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大数据驱动的协同制造机理及支撑技术研究/管理科学系列/河南大学商学院学术文库

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广东广州

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作者王萌

出版社中国经济出版社

ISBN9787513662956

出版时间2019-02

装帧平装

开本16开

定价68元

货号10670301

上书时间2024-12-23

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商品详情

品相描述：全新

商品描述: 作者简介
王萌，男，1982年生，河南开封人，河南大学控制科学与工程博士后，西北工业大学机电学院博士，现任河南大学商学院讲师。主持或参加4项课题研究，包括：河南省政府决策研究招标课题——我省智能装备制造业复杂协同大数据制造平台研究及对策；河南省社科规划项目——以大数据协同制造平台推动我省高端装备制造业升级发展研究；国家自然科学基金面项目——Job-Shop调度风险聚集影响机理与建模方法；国家自然科学基金面项目——不确定条件下Job-shop自适应调度研究。在《机械工程学报》《系统工程理论与实践》等发表5篇研究论文。

目录
第1章绪论
1.1研究背景与意义
1.2国内外文献综述
1.3研究内容与研究创新
第2章规划层DOPR协同制造研究
2.1基主动制造研究
2.2 网络制造生产计划研究
2.3 基于协同规划的资源优化配置研究
第3章运作层DOPR协同制造研究
3.1作业计划的多目标协同优化方法
3.2制造资源的快速准备方法
第4章执行层DOPR协同制造研究
4.1基于实时信息的动态调度方法
4.2 闭环制造过程管理与控制方法
第5章协同制造知识发现方法研究
5.1OPR 协同中的智能支撑方法分析
5.2特征选择与数据预处理
5.3 数据的模糊表示与相似度(相异度)度量
5.4 大数据环境下的分类方法研究
5.5 基于“核”方法的粗糙聚类方法
5.4 基于“核”降维的知识发现方法研究
第6章总结与展望
6.1 总结
6.2 研究展望

内容摘要
1．1  研究背景与意义
随着以信息化带动工业化的《中国制造2025》的提出以及“十三五”规划顺利启航，先进制造产业成为国家制造转型至关重要的国家战略。先进制造业具有技术密集、附加值高、成长空间大、带动作用强等突出特点，是制造业的核心、现代产业体系的脊梁，也是推动工业转型升级的重要引擎。先进制造业发展水平的高低是衡量国家现代化程度和综合国力的重要标志，如何在大数据时代提升其制造能力，已成为增强产业国际竞争力的关键问题。高端制造业产品本身具有工艺专业门类众多、加工工艺难度大、制造流程长、零部件配套关系复杂等典型特征，涉及多产品、多部门、多业务之间的复杂协作。在大数据环境下研究协同制造模式、协同制造方法和协同制造工具等是当下的热点。
l．1．1研究背景
1．1．1．1  工业4．O
2011年，德国政府给世界带来了一个新的命题——“工业4．0”(Industr)r 4．0)，被认为是第四次工业革命，并且将工业时代的进程准确地划分为四个阶段，即：“工业1．0”，“工业2．0”，“工业3.0”．“工业4·0”。德国制造业认为“工业1．0”是众所周知的以蒸汽机的发明与应用为代表的工业革命，“工业1．0”使得纺织、冶铁和交通运输得到了巨大的发展；“工业2．0”则是“电气革命”，电灯、电报、电话、发电机和内燃机等技术被广泛应用，人类从“蒸汽时代”跨人“电气时代”，汽车、石油和钢铁等行业得到巨大的发展；‘‘工业3．0，，则以原子能、计算机和空间技术革命为动力，拉开了“电子信息时代，，的序幕，推动了电子信息、医药、材料和航空航天等行业的发展。
“工业3．0”时代，人们认为：制造业的兴盛取决于能否寻求到劳动力价格更低的地方，而最近全球性的制造业衰退否定了c·工业3．0”时代的看法。“工业4．0”时代的到来要求制造业通过技术革命来增强自身的核心竞争力。德国的制造业在这场“工业4．0’’的革命中扮演着重要的角色。德国认为“工业4．0”时代，应该通过制造企业的主动性去维持并提升制造业作为行业先驱的地位，去迎接制造系统新的挑战。在“工业4．0”时代，制造业应该顺应时代潮流，更新制造技术，改变生存模式并创造新的商业模式和新的生活方式。“工业4．0”的目标是实现更高水平的自动化，实现更高水平的操作生产力和效率，将物理世界与虚拟世界连接起来，它将给传统工业带来计算机化和互联互通。根据几位学者的研究，“工业4．0”可以假定为基于异构数据和知识集成的信息物理系统(Cyber—Physical System，CPS)，它可以被概括为一个可互操作的生产流程。通过大数据整合，调整、优化了面向服务的相关算法和生产相关的高技术，如互联网、物联网(Intemet of Thi。gs，IoT)、物联服务(Intemet of Services，IoS)、工业自动化、网络安全(Cyber Security，cs)、云计算(Cloud Computing，cc)和智能机器人。在生产方法中，Martin等将“工业4．0”定义为工厂中机器对机器的工……

精彩内容
本书针对制造企业在订单获取、生产运作、制造执行、过程控制、支撑工具等阶段协作松散、生产周期长、资源利用率低等问题，通过研究大数据环境下的协同制造机理，突破开发大数据支撑工具集、主动制造、分布式生产计划、制造资源优化配置、柔性作业计划和动态调度等关键技术，研究基于大数据和知识融合的协同制造机理，实现复杂产品研制过程中数据、规划、运作、执行及控制等阶段的协同，提高资源利用率，缩短制造周期，实现均衡化生产的需要。

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