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在密西根大学"进修"智能制造

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(包含纳米材料)、3D打印(打印复杂性的物件和普通物件的成本是一样的)、全球化的企业;4、实现决策集成的前提是实现了物理集成、信息集成的基础 第一个阶段,把现有的设备联网,使得信息共享,在网络和管理层是关键;第二个阶段,工厂在任何规模都可以生产,不受规模大小的限制;第三阶段,智适应(让过去的数据和商业需求的数据来决策);6、质量的定义,初期是能用的就是高质量 比如堵车时解决司机的焦虑等设计);9、质量需要交叉学科研究(大数据分析,不止是控制图,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 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。 图6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
来源:e-works
2017-05-19
共 1000 页 总数:10000
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