy (12.12.2009, 21:12) писал:

#7 GLS

  • Злейший Мега-Модератор
  • Группа: Модераторы
  • Сообщений: 9768
  • Регистрация: 18 March 10
  • Пол: Мужчина
  • Город: Крым, г. Ялта
  • Интересы: Тюнинг вазов. Инструменты KING TONY. Подвеска.

giv (26.3.2010, 18:09) писал:

Мне вчера товарищь заряжал, что есть 12 полноприводные. Причём по заводу

Тюнинг салона ВАЗ 2108

Популярным занятием является тюнинг салона ВАЗ 2108, да и что там говорить, любой водитель желает, чтоб садясь за руль, он испытывал комфорт,  удобство, и вокруг находились те вещи, которые радуют. С помощью проведения тюнинга все это реально, но придется поработать. Итак, начнем  того, что понадобится шумоизоляция, без нее никак. Дело в том, что говорить о комфортных поездках не придется, если все дребезжит, издает лишний шум, а то и стук. Качество сборки отечественных машин и подгонка деталей понятно, на каком уровне, в дороге намного сложней разговаривать и пассажирам приходится лишь переходить на повышенные тона. Такая ситуация частично исправима, дело не в том, что какие то части авто останутся без обработки, речь о том, что уровня шумоизоляции зарубежных машин добиться не получится.

Итак, снимается старая обшивка, которая может потом еще использоваться, или же будет приобретена новая, кстати, цены на нее доступные. Проведение шумоизоляции требует применения специального материала, который не сложно найти, обратившись в любой специализированный магазин. Это двухслойное покрытие из плотной фольги и другого материала на обратной стороне, который когда нагревается, получает вязкую консистенцию, и это дает ему возможность заполнить щель практически в любых поверхностях. Такое свойство позволяет сделать меньшим проникновение звука, и то, насколько оно выше, зависит качество и цена на материал, чем дешевле, тем хуже изоляция от шума и наоборот. Если мы говорим о тюнинге салона ВАЗ 2108, иногда требуется два слоя изолирующего материала, поэтому лучше сразу использовать качественный товар.

Для ВАЗ 2108 коврик в багажник тоже не помешает обновить, также как и коврики в салоне. Что касается кресел, то нет ничего сложного и затратного в том, чтоб их сменить, но не стоит креативить и отдавать предпочтение спортивному варианту, для данного авто это не лучший вариант. В таких сидениях комфорт не на первом месте, а мы именно этого добиваемся. Чтоб сэкономить, можно что-то подыскать на разборках, там часто бывают хорошие кресла с иномарок, подойдут даже с функцией обогрева, но если потратить время на установку. В салоне не помешает обновить или установить новые колонки. Что касается подсветок и накладок, то здесь тоже широкое поле для размышления и проявления своего стиля.

Похожие статьи

Клеим молдинги

Для того чтобы уберечь лакокрасочное покрытие от повреждений и ударов…

Сейчас читают:

Внешний тюнинг ВАЗ 2109: усовершенствование кузова автомобиля

Автомобиль ВАЗ 2109 имеет конструкцию удобную для тюнинга, усовершенствований и подстройки автомобиля под себя. С самого начала ВАЗ 2109 назывался «Спутником», а вот позже уже  Самарой. Автомобиль ВАЗ 2109 довольно популярен и пользуется немалым спросом. Сотрудничество двух автомобильных заводов, тольяттинского и   немецкого  Porsche, оказалось благотворным.

Обычно алгоритм действий тюнинга ВАЗ 2109 происходит в такой последовательности: сначала увеличиваем мощность двигателя – потом  тюнинг трансимсии  – подстраиваем  подвеску – улучшаем салон автомобиля – а вот теперь изменяем кузов.

Заводские характеристики двигателя «девятки» и трансмиссии довольно мощные и динамичные. Поэтому тюнинг кузова ВАЗ 2109 будет хорошим началом.

Часто автолюбители любят придумывать различные прозвища автомобилям. Такое прозвище есть и у «девятки». Из-за специфической формы своего бампера модель ВАЗ 2109 получила название «зубило». У любителей тюнинга есть возможность заменить форму бампера ВАЗ 2109 на более обтекаемую. Большой воздухозаборник нового бампера будет способствовать лучшему охлаждение двигателя на высоких оборотах.

Раздобыть необходимые автозапчасти для ВАЗ не будет составлять труда. За приемлемую цену Вы можете приобрести качественные детали с разборок автомобилей.

Во  внешнем тюнинга ВАЗ 2109  обратите внимание  на обновления задних фар. Если отсутствует дублирующий стопсигнал, то его возможно установить. На передней оптике Вашей «девятки» сделать практически ничего нельзя. Можно предложить реснички. Но при большом желании умелые мастера могут, конечно, приложив усилия, попытаться установить альтернативную оптику.

Модель кузова ВАЗ 2109 такова, что кромка задней двери подвержена гниению. Поэтому установите планку над задней дверью автомобиля.  

Стандартные родные зеркала заднего вида ВАЗ 2109 есть возможность заменить на новые. Это могут быть зеркала с подогревом и с водоотводящими канавками.

Если Вы любите путешествовать, то возможно установить бокс на крышу автомобиля. Такой багажник позволит Вам брать в поездку много вещей, которые не будут занимать лишнее место в салоне.

Тонировку окон  автомобиля возможно сделать  самостоятельно. На поверхность окон необходимо нанести мыльную жидкость с помощь распылителя. Для этих целей подойдет недорогой шампунь, а вот моющие средства лучше не использовать. Для того чтобы не поцарапать и не повредить тонировочную пленку, тщательно вымойте все окна, после чего снимите горизонтальные резинки. Когда будете вырезать пленку по размерам окна, не забудьте оставить запас 5 -10 см. Перед нанесением пленки закройте все окна автомобиля. С наружной стороны окон нанесите тонировочную пленку. Для того чтобы во время работы не повредить пленку, делайте все не спеша и очень аккуратно.

Пусть с помощью внешнего тюнинга Ваш автомобиль станет ещё лучше и комфортнее. Желаем удачи!

При работе на складе, перевозке грузов с одного места на другое будет очень кстати складское оборудование такое как гидравлические тележки. Распространенные тележки рокла торговой марки Xilin имеют достаточно много не оспоримых преимуществ, а именно относительную дешевую стоимость и высокое качество исполнения, в совокупности с технологиями шагающими в ногу со временем.

Тюнинг ваз 2108 (тюнинг восьмерки) своими руками легче простого

Выпуск ВАЗ 2108 стал новым словом в советском автомобилестроении. Это первенствоваламашина, выгодно отличающаяся от хороших автомобилей ВАЗ наличием переднего привода. Эта модель создавалась продолжительно, поскольку не хватало технических разработок для большого приближения переднего привода к русским дорогам.

Создание авто началось в 70-е годы прошлого столетия, а первый автомобиль заметил свет в середине 80-х годов. Модель ВАЗ 2108 отличается от прошлых моделей не только обустройством салона и внешним видом, но и техническими показателями, исходя из этого тюнинг ВАЗ 2108 имеет собственные особенности.

Тюнинг «восьмерки»

Эта модель автомобиля – хорошая возможность для тюнинга собственными силами, поскольку представляет собой сырой, местами недоработанный материал. Существует огромное количество идей для тюнинга ВАЗ 2108. Восьмера снаружи и внутренне весьма похожа на девятку, вернее напротив, исходя из этого тюнинг ВАЗ 2109 делается приблизительно в таком же духе, как и тюнинг восьмерки.

ВАЗ 2108 возможно доработать до современного джипа либо кардинально поменять начинку, что ее не сможешь отличить от заводской. В целом, тюнинг данного авто содержится в доработке внешнего вида, технических деталей и салона. Одним словом, процесс получается творческий.

Многие обладатели ВАЗ 2108 чтобы выделиться среди других автомобилей обожают переделывать собственный авто под спортивный вариант. Для этого постоянно совершенствуются внешние подробности ВАЗ. Возможно заменить боковые зеркала, воздухозаборники и обвесы, поменять диски на литые, добавить крылья. Кроме этого возможно установить диодные габариты, каковые окажут помощь улучшить уровень качества света.

Все эти несложные манипуляции разрешат поменять внешний стайлинг авто до неузнаваемости.

Возможно продолжительно задаваться вопросом, из-за чего до сих пор отечественные соотечественники ездят на таких моделях авто. А ответ очевидно несложен и кроется в их дешёвой стоимости. К тому все нужные для ремонта подробности существенно дешевле импортных аналогов.

И пускай многие уверены в том, что дешево – это не показатель качества и т. д., однако, первый опыт вождения автомобиля многие проходят именно на ВАЗ, а особенно на ВАЗ 2114 тюнинг.

Делаем тюнинг двигателя ВАЗ 2108

Для тех, кто кроме внешней привлекательности ценит в автомобиле и мощностные характеристики, стоитзадуматься о тюнинге двигателя. Тут возможно реализовать пара улучшений. К примеру, возможно перейти на другой тип двигателя. Это возможно инжектор.

Для ВАЗ 2108 тюнинг двигателя при инжекторной совокупности есть самый приемлемым вариантом. Тут возможно улучшить компрессор, другие компоненты и турбонаддув.

В случае если нет жажды либо возможности поменять тип двигателя с карбюраторного на какой-либо второй, то возможно сделать тюнинг методом установки фильтров, чистки и расширения каналов, повышения количества цилиндров и других замен. Такая доработка делается и при тюнинге ВАЗ 2106.

Для тех, кто больше применяет собственный авто в городе, возможно обратить внимание на показатель крутящего момента, его направляться поддерживать на заданном уровне при средних и малых оборотах. В этом окажет помощь замена вала в совокупности двигателя.

По окончании проведения тюнинга распределительного вала нужно тюнинговать цилиндры. Так как при повышении хода вала, возрастает и наполнение цилиндров топливно-воздушной смесью, что снабжает больший крутящий момент. Исходя из этого замена цилиндров – это следующий этап тюнинга двигателя.

При жажде кроме этого возможно заменить трубу для отвода выхлопных газов. Превосходно для этого подойдет конструкция из 4 труб, каковые переходят соответственно в две, а после этого в одну трубу. Это кроме этого разрешает поддерживать оптимальное значение крутящего момента для тюнингованного двигателя.

При впуске в двигатель стоит дроссельная заслонка, которую кроме этого возможно доработать. Для этого нужно расширить ее диаметр. За счет этого возрастет пропускная свойство заслонки. Из всего сказанного выше возможно сделать вывод, что тюнинг ВАЗ 2108 собственными руками – это в полной мере реально.

Кроме тюнинга двигателя возможно сделать тюнинг тормозной трансмиссии и системы.

Тюнинг салона ВАЗ 2108

К тюнингу салона возможно подойти с обновления ручки переключения передач, чехлов на сиденья, установки новой музыкальной совокупности. без сомнений, качественный звук музыки, что доносится из салона, додаёт лишь плюс тюнингованному автомобилю. У ВАЗ 2108 тюнинг салона воображает по-настоящему творческий процесс.

Тут возможно делать все: от замены подсветки лампочками на диодную подсветку до полной замены кресел на новые аналоги с вторых машин. Кроме этого возможно поработать над тюнингом руля. А такие обновки, как держатель для сотового телефона, электрические стеклоподъемники и другие приятные мелочи делают поездку в салоне самая комфортной.

В целом, все как при тюнинге ВАЗ 2109, автомобили так как практически однообразные.

Тюнинг электрооборудования восьмерки

Электрооснащение автомобиля дает широкий простор для фантазии, дабы сделать тюнинг 2108 (фото). К таковому относятся разные дополнительные фары, как на ВАЗ 2114 тюнинг, подсветка, электрические стеклоподъемники, привода и системы подогрева на зеркал. Кроме этого возможно улучшить музыкальное оборудование и установить навороченную сигнализацию.

Но кроме крутых наворотов, стоит обратить внимание на перенос катушки зажигания чуть выше либо установку такой же дополнительной. Возможно кроме этого оборудовать дополнительный коммуникатор, что точно понадобится. Возможно заменить родные провода авто на силиконовые.

Это будет хорошим вложением средств. Стоит обратить внимание и на приобретение хороших стеклоочистителей.

Возможно назвать хорошим тюнингом добротные стеклоочистители для фар, проведение герметизации предохранительного блока, и улучшенные опрыскиватели для лобового стекла. Хорошее ответ – усиление ламп фар, приобретение импортных ремня и свечей генератора. Поверьте, эти улучшения будут более действенными, чем установка, к примеру прочих элементов и кондиционера комфорта.

Тюнинг совокупности охлаждения на ВАЗ 2108

В данной совокупности автомобиля имеется пара моментов, каковые направляться сходу доработать. Необходимо заняться вентилятором радиатора. Для этого нужно сделать тумблер для принудительного включения вентилятора.

Кроме этого логично будет заменить датчик на более холодный.

Не следует торопиться заменять охлаждающую жидкость на более дорогую, поскольку улучшения охлаждения от этого не случится. Делать замену необходимо только при необходимости, а цена жидкости будет зависеть только от денежных возможностей.

Тюнинговать ВАЗ 2108 возможно по разным параметрам, но без сомнений одно – эта рабочая лошадка даст широкое поле для творчества собственному хозяину.

А вот и занимательное видео про тюнинг ВАЗ 2108:

А тут еще ВАЗы, каковые удачно тюнингуют:

Тюнинг ВАЗ 2101, Тюнинг ВАЗ 2105, Тюнинг ВАЗ 2106, Тюнинг ВАЗ 2107, Тюнинг ВАЗ 2109, Тюнинг ВАЗ 21099, Тюнинг ВАЗ 2110, Тюнинг ВАЗ 2111, Тюнинг ВАЗ 2112, Тюнинг ВАЗ 2113, Тюнинг ВАЗ 2114, Тюнинг ВАЗ 2115, Тюнинг Приоры, Тюнинг Калины, Тюнинг Лада Гранта, Тюнинг Лада Ларгус.

Ближайшие записи:

Тест драйв ВАЗ 2108


Статьи по теме:

Тюнинг ВАЗ 2108 своими руками — Автопортал Pro-Auto 24

Автолюбитель всегда хочет, чтобы его машина отличалась от всех остальных, имела какую-нибудь особенность и выделялась из серой массы других авто.

Лучший способ придать вашему автомобилю изюминку сделать тюнинг. В данной статье мы поговорим о возможностях тюнинга в домашних условиях.

Видео ВАЗ 2108 тюнинг капота своими руками

Ребята переделывают капот на «восьмерке». Смотрите, что у них получилось.



Тюнинг звука и другого

Убраны всё лишнее: ручки, замки, щетка задняя, повторители. Капот наварен. Занижения не стандартные. Переделана коробка. Тюнингованная подвеска. Установлена аудио система. Видео:



Тюнинг выхлопной системы ВАЗ 2108 (видео)
Самый дешевый тюнинг выхлопной системы.



Автомобиль на шинах низкого давления

Из «восьмерки» сделали вездеход на шинах низкого давления.



Зачем тюнинговать автомобиль? Ответ на вопрос знает каждый человек, имеющий свой автомобиль. Мы стремимся быть неповторимыми и оригинальными во всем, от мельчайших аксессуаров до собственного автомобиля.

По материалам autompv.ru

Калейдоскоп:

Промывка инжектора самостоятельно (видео) Внешний тюнинг ВАЗ 2106 своими руками Тюнинг своими руками, ВАЗ 2105 Обзор тюнинг Ваз 2106 своими руками

Тюнинг ваз 2108 (тюнинг восьмерки) своими руками проще

Выпуск ВАЗ 2108 стал новым словом в советском автомобилестроении. Это был первый автомобиль, который выгодно отличался от классических автомобилей ВАЗ с передним приводом. Эта модель создавалась долго, потому что не хватало технических разработок, чтобы максимально приблизить передний привод к российским дорогам.

Создание автомобиля началось в 70-х годах прошлого века, а первый автомобиль увидел свет в середине 80-х.Модель ВАЗ 2108 отличается от предыдущих моделей не только внешним видом и устройством салона, но и техническими показателями, поэтому тюнинг ВАЗ 2108 имеет свои особенности.

Тюнинг «восьмерки»

Данная модель автомобиля — отличная возможность для самостоятельного тюнинга, так как это сырой, порой незавершенный материал. Идей по тюнингу ВАЗ 2108 существует огромное количество. Восьмерка внешне и внутренне очень похожа на девятку, а точнее наоборот, поэтому тюнинг ВАЗ 2109 делается примерно в том же духе, что и тюнинг восьмерки.

ВАЗ 2108 можно доработать под современный внедорожник или кардинально изменить начинку, что ее не отличить от заводской. В целом тюнинг этого автомобиля заключается в доработке внешнего вида, салона и технических деталей. Словом, процесс творческий.

Многие владельцы ВАЗ 2108 с целью выделиться среди других автомобилей любят переделывать свои автомобили под спортивную версию. Для этого улучшаем внешние детали ВАЗ. Можно заменить боковые зеркала, обвесы и воздухозаборники, поменять колеса на легкосплавные, добавить крылья.Также можно установить диодные габариты, которые помогут улучшить качество света. Все эти нехитрые манипуляции изменят внешний вид автомобиля до неузнаваемости.

