【摘 要】
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21世纪以来,制造工业系统逐渐拥有信息数字化、高度自动化、智能化等诸多优点。在今天的工业市场上,涌现出很多“场景化”的片段应用,例如研发阶段的数字化仿真、制造过程中的质量检测、运行阶段的故障预测诊断等等。这些应用的核心是基于工业机理的算法,对采集的工业大数据进行分析。这些应用却都往往没有将企业的整个业务流程打通,实现工业产品无论在设计、制造以及售后供应链的全生命周期的各个阶段、各个环节全方位多层次
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21世纪以来,制造工业系统逐渐拥有信息数字化、高度自动化、智能化等诸多优点。在今天的工业市场上,涌现出很多“场景化”的片段应用,例如研发阶段的数字化仿真、制造过程中的质量检测、运行阶段的故障预测诊断等等。这些应用的核心是基于工业机理的算法,对采集的工业大数据进行分析。这些应用却都往往没有将企业的整个业务流程打通,实现工业产品无论在设计、制造以及售后供应链的全生命周期的各个阶段、各个环节全方位多层次的智能制造系统,因此如何真正实现定制化的智能生产正在成为工业企业转型升级的方向。超细金属粉末产品应用广泛,特别是作为金属3D打印的主要耗材,金属粉末产品的质量对3D打印有着至关重要的影响。近年来,我国金属粉末产业发展速度快,需求量较大。但是,金属粉末加工制造企业仍存在较多问题,比如数字化程度低;生产形式单一等等。本文面向超细金属粉末生产企业智能制造的需求,统筹工业生产的物料和能源,合理规划仓储与供应链,以金属粉末生产企业为应用对象,以实现定制化的智能制造为目的,在保证生产过程优化控制的基础上,提出了面向金属粉末定制化生产企业智能制造的信息化集成设计方案和数据分析平台开发方案,实现了企业全生产流程的智能管理,为企业转型升级,实现定制化生产创造了条件。全文主要内容及研究工作如下:在经过对金属粉末制造企业生产模式特点以及企业生产需求的分析基础之上,对面向定制化的金属粉末智能制造系统的功能进行设计,并对功能做模块化实现。在智能制造系统的实现方面,选取浏览器、服务器模式解决智能制造系统跨平台使用问题;选取HTML、JavaScript、JSP以及SSH框架等WEB技术解决智能制造系统前端和后端的开发问题;对接实验室已有Spark大数据分析平台,利用遗传算法和RBF神经网络对金属粉末加工过程进行建模及优化。
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