【摘 要】
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针对数字化工厂背景下制造企业机加工车间存在的数据实时采集难、质量异常状态分析与诊断不及时等问题,提出了集质量数据采集—分析—诊断—调整于一体的面向数字化工厂的动
【机 构】
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江南大学机械工程学院,江苏省食品先进制造装备技术重点实验室
【基金项目】
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江苏省产学研联合创新资金项目(BY2014023-30)
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针对数字化工厂背景下制造企业机加工车间存在的数据实时采集难、质量异常状态分析与诊断不及时等问题,提出了集质量数据采集—分析—诊断—调整于一体的面向数字化工厂的动态过程在线质量控制方法。该方法综合运用SPC、神经网络、专家系统等理论与技术,建立工序质量在线控制系统,并对其中面向数字化工厂的质量数据在线采集方法、基于SPC和神经网络的工序质量智能诊断方法以及基于专家系统的工序质量调整方法进行了详细分析。最后,以某电梯零部件企业的机加工车间为例,验证了该多品种小批量动态过程在线质量控制方法的可行性和有效性。
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