Давно удивляешься, почему наши соотечественники до сих пор ездят на таких моделях автомобилей. А ответ тривиально прост и заключается в их доступной цене. Кроме того, все детали, необходимые для ремонта, намного дешевле импортных аналогов. И пусть многие считают, что дёшево не показатель качества и т.д., тем не менее, многие люди испытывают первый опыт вождения на ВАЗе, а особенно на ВАЗ 2114 в тюнинге.

Рекомендуемая статья: Новый автомобиль до 750 000 рублей: как сделать выбор

Делаем тюнинг двигателя ВАЗ 2108

Тем, кто помимо внешней привлекательности ценит в автомобиле и мощностные характеристики, стоит задуматься о тюнинге двигателя. Здесь вы можете реализовать несколько улучшений. Например, вы можете переключиться на другой тип двигателя. Может инжектор.Для двигателя ВАЗ 2108 наиболее приемлемым вариантом является тюнинг двигателя с системой впрыска. Здесь вы сможете улучшать компрессор, турбокомпрессор и другие компоненты.

Если нет желания или возможности менять тип двигателя с карбюраторного на любой другой, то можно заняться тюнингом путем установки фильтров, расширения и очистки каналов, увеличения объема цилиндров и других замен. Данной доработкой занимается и тюнинг ВАЗ 2106.

Для тех, кто больше использует свои машины в городе, можно обратить внимание на показатель крутящего момента, он должен поддерживаться на заданном уровне на малых и средних оборотах.Это поможет заменить вал в системе двигателя.

После настройки распредвала необходимо настроить цилиндры. Ведь с увеличением хода вала увеличивается и наполнение цилиндров топливно-воздушной смесью, что обеспечивает больший крутящий момент. Поэтому замена цилиндров – это следующий этап тюнинга двигателя.

При желании также можно заменить выхлопную трубу. Для этого отлично подойдет конструкция из 4-х труб, которые переходят в две, а потом в одну трубу.Это также позволяет поддерживать оптимальное значение крутящего момента для настроенного двигателя.

На входе в двигатель находится дроссельная заслонка, которую также можно модифицировать. Для этого увеличьте его диаметр. За счет этого увеличится пропускная способность клапана. Из вышесказанного можно сделать вывод, что тюнинг ВАЗ 2108 своими руками вполне реален. Помимо тюнинга двигателя, вы можете произвести тюнинг тормозной системы и трансмиссии.

Рекомендуемая статья: Выбор Опель Корса с пробегом

Тюнинг салона ВАЗ 2108

К тюнингу салона можно подойти с обновлением ручки переключения передач, чехлов на сиденья, установкой новой музыкальной системы.Несомненно, качественное звучание музыки, доносящейся из салона, добавляет настроенному автомобилю только плюс. Тюнинг салона ВАЗ 2108 – процесс поистине творческий.

Здесь можно все: от замены подсветки лампочками на диодную до полной замены сидений на новые от других автомобилей. Также можно поработать над тюнингом руля. А такие новинки, как держатель для мобильного телефона, электростеклоподъемники и прочие приятные мелочи делают поездку в салоне максимально комфортной.В общем все как при тюнинге ВАЗ 2109, машины почти одинаковые.

Тюнинг электрооборудования восьмерки

Электрооборудование автомобиля дает широкий простор для фантазии при проведении тюнинга 2108 (фото). Сюда входят различные дополнительные фары, как в тюнинге ВАЗ 2114, фонари, электрические стеклоподъемники, системы обогрева и приводы зеркал. Также можно улучшить музыкальное оборудование и установить навороченную сигнализацию.

Однако, кроме прикольных наворотов, стоит обратить внимание на перенос катушки зажигания чуть выше или установку такой же доп.Также можно оборудовать дополнительный коммуникатор, что, безусловно, полезно. Родные автомобильные провода можно заменить на силиконовые. Это будет отличным вложением. Стоит уделить внимание покупке хороших дворников.

Отличным тюнингом можно назвать хорошие дворники фар, герметизацию предохранительного узла, а также улучшенные распылители лобового стекла. Хорошее решение – усилить фары, купить импортные свечи и ремень генератора. Поверьте, эти доработки будут эффективнее, чем установка, например, кондиционера и прочих элементов комфорта.

Рекомендуемая статья: Как увеличить мощность двигателя ВАЗ 2109 (карбюратор) своими руками

Тюнинг системы охлаждения на ВАЗ 2108

В этой системе автомобиля есть несколько моментов, которые следует сразу же доработать. Нужно сделать вентилятор радиатора. Для этого нужно сделать тумблер принудительного включения вентилятора. Также логично будет заменить датчик на более холодный.

Не спешите менять охлаждающую жидкость на более дорогую, так как это не улучшит охлаждение.Производить замену нужно только в случае необходимости, а стоимость жидкости будет зависеть только от финансовых возможностей.

Тюнинговать ВАЗ 2108 можно по различным параметрам, но несомненно одно — эта рабочая лошадка даст своему владельцу широкое поле для творчества.

А вот интересное видео про тюнинг ВАЗ 2108:

А вот и ваз которые успешно тюнингуются:

Тюнинг ВАЗ 2101, Тюнинг ВАЗ 2105, Тюнинг ВАЗ 2106, Тюнинг ВАЗ 2107 Тюнинг ВАЗ 21099, Тюнинг ВАЗ 2110, Тюнинг ВАЗ 2111, Тюнинг ВАЗ 2112, Тюнинг ВАЗ 2113, Тюнинг ВАЗ 2114, Тюнинг ВАЗ 2115, Тюнинг Приоры, Тюнинг Калина, Тюнинг Лада Гранта, Тюнинг Лада Ларгус.

Особенности SAP S/4HANA Cloud 2108 Release

В третий раз в этом году я с гордостью объявляю об общедоступной сегодня версии SAP S/4HANA Cloud 2108, предлагающей вам захватывающие инновации и усовершенствования во всех направлениях бизнеса и отраслях, которые помогут вашему бизнесу работать лучше. Мы продолжаем улучшать наши предложения для наших уважаемых облачных клиентов и поддерживать интеллектуальное предприятие с помощью большого количества новых функций и улучшений.

В этом блоге я с удовольствием познакомлю вас с моими любимыми особенностями выпуска SAP S/4HANA Cloud 2108. Посмотрите мое видео ниже, чтобы получить первое впечатление о многих новшествах, которые принесет вам этот релиз.

 

Финансы

Как всегда начинаем с финансов. Здесь мы отправляем новый контент «Групповое планирование» в дополнение к уже существующему интегрированному контенту финансового планирования в SAP Analytics Cloud.Групповое планирование основано на модели данных SAP S/4HANA Cloud и позволяет вам использовать основные данные группы и данные транзакций из SAP S/4HANA Cloud в качестве отправной точки для планирования, что дает вам возможность составить отчет о прибылях и убытках и балансовый отчет. планирование с использованием групповых измерений отчетности, таких как единица консолидации и статья финансовой отчетности для компаний, управляемых за пределами SAP S/4HANA Cloud. Здесь администраторы планирования могут предварительно заполнить экраны планирования на основе прошлых фактических данных и получить дополнительную информацию о запланированных данных с помощью отчетов.

Рис. 1. Новый контент «Групповое планирование» позволяет выполнять планирование прибылей и убытков и балансов для компаний, управляемых вне SAP S/4HANA Cloud.

Ульрих Хауке предоставляет дополнительную информацию в своем блоге.

 

Управление, риски и соответствие

Мы продолжаем совершенствовать управление, риски и соответствие требованиям, предлагая 25 дополнительных предопределенных элементов управления для SAP Financial Compliance Management , позволяющих вашей организации соответствовать Закону Сарбейнса-Оксли (SOX) и другим нормативным актам.Решение позволяет обнаруживать комплаенс-риски до того, как их последствия станут существенными для финансовых показателей и будут выявлены аудиторами. Вы можете отслеживать и просматривать изменения, внесенные в клиентов, поставщиков, счета главной книги, продукты и заводы по производству продуктов. Благодаря предусмотренным проверкам счетов вы можете убедиться, что не пропущена никакая важная информация, а также обнаружить несогласованные, отсутствующие или подозрительные данные документа. Благодаря новому элементу управления признанием выручки вы можете убедиться, что ваши продукты продаются по правильной цене обособленной продажи.

 

Рис. 2. Воспользуйтесь преимуществами 25 дополнительных предопределенных элементов управления для SAP Financial Compliance Management, предлагающих более удобный способ соблюдения нормативных требований.

Подробнее читайте в блоге Катрин Дайснер.

 

Управление заказами решений

Следующей темой в моем списке является интеграция между Professional Services и Solution Order Management . Это важное расширение дополняет заказы решений возможностью продавать проекты вместе с физическими товарами, услугами и подпиской в ​​одном заказе, поддерживая создание заказов, включающих компонент профессиональных услуг.Благодаря этому нововведению мы предлагаем беспрепятственную интеграцию проектов клиентов в управление заказами на решения и последующие финансовые процессы и процессы контроля. Внедряя эту возможность, мы поддерживаем трансформацию бизнеса, которая позволяет продавать, например, консалтинговые проекты как часть комплексного решения. Вы можете создать элемент проекта в управлении заказами на решение, сохранить сведения о проекте, такие как даты начала и окончания, организационные данные, руководителей проектов и чистую стоимость, а также отслеживать проект с помощью Ход выполнения заказа на решение.

Рис. 3. Интеграция между Professional Services и Solution Order Management поддерживает трансформацию бизнеса от продажи продуктов к предоставлению решений с более высокой прибылью.

 

Грег Хатчеон подробно рассказывает об этом в своем блоге.

 

Профессиональные услуги

С включением периодического обслуживания типа контракта в новом выставлении счетов по проекту в Профессиональных услугах теперь вы можете подготовить запросы на выставление счетов по проекту и запросы документов выставления счетов для элементов выставления счетов типа контракта « Периодическое обслуживание» в « Управление выставлением счетов по проекту». Приложение SAP Fiori.Кроме того, теперь можно запланировать подготовку запросов документов фактуры для элементов фактуры типа контракта «Периодическая услуга » в приложении SAP Fiori « Планирование подготовки выставления счетов по проекту» . Это нововведение упрощает мониторинг и подготовку выставление счетов, а также создать запрос документа выставления счетов, что приведет к увеличению стоимости счета в выставлении счетов по проекту в рамках сценария периодического обслуживания.

Рис. 4. Включение периодического обслуживания контрактного типа в новой системе выставления счетов по проекту обеспечивает простую подготовку запросов на выставление счетов по проекту и запросов документов по выставлению счетов.

 

Узнайте больше в блоге Катарины Стопф.

 

Корпоративный портфель и управление проектами

В области корпоративного портфеля и управления проектами мы предлагаем подробных описаний для корпоративных проектов . При сотрудничестве с несколькими заинтересованными сторонами над совместными проектами важно поддерживать подробные описания для обеспечения прозрачности. До сегодняшнего дня финансовые контролеры и менеджеры проектов могли вести только подробные описания заголовков проектов и элементов WBS в приложении «Project Builder» .​ В этом новом выпуске SAP S/4HANA Cloud 2108 подробные описания заголовков проектов и элементов WBS могут храниться непосредственно в приложениях SAP Fiori. сокращение ручного труда за счет отказа от ведения информации о масштабах в дополнительных документах.

Рисунок 5. Подробные описания для корпоративных проектов помогает поддерживать подробные описания заголовков проектов и элементов WBS в приложениях SAP Fiori.

 

Узнайте больше из нового поста в блоге Корины Кинзель.

 

Производство

В сфере производства новое приложение SAP Fiori «Массовое обслуживание мощностей рабочего центра» массово изменяет реализацию основных данных о мощностях. Чтобы удовлетворить будущие потребности, планировщик производства может создавать массовые обновления интервалов и смен для нескольких мощностей и управлять ими в разных рабочих центрах.Возможности фильтрации, основанные на материале, производственной версии или группах рабочих центров, помогают увеличить скорость массовых обновлений одним щелчком мыши, предлагая быстрое создание определений интервалов и смен для нескольких мощностей. Здесь мы предлагаем широкий экран выбора с целым набором различных опций на выбор и страницу с подробной информацией, предоставляющую информацию о емкости, а также проверки на экране для исправления данных.

Рис. 6: Новое приложение SAP Fiori «Массовое обслуживание мощностей рабочего центра» поддерживает создание массовых обновлений интервалов и отгрузок для простого управления различными рабочими центрами.

 

Герхард Велкер делится своим мнением об этом и многих других новшествах в своем блоге.

 

Цепочка поставок

В рамках цепочки поставок мы предлагаем совершенно новое сквозное решение в области управления транспортировкой . Здесь наша стратегия заключается в том, чтобы предоставить базовые функции управления транспортировкой в ​​SAP S/4HANA Cloud для обслуживания транспорта, подобного ERP, предлагая единую целостную платформу со сквозным планированием и выполнением цепочки поставок.Сочетание входящего и исходящего фрахта, а также всесторонняя интеграция в процессы «От заказа до оплаты» и «От закупки до оплаты» обеспечивают точную интегрированную калькуляцию стоимости фрахта, расчет с проверкой счета-фактуры перевозчика и оплату. Преимущество здесь: новые сценарии передового опыта для Планирование транспортировки вручную позволяют планировать перевозки вручную в SAP S/4HANA Cloud и устраняют необходимость во внешней системе управления транспортировкой для создания заказов на перевозку.

Рис. 7. Благодаря нашему совершенно новому сквозному решению мы обеспечиваем точную интегрированную калькуляцию стоимости перевозки и устраняем необходимость во внешней системе управления транспортировкой для создания заказов на перевозку.

 

Подробнее читайте в блоге Герхарда Велкера.

Прочтите последнюю запись в блоге Маркуса Ортельта, чтобы узнать о дискретной промышленности.

 

Источники и закупки

В разделе Sourcing and Procurement мы предлагаем функцию прямой навигации в приложениях SAP Fiori из центральной хаб-системы , чтобы сделать взаимодействие с пользователем еще более интуитивно понятным и удобным. Благодаря этому новшеству вы теперь можете напрямую переходить к приложениям SAP Fiori подключенных спутниковых систем SAP S/4HANA из центральной системы управления закупками без необходимости выполнять транзакции SAP S/4HANA WebGUI.Например, вы можете перейти в приложение SAP Fiori «Управление заявками на покупку Professional» при использовании ссылки на открытый документ на странице объекта прокси « Заявка на покупку» и при создании серверной заявки на покупку в подключенной системе из царапать.

Рисунок 8. Перенаправляя навигацию в приложения SAP Fiori из центральной хаб-системы, мы даем вам возможность напрямую переходить к приложениям SAP Fiori подключенных сателлитных систем SAP S/4HANA из центральной хаб-системы закупок.

 

Прочтите сообщение в блоге Хариша Мангтани, чтобы узнать больше.

 

Продажи

В отделе продаж мы предлагаем автоматическое удаление блокировки биллинга при авансовых платежах . С помощью этой функции вы можете использовать приложение SAP Fiori « Планирование обновления статуса авансового платежа — заказы на продажу» , чтобы запланировать обновление статуса авансового платежа в заказах на продажу. Когда статус авансового платежа изменяется на « Полностью оплачен », плановое задание автоматически удаляет блокировку выставления счетов из закрывающих счетов.Вы можете запустить периодическое задание в SAP S/4HANA Sales для управления заказами, чтобы проверить состояние ожидаемых авансовых платежей и автоматически удалить блокировку выставления счетов, чтобы приступить к созданию закрывающего счета при следующем прогоне выставления счетов. Это обеспечивает повышение производительности продаж за счет простого управления заказами, а также бесшовной сквозной интеграции процессов с использованием программного обеспечения для учета дебиторской и кредиторской задолженности по контрактам.

Рисунок 9: Автоматическое удаление блокировки выставления счетов в авансовых платежах помогает планировать обновление статуса авансового платежа в заказах на продажу.

 

Кристиан Фоглер предлагает подробный обзор в своем блоге.

 

Служба

Перейдем к Сервису, где мы отправляем управление кредитами в сервисные заказы и контракты . Благодаря этому нововведению мы даем вам возможность выполнять проверки кредитоспособности, сохраняя заказы на обслуживание и контракты на обслуживание, определяя кредитные лимиты. Здесь мы обеспечиваем большую видимость клиентских кредитов и повышаем вероятность своевременной оплаты заказов на обслуживание и контрактов на обслуживание, снижая риск финансовых потерь и снижая стоимость неоплаченных услуг.

Рис. 10. Выполнение проверок кредитоспособности при сохранении заказов на обслуживание и контрактов на обслуживание путем определения кредитных лимитов и увеличения видимости кредитов клиентов с помощью управления кредитами в заказах на обслуживание и контрактах.

 

Узнайте больше в блоге Ён Хва Ку.

