【摘 要】
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汽车零配件生产制造过程,具有多品种、工序繁多、现场实时信息反馈要求高以及质量控制严格等特点,为提高制造过程实时可视化监控、生产过程产品质量监管和全程追溯定位,构建
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汽车零配件生产制造过程,具有多品种、工序繁多、现场实时信息反馈要求高以及质量控制严格等特点,为提高制造过程实时可视化监控、生产过程产品质量监管和全程追溯定位,构建大数据环境下的汽配生产过程制造物联网系统,并对系统架构设计、实现与分析。该系统实现对海量数据采集与管理,以质量预测为关注点,对海量多源异构的工业大数据进行处理分析,利用广义回归神经网络算法对产品质量数据直接建模、进行回归预测研究。实验表明:其预测值与实测值相接近,该系统在生产过程中具有实际应用意义。
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