检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李君妍 胡欣 刘治红 石义官 张瀚铭 Li Junyan;Hu Xin;Liu Zhihong;Shi Yiguan;Zhang Hanming(Changsha Branch,Automation Research Institute Co.,Ltd.of China South Industries Group Co.,Ltd.,Mianyang 621000,China;Military Representative Office in Guangyuan District,Army Equipment Department,Guangyuan 628000,China;School of Mechanical Engineering,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China)
机构地区:[1]中国兵器装备集团自动化研究所有限公司长沙分公司,四川绵阳621000 [2]陆装驻广元地区军代室,四川广元628000 [3]北京理工大学机械与车辆学院,北京100081
出 处:《兵工自动化》2023年第11期23-27,共5页Ordnance Industry Automation
基 金:国防基础科研项目(JCKY2020209B002)。
摘 要:为帮助企业识别产品问题和设计缺陷,提高产品满意度,需要对离散制造业产品质量进行大数据分析。阐述制造业产品质量大数据的特点,从数据采集处理、质量预测、质量控制和质量追溯4个环节,综述离散制造业产品质量分析的国内外研究进展和发展动态,并指出各类理论方法在大数据背景下的挑战,探讨应对这些挑战的解决途径与发展趋势。结果表明,该分析可为进一步展开研究提供参考。In order to help enterprises identify product problems and design defects and improve product satisfaction,it is necessary to analyze the product quality of discrete manufacturing industry with big data.This paper describes the characteristics of product quality big data in manufacturing industry,summarizes the research progress and development trends of product quality analysis in discrete manufacturing industry at home and abroad from four aspects of data acquisition and processing,quality prediction,quality control and quality traceability,points out the challenges of various theoretical methods under the background of big data,and discusses the solutions and development trends to deal with these challenges.The results show that the analysis can provide a reference for further research.
关 键 词:智能制造 质量分析 质量预测 质量控制 质量追溯
分 类 号:TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:18.189.11.177