 

Управление активами

Затем у нас есть управление активами, где мы предоставляем графическое управление отношениями между операциями заказа .С помощью приложения SAP Fiori «Maintenance Scheduling Board» вы теперь можете графически рисовать взаимосвязи между операциями заказов на техобслуживание, инициировать такие действия, как изменение, диспетчеризация или удаление ограничений, а также удалять отношения — и все это с помощью простого в использовании щелчка правой кнопкой мыши. контекстное меню. Здесь вы можете оптимизировать процессы, создавая и управляя дополнительной информацией о планировании и отношениях, относящейся к выполнению, а также упрощая навигацию, запуская действия из вашего текущего местоположения на экране без необходимости предварительного выбора.Настоящая экономия времени!

Рис. 11. Графическое управление взаимосвязями между операциями заказа оптимизирует ваш процесс, позволяя графически отображать взаимосвязи между операциями заказа обслуживания и инициировать такие действия, как удаление взаимосвязей, диспетчеризация и удаление ограничений.

Узнайте больше в блоге Герхарда Велкера.

Соответствие продукции

Мы переходим к Соответствию продукции, где мы позволяем вам отслеживать, рассчитывать и контролировать объемы веществ, экспортируемых в страну или регион .С помощью этой функции вы можете получить обзор совокупных объемов веществ, экспортируемых в страну или регион юридическим лицом вашей компании. Функция отслеживания объема вещества теперь интегрирована с процессом продажи-доставки, поэтому она выбирает и предварительно обрабатывает соответствующие материальные документы, полученные в результате исходящих поставок.

Рисунок 12: Это нововведение дает вам обзор совокупных объемов веществ, экспортируемых в страну или регион, и позволяет отслеживать, рассчитывать и контролировать их.

 

Кристиан Фоглер делится своими мыслями в этом блоге.

 

Окружающая среда, здоровье и безопасность

Сохранение окружающей среды, здоровья и безопасности сейчас важнее, чем когда-либо. Поэтому мы продолжаем предлагать различные решения и инновации в этой области. В SAP S/4HANA Cloud 2108 мы предоставляем возможность собирать информацию, связанную с выпусками среды . С помощью этой функции вы можете управлять выпусками среды, связанными с инцидентом.​Вы можете ввести подробную информацию об этом выпуске, включая описание опубликованного материала, тип и размер выпуска, а также ответы по очистке. Кроме того, при необходимости вы можете создавать и управлять списками материалов и веществ. Нормативные списки коэффициентов выбросов помогают более удобным образом управлять коэффициентами косвенных выбросов. Здесь мы предоставляем улучшенный мониторинг данных о выбросах с помощью классификаторов данных, которые помогают вам разделять и фильтровать транзакционные данные для отчетности по прямым и косвенным выбросам, а также разделять фактические и прогнозируемые выбросы.

Рисунок 13: Возможность сбора информации, связанной с выбросами в окружающую среду, позволяет вводить подробную информацию о выбросах, а также создавать и управлять списками материалов и веществ.:

 

Узнайте больше из этой записи в блоге Кристиана Фоглера.

 

Двухуровневая ERP-система

​Благодаря интеграции двухуровневого прогнозного планирования материалов и ресурсов (pMRP) с соглашением о поставках мы обеспечиваем эффективное планирование с помощью моделирования на основе ресурсов, предоставляя возможность создавать симуляции как в штаб-квартире, так и в дочерних компаниях с учетом типов гибких ограничения.Это позволяет головному офису и дочерней компании легко найти согласованный план для конечного продукта посредством совместного планирования. Оперативное планирование уведомляет графики прогноза (FRC) с прогнозными графиками для дочерней компании, чтобы инициировать планирование материалов и ресурсов. Строки расписания точно в срок (JIT), реплицированные в дочерней компании, содержат инструкции с необходимыми количествами и временем для дочерней компании для создания поставок.

Рис. 14. Интеграция двухуровневого pMRP с соглашением о поставках обеспечивает эффективное планирование с помощью моделирования на основе ресурсов.

 

Узнайте больше в блоге Свати Балани.

 

Активация SAP для SAP S/4HANA Cloud

Как всегда, мы продолжаем улучшать нашу активную методологию SAP для SAP S/4HANA Cloud, чтобы адаптировать ее к нашей постоянно меняющейся среде. Поэтому я рад объявить о запуске нового сообщества SAP Activate. Вы можете получить доступ к ценным блогам от экспертов по SAP Activate и использовать пространство, чтобы быть в курсе всех новостей о SAP Activate.Вы также можете опубликовать свои насущные вопросы и пообщаться с экспертами. Мы рекомендуем вам подписаться на SAP Activate Community . Мы с нетерпением ждем ваших сообщений и вопросов.

Рис. 15. Будьте в курсе последних событий и общайтесь с экспертами в нашем новом сообществе SAP Activate.

 

Прочтите последнюю запись в блоге Яна Мусиля, чтобы узнать больше.

 

Интеллектуальная роботизированная автоматизация процессов SAP

Кроме того, мы постоянно инвестируем в интеллектуальность и автоматизацию наших продуктов с помощью SAP Intelligent Robotic Process Automation .В последнем выпуске мы уже представили нашу новую среду для ботов, SAP Intelligent Robotic Process Automation 2.0. Помимо ежемесячного выпуска совершенно новых ботов, мы переводим уже существующих ботов в эту новую среду, чтобы обеспечить еще более удобное использование. Посетите наш магазин iRPABot и обзор лучших практик, чтобы узнать, как сотни ботов могут помочь вам в достижении вашей цели автоматизации. Узнайте больше об этом в видео и блоге Янника Петершмитта.

Рис. 16. Магазин iRPA Bot предлагает сотни ботов, которые помогут вам достичь цели автоматизации.

Узнайте больше об iRPA в записи блога Hardeep Tulsi.

 

Используйте нашу серию ранних выпусков SAP S/4HANA Cloud в автономном режиме

Поскольку мы недавно провели несколько сеансов в реальном времени по всем этим темам в рамках нашей серии ранних выпусков SAP S/4HANA Cloud, вы можете получить еще больше информации, чтобы узнать больше о последней версии SAP S/4HANA Cloud. выпуск. Хотя наши клиенты, партнеры и коллеги имели возможность принять участие и пообщаться с экспертами во время сеансов в режиме реального времени, организованных через SAP Learning Hub, мы не хотим скрывать от вас эту замечательную подборку информации.Поэтому мы разработали эту новую брошюру по SAP S/4HANA Cloud 2108 Early Release Series, которая позволяет вам использовать повторы, презентации и демонстрации системы онлайн-сеансов в удобное для вас время. Найдите интересующие вас темы, просмотрите или загрузите материалы или просто добавьте брошюру в закладки, чтобы получить самую свежую информацию о выпуске SAP S/4HANA Cloud.

Рис. 17. Новая брошюра о серии ранних выпусков SAP S/4HANA Cloud 2108 содержит повторы, презентации и демонстрации системы недавно проведенных онлайн-сессий.

 

Дополнительные темы

Прочтите сообщение в блоге Катрин Дайсснер, чтобы узнать о темах технологий.

Узнайте об инструменте автоматизации облачного тестирования SAP S/4HANA в записи блога Анурага Наяка.

 

Внутри подкаста SAP S/4HANA

Как всегда, я хотел бы призвать вас подписаться на наш подкаст «Внутри SAP S/4HANA». В этом подкасте используются уникальные знания и опыт экспертов по продуктам SAP S/4HANA, партнеров и клиентов для удовлетворения ваших потребностей путем обмена информацией о продуктах и ​​передовым опытом реализации проектов.Успех клиента невозможен без успеха продукта и успеха проекта — мы помогаем вам выйти на новый уровень и сделать ваши проекты SAP S/4HANA успешными. Подпишитесь сейчас и воспользуйтесь общими знаниями.

 

Ваш голос имеет значение!

Если вы хотите узнать больше и активно взаимодействовать с экспертами SAP в предметной области по SAP S/4HANA Cloud, присоединяйтесь к нашему сообществу SAP S/4HANA Cloud — теперь оно полностью интегрировано с сообществом SAP. Сообщество объединяет клиентов SAP S/4HANA Cloud, партнеров и экспертов SAP и имеет четкую миссию: создать интерактивное сообщество, чтобы обсудить друг с другом лучшие практики и продуктовые решения.Мы приглашаем вас познакомиться с новым «универсальным магазином» нового сообщества SAP S/4HANA Cloud Community, где вы найдете все ресурсы, инструменты, вопросы по содержимому и ответы, а также сможете связаться с экспертами, которые помогут вам в вашем путешествии по SAP S/4HANA Cloud.

 

Для получения дополнительной информации о SAP S/4HANA Cloud перейдите по следующим ссылкам:
  • Информация о выпуске SAP S/4HANA Cloud
  • Статья Яна Гилга в SAP News Center здесь
  • Последние блоги о выпуске SAP S/4HANA Cloud здесь и основные сведения о предыдущем выпуске здесь
  • Видео о продуктах в нашем плейлисте SAP S/4HANA Cloud и SAP S/4HANA на YouTube
  • SAP S/4HANA PSCC Digital Enablement Wheel здесь
  • Серия вебинаров раннего выпуска здесь
  • Подкаст Inside SAP S/4HANA здесь 
  • Микрообучение openSAP для SAP S/4HANA здесь
  • Передовой опыт для SAP S/4HANA Cloud здесь
  • Облачное сообщество SAP S/4HANA: здесь
  • Описание области действия
  •  здесь
  • Что здесь нового
  • Страница продукта справочного портала здесь
  • Портал внедрения здесь

Подпишитесь на нас через @SAP и #S4HANA или за мной через @SDenecken

 

 

 

 

Производство в SAP S/4HANA Cloud 2108

В этом блоге представлен обзор инноваций в SAP S/4HANA Cloud 2108 для производства.

Впервые в истории серии блогов SAP S/4HANA Cloud Manufacturing & Supply Chain инновации цепочки поставок описываются в отдельном блоге Цепочка поставок в SAP S/4HANA Cloud 2108, чтобы сократить время чтения каждого блога и, таким образом, увеличить их четкость.

Обязательно прочтите главу «Скрыть информацию о ценах для производственных и технологических заказов», в которой сообщается о важном функциональном изменении, которое необходимо принять!

Во-первых, это сообщение в блоге начинается с оглавления для удобства поиска и позволяет вам перейти непосредственно к интересующей вас теме, щелкнув определенную запись:

Производство
Управление группами рабочих центров
Планирование производства
Планирование емкости
Взаимодействие поставщиков с запросами на изменение MRP
Расширенное производственное планирование и планирование
Серийное производство с пополнением запасов в зависимости от спроса
Прогнозное планирование материалов и ресурсов
Производственные операции
Управление технологическими заказами
Сравнение функций для подтверждения операций производственного заказа
Канбан
Скрыть информацию о ценах для производственных и технологических заказов
Расширяемость процесса для производственных заказов
Управление качеством
Решить внутренние проблемы с помощью методологии 8-D – Добавить комментарии
Печать уведомлений о качестве
Запись результатов проверки

 

Посмотрите мое видео, в котором освещаются следующие основные моменты производственной версии:

  • Взаимодействие с поставщиком при запросе на изменение MRP
  • Поддержка серийного производства при пополнении запасов в зависимости от спроса
  • Массовое техническое обслуживание мощностей рабочего центра
  • Мониторинг Канбан-контейнеров и автоматическое обновление Канбан-доски

Видео 1: основные моменты производства в выпуске 2108

 

Производство

Управление группами рабочих мест — Расширения

В этом выпуске теперь можно просматривать и редактировать узел смены , тип , и отчет о смене , тип со ссылкой на рабочий центр или ресурс на странице сведений приложения в фасете Сведения о выполнении цеха .

Рис. 1: Приложение SAP Fiori «Управление группами рабочих центров» с фасетом «Сведения о выполнении в цехе»

(наверх)

 

Планирование производства

Планирование мощности
Массовое техническое обслуживание мощностей рабочего центра

С помощью нового приложения Mass Maintenance of Work Center Capacities вы можете выполнять массовое создание интервалов для выбранных мощностей рабочего центра. Как специалист по планированию производства вы должны управлять мощностями нескольких рабочих центров для удовлетворения будущих потребностей.Когда вы предвидите всплеск спроса, вы можете создать несколько интервалов для нескольких или всех мощностей, принадлежащих рабочим центрам в производственной линии/группе рабочих центров. Интервалы можно создавать как для рабочих, так и для нерабочих дней. В пределах заданного интервала вы можете создавать смены на один день и разрешать их повторение ежедневно, еженедельно или ежемесячно.

В следующем демонстрационном видео мой коллега Маркус Эртельт показывает новое приложение в короткой демонстрации:

Видео 2: Новое приложение SAP Fiori « Массовое обслуживание мощностей рабочего центра »: выполните массовое создание интервала для выбранных мощностей рабочего центра.

(наверх)

 

Плата планирования мощности
Опция изменения расписания (массовая рассылка)

Опция Realign Schedule теперь позволяет изменить приоритет графиков заказов в рабочих центрах кардиостимуляторов на более раннюю или более позднюю дату с помощью кнопки Realign Schedules .

Рис. 2: Панель планирования мощностей — изменение графиков

Прошлое пороговое значение планирования

Вы также сможете установить порог для планирования операций с заказами в прошлом (при перепланировании или перераспределении заказов), используя параметр
Порог планирования в прошлом в разделе Настройки приложения .

На следующем рисунке слева показана настройка порога, а справа — проверка, связанная с повышением настройки порога при повторном планировании.

Рис. 3: Плата планирования мощностей — прошлое пороговое значение планирования

 

Взаимодействие поставщиков с запросами на изменение MRP

Далее я хотел бы представить важное новшество в области планирования потребности в материалах (MRP) под названием Взаимодействие с поставщиком с запросом на изменение MRP .Это нововведение улучшает взаимодействие с поставщиками и обработку запросов на изменение MRP в сценарии интеграции с внешней системой закупок. Сценарий интеграции позволяет специалистам по планированию материалов в SAP S/4HANA напрямую информировать своих поставщиков об исключениях, возникших при выполнении ППМ, таких как запланированные изменения количества или даты заказов на поставку. На следующем рисунке показана упрощенная блок-схема процесса для сценария интеграции запроса на изменение MRP с техническим именем SAP_COM_0667:

.

Рис.4: Сценарий интеграции запроса на изменение MRP (упрощенный процесс)

В левой части рисунка вы видите систему SAP S/4HANA, в правой части Ariba Network в качестве системы закупок. Связь между обеими системами осуществляется через API-интерфейсы SOAP и ODATA.

В системе SAP S/4HANA пользователи с бизнес-ролью Планировщик материалов — закупки на стороне могут использовать приложение Создать запросы на изменение MRP для создания запросов на изменение для существующих строк графика заказа на покупку на основе списка предложений по изменению графика. из чеков перепланирования MRP.Вы можете отправить эти запросы на изменение поставщикам, используя внешнюю систему закупок, чтобы запросить изменение количества или даты поставки для строки графика заказа на покупку, чтобы можно было обеспечить доступность материалов и выполнить требования клиентов. В системе внешних закупок поставщики могут принимать или отклонять запросы на изменение или отправлять новые предложения. После того, как вы получили ответ от поставщика, вы можете либо применить, либо отказаться от изменений, включенных в конкретный запрос на изменение или предложение.

На следующем рисунке показан подробный процесс сценария интеграции запроса на изменение MRP:

Рис. 5: Подробная последовательность операций сценария интеграции запроса на изменение MRP

 

Новое приложение Управление запросами на изменения позволяет вам следить за изменениями, которые вы запросили у своего поставщика, а также размещать запросы на изменения, которые вы собрали. Вы создаете запросы на изменение при использовании приложений для управления нехваткой материалов или непокрытыми потребностями.Вы можете запросить у поставщика изменение количества или даты поставки в заказе на поставку или в заказе на перемещение запаса, чтобы обеспечить доступность материала и выполнить требования клиента. В конце процесса вы либо применяете изменения, что автоматически обновляет заказ, либо отменяете запрос.

С помощью приложения Расписание отправки запросов на изменение MRP вы можете запланировать периодическую отправку запросов на изменение MRP и обновлений статуса вашим поставщикам с помощью предоставленных API.

С помощью приложения Расписание проверок изменения графика планирования потребности в материалах вы можете запланировать периодическое выполнение проверок изменения графика планирования потребности в материалах.

Подробную информацию см. в справке SAP.

Здесь описаны службы (API) для обработки запросов на изменение MRP.

В следующем видео я покажу вам приложение Create MRP Change Requests и приложение Manage Change Requests в системе:

Видео 3: Взаимодействие поставщиков с запросами на изменение MRP

(наверх)

 

 

Расширенное производственное планирование и планирование

Серийное производство с пополнением в зависимости от спроса

Переходим к Пополнение по требованию .

В выпуске 2108 можно выполнить дополнительные настройки конфигурации для пополнения по требованию и использовать новый тип MRP D2 для поддержки серийного производства . Можно использовать тип ППМ D2 для включения вторичных потребностей плановых заказов, которые фиксируются для планирования ППМ или релевантны для повторяющихся производственных процессов в уравнении нетто-потока.

Посмотрите следующее видео, в котором показан новый тип ППМ D2 в конфигурации и основных записях материалов:

Видео 4: Пополнение запасов по требованию — новый тип MRP D2 поддерживает серийное производство

(наверх)

 

Прогнозное планирование материалов и ресурсов
Прогноз графиков поставки материалов в среде, определяемой спросом

Прогнозное планирование материалов и ресурсов (pMRP) можно использовать для создания и отправки прогнозируемых графиков поставок материалов в среде, определяемой спросом, поставщикам.

