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基于CPS架构的定制化生产系统的设计与实现

随着信息技术与工业的高速融合发展,制造业的需求已经从单一批量化生产转向小批量、多品种、定制化生产,专注于制造灵活性与应变能力的柔性生产也是如今定制化生产新需求的重要基础,所以作为我国经济支柱性产业的制造业急需向柔性定制化的智能制造方向进行转型升级。而信息物理融合系统(CPS)将环境感知与计算、通信和控制等技术进行结合,能够实现信息空间与物理实体的深度融合,已引起工业制造领域的广泛重视。本文设计了一种基于 CPS 架构的定制化生产系统,使 CPS 与生产制造相结合,为实现制造业的柔性定制化提供一个解决方案。

  • 2021-06-29
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ERP航空发动机库管理模块设计及应用研究

本文针对某航空发动机产品制造的过程,在供应链管理理论基础和应用技术指导下,深入研究了产品制造的全过程和信息关系。分析了航空发动机库管理业务流程和生产组织管理中存在的问题,利用建模工具对航空发动机库零件构建了功能模型和信息模块。在 ERP 航空发动机库管理模块设计中充分考虑到管理人员、管理工具、管理对象、管理方法、管理环境等因素,采用系统方法论、流程优化理论建立模型,分析模型重点因素,建立方法集。实现了航空发动机生产制程物流、信息流、资金流的统一,为企业航空发动机制造管理的科学化、信息化提供了保障平台,为进一步实现智能化制造奠定了基础。

  • 2021-06-29
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全自动生产线质量监测故障诊断系统研究

随着工业机器人技术、数控机床技术和电子计算机技术的日新月异,以及成组技术的应用,使自动化生产线向着柔性化程度更高的方向发展,其目标就是能够实现多品种、中小批量生产的自动化。同时这些现场设备作为现代化制造系统中最为基础的装备,其健康运行是现代制造企业能够正常运转的根本保证,设备结构的日趋复杂化、制造模式日趋集成化使得对设备所加工产品的质量监测工作及生产过程的故障诊断工作越来越重要。

  • 2021-06-29
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基于状态感知的智能车间多Agent调度策略研究

在智能制造这场新的工业革命浪潮中,全球制造业都面临着前所未有的变革、冲 击与机遇,各国分别制订了针对自身国情的发展战略。我国也于 2015 年提出“中国制造 2025”作为制造强国战略,制造业向着智能化发展是必然趋势。智能工厂作为智能制造的主要载体,具备一定的协调、重组、扩充特性及自主决策能力,且内部互联。

  • 2021-06-29
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TBLL公司MES项目范围管理研究

MES系统是针对生产制造型企业的车间生产一线的一套生产信数字化管理系统,能够把从订单下达到车间生产操作的所有的生产流程相关的数据进行信息化的管理。随着工业4.0、数字化工厂、智能制造等概念的越来越广泛的应用到所有领域,智能制造的概念已经越来越为人所熟知,TBLL公司也需要在激烈的市场竞争当中不断提高自身的经营管理水平,而MES系统正是实现数字化工厂的关键因素。

  • 2021-06-29
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基于多Agent的智能制造执行系统研究

麓着德惑技零麴飞速发溪羁缀渗垒球纯越势瓣誉鞭热刹,潮造、韭瓣不缮誉趣对霹蠡频繁、玉法预知的市场变化,产晶生命周嬲的El盏缩短和鼹瓤遮艘的加快,以及蹶客添交鞠嚣趋个瞧化、多样纯,使褥铆造众韭髓生产模式帮翻造缀织方式逐濒lji=j蘑囱产魏转变为藤向客户、西向需求和丽向服务。为了赢得竞争,企业必颈能够渤态地调照其生产毒《避模式粒策疆鼓支持全踩煮争、产菇毯凝霸对赘场变化躺袋速蔽畿。校糖对舀舔生产工程掌会(CIRP)=i岔卡年来发表静论著统计,已经掇疆鹣先避耩遥模式这3§多荦孛}2l,冀中敏捷铡遗和餐戆翻造攘式其纛我表瞧。本文掇遗鹣“赣黢豢l逡羧行系缓”具毒敏捷割涟巍餐麓鞠遥豹特锰,京箕组织髂裁与遮嚣瓤篱l主疆“餐戆毒乏”个髂姿滚韵惫耋缝及运行中麴快阍与会l乍为特锺,利用个体静腌部绫势,邋过嬲终实现测逡资滁、露《造傣慰、豢l造鬻能瓣爨域与共枣,遮劐魏逡系统豹结稳谯化释运季亍谯绽,瓿聪提高铡逖系缓瓣柔健、敏捷性和市场应交能力。

  • 2021-06-29
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工业设计在智能制造车间中的分析与应用--以AGV为例

在工业 4.0 和中国制造 2025 的倡导下,随着各项高新技术的加入,智能制造备受企业追捧,其最显著的特点是精准高效,省时省力,从而使得产品产出的质量和产量同步提升。而自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)作为智能制造车间的重要组成部分之一,可实现从两点或多点之间自动运输货物。现阶段我国 AGV 的设计仍处于发展中阶段,一般主要以机电、机械、控制设计为主,形式单一,很少涉及到工业设计。因此本论文将以 AGV 为例阐述工业设计理论原则及方法在智能制造车间中的分析与应用,并提出了三种创新设计方案。

  • 2021-06-29
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基于改进蚁群算法的智能制造车间物流配送路径研究

随着我国经济的快速发展,工业生产的智能化程度越来越高。车间路径规划作为企业生产环节的重要部分,越来越受到企业的重视。对于目前企业生产效率而言,采用智能优化调度算法解决大规模、多目标的生产调度问题是一个关键的技术手段。合理的调度方案不仅可以充分利用有限的资源,还可以降低工人工作强度,从而提高企业生产柔性及生产效率。车间路径规划问题是多个目标组合优化的典型问题。通常情况下,这些目标之间存在一定的冲突。车间路径规划过程中需要考虑零件工艺问题,优化算法无法完成车间路径规划需求。因此,本文根据智能制造车间物流配送实际情况,改进了蚁群算法,并将其运用于求解车间调度问题,对车辆路径规划问题的研究工作具有重要实际意义和理论意义。

  • 2021-06-29
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