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在密西根大学"进修"智能制造

对于多个变量进行管控,多个传感器的应用);2、德国工业4.0是从底往上走,通过硬件打通软件,而美国的CPS系统,是强调现有的设备先互联,从软件打通硬件,另外中国制造2025不仅强调智能制造,还强调质量和环保;3、产品生命周期管理包含新材料的引入 质量数据三个阶段,描述阶段(提取)、历史数据阶段、优化阶段(比如减少负荷、局部维修,或者增加半成品的缓存);目前主要的致命质量问题包含:缺失目标、缺失长期目标、平时的质量都是表面工作、管理层经常调动、表面数据、产品成本 需要数据挖掘的知识;过去的质量和优化是分离的,现在提倡两方面的集成,比如从客户的满意度来提升质量控制;传感器里有用的信息才需要传递到数据库里,筛选出与质量有关的数据;质量控制与设计相关,比如仿真和模拟,复杂产品 其主要框架包含:客户为引导的市场需求、产品样品设计以及生产过程设计、制造过程(调度管理)、检验控制、供应链优化、产品维修保证,以上环节按照六西格玛是闭环持续的过程。 数据融合的关键点数据融合的研究步骤包含四步:第一步是数据(采集和布局),第二是提取有用的信息及统计模型(基于工程的目标,比如由于汽车装配间隙大,美国就提出了两毫米计划来进行改善),第三是基于知识经验的优化(比如同类型的产品可参考相关的经验知识来指导生产线
来源:e-works
2017-05-19
共 1000 页 总数:10000
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