В некоторых бизнес-процессах предложения по закупкам инициируются с опозданием (пополнение по требованию, пополнение Канбан без MRP). Вы можете использовать предиктивное MRP, чтобы предоставить поставщикам предварительный необязательный прогноз.

Дополнительные сведения см. в разделе «Прогноз графиков поставки материалов в среде, определяемой спросом».

 

(наверх)

 

Производственные операции (исполнение и контроль)

Управление технологическими заказами

Приложение «Управление технологическими заказами» позволяет руководителям производства управлять ходом выполнения технологических заказов в непрерывном производстве.В приложение Manage Process Orders добавлено множество полезных функций, все из которых перечислены в документе «Что нового». В этом блоге я хочу выделить два из них:

  • Новая грань Прочая промышленная продукция , которая показывает подробную информацию о сопутствующих и побочных продуктах, а также микродиаграмму, показывающую сравнение запланированных и поставленных количеств

Рис. 6: Приложение SAP Fiori Управление технологическим заказом — Новый аспект для сопутствующих и побочных продуктов

 

  • Аспект информации о заказе, отображающий круговую диаграмму, показывающую доставленное, открытое и подтвержденное количество брака

Рис.7: Приложение SAP Fiori Управление технологическим заказом — новая круговая диаграмма отображает доставленное, открытое и подтвержденное количество брака

(наверх)

 

Сравнение функций для подтверждения операций производственного заказа

Справочная документация SAP теперь содержит полезные сравнения функций между «классическими» визуальными гармонизированными приложениями и новыми приложениями SAP Fiori. Захватывающим примером является Сравнение функций для подтверждения операций с производственными заказами — справочный портал SAP, который предоставляет таблицу, в которой сравниваются функции, предлагаемые приложениями для подтверждения операций с производственными заказами.

(наверх)

 

Канбан
Новое приложение SAP Fiori «Мониторинг Канбан-контейнеров»

Новое приложение Monitor Kanban Containers поможет вам контролировать и оценивать контейнеры Kanban, позволяя быстро решать проблемы. Вы можете персонализировать отображаемый список контейнеров Канбан в соответствии со своими вариантами использования. Вы можете перейти к Канбан-контейнеру, чтобы просмотреть дополнительные сведения.

В следующем видео я покажу вам, как выбрать канбан-контейнеры со статусом «Ошибка»:

Видео 5: Новое приложение SAP Fiori «Мониторинг Канбан-контейнеров»

Канбан-доска – Автоматическое обновление и отмена изменения статуса

Приложение Kanban Board теперь позволяет определить временной интервал для автоматического обновления списка канбан-контейнеров последним статусом и информацией. Для этого нажмите кнопку Board Settings , которая на следующем скриншоте отмечена красной пунктирной линией.

Рис. 8: Канбан-доска — автоматическое обновление

Кроме того, вы можете вернуть состояние контейнеров, находящихся в состоянии «Ошибка», к их предыдущему допустимому состоянию. Предыдущий допустимый статус контейнера, показанный выше, был «Пустой». В результате активируется кнопка «Вернуть в ПУСТОЙ». Эта кнопка также отмечена красной пунктирной линией на скриншоте выше, кроме кнопки «Настройки доски».

(наверх)

 

Скрыть информацию о ценах для производственных и технологических заказов

Как было объявлено во введении, мы подошли к важному функциональному изменению, на которое нужно обратить особое внимание.

По многочисленным просьбам клиентов мы вводим новый тип ограничения Скрыть информацию о цене в производственных/технологических заказах .

С его помощью вы можете предоставлять или ограничивать авторизацию для отображения информации о ценах для ваших пользователей, начиная с версии SAP S/4HANA Cloud 2108. В SAP S/4HANA Cloud 2108 необходимо сохранить ограничение, которое вступит в силу в SAP S/4HANA Cloud 2111. Без сохранения ограничения все пользователи потеряют отображение информации о ценах.

Затронуты следующие приложения:

  • CO01 — Создать производственный заказ
  • COR1 — Создать технологический заказ
  • CO02 — изменение производственного заказа
  • COR2 — изменение технологического заказа
  • CO03 – Показать производственный заказ
  • COR3 — Показать технологический заказ
  • COOIS – Мониторинг производства/плановых заказов
  • COOISPI – Мониторинг процесса/запланированных заказов
  • COHV – Массовая обработка производственных заказов
  • COHVPI – Массовая обработка технологических заказов
  • F2261 — Страница объекта производственного заказа

На следующем рисунке показано, где можно увидеть поля, относящиеся к цене, например, в производственном заказе:

Рис.9: Где вы можете увидеть поля, относящиеся к цене – например. в производственном заказе

 

Для сравнения на следующем рисунке показаны те же приложения, но со скрытыми полями, соответствующими цене:

Рис. 10: Где поля, относящиеся к цене, скрыты, если не дают разрешения – например. в производственном заказе

 

Тип ограничения Скрыть информацию о ценах в производственных/технологических заказах также влияет на поиск предприятия:

На следующем рисунке показано, где в поиске предприятий можно увидеть поля, релевантные ценам:

Рис.11: Где вы можете увидеть релевантные цены поля в поиске предприятия

Для сравнения на следующем рисунке показан поиск предприятия, когда поля, соответствующие цене, скрыты:

Рис. 12: Где поля, относящиеся к цене, скрыты в поиске предприятия, если вы не дадите разрешения

 

Ознакомьтесь также с документом «Что нового» и следуйте справочной документации SAP «Как поддерживать ограничения».

На следующем рисунке показано приложение Поддерживать бизнес-роли , которое позволяет администратору поддерживать необходимую авторизацию для бизнес-роли Руководитель производства — Дискретное производство .

Рис. 13. Приложение «Ведение бизнес-ролей» — скрытие информации о ценах в производственных/процессных заказах

 

Неограниченный доступ:

Если не хотите ничего менять – отметьте, нажмите кнопку неограниченного доступа.

Рис. 14: Приложение «Ведение бизнес-ролей» — как назначить неограниченный доступ к неопределенным полям

(наверх)

 

Расширяемость процессов для производственных заказов
Облако BAdI – Проверить перед сохранением

Версия 2108 предоставляет ряд новых интерфейсов и пользовательских обработчиков, о которых я не могу рассказать в рамках этого блога.Тем не менее, есть один пользовательский выход, который я считаю особенно важным выделить здесь.

Новая бизнес-надстройка (BAdI) Проверка заказа на производство перед сохранением
(BD_MFGORDER_CHECK_BEFORE_SAVE) позволяет клиентам реализовать собственную пользовательскую логику для проверки данных заказа на уровне заголовка, операции и компонента перед сохранением заказа. Также предоставляется статус заказа, а также потенциально существующие данные, которые были сохранены и текущие данные.

Этот BAdI может поддерживать множество вариантов использования. Пример: Запрет смены рабочего центра для распределенных заказов.

Как администратор, приложение Custom Logic позволяет создать новую реализацию улучшения:

Рис. 15. Приложение Custom Logic — создание новой реализации расширения

В примере реализации представлена ​​черновая логика варианта использования для предотвращения изменения рабочего центра для распределенных заказов.

Рис.16: Приложение пользовательской логики — пример реализации

 

Ознакомьтесь также с документом «Что нового», в котором вы найдете другие интересные BAdI, такие как Исключение операций из распределения в определенные системы (BD_COBADICFL_ORDER_FLT_OP_INIT) .

(наверх)

 

 

Менеджмент качества

Решение внутренних проблем с помощью методологии 8-D – Добавить комментарии

SAP S/4HANA Cloud обеспечивает непрерывное совершенствование благодаря стандартизированному 8-мерному процессу решения проблем и предопределенным шагам процесса в управлении качеством.Методология 8-D помогает инженерам по качеству выявлять, исправлять и устранять повторяющиеся проблемы. В выпуске 2108 вы можете добавлять комментарии к каждому шагу процесса решения проблем.

Рис. 17: Приложение «Решение внутренних проблем» — добавление комментариев к каждому шагу процесса решения проблемы

(наверх)

 

Печать уведомлений о качестве

Как инженер по качеству, теперь вы можете распечатывать уведомления о качестве в виде документа PDF.Печать уведомлений о качестве основана на управлении выводом SAP S/4HANA. На следующем рисунке показано приложение Change Quality Notifications . Откройте меню -> Extras и выберите параметр Notification Output для создания PDF-документа. Система определяет все соответствующие типы выходных данных для этого уведомления о качестве, как определено в Механизм бизнес-правил BRFplus . Кроме того, на рисунке показано приложение «Определение выходных параметров », которое позволяет администратору определять, когда и как выдавать выходные данные.С помощью приложения Определение параметров вывода вы поддерживаете правила вывода для типа объекта приложения Уведомление о качестве .

Рис. 18: Уведомления о качестве печати в виде документа PDF

Дополнительные сведения см. в разделе Печать уведомлений о качестве.

(наверх)

 

Новое приложение SAP Fiori «Запись результатов проверки»

С помощью нового приложения Record Inspection Results вы можете эффективно записывать и обрабатывать результаты характеристик для одной или нескольких контрольных партий.Вы также можете использовать это приложение для создания дефектов вручную для различных категорий, таких как контрольные партии, контрольные операции и характеристики. Это приложение является преемником приложения Record Inspection Results (Deprecated) . Устаревшее приложение (начиная с SAP
S/4HANA Cloud 2108) будет удалено с панели запуска SAP Fiori в следующем выпуске.

Рис. 19: Новое приложение SAP Fiori Запись результатов проверки

 

Новое приложение SAP Fiori Запись результатов проверки  имеет важное преимущество по сравнению с устаревшим приложением-предшественником: теперь специалист по качеству может регистрировать дефектов вручную в новом приложении для записи результатов.Можно записывать дефекты для контрольной партии, контрольной операции или контрольной характеристики.

Рис. 20: Новое приложение SAP Fiori Запись результатов проверки — Создание дефектов

К сожалению, новое приложение Record Inspection Results еще не поддерживает службы вложений. Если вам нужно прикрепить документ, можно использовать Сервисы для Объекта «классических» приложений.

Дополнительные сведения см. в разделе Запись результатов проверки (новая).

(наверх)

 

Спасибо, что прочитали этот пост в блоге. Быть в курсе!

Здесь вы найдете коллекцию моих блогов по выпуску SAP S/4HANA Cloud:

Недавно мой коллега Маркус Ортельт начал интересную серию блогов о дискретных отраслях
в SAP S/4HANA Cloud.

Хотите узнать больше о том, как инновационные организации используют Индустрию 4.0 для улучшения производственных процессов? Зарегистрируйтесь сейчас для Industry 4.0 Отчет об интеллектуальных продуктах.

Для получения дополнительной информации о SAP S/4HANA Cloud перейдите по следующим ссылкам:
  • Информация о выпуске SAP S/4HANA Cloud
  • Ян Гилг Статья Центра новостей SAP здесь 
  • Блог Sven Denecken’s SAP S/4HANA Cloud 2108 Release
  • Последние блоги о выпуске SAP S/4HANA Cloud здесь и основные сведения о предыдущем выпуске здесь
  • Видео о продуктах в нашем плейлисте SAP S/4HANA Cloud и SAP S/4HANA на YouTube
  • SAP S/4HANA PSCC Digital Enablement Wheel здесь
  • Серия вебинаров раннего выпуска здесь
  • Подкаст Inside SAP S/4HANA здесь 
  • Микрообучение openSAP для SAP S/4HANA здесь
  • Передовой опыт для SAP S/4HANA Cloud здесь
  • Облачное сообщество SAP S/4HANA: здесь
  • Описание области действия
  •  здесь
  • Что здесь нового
  • Страница продукта справочного портала здесь
  • Портал внедрения здесь

Следуйте за нами через @SAP и #S4HANA или я через @GerhardWelker и LinkedIn

Многоцелевая автоматическая настройка параметров для рабочих процессов сегментации изображений тканей

J Digit Imaging.2019 июнь; 32(3): 521–533.

, 1 , 2, 2, , 3 , 1 , 4, 5, 6 , 2 , 2 и 1, 4

Луис Ф. Р. Taveira

1 Факультет компьютерных наук Университета Бразилиа, Бразилиа, Бразилия

Tahsin Kurc

2 Факультет биомедицинской информатики, Stony Brook University, Stony Brook Group, NY USA

2 Окриджская национальная лаборатория, Ок-Ридж, Теннесси, США

Альба С.M. A. Melo

1 Факультет компьютерных наук Университета Бразилиа, Бразилиа, Бразилия

Jun Kong

4 Факультет биомедицинской информатики Медицинского факультета Университета Эмори, Атланта, Джорджия 5 Департамент

12 Биомедицинская инженерия, Эмори – Технологический институт Джорджии, Атланта, Джорджия, США

6 Кафедра математики и статистики, Университет штата Джорджия, Атланта, Джорджия, США

Эрих Бремер

2 Кафедра биомедицинской информатики, Университет Стони Брук , Стоуни-Брук, Нью-Йорк, США

Джоэл Х.Saltz

2 Факультет биомедицинской информатики, Университет Стоуни-Брук, Стоуни-Брук, Нью-Йорк, США

Джордж Теодоро

1 Факультет компьютерных наук, Университет Бразилиа, Бразилиа, Бразилия, Департамент биомедицины

2 91 , Медицинский факультет Университета Эмори, Атланта, Джорджия, США

1 Факультет компьютерных наук, Университет Бразилиа, Бразилиа, Бразилия

2 Факультет биомедицинской информатики, Университет Стони Брук, Нью-Йорк, США

2 3 Группа научных данных, Окриджская национальная лаборатория, Ок-Ридж, Теннесси, США

4 Кафедра биомедицинской информатики, Медицинский факультет Университета Эмори, Атланта, Джорджия, США

5 Кафедра биомедицинской инженерии, Институт Эмори – Джорджия of Technology, Atlanta, GA USA

6 Департамент математики и статистики, Джордж ia State University, Atlanta, GA USA

Автор, ответственный за переписку.Copyright © Society for Imaging Informatics in Medicine 2018

Abstract

Мы предлагаем программную платформу, которая объединяет методы и инструменты для автоматической настройки многоцелевых параметров в рабочих процессах сегментации изображений тканей. Цель нашей работы — предоставить подход для повышения точности конвейеров сегментации ядра/клетки путем настройки их входных параметров. Форма, размер и особенности текстуры ядер в ткани являются важными биомаркерами для прогноза заболевания, и точное вычисление этих характеристик зависит от точного определения границ ядер.Входные параметры во многих рабочих процессах сегментации ядра влияют на точность сегментации и должны быть настроены для оптимальной производительности. Это трудоемкий и вычислительно затратный процесс; автоматизация этого шага облегчает более надежные рабочие процессы сегментации изображений и позволяет более эффективно применять анализ изображений в больших наборах данных изображений. Наша программная платформа регулирует параметры алгоритма ядерной сегментации, чтобы максимизировать качество результатов сегментации изображений при минимальном времени выполнения.Он реализует несколько методов оптимизации для эффективного поиска в пространстве параметров. Кроме того, методология разработана для выполнения на высокопроизводительных вычислительных системах, чтобы сократить время выполнения этапа настройки параметров. Эти возможности упакованы в контейнер Docker для простоты развертывания и могут использоваться через дружественное расширение интерфейса в 3D Slicer. Наши результаты с использованием трех реальных рабочих процессов сегментации изображений демонстрируют, что предлагаемое решение способно (1) выполнять поиск в небольшой части (около 100 точек) пространства параметров, которое содержит от миллиардов до триллионов точек, и улучшать качество вывода сегментации. на × 1.20, × 1,29 и × 1,29 в среднем; (2) сократить время выполнения рабочего процесса сегментации до 11,79 раз при улучшении качества вывода; и (3) эффективно использовать параллельные системы для ускорения этапов настройки параметров и сегментации.

Ключевые слова: Цифровая патология, Компьютерный анализ изображений, Морфология клеток, Рак, Автонастройка параметров в алгоритмах анализа, которые сегментируют ядра в оцифрованных изображениях образцов тканей, зафиксированных на предметных стеклах, также называемых изображениями тканей всего предметного стекла (WSI).Микроскопическое исследование цельных образцов ткани патологоанатомами долгое время считалось стандартом де-факто для диагностики и прогнозирования заболеваний. Болезненная ткань показывает изменения в морфологии ткани, которые являются индикаторами начала и прогрессирования заболевания и предоставляют богатую информацию для изучения биологии заболевания на субклеточном уровне. Однако ручное исследование образцов тканей имеет ограниченное применение в биомедицинских исследованиях, поскольку это трудоемкий и длительный процесс. Достижения в области сканеров цифровой микроскопии позволили получать изображения тканей с очень высоким разрешением; Современные сканеры могут захватывать изображения с разрешением 100 000 ×100 000 квадратных пикселей и автоматически быстро сканировать сотни слайдов тканей благодаря сложным механизмам автофокусировки.Цельные изображения ткани на предметном стекле позволяют проводить количественный и воспроизводимый анализ морфологии ткани — важность повышения точности и снижения изменчивости между наблюдателями в исследованиях патологии общепризнанна [1–14]. Кроме того, Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) недавно одобрило использование оцифрованных изображений тканей в диагностических целях, что признает ценность визуализации тканей целиком в клинических условиях и прокладывает путь к рутинному использованию изображений тканей, чего мы ожидаем. приведет к значительному увеличению количества и объема наборов данных WSI для исследований изображений.В ряде проектов были разработаны методы анализа изображений тканей [15–21] и показано, что количественные характеристики изображений из изображений патологии могут использоваться для прогнозирования исхода и ответа на лечение [16, 22–26]. Тем не менее, разработка надежных и эффективных рабочих процессов компьютерного анализа изображений для надежного извлечения признаков изображений из WSI остается открытой задачей.

Наша работа нацелена на рабочие процессы сегментации ядра как ключевую часть этой открытой задачи. Сегментация ядер является одним из наиболее распространенных этапов анализа WSI, поскольку заболевание часто проявляется в изменении свойств, таких как форма и текстура, а также в организации ядер в ткани.Рабочий процесс ядерной сегментации обнаруживает ядра и очерчивает их границы. Характеристики формы, размера, интенсивности и текстуры вычисляются для каждого сегментированного ядра на основе характеристик изображения (т. е. ткани) в пределах границы указанного ядра. Затем эти функции можно использовать для классификации изображений и пациентов в последующем анализе [27–29]. Таким образом, качество сегментации изображения может существенно повлиять на точность и надежность результатов, полученных в результате анализа изображений.Присущая ткани сложность делает сложной задачей разработку точных и надежных алгоритмов сегментации. Более того, многие рабочие процессы сегментации настраиваются и контролируются несколькими входными параметрами, которые необходимо настраивать, чтобы оптимизировать качество сегментации для данного набора данных. Параметры часто приходится перенастраивать, когда рабочий процесс сегментации должен использоваться для нового набора изображений. Эта задача обозначена в данной работе как задача настройки параметров , т.е.е., проблема нахождения набора значений параметров, которые генерируют точные результаты сегментации для набора изображений.

Наша работа мотивирована тем фактом, что ручная настройка параметров требует очень много времени и подвержена ошибкам, особенно в контексте анализа WSI [30, 31]. Альтернативный подход заключается в том, чтобы вручную точно сегментировать несколько фрагментов изображения, генерируя набор сегментации наземной истины для заданного набора данных изображения, а затем применять компьютеризированный метод для поиска набора значений параметров, которые дают наилучшие результаты сегментации по отношению к наземной истине. .Это также сложная задача, потому что пространство поиска параметров для рабочего процесса сегментации может быть очень большим, содержащим миллиарды или триллионы точек, как показано в таблице для примеров рабочих процессов сегментации, изученных в этой работе. Более того, вычислительные затраты на оценку одной точки в пространстве параметров, которая включает в себя сегментацию фрагмента изображения и вычисление метрики качества для результатов сегментации, могут быть очень высокими. Процесс настройки параметров становится еще более сложным, когда он включает несколько противоречивых целей, таких как качество вывода сегментации и время выполнения процесса сегментации [32–38].

Таблица 1

Входные параметры наборы наборы трех примеров сегментации

[900, …, 1500] 91 390 + + +3 (91) Параметры конвейера сегментации на основе набора уровней и среднего сдвига.Пространство поиска содержит около 1,4 миллиарда точек параметров. + + +
Параметр Описание Описание
B / G / R Фоновое обнаружение пороговых значений [210, 220, …, 240]
T1 / T2 пороговые значения эритроцитов [2,5, 3.0, …, 7.5]
G1 / G2 пороговые значения для идентификации кандидатов Nuclei [5, 10, … , 80]
[2, 4,…, 40]
MinSize Площадь порога ядер-кандидатов [2, 4,…, 40]
MaxSize 3 1 ядра-кандидата
Minsizepl Порог площади до водораздела [5, 10, …, 80]
Minsizeseg Порог площади от окончательной сегментации [2, 4, …, 40]
MaxSizeSeg порог Площадь от окончательной сегментации [900, …, 1500]
FillHoles Размножение окрестности [4-Конн, 8-сопп]
MorphRecon Размножение окрестности [4-соединение, 8-соединение]
Водораздел Окрестность распространения [4-соединение, 8-соединение]
(a) Параметры морфологической операции сегментации трубопровода и водосбора.Пространство поиска содержит около 21 триллиона точек параметров.
Otsu ОЦУ Оцу пороговое значение [0.3, 0,4, …, 1.3]
Вес кривизны Вес кривизны (CW) для набора уровня [0,0, 0,05, …, 1.0]
MinSize порога Площадь для ядер [1, 2, …, 20]
MaxSize порога Площадь для ядер [50, 55, …, 400]
MsKernel Радиус в вычислении среднего смещения [5, 6,…, 30]
LevelSetIt Количество итераций вычисления набора уровней [5, 6,…, 150]
Otsu ОЦУ Оцу пороговое значение [0.3, 0,4, …, 1.3]
Вес кривизны Вес кривизны (CW) для набора уровня [0,0, 0,05, …, 1,0]
MinSize порога Площадь для ядер [1, 2, …, 20]
MaxSize порога Площадь для ядер [50, 55, …, 400]
Водораздел Окрестность распространения [4-conn, 8-conn]
LevelSetIt Количество итераций вычисления набора уровней [5, 6,…, 150]
(c) Параметры уровня Конвейеры сегментации на основе наборов и водоразделов.Пространство поиска содержит около 96 миллионов точек параметров.

Проблема настройки и оптимизации параметров исследовалась в нескольких проектах [32, 39–50]. В большинстве предыдущих работ используются решения для конкретных моделей сегментации. Псевдоправдоподобие используется в [47] для оценки параметров алгоритма условного случайного поля. Срезы графа используются для вычисления максимально эффективного обучения по параметрам сегментации [48]. Open-Box [50] — еще одно интересное решение, специфичное для алгоритмов сегментации, основанных на спектральной кластеризации.Он занимается оптимизацией, предоставляя пользователю ключевые компоненты сегментации. Система Tuner [30] рассматривает конвейер сегментации как процесс черного ящика, но использует статистические модели для исследования пространства параметров. Наша работа имеет несколько новых улучшений по сравнению с предшествующим уровнем техники. Наш подход настраивает рабочий процесс сегментации как черный ящик с эффективными алгоритмами оптимизации, которые быстро сходятся к желаемым результатам. Это также позволяет использовать несколько алгоритмов автонастройки и несколько целей, а также несколько метрик, специфичных для предметной области, для оценки выходных данных алгоритма.Он реализован, чтобы использовать преимущества систем высокопроизводительных вычислений (HPC) для ускорения выполнения на этапе настройки параметров. В другой связанной работе предлагалось использовать автонастройку параметров и эффективный анализ чувствительности параметров [45] в микроскопическом изображении с однообъективной оптимизацией. Мы расширяем предыдущую работу по разработке многоцелевой программной платформы для настройки параметров. Наш вклад можно резюмировать следующим образом:

  1. Мы адаптировали многокритериальные алгоритмы оптимизации, некоторые из которых были разработаны для оптимизации производительности других классов приложений при анализе изображений патологии, и реализовали их на интегрированной платформе.Таким образом, наша цель — продемонстрировать, что целевой класс приложений может существенно выиграть от этих методов, и оценить эффективность эффективных алгоритмов в предметной области и, например, предоставить ссылку и понять их производительность.

  2. С помощью экспериментальной оценки мы показываем, что анализ изображений патологии может существенно выиграть от многокритериальной оптимизации параметров, направленной на качество результатов анализа и время выполнения анализа.Предлагаемая платформа поддерживает две цели оптимизации параметров: сокращение времени выполнения сегментации изображения и повышение качества результатов сегментации. Эти цели противоречат друг другу в том смысле, что сокращение времени выполнения часто приводит к снижению качества сегментации, и наоборот. Наш подход определяет параметры, которые дают результаты сегментации с хорошим качеством и сокращением времени выполнения сегментации. Пользователи могут настраивать веса целей (качество vs.время выполнения) для настройки конвейера сегментации в соответствии с их приоритетами. Наша экспериментальная оценка с тремя рабочими процессами сегментации ядра показывает очень хорошие результаты. Во-первых, качество сегментации может быть улучшено до × 7,8 при установке только одной цели. Во-вторых, многокритериальная настройка может ускорить процесс сегментации в  11,79 раз, при этом улучшив качество сегментации в  1,28 раза (см. Таблицу).

    Таблица 2

    Результаты многокритериальной автоматической настройки по сравнению с параметрами приложения по умолчанию.Эксперименты проводились с использованием всех поддерживаемых алгоритмов оптимизации, поскольку веса для качества результатов (средние кости) и времени выполнения варьировались. Результаты представлены в виде среднего значения для 15 входных примеров изображений, и в каждом случае выделены лучшие результаты для многокритериальной функции. Метрическая система Время По умолчанию GA NM PRO BOA Улучшен. Г.А. Н.М. PRO БОА Морфологические операции + Водораздел 1 0 0,65 0,77 0,76 0,76 0,78 1.20 — — — — — — 1/2 1/2 0.65 0.70 0.72 . 0,73 0.70 1,10 1,09 1,08 1,07 1,07 2/3 1/3 0,65 0,74 0,74 0,74 0,72 1,13 1,08 1,07 1,06 1,06 4/5 1/5 0,65 0,75 0,75 0.74 0,75 1,14 1,07 1,07 1,05 1,04 Установка уровня + распаковка среднего сдвига 1 0 0,61 0,79 0,75 0,73 0,78 1,29 — — — — 1/2 1/2 0,61 0,70 0.66 0,63 0,71 1,14 3,99 4,91 5,09 0,67 2/3 1/3 0,61 0,73 0,69 0,68 0,72 1,19 2,41 3,74 2,85 0,61 4/5 1/5 0,61 0,74 0.71 0,71 0,75 1,21 1,68 2,61 2,38 0,48 Установка уровня + разуплотнение водораздела 1 0 0,61 0,79 0,78 0,75 0,78 1,29 — — — — 1/2 девяносто одна тысяча триста восемьдесят-три 1/2 0,61 0.74 0,69 0,69 0,73 1,13 14,26 16.05 13,01 1,38 2/3 1/3 0,61 0,77 0,73 0,72 0,72 1,26 12,68 13,99 11,85 1,42 4/5 1/5 0.61 0,78 0,75 0,71 0,76 1,28 11,79 11,61 10,96 1,27

  3. Мы упаковываем нашу реализацию в виде контейнера Docker с интерфейсом RESTFul для простого развертывания как услуги. Пользователь может запускать инфраструктуру автоматической настройки параметров как службу на локальном компьютере или как удаленный сервер в облачной среде. Облачное развертывание может принести пользу ученым, не имеющим доступа к высокопроизводительным системам.Наша реализация поддерживает множество пространственных запросов, которые включают в себя пространственное перекрестное сопоставление, перекрытие и вычисления пространственной близости, используемые для получения показателей качества сегментации в виде коэффициентов Дайса и Жаккара [51].

  4. Мы интегрируем контейнер Docker с 3D-слайсером [52] как часть расширения SlicerPathology [53, 54]. Эта интеграция обеспечивает графический пользовательский интерфейс для взаимодействия исследователя с инфраструктурой.

  5. Мы предлагаем подход к высокопроизводительным вычислениям, который объединяет процессы автонастройки параметров и возможности пространственных запросов для сравнения результатов анализа, чтобы сократить время выполнения автонастройки.

Материалы и методы

Обзор платформы автотюнинга представлен на рис. Используя расширение 3D SlicerPathology из 3D Slicer, пользователь указывает входные изображения и соответствующие маски сегментации, набор настраиваемых параметров и диапазоны их значений, а также используемый алгоритм оптимизации. На шаге 2 на рис.  пользователь может использовать модуль SlicerPathology [37] в 3D-слайсере [36] для создания маски сегментации для входного изображения. Затем пользователь вызывает инфраструктуру автонастройки для выполнения задачи автонастройки — мы реализовали прототип расширения для SlicerPathology, чтобы пользователь мог отправить задачу автонастройки через графический интерфейс пользователя SlicerPathology.Задача поступает в инфраструктуру через интерфейс веб-сервиса и выполняется по мере доступности системы настройки. Во время настройки алгоритм оптимизации выбирает наборы параметров, и рабочий процесс сегментации выполняется для каждого из наборов. Результатом выполнения являются результаты сегментации (маски изображений), которые сравниваются с наземными результатами с использованием пространственных метрик (коэффициенты Дайса и Жаккара) [51]. Значение вычисленной метрики используется в качестве входных данных для алгоритма автонастройки или оптимизации для направления поиска.Этот цикл поиска и сравнения повторяется до тех пор, пока либо не будет достигнута желаемая цель, либо не будет достигнуто максимальное количество итераций. В оставшейся части этого раздела мы опишем многоцелевую стратегию, используемую для настройки времени выполнения приложения и качества результатов, алгоритмы оптимизации, использованные и оцененные в этой работе, рабочие процессы приложения, использованные при оценке, и детали реализации автоматического -тюнинг рамки.

Методология многоцелевой автоматической настройки

Многоцелевая настройка имеет дело с проблемами оптимизации с конфликтующими целями, т.е.g., качество результата и время выполнения или производительность и использование ресурсов. Существует несколько решений задачи многокритериальной оптимизации. В существующих в литературе работах обычно используется один из трех фундаментальных подходов [33, 35]: (i) апостериорный, при котором сначала ищется наибольшее число возможных решений, а затем выбирается то, которое наилучшим образом соответствует задаче; (ii) Априорная вставка , в которой существует предпочтение относительно типа решения, наиболее подходящего для рассматриваемой проблемы.Поиск направлен на поиск такого типа решений; и (iii) постепенное введение предпочтений , которое выполняется путем ориентации выбора лица, принимающего решения (специалиста в проблемной области) во время оптимизации на области, которые с большей вероятностью содержат подходящие решения.

В нашей работе используется априорный подход вставки , потому что (а) в нашей задаче невозможно проверить большое количество комбинаций параметров, как в апостериорной. Расчет большого количества комбинаций (т.т. е. набор оптимальных по Парето решений или таких, в которых ни одна из целей не может быть улучшена, не затрагивая другую цель [32, 37]), будет очень дорогим из-за высокой стоимости теста или фитнес-функции (сегментации) [35]. ] и (b) использование прогрессивной вставки предпочтений во время поиска потребует вмешательства эксперта в предметной области, но мы хотим выполнять процесс оптимизации автоматически и свести к минимуму нагрузку на пользователей.

Мы выбрали подход скаляризации [35, 36, 55] для вставки априорных предпочтений и объединения целей в функцию оптимизации.Этот подход может эффективно решать задачи многокритериальной оптимизации за счет адаптации методов однокритериальной оптимизации. Существует большой класс методов оптимизации, которые эффективно решают однокритериальные задачи и могут использоваться со скаляризацией. Более того, в нашем случае нас обычно интересует заданный набор весов или предпочтений, выбранных пользователем в соответствии с целью оптимизации. Мы используем линейную скаляризацию, которая присваивает веса ( w i ) каждой цели ( f i ( x )), так что сумма весов равна 1.Для объективов N оптимизируемая функция выглядит следующим образом: fx=∑i=1Nwi×fix. В нашей оценке мы в основном нацелены на одновременную оптимизацию качества / точности сегментации, которая максимизируется вместе с минимизацией времени выполнения рабочего процесса сегментации.

Алгоритмы оптимизации

Методы оптимизации, реализованные в нашей работе, включают симплекс Нелдера-Мида (NM) [56], параллельный ранговый порядок (PRO) [39], байесовский алгоритм оптимизации (BOA) [42] и генетический алгоритм (GA). ) [35, 40].Вкратце, NM — это обычно используемый алгоритм оптимизации в многомерных пространственных задачах, в которых производные могут быть неизвестны. Это эвристический метод поиска, который исследует пространство поиска, используя симплекс или специальный многогранник с k + 1 вершинами, где k — размерность пространства поиска. Поиск осуществляется путем модификации и перемещения симплекса через набор дополнительных операций, таких как расширение, сжатие и сокращение отражения, которые предназначены либо для быстрого нахождения минимума в исследуемой области, либо для выхода из области локальных минимумов.PRO похож на NM, а это означает, что он использует те же механизмы и операции поиска, но позволяет одновременно оценивать несколько точек симплекса. Алгоритм оптимизации GA моделирует проблему автонастройки с людьми, чьи гены представляют параметры приложения. В нашем алгоритме ГА первый набор индивидуумов инициализируется случайным образом, тогда как они модифицируются или эволюционируют между итерациями алгоритма с использованием кроссовера и мутации. Кроссовер использует одноточечный кроссовер, в котором родители людей объединяются путем замены частей их генов, начиная с одной точки.Кроссовер между парами особей происходит с вероятностью C . После такой трансформации мутация в каждом гене может произойти с вероятностью M . Как только новая популяция создана, она оценивается с помощью прогонов рабочего процесса сегментации (функция приспособленности), и результаты снова используются для создания нового поколения особей. Настройка с помощью GA выполняется в течение ряда итераций, выбранных конечным пользователем. Вероятности C и M были выбраны экспериментально равными 0.5 и 0,3 соответственно, так как это значения, которые максимизируют производительность GA в нашем случае.

BOA [42] представляет собой итеративный процесс, который развивает глобальную статистическую модель целевой функции. Эта вероятностная модель используется для принятия решений о следующей точке в пространстве поиска, для которой должна оцениваться целевая функция. Он использует информацию из модели или предыдущих прогонов в этом решении и минимизирует количество оценок функции. Таким образом, ожидается, что этот метод будет конкурентоспособным [57] для целевых функций, оценка которых является дорогостоящей, как в случае анализа медицинских изображений.

Рабочие процессы сегментации

Мы оценили наши подходы с использованием трех рабочих процессов сегментации, представленных на рис. . Мы включаем эти рабочие процессы как часть нашего программного обеспечения. Рабочие процессы анализа изображений тканей, используемые в наших исследованиях, вычисляют информацию из изображений, которые включают сегментированные объекты (например, ядра или клетки) и около 30–50 признаков на объект (форма, интенсивность и особенности текстуры). Общий рабочий процесс вычисления изображения включает в себя нормализацию, сегментацию, вычисление признаков и другие этапы анализа данных, причем первые три являются самыми дорогостоящими.В данной работе мы сосредоточимся на изучении стадии сегментации. На рисунке представлены три рабочих процесса анализа, использованные в этой работе. Рабочие процессы имеют одинаковую высокоуровневую структуру, но отличаются подходами, используемыми для реализации этапа сегментации. Первый рабочий процесс (рис. а) использует морфологические операции и водораздел в сегментации [58], тогда как второй (рис. б) выполняет сегментацию на основе набора уровней и кластеризации среднего сдвига [53]. Третий рабочий процесс использует набор уровней и водораздел для разделения [53] (рис.в). Операции в рамках этих рабочих процессов показаны на рисунках. См. Таблицу со списком параметров для фазы сегментации каждого рабочего процесса.

Три примера рабочих процессов анализа изображений. Рабочие процессы строятся с использованием одних и тех же грубых этапов (нормализация, сегментация и вычисление признаков), но они различаются с точки зрения методов, используемых для реализации сегментации. В первом (рис. и ) используются морфологические операции для определения ячеек-кандидатов, а также водораздел для определения границ и разделения слипшихся ячеек.Второй (рис. b ) применяет стратегию набора уровней для создания исходного набора ячеек или набора ячеек-кандидатов, а также кластеризацию на основе среднего сдвига для очерчивания и разделения сгруппированных ячеек. Третий (рисунок c ) использует набор уровней для создания ячеек-кандидатов и водораздел для разделения сгруппированных

Реализация программного обеспечения

В этом разделе представлены аспекты реализации основных модулей нашей платформы автонастройки, представленной на рис. Во-первых, в разделе «Выполнение на высокопроизводительных компьютерах с помощью шаблонов регионов» мы описываем структуру шаблонов регионов, которая используется для реализации приложений для эффективного выполнения в распределенных высокопроизводительных вычислительных системах и является базовым решением, в котором методы настройки и механизм пространственного сравнения были интегрированы.Механизм пространственного сравнения, который вычисляет различия между различными рабочими процессами сегментации, подробно описан в разделе «Модуль пространственных запросов для вычисления показателей ошибок». Затем контейнеризация и интеграция наших решений с 3D-слайсером для упрощения развертывания системы и взаимодействия с предлагаемыми инструментами настройки обсуждаются в разделе «Контейнеризация и интеграция с 3D-слайсером».

Выполнение на высокопроизводительных компьютерах с шаблонами областей

Методы автонастройки развернуты в шаблонах областей (RT) [59] для эффективного выполнения конвейеров анализа изображений на параллельных машинах.Интеграция приложений или рабочих процессов с RT для настройки выполняется с помощью интерфейса, в котором пользователь экспортирует параметры для настройки и диапазоны их значений. В том же интерфейсе пользователь также может выбрать алгоритм оптимизации, который будет использоваться, и изменить веса, присвоенные каждому параметру в многоцелевых задачах настройки.

Мы реализовали три примера конвейеров сегментации в RT, чтобы настроить и ускорить их выполнение. Сам этап приложения RT может состоять из операций более низкого уровня, организованных в другой поток данных, и на каждом уровне могут использоваться разные стратегии планирования.Система выполнения реализует модель исполнения Manager-Worker для распределения работы между узлами машины с распределенной памятью. Диспетчер приложений создает экземпляры (крупнозернистых) стадий и экспортирует зависимости между ними. Назначение работы от узла Manager к узлу Worker выполняется с точностью до экземпляра этапа с использованием механизма, управляемого спросом.

Каждый рабочий процесс использует несколько вычислительных устройств в узле, отправляя мелкие задачи (операции, которые реализуют экземпляр этапа) для выполнения в ядре ЦП или сопроцессоре (т.г., Intel Phi или GPU). Различные стратегии планирования и оптимизации времени выполнения были разработаны для гетерогенных вычислительных устройств [60, 61]. Кроме того, RT также реализует оптимизации для снижения стоимости обмена данными между этапами и повышения локальности доступа к данным, реализуемой и прозрачно доступной для приложений [62].

Модуль пространственных запросов для вычисления метрик ошибок

Вычисление метрик качества (или ошибок) для управления процессом настройки параметров включает пространственные запросы и операции сравнения.Мы внедрили модуль пространственных запросов под названием RT GIS Engine, чтобы ускорить количественное сравнение результатов сегментации с помощью интерфейса на основе запросов, с помощью которого запросы выражаются с использованием языка, подобного SQL. Реализация использует механизм запросов [63], который поддерживает несколько пространственных операций, включая пространственное перекрестное сопоставление, наложение объектов, вычисления пространственной близости между объектами и обнаружение глобальных пространственных закономерностей. Эти операции используются для вычисления метрик высокого уровня для сравнения результатов различных прогонов анализа.Метрики качества включают коэффициент Дайса, коэффициент Жаккара, площадь пересечения и неперекрывающуюся область [51].

Рабочий процесс для расчета метрик сравнения и ошибок показан на рис. . Пользовательское приложение вычисляет маску и передает ее вместе с эталонной маской в ​​качестве входных данных для механизма RT GIS. Для выполнения пространственных запросов объекты (например, ядра клеток), идентифицированные в масках, преобразуются в многоугольники и обрабатываются в механизме запросов. Каждая из реализованных метрик использует набор запросов (выраженных с помощью языка, подобного SQL), которые объединяются для вычисления выбранной пользователем метрики.Пространственные запросы выполняются с использованием индекса Гильберта R*-дерева [64] для быстрой идентификации пересекающихся объектов и минимизации вычислительных затрат. Сначала R*-деревья строятся из минимальных ограничивающих рамок объектов в каждой маске (вычисляемой и эталонной). Операция пространственной фильтрации выполняется для выявления возможных перекрывающихся объектов (тех, которые имеют пересекающиеся ограничивающие рамки), которые уточняются до тех, которые перекрываются. Этот набор передается на заключительный этап, на котором вычисляются пространственные измерения. Весь механизм запросов развертывается как общий этап рабочего процесса в RT.Таким образом, механизм запросов может выполняться на параллельных машинах и может иметь несколько копий, работающих в вычислительной среде, как обычный этап приложения RT.

Рабочий процесс вычисления метрик. Маска, вычисленная рабочим процессом сегментации, и эталонная маска (наземная истина) принимаются вместе с интересующей метрикой. Сегментированные объекты (ядра и т. д.) в масках преобразуются в полигоны и индексируются с помощью индекса Гильберта R*-дерева [60] для быстрой идентификации пересекающихся объектов. Перекрывающиеся объекты передаются в RESQUE Engine для вычисления фактических пространственных показателей.Механизм запросов развертывается как общий этап рабочего процесса в RT. Таким образом, механизм запросов может выполняться на параллельных машинах и повторно использоваться в рабочих процессах приложений. мы (i) упаковали нашу реализацию как сервис в контейнер Docker [65] и (ii) экспортировали основные функции через удобный интерфейс с модулем патологии [37] 3D-слайсера [36].С помощью Docker-контейнера платформы автонастройки пользователь может легко построить всю систему и развернуть ее в локальных или удаленных вычислительных системах (например, облачных провайдерах), тогда как модуль патологии содержит графический интерфейс для взаимодействия со всей системой.

Процесс автонастройки запускается путем вызова службы, размещенной в контейнере Docker. Пользователь указывает входное изображение, эталонную маску, набор параметров для настройки, алгоритм оптимизации и показатель качества/ошибки.Этот запрос отправляется службе через вызов интерфейса RESTFul. Сервис проанализирует входной запрос и вставит его в очередь запросов на настройку. Обработчик задач возвращается службами и может использоваться клиентским приложением (в нашем случае SlicerPathology) для запроса статуса или результатов данного запроса на настройку. Таким образом, клиентская часть приложения или слайсера не блокируется во время выполнения автонастройки. Очередь запросов обрабатывается внутри веб-службы, работающей в контейнере.В нашей текущей реализации веб-служба обрабатывает эти запросы, выполняя несколько экземпляров RT-реализации приложения, которое настраивается в зависимости от спроса по мере того, как вычислительные ресурсы (ядра ЦП или графические процессоры) становятся доступными. После обработки запроса он помещается в очередь выполненных запросов и остается доступным для пользователя для получения результатов. Само выполнение автонастройки проходит через ряд шагов, которые состоят из выполнения рабочего процесса сегментации, вычисления метрики качества и вычисления нового набора параметров для оценки, как описано в разделе «Материалы и методы».Этот процесс выполняется до тех пор, пока не сойдется. Еще один важный аспект, который мы хотим подчеркнуть, заключается в том, что интерфейс веб-сервиса построен независимо от 3D-слайсера. Таким образом, тот же интерфейс можно использовать для интеграции с другими инструментами.

Интерфейс нашего модуля Slicer предоставляет набор дополнительных функций, которые могут ускорить и упростить настройку. Например, он обеспечивает интеграцию с удаленными репозиториями 1 для загрузки данных, используемых в процессе автонастройки, что снижает нагрузку на пользователя в отношении управления данными.Кроме того, инструменты, доступные в модуле 3D Slicer, позволяют пользователю очерчивать объекты и создавать эталонные (наземные) маски вручную. Этот процесс также можно ускорить, начав генерацию достоверной информации с помощью маски, созданной рабочим процессом сегментации, и значениями параметров, выбранными ученым (шаг 2 на рис. ). Результаты этой сегментации представлены в слайсере и могут быть исправлены/модифицированы вручную с помощью инструментов редактирования для изменения полигонов, описывающих найденные в сегментации объекты, вместо того, чтобы начинать генерацию маски с нуля.

Результаты и обсуждение

Экспериментальная установка

Эксперименты проводились на машине с распределенной памятью Stampede. Каждый узел в Stampede оснащен двумя процессорами Intel Xeon E5-2680, сопроцессором Intel Xeon Phi SE10P и 32 ГБ ОЗУ. Узлы соединены между собой через коммутаторы Mellanox FDR Infiniband. Методы автонастройки и примеры конвейеров сегментации реализованы в структуре шаблона региона (RT) [59] для эффективного выполнения на этой машине. В этой реализации входные изображения разбиваются на фрагменты изображений — каждый фрагмент изображения может обрабатываться независимо от других фрагментов для сегментации ядра.

В ходе экспериментов метод генетического алгоритма (ГА) был сконфигурирован для эволюции 10 особей в 10 поколениях и установлен с частотой мутаций M  = 0,3 и коэффициентом кроссинговера C  = 0,5, поскольку эта установка экспериментально привели к лучшим результатам. Алгоритмы NM, PRO и BOA были настроены на остановку после проверки 100 точек в пространстве поиска, что означает, что все алгоритмы оптимизации выполняют 100 запусков приложения. Мы повторили все эксперименты 10 раз.Среднее стандартное отклонение составляет менее 1 % для рабочих процессов на основе водораздела и 3 % для рабочего процесса со средней сменой. Время выбора следующего набора параметров зависит от метода оптимизации. Для BOA это было около 77 с, а для других алгоритмов — около 10 мс. Эта стоимость амортизируется за счет большого времени выполнения сегментации. Качество результатов сегментации было количественно определено с помощью среднего коэффициента Дайса , который колеблется от 0,0 до 1,0, при этом более высокие значения означают лучшее согласие с достоверной сегментацией.В экспериментах использовалось 15 фрагментов изображений, извлеченных из WSI мультиформной глиобластомы (GBM) и вручную сегментированных патологоанатомом.

Многокритериальная автонастройка параметров: качество сегментации и время выполнения

В этом разделе оценивается наша методология, направленная на максимальное повышение качества результатов сегментации и минимизацию времени выполнения 15 изображений, используемых в нашем анализе. Цели объединяются в единую функцию оптимизации с помощью масштабирования, и пользователь определяет вес каждой цели.Чтобы упростить взвешивание, мы нормализовали время выполнения от 0 до 1 (чем больше, тем лучше), что соответствует тому же диапазону среднего коэффициента Dice, используемого для качества.

Результаты экспериментов с многокритериальной настройкой представлены в таблице для трех рабочих процессов сегментации. Веса целей варьируются, чтобы оценить способность системы автоматической настройки параметров находить параметры для различных пользовательских предпочтений. Результаты одноцелевой настройки (весовой коэффициент времени выполнения равен 0) также представлены для справки.Экспериментальные результаты для рабочего процесса с использованием морфологических операций и водораздела показывают, что алгоритмы оптимизации смогли улучшить качество результатов сегментации до × 1,14 и ускорить выполнение на × 1,07 по сравнению с качеством сегментации и временем выполнения с использованием параметров по умолчанию. Кроме того, результаты показывают постоянство в улучшении качества сегментации при увеличении веса этого компонента, т. е. более высокие веса показателей качества приводят к лучшим значениям Dice.Кроме того, GA и NM продемонстрировали несколько лучшую производительность, чем другие методы.

Результаты для рабочих процессов на основе набора уровней также представлены в таблице. Как показано в таблице, NM и GA достигли наилучшего совокупного значения многокритериальной оптимизации (отмечено жирным шрифтом), если учитывать качество сегментации и время выполнения во всех конфигурациях. Когда в рабочем процессе использовался метод разделения водоразделов, GA смогла найти наборы параметров, с помощью которых метрика качества увеличилась на × 1.28, а время выполнения сократилось в 11,79 раз по сравнению с параметрами по умолчанию. Наборы параметров, найденные для рабочего процесса с помощью Level Set и Mean-Shift, также очень хороши. Результаты сегментации для этого рабочего процесса могут быть значительно улучшены, в то же время время выполнения сокращается. Когда операции сегментации применяются к наборам данных с тысячами WSI, эти улучшения могут привести к значительному сокращению использования ресурсов, гораздо более быстрому анализу данных и возможности проведения крупномасштабных исследований.

Метод оптимизации PRO также смог найти конфигурации параметров, с которыми значительно улучшилось время выполнения рабочих процессов. Однако сокращение времени выполнения было достигнуто с более высоким штрафом в метрике качества, чем то, что удалось достичь GA. С другой стороны, метод BOA не смог найти наборы параметров, которые привели бы к аналогичному уровню сокращения времени выполнения. Действительно, для набора уровней со средним сдвигом параметры, выбранные BOA, привели к более высокому времени выполнения по сравнению с обычным.те, которые используют параметры по умолчанию. Эти результаты показывают, что BOA эффективен для одноцелевой настройки, в то время как GA и NM являются лучшими методами для многоцелевой настройки.

Мы также рассмотрели, почему выигрыш во времени выполнения с рабочими процессами на основе морфологических операций и водораздела был меньше, чем с сегментациями на основе набора уровней. Мы обнаружили, что на практике изменения входных параметров незначительно влияют на время выполнения первого рабочего процесса. Таким образом, это был не недостаток методов оптимизации в поиске хороших наборов параметров, а характеристика используемых стратегий сегментации.

На рисунке показано улучшение результатов сегментации за счет автоматической настройки параметров для двух изображений. Изображения были сегментированы с помощью рабочих процессов, основанных на наборе уровней и среднем сдвиге. Второй столбец на рисунке показывает результаты сегментации вручную; в третьем столбце показаны результаты с параметрами по умолчанию; и четвертый столбец с автоматически настроенными значениями параметров. Зеленые области на изображениях относятся к совпадению между сегментацией, созданной рабочим процессом, и сегментацией вручную, тогда как синие области — это области, пропущенные конвейером сегментации.Красные области относятся к участкам, сегментированным трубопроводом, но не патологом. Обратите внимание, что красных точек очень мало, что означает, что алгоритмы не обнаруживают в значительной степени объекты, которые также не были обнаружены человеком (пожалуйста, увеличьте масштаб для лучшей визуализации).

Представлены два примера фрагментов изображения с сегментацией человека и набором уровней с сегментацией рабочего процесса с разделением по среднему смещению с использованием значений параметров по умолчанию и настроенных параметров. Зеленый цвет используется для обозначения областей совпадения между алгоритмом и человеком, синий представляет объекты, присутствующие в сегментации человека, а не результаты алгоритма, а красный цвет — это те (несколько) областей, которые были найдены алгоритмом, а не человеком.Первое изображение (изображение 01) имеет значения 0,44 и 0,80 Dice, соответственно, с параметрами по умолчанию и настроенными параметрами. Для второго изображения (изображение 07) Dice с параметром по умолчанию составляет 0,71, а после настройки — 0,83. Даже для изображения 07, на котором улучшение Dice меньше, мы можем наблюдать, что значительное количество ядер, пропущенных с параметрами по умолчанию, идентифицируется после настройки

Перекрестная проверка

15 входных изображений в два набора для обучения и тестирования.Параметры приложения настраиваются с использованием обучающего набора, содержащего 20% изображений, и затем оцениваются на оставшихся 80% изображений тестового набора. В экспериментах использовалась оптимизация GA и оценивались 100 баллов. Эксперименты по настройке были повторены 10 раз, и стандартное отклонение составляет менее 2 % для рабочего процесса морфологической операции и 6 % для рабочего процесса набора уровней.

Результаты представлены в табл. Поскольку результаты вычисляются с использованием случайного выбора наборов для обучения и тестирования, результаты с использованием разных весов используют разные наборы, и поэтому значения метрик по умолчанию не совпадают.Однако одни и те же наборы используются в каждой комбинации весов (строка таблицы) для корректного сравнения параметров по умолчанию и настроенных параметров. Для рабочего процесса на основе морфологической операции платформа настройки нашла набор параметров, которые улучшили результаты качества более чем в  1,10 раза и скорость сегментации увеличилась в 1,09 раза, и, как и в предыдущих экспериментах, она находит различные компромиссы между результатами сегментации. качество и скорость выполнения, так как веса варьируются.

Таблица 3

Оценка перекрестной проверки одной группы.Средние улучшения Dice и сокращение времени выполнения для всех рабочих процессов сегментации в перекрестной проверке Монте-Карлоса с 10 повторениями. Наилучшие результаты были выделены жирным

алгоритм сегментации
Вес Средняя плашек (0-1)
Метрика Время По умолчанию Tuned (GA) Скорость до
Морфологические операции + Водораздел 1 0 0.65 0,72
1 1 0,66 0,68 1,09
2 1 0,65 0,71 1,07
4 1 0,66 0,73 1.06
Установка уровня + распаковка среднего сдвига 1 0 0.63 0,60
1 1 0,59 0,57 3,10
2 1 0,62 0,58 2,32
4 1 0,62 0,60 1,64
Установка уровня + разуплотнение водораздела 1 0 0,60 0.60
1 1 0,60 0,58 8,97
2 1 0,59 0,59 10,50
4 1 0,62 0,60 7,37

Для рабочих процессов набора уровней, независимо от используемого метода разложения, алгоритмы оптимизации не смогли найти наборы параметров, которые одновременно улучшают качество сегментации и время выполнения.Тем не менее, время выполнения было значительно улучшено (до 10,5 раз) для обоих случаев расформирования для всех комбинаций веса с небольшим снижением качества сегментации. Рабочие процессы набора уровней очень чувствительны к форме ядер, и параметры, используемые, например, для удлиненных ядер, не будут хорошо работать для круглых ядер. Это указывает на то, что единый набор параметров, оптимизированный для изображений, содержащих клетки различной формы, не будет оптимальным ни для одного из них. Вместо этого алгоритм должен использовать разные наборы параметров в соответствии с ожидаемой структурой ядер.

Чтобы подтвердить это наблюдение, мы провели еще одну перекрестную проверку, в которой изображения были разделены на две группы: изображения с более вытянутыми и круглыми ядрами. Мы выполнили перекрестную проверку в каждой из групп отдельно. Мы классифицировали пять изображений в первую группу и 10 во вторую группу. Примеры изображений в этих группах представлены на рис. Для первой группы одно изображение выбирается для обучения, а остальные четыре — для тестирования, тогда как во второй группе два изображения включаются в обучающий набор, а остальные восемь — в тестовый набор.

Примеры изображений в каждой из двух групп для перекрестной проверки. Первая группа изображений содержит изображения с удлиненными ядрами (группа 1), тогда как вторая группа изображений содержит более округлые ядра (группа 2). В каждой из выделенных групп

выполнена перекрестная проверка методом Монте-Карлоса с 10 повторениями. Результаты представлены в табл. Алгоритм оптимизации нашел параметры, которые улучшили качество и время выполнения рабочих процессов для большинства весов.В рабочем процессе с разделением по водоразделу был достигнут тот же результат качества, что и при однокритериальной оптимизации (0,70), но рабочий процесс был ускорен в 10,25 раз в многокритериальном случае.

Таблица 4

Двухгрупповой тест перекрестной проверки. Улучшение средних показателей и сокращение времени выполнения для рабочего процесса сегментации на основе набора уровней с использованием двух групп проверочных данных (4 + 8 изображений). Наилучшие результаты будут выделены

Сегментация алгоритм Веса Средняя Dice (0-1)
Метрика Время По умолчанию Tuned (GA) Скорость до
Набор уровней + распаковка среднего сдвига 1 0 0.61 0,69
1 1 0,62 0,62 8,56
2 1 0,61 0,62 1,72
4 1 0,62 0,69 1,37
Уровневая установка + разуплотнение водораздела 1 0 0,62 0.70
1 1 0,61 0,62 14,55
2 1 0,61 0,66 13,26
4 1 0,61 0,70 10,25

Выводы

Рабочие процессы сегментации изображений патологии чувствительны к изменениям входных параметров, и конфигурация входных параметров, которая хорошо работает с набором изображений, может не дать хороших результатов сегментации, например, для другого набора данных.Настройка параметров приложения важна для максимального повышения качества результатов и/или сокращения времени выполнения приложения. Основные проблемы с настройкой включают (i) большое количество комбинаций параметров; (ii) высокая стоимость оценки точки в пространстве поиска из-за дорогостоящего вычислительного характера рабочего процесса сегментации; и (iii) сложность ручной оценки пространства поиска и качества результата сегментации.

Чтобы решить эти проблемы, мы разработали новую многоцелевую структуру оптимизации, реализованную в виде интегрированного набора методов и инструментов оптимизации, для автоматической настройки параметров рабочих процессов сегментации при анализе изображений патологии и оценили ее с помощью трех реальных приложения для сегментации.В большинстве экспериментов мы наблюдали значительные улучшения по сравнению со значениями параметров по умолчанию. Наш фреймворк смог улучшить среднее качество 15 изображений в × 1,28 и в то же время сократить время выполнения сегментации в 11,79×. Влияние этих улучшений очень важно для обеспечения результатов сегментации более высокого качества. Это, в свою очередь, должно позволить достичь лучших общих результатов анализа в комплексных исследованиях с использованием характеристик на уровне клеток, которые обычно следуют за фазами сегментации и выделения признаков.Это важно для использования этих технологий в клинических условиях, поскольку точная сегментация объектов/извлеченных признаков приведет к более надежным результатам. Кроме того, выигрыш в скорости обеспечит возможность быстрого анализа крупномасштабных наборов данных, которые становятся доступными, но еще не используются в полной мере. Таким образом, мы ожидаем, что рабочие процессы анализа изображений патологии должны подвергаться систематической настройке, как это предлагается в этой статье, прежде чем они будут использоваться на практике, чтобы максимизировать их преимущества.

Кроме того, оценка нескольких алгоритмов оптимизации показала, что один алгоритм не всегда может обеспечить наилучшую производительность. Вместо этого, в зависимости от конфигурации задачи оптимизации (цель, выбор рабочего процесса и входное изображение), разные алгоритмы могут достигать более высокой производительности. Например, алгоритм BOA показал хорошие результаты в одноцелевых прогонах, но был менее эффективен, чем GA в конфигурации, в которой мы хотим настроить качество и время выполнения.

Благодарности

Эта работа была частично поддержана 1U24CA180924-01A1 от NCI, R01LM011119-01 и R01LM009239 от NLM, CNPq и NIH K25CA181503. В этом исследовании использовались ресурсы программы XSEDE Science Gateways в рамках гранта TG-ASC130023.

Ссылки

1. Muenzel D, Engels H-P, Bruegel M, Kehl V, Rummeny E, Metz S. Изменчивость внутри и между наблюдателями при измерении поражений-мишеней: влияние на оценку ответа в соответствии с RECIST 1.1. Радиология и онкология.2012;46(1):8–18. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]2. Грилли-Олсон Дж. Э., Хейс Д. Н., Мур Д. Т., Лесли К. О., Вилкерсон М. Д., Какиш Б. Ф., Хейворд М. С., Кабански Ч. Р., Инь X, Сочински М. А. Подтверждение согласия между наблюдателями в оценке рака легких: диагностическая воспроизводимость гематоксилин-эозина для немелкоклеточного рака легких: классификация Всемирной организации здравоохранения 2004 года и терапевтически значимые подмножества. Архив патологии и лабораторной медицины. 2012;137(1):32–40. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]3.Warth A, Stenzinger A, von Brünneck AC, Goeppert B, Cortis J, Petersen I, Hoffmann H, Schnabel PA, Weichert W. Interobserver изменчивость в применении новой классификации IASLC/ATS/ERS для легочных аденокарцином. Европейский респираторный журнал. 2012;40(5):1221–1227. [PubMed] [Google Scholar]4. Юн С.Х., Ким К.В., Гу Дж.М., Ким Д.В., Хан С. Изменчивость наблюдателя в измерениях опухолевой нагрузки на основе RECIST: метаанализ. Европейский журнал рака. 2016;53:5–15. [PubMed] [Google Scholar]5.Наказато Ю., Маэсима А.М., Исикава Ю., Ятабэ Ю., Фукуока Дж., Йокосе Т., Томита Ю., Минами Ю., Асамура Х., Тачибана К. Согласие между наблюдателями в ядерной классификации первичной аденокарциномы легких. Журнал торакальной онкологии. 2013;8(6):736–743. [PubMed] [Google Scholar]6. Bueno-de-Mesquita J, Nuyten D, Wesseling J, van Tinteren H, Linn S, van De Vijver M. Влияние различий между наблюдателями в патологической оценке рака молочной железы без узлов на оценку клинического риска и выбор пациентов для адъювантной терапии. системное лечение.Анналы онкологии. 2010;21(1):40–47. [PubMed] [Google Scholar]7. Матасар М., Ши В., Зильберстиен Дж., Лин О., Бусам К., Теруя-Фельдтейн Дж., Филиппа Д., Зеленец А., Ной А.: второе мнение эксперта по патологии лимфомы в эпоху классификации Всемирной организации здравоохранения. Анналы онкологии : mdr029, 2011 [PubMed]8. Рицзарди А.Е., Джонсон А.Т., Фогель Р.И., Памбуччан С.Е., Хенриксен Дж., Скубитц А.П., Мецгер Г.Дж., Шмехель С.К. Количественное сравнение иммуногистохимического окрашивания, измеренного с помощью анализа цифрового изображения, с визуальной оценкой патологоанатома.Диагностическая патология. 2012;7(1):42. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]9. Берни Д.М., Альгаба Ф., Кампаро П., Комперат Э., Гриффитс Д., Кристиансен Г., Лопес-Бельтран А., Монтирони Р., Варма М., Эгевад Л. Причины различий в оценке биопсии предстательной железы по шкале Глисона: области согласия и заблуждения среди 266 Европейские патологоанатомы. Гистопатология. 2014;64(3):405–411. [PubMed] [Google Scholar] 10. Netto GJ, Eisenberger M, Epstein JI, TT Investigators Изменчивость результатов гистологической оценки радикальной простатэктомии между центральными и местными патологами: результаты многонационального клинического исследования TAX 3501.Урология. 2011;77(5):1155–1160. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]11. Allsbrook WC, Mangold KA, Johnson MH, Lane RB, Lane CG, Epstein JI. Межнаблюдательная воспроизводимость оценки Глисона карциномы предстательной железы: общий патологоанатом. Патология человека. 2001;32(1):81–88. [PubMed] [Google Scholar] 12. Соренсен Дж., Хирш Ф., Газдар А., Олсен Дж. Изменчивость между исследователями в гистопатологическом подтипе и классификации аденокарциномы легких. Рак. 1993;71(10):2971–2976. [PubMed] [Google Scholar] 13.Roggli VL, Vollmer RT, Greenberg SD, McGavran MH, Spjut HJ, Yesner R. Неоднородность рака легких: слепое и рандомизированное исследование 100 последовательных случаев. Патология человека. 1985;16(6):569–579. [PubMed] [Google Scholar] 14. Уилкинс Б.С., Эрбер В.Н., Барефорд Д., Бак Г., Уитли К., Ист К.Л., Пол Б., Харрисон К.Н., Грин А.Р., Кэмпбелл П.Дж. Патология костного мозга при эссенциальной тромбоцитемии: межнаблюдательная надежность и полезность для определения подтипов заболевания. Кровь. 2008;111(1):60–70. [PubMed] [Google Scholar] 15.Kong J, Cooper LA, Wang F, Gao J, Teodoro G, Scarpace L, Mikkelsen T, Schniederjan MJ, Moreno CS, Saltz JH. Машинный морфологический анализ глиобластомы с использованием изображений патологии всего предметного стекла выявляет клинически значимые молекулярные корреляты. ПлоС один. 2013;8(11):e81049. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]16. Cooper LAD, Kong J, et al. Комплексный морфологический анализ для выявления и характеристики подтипов заболевания. Журнал Американской ассоциации медицинской информатики.2012;19(2):317–323. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]17. Сертель О., Конг Дж., Шимада Х., Каталюрек У., Зальц Дж. Х., Гуркан М. Н. Компьютерный прогноз нейробластомы по полноэкранным изображениям: классификация стромального развития. Распознавание образов. 2009;42(6):1093–1103. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]18. Котари С., Фан Дж. Х., Стоукс Т. Х., Ван М. Д. Информатика визуализации патологии для количественного анализа изображений всего предметного стекла. Журнал Американской ассоциации медицинской информатики.2013;20(6):1099–1108. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]19. Хсу В., Марки М.К., Ван М.Д. Информатика биомедицинской визуализации в эпоху точной медицины: прогресс, проблемы и возможности. Журнал Американской ассоциации медицинской информатики. 2013;20(6):1010–1013. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]20. Хань Д., Ван С., Цзян С., Цзян С., Ким Х-Э, Сун Дж., Оно-Мачадо Л. Тенденции в биомедицинской информатике: автоматизированный тематический анализ статей JAMIA. Журнал Американской ассоциации медицинской информатики.2015;22(6):1153–1163. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]21. Блом С., Пааволайнен Л., Бычков Д., Туркки Р., Мяки-Теери П., Хеммес А., Валимяки К., Лундин Дж., Каллиониеми О., Пеллинен Т. Системная патология с помощью мультиплексной иммуногистохимии и анализа цифровых изображений всего предметного стекла. Научные отчеты. 2017;7(1):15580. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]22. Yu K-H, Zhang C, Berry GJ, Altman RB, Ré C, Rubin DL, Snyder M: Прогнозирование прогноза немелкоклеточного рака легкого с помощью полностью автоматизированных микроскопических признаков патологии.Nature Communications 7, 2016 [бесплатная статья PMC] [PubMed]23. Ромо-Бучели Д., Яновчик А., Ромеро Э., Гилмор Х., Мадабхуши А.: Автоматическая количественная оценка ядер канальцев и корреляция с категориями риска онкотипа DX на изображениях полного слайда рака молочной железы ER +. SPIE Medical Imaging, 2016 [бесплатная статья PMC] [PubMed]24. Лео П., Ли Г., Мадабхуши А.: Оценка стабильности гистоморфометрических характеристик при сканировании и вариантах окрашивания: прогнозирование биохимического рецидива по изображениям всего слайда рака предстательной железы, в серии конференций Общества инженеров по фотооптическому приборостроению (SPIE), 2016 г. [бесплатная статья PMC] [В паблике] 25.Beck AH, Sangoi AR, Leung S, Marinelli RJ, Nielsen TO, van de Vijver MJ, West RB, van de Rijn M, Koller D. Систематический анализ морфологии рака молочной железы раскрывает стромальные особенности, связанные с выживаемостью. Sci Transl Med. 2011;3(108):108ra113. [PubMed] [Google Scholar] 26. Chen XS, Wu JY, Huang O, Chen CM, Wu J, Lu JS, Shao ZM, Shen ZZ, Shen KW. Молекулярный подтип может предсказать реакцию и исход у китайских пациентов с местнораспространенным раком молочной железы, получавших предоперационную терапию. Об этом сообщает онкология.2010;23(5):1213–1220. [PubMed] [Google Scholar] 27. Гуркан М.Н., Бушерон Л.Е., Кан А., Мадабхуши А., Раджпут Н.М., Йенер Б. Анализ гистопатологических изображений: обзор. Обзоры IEEE в области биомедицинской инженерии. 2009;2:147–171. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]28. Аренс М.Б., Оргер М.Б., Робсон Д.Н., Ли Дж.М., Келлер П.Дж. Функциональная визуализация всего мозга с клеточным разрешением с использованием световой микроскопии. Природные методы. 2013;10:413. [PubMed] [Google Scholar] 29. Бэнкхед П., Лоури М.Б., Фернандес Дж.А., Домбровски Й., МакАрт Д.Г., Данн П.Д., Маккуэйд С., Грей Р.Т., Мюррей Л.Дж., Коулман Х.Г., Джеймс Дж.А., Сальто-Теллес М., Гамильтон П.В.QuPath: программное обеспечение с открытым исходным кодом для анализа изображений цифровой патологии. Научные отчеты. 2017;7(1):16878. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]30. Торсни-Вейр Т., Саад А., Моллер Т., Хеге Х.С., Вебер Б., Вербавац Дж.М. Тюнер: поиск основных параметров для алгоритмов сегментации изображений с использованием исследования поверхности визуального отклика. IEEE транс. по визуализации и компьютерной графике. 2011;17(12):1892–1901. [PubMed] [Google Scholar] 31. Хелд С., Натткемпер Т., Пальмизано Р., Виттенберг Т. Подходы к автоматической подгонке параметров в конвейере сегментации изображений микроскопии: исследовательский анализ пространства параметров.Журнал патологии информатики. 2013;4(2):5–5. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]32. Будинич М., Бурдон Дж., Лархлими А., Эвейярд Д. Многоцелевой подход, основанный на ограничениях, для моделирования микробных экосистем на уровне генома. ПЛОС ОДИН. 2017;12(2):e0171744. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]33. Coello CA, Lamont GB, Veldhuizen DAV. Эволюционные алгоритмы решения многокритериальных задач. Берлин: Спрингер; 2007. [Google Scholar]

34. Джордан Х., Томан П., Дурилло Дж.Дж., Пеллегрини С., Гшвандтнер П., Фарингер Т., Морич Х.: Многоцелевая структура автонастройки для параллельных кодов, Международная конференция по высокопроизводительным вычислениям.Networking, Storage and Analysis (SC 12):10:1–10:12, 2012

35. Триведи А., Шринивасан Д., Саньял К., Гош А. Обзор многокритериальных эволюционных алгоритмов, основанных на декомпозиции. Транзакции IEEE по эволюционным вычислениям. 2017;21(3):440–462. [Google Scholar]

36. Miettinen K, Mäkelä M: О скаляризации функций в многокритериальной оптимизации. ОР Спектр 24(2), 2002

37. Миеттинен К.М. Нелинейная многокритериальная оптимизация. Дордрехт: Kluwer Academic Publishers; 1998. [Google Scholar]38.Фигейра Дж. Р., Фонсека С. М., Халфманн П., Кламрот К., Пакете Л., Рузика С., Шульце Б., Стиглмайр М., Виллемс Д. Легко сказать, что они сложны, но трудно увидеть, что они просты — к категоризации податливой многокритериальной комбинаторной оптимизации проблемы. Журнал многокритериального анализа решений. 2017;24(1–2):82–98. [Google Scholar]

39. Табатабаи В., Тивари А., Холлингсворт Дж. К. Параллельная настройка параметров для приложений с изменчивой производительностью. проц. конференции ACM/IEEE. по суперкомпьютингу, 2005

40.Сарени Б., Крахенбюль Л. Пересмотр методов совместного использования фитнеса и поиска ниши. Транзакции IEEE по эволюционным вычислениям. 1998;2(3):97–106. [Google Академия] 41. Джонс Др. Таксономия методов глобальной оптимизации на основе поверхностей отклика. Журнал глобальной оптимизации. 2001;21(4):345–383. [Google Академия]42. Снук Дж., Ларошель Х., Адамс Р.П. В кн.: Практическая байесовская оптимизация алгоритмов машинного обучения, достижения в области нейронных систем обработки информации. Pereira F, Burges CJC, Bottou L, Weinberger KQ, редакторы.Ред Хук: Curran Associates, Inc.; 2012. С. 2951–2959. [Google Академия]43. Моррис, доктор медицины. Факторные планы выборки для предварительных вычислительных экспериментов. Технометрия. 1991;33(2):161–174. [Google Академия]44. Камполонго Ф., Карибони Дж., Салтелли А. Эффективный дизайн скрининга для анализа чувствительности больших моделей. Моделирование окружающей среды и программное обеспечение. 2007;22(10):1509–1518. [Google Академия] 45. Teodoro G, Kurç TM, Taveira LF, Melo AC, Gao Y, Kong J, Saltz JH: Анализ чувствительности алгоритма и настройка параметров для конвейеров сегментации изображения ткани.Биоинформатика: btw749, 2017 [бесплатная статья PMC] [PubMed]46. Риос Л.М., Сахинидис Н.В. Оптимизация без производных: обзор алгоритмов и сравнение программных реализаций. Журнал глобальной оптимизации. 2013;56(3):1247–1293. [Google Академия] 47. Кумар С., Хеберт М. Proc. 9-я Международная конференция IEEE по компьютерному зрению. 2003. Дискриминативные случайные поля: дискриминационная структура для контекстуального взаимодействия в классификации; стр. 1150–1157. [Google Академия] 48. Шуммер М., Кохли П., Хойем Д.Материалы 10-й Европейской конференции по компьютерному зрению: Часть II. 2008. Изучение CRF с использованием разрезов графа; стр. 582–595. [Google Академия] 49. Макинтош С., Хамарне Г. Конспект лекций по информатике, Вычисление медицинских изображений и компьютерное вмешательство (MICCAI) 2007 г. Достаточно ли одного энергетического функционала? Адаптивные энергетические функционалы и автоматическая инициализация; стр. 503–510. [PubMed] [Google Scholar]50. Шульц Т., Киндлманн Г.Л. Спектральная кластеризация открытого ящика: приложения к анализу медицинских изображений.IEEE транс. Вис. вычисл. График 2013;19(12):2100–2108. [PubMed] [Google Scholar]51. Таха А.А., Хэнбери А. Метрики для оценки сегментации трехмерных медицинских изображений: анализ, выбор и инструмент. Медицинская визуализация BMC. 2015;15:29–29. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]52. Федоров А., Бейхель Р., Калпати-Крамер Дж., Финет Дж., Филлион-Робин Дж.-К.С., Пужоль С., Бауэр С., Дженнингс Д., Феннесси Ф.М., Сонка М., Буатти Дж., Эйлуорд С., Миллер Дж.В., Пипер С., Кикинис Р. , 3D-слайсер как платформа обработки изображений для сети количественных изображений.Магнитно-резонансная томография. 2012;30(9):10. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]53. Гао Ю., Ратнер В., Чжу Л., Диприма Т., Курц Т., Танненбаум А., Зальц Дж.: Иерархическая сегментация ядра на цифровых изображениях патологии. SPIE Medical Imaging, 2016 [бесплатная статья PMC] [PubMed]55. Ван Р., Персхаус Р.С., Флеминг П.Дж. Коэволюционные алгоритмы, основанные на предпочтениях, для многокритериальной оптимизации. Транзакции IEEE по эволюционным вычислениям. 2013;17(4):474–494. [Google Академия]56. Нелдер Дж. А., Мид Р. Симплексный метод минимизации функций.Компьютерный журнал. 1965;7(4):308–313. [Google Академия] 57. Джонс Др. В: Алгоритм прямой глобальной оптимизации, Энциклопедия оптимизации . Floudas CA, Pardalos PM, редакторы. Нью-Йорк: Спрингер США; 2001. стр. 431–440. [Google Академия] 58. Kong J, Cooper L, Wang F, Gao J, Teodoro G, Scarpace L, Mikkelsen T, Schniederjan M, Moreno C, Saltz J. Новая парадигма для определения молекулярных коррелятов морфологии опухолевых клеток на цельных изображениях слайдов глиомы человека. НЕЙРООНКОЛОГИЯ. 2013; 15:158–159.[Google Академия] 59. Теодоро Г., Пан Т., Курк Т., Конг Дж., Купер Л., Класки С., Зальц Дж. Шаблоны регионов: представление данных и управление ими для высокопроизводительного анализа изображений. Параллельные вычисления. 2014;40(10):589–610. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]60. Kurç TM, Qi X, Wang D, Wang F, Teodoro G, Cooper LAD, Nalisnik M, Li ZY, Saltz JH, Foran DJ. Масштабируемый анализ больших когорт данных изображений патологии с использованием эффективных методов и стратегий высокопроизводительных вычислений. Биоинформатика BMC. 2015;16:399:1–399:21.[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]61. Теодоро Г., Курк Т., Конг Дж., Купер Л., Зальц Дж. 28-й международный симпозиум IEEE по параллельной и распределенной обработке, 2014 г. 2014. Сравнительный анализ производительности Intel (R) Xeon Phi (TM), графического процессора и ЦП: тематическое исследование анализа изображений под микроскопом; стр. 1063–1072. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]62. Баррейрос В., Теодоро Г., Курк Т., Конг Дж., Мело ACMA, Зальц Дж. 2017 Международная конференция IEEE по кластерным вычислениям (CLUSTER) 2017. Параллельный и эффективный анализ чувствительности рабочих процессов сегментации микроскопических изображений в гибридных системах; стр.25–35. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]63. Aji A, Wang F, Vo H, Lee R, Liu Q, Zhang X, Saltz J. Hadoop GIS: высокопроизводительная система хранения пространственных данных поверх mapreduce. Труды Фонда ВЛДБ. 2013;6(11):1009–1020. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

64. Бекманн Н., Кригель Х., Шнайдер Р., Сигер Б.: R*-дерево: эффективный и надежный метод доступа к точкам и прямоугольникам. SIGMOD:322–331, 1990

65. Меркель Д. Докер: легкие контейнеры Linux для последовательной разработки и развертывания.Linux J. 2014; 2014(239):2. [Google Scholar]

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


Настройка браузера на прием файлов cookie

Существует множество причин, по которым файл cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее распространенные причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы принять файлы cookie, или спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файл cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Попробуйте другой браузер, если вы подозреваете это.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы это исправить, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Предоставить доступ без файлов cookie потребует от сайта создания нового сеанса для каждой посещаемой вами страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в файле cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только та информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, если вы не решите ввести его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступ к остальной части вашего компьютера, и только сайт, создавший файл cookie, может его прочитать.

IBM System x3550 M3 (снято) Руководство по продукту (снято с производства) > Lenovo Press

Память IBM DDR3 протестирована на совместимость и настроена для обеспечения оптимальной производительности и пропускной способности System x. Спецификации памяти IBM интегрированы в диагностику светового пути для немедленного получения информации о производительности системы и оптимального времени безотказной работы системы.С точки зрения обслуживания и поддержки, на память IBM автоматически распространяется системная гарантия IBM, и IBM предоставляет обслуживание и поддержку по всему миру.

Сервер имеет 18 слотов DIMM. Если установлен один процессор, можно использовать только девять слотов DIMM. При установке двух процессоров можно использовать все 18 слотов DIMM. Однако максимальное количество модулей DIMM, которые можно установить, также ограничено типом и рангом используемых модулей DIMM, а именно:

  • RDIMM.
    • До 18 одноранговых модулей RDIMM (по девять на процессор) до 72 ГБ (18 модулей по 4 ГБ)
    • До 18 двухранговых модулей RDIMM (по девять на процессор) для максимальной емкости 288 ГБ (18x 16 ГБ)
    • До 12 четырехранговых модулей RDIMM (по шесть на процессор) для максимальной емкости 192 ГБ (12x 16 ГБ)
  • UDIMM
    • До 12 двухранговых модулей UDIMM (по шесть на процессор) для максимальной емкости 48 ГБ (12 модулей по 4 ГБ)

Каждый ЦП имеет три канала памяти, и на канал приходится три модуля DIMM.RDIMM могут быть установлены по три на канал. Однако модули UDIMM могут быть заполнены только двумя модулями DIMM на канал. То есть на сервере может быть установлено до 18 модулей RDIMM, но только до 12 модулей UDIMM. Смешивание модулей UDIMM и RDIMM не поддерживается.

Максимальная скорость памяти ограничена скоростью памяти, поддерживаемой конкретным ЦП (то есть, если ЦП поддерживает только 1066 МГц, то скорость памяти в любом случае не может превышать 1066 МГц), а также количеством и типом установленных модулей DIMM (независимо от ниже), следующим образом:

  • Процессоры Intel Xeon серии 5600:
    • 1333 МГц при установке одного или двух одноранговых или двухранговых модулей RDIMM на канал или одного модуля UDIMM на канал
    • 1066 МГц при установке одного четырехрангового модуля RDIMM на канал или двух модулей UDIMM на канал
    • 800 МГц при установке трех одноранговых или двухранговых модулей RDIMM или двух четырехранговых модулей RDIMM на канал
  • Четырехъядерные процессоры Intel Xeon серии 5500:
    • 1333 МГц при установке одного однорангового или двухрангового RDIMM на канал или одного UDIMM на канал
    • 1066 МГц, если установлены два одноранговых или двухранговых модуля RDIMM на канал, или установлен один четырехранговый модуль RDIMM на канал, или установлены два модуля UDIMM на канал
    • 800 МГц при установке трех одноранговых или двухранговых модулей RDIMM или двух четырехранговых модулей RDIMM на канал
  • Двухъядерные процессоры Intel Xeon серии 5500 поддерживают только частоту памяти 800 МГц.

Сервер поддерживает модули DIMM на 1,5 В и 1,35 В. Сочетание модулей DIMM 1,5 В и 1,35 В на одном сервере поддерживается для систем на базе процессоров Intel Xeon серии 5600, в таком случае все модули DIMM работают при напряжении 1,5 В. Системы на базе процессоров Intel Xeon серии 5500 не поддерживают модули DIMM 1,35 В.

Поддерживаются следующие технологии защиты памяти:

  • ECC
  • ChipKill (для модулей RDIMM на базе x4)
  • Зеркалирование памяти
  • Резервирование памяти

Если используется зеркальное отображение памяти, модули DIMM должны устанавливаться парами (минимум одна пара на ЦП), причем оба модуля DIMM в паре должны быть идентичными по типу и размеру.Если используется резервирование памяти, модули DIMM должны быть установлены в наборах по три, и все модули DIMM в одном наборе должны быть идентичными по типу и размеру. Резервирование памяти поддерживается только в системах с установленными процессорами Intel Xeon серии 5600.

В следующей таблице перечислены параметры памяти, доступные для сервера x3550 M3.

Таблица 5. Опции памяти

* Максимально поддерживается с двумя установленными процессорами. Если установлен один процессор, уменьшите число вдвое.

Страница не найдена

К сожалению, страница, которую вы искали на веб-сайте AAAI, не находится по URL-адресу, который вы щелкнули или ввели:

https://aaai.org/conferences/aaai-22/wp-content/uploads/2021/12/aaai-22_accepted_paper_list_main_technical_track.pdf

Если URL-адрес, указанный выше, заканчивается на «.html», попробуйте заменить «.html: на «.php» и посмотрите, решит ли это проблему.

Если вы ищете конкретную тему, воспользуйтесь следующими ссылками или введите тему в поле поиска на этой странице:

  • Выберите AI Topics, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте.
  • Чтобы присоединиться или узнать больше о членстве в AAAI, выберите «Членство».
  • Выберите «Публикации», чтобы узнать больше об AAAI Press и журналах AAAI.
  • Для рефератов (а иногда и полных текстов) технических статей по ИИ выберите библиотеку
  • .
  • Выберите журнал AI, чтобы узнать больше о флагманском издании AAAI.
  • Чтобы узнать больше о конференциях и встречах AAAI, выберите «Конференции»
  • .
  • Для ссылок на Симпозиумы AAAI выберите Симпозиумы.
  • Чтобы получить информацию об организации AAAI, включая ее должностных лиц и сотрудников, выберите «Организация».

Помогите исправить страницу, вызывающую проблему

Веб-страница

, который направил вас сюда, должен быть обновлен, чтобы он больше не указывал на эту страницу. Вы поможете нам удалить старые ссылки? Пожалуйста, напишите веб-мастеру ссылающейся страницы или используйте их форму для сообщения о неработающих ссылках. Это может не помочь вам найти нужную страницу, но, по крайней мере, вы избавите других людей от проблем. У большинства поисковых систем и каталогов есть простой способ сообщить о битых ссылках.

Если это покажется уместным, мы будем признательны, если вы свяжетесь с веб-мастером AAAI, указав, как вы сюда попали (например, URL-адрес страницы, которую вы искали, и URL-адрес перехода, если он доступен). Благодарю вас!

Контент сайта

Доступ к основным разделам этого сайта (и некоторым популярным страницам) можно получить по ссылкам на этой странице. Если вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте, посетите страницу AI Topics. Чтобы присоединиться или узнать больше о членстве в AAAI, выберите «Членство».Выберите «Публикации», чтобы узнать больше о AAAI Press, AI Magazine, и журналах AAAI. Чтобы получить доступ к цифровой библиотеке AAAI, содержащей более 10 000 технических документов по искусственному интеллекту, выберите «Библиотека». Выберите «Награды», чтобы узнать больше о наградах, наградах и программах стипендий AAAI. Чтобы узнать больше о конференциях и встречах AAAI, выберите «Встречи». Чтобы получить ссылки на программные документы, обращения президента и сторонние ресурсы ИИ, выберите «Ресурсы».

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован.

2019 © Все права защищены.