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例如复杂机电产品寿命数据是一序列的时间记录

发布时间:2019-07-17 13:03 来源:未知 编辑:admin

  目标:实时的、准确的、全面的获取企业运营现状,实现管控透明化,及时发现问题,为科学决策提供支撑;

  工业大数据产生依赖于CPS网络和智能产品,但目前面向信息物理融合系统的分析方法单一,无法实现闭环、多层次、多阶段、自比较等的综合分析;面向智能设备和智能产品的故障检测能力不足,健康预测管理水平低,无法实现面向产品可靠性的深层次分析。

  产品全生命周期建模技术:产品全生命周期建模的目的是建立面向产品生命周期的统一的、具有可扩充性的能表达完整信息的产品模型,该模型能随着产品研制自动扩张,并从设计模型自动映射为不同目的的模型,如可制造性评价模型,成本估算模型、可装配性模型、可维护性模型等,同时产品模型应能全面表达和评价与产品全生命周期相关的性能指标。

  2013年4月,德国政府汉诺威工业博览会上正式推出“工业4.0”战略,其目的是为了提高德国工业的竞争力,在新一轮工业革命中占领先机。该战略通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统(信息物理系统Cyber-Physical System)相结合的手段,将制造业向智能化转型。

  现状:各学科设计分散,缺乏综合考虑;知识以经验的形式掌握在少数人手中;设计工作对少数人的依赖性强,传承性差;存在未考虑上下游客户需求的问题等;

  总部:北京市朝阳区霞光里9号中电发展大厦A座10层华南:广东省深圳市南山区大冲商务中心C座1708室华东:上海市长宁区长宁路1027号兆丰广场2206

  一方面:保证后续零部件/半成品按更改后的文件制造生产,使问题重复再现得到改善;

  通过建立统一的设计开发环境,实现知识的积累和重用。建立设计平台,对产品研制过程中的各种工作内容进行集成展现和管理,并根据用户角色和工作内容的不同,管理并查看相应的内容,用户可通过研发设计工作台直接开始设计工作。

  但长期粗放式发展之后,中国制造业发展面临着稳增长和调结构的双重困境,进入了“爬坡过坎”的关键时刻。正如国务院发布的《中国制造2025》提到,“新一代信息技术与制造业深度融合,正在引发影响深远的产业变革,形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点……但我国仍处于工业化进程中,与先进国家相比还有较大差距。制造业大而不强…”。

  工业大数据来源于工控网络和传感设备,具有实时性强、连续性、稳定性要求高等特点,需要采用可靠的数据采集、存储、管理的工具进行管理,另外涉及国计民生领域还要求整个平台安全可控。工业大数据分析的实时性要求高,动态控制困难,量化难度大。

  CAX工具数据集成技术:面向产品设计过程中结构设计、电气设计、仿真、试验等过程,一方面定义产品所需标准件、材料、元器件的参数模型和实体模型及标准标准,供不同CAX工具共享使用,另一方面集中管理CAX工具输入输出参数等过程数据并形成设计知识。

  智能装备数据集成技术:面向车间各类对象的实时监控和管理,底层采用传感器对环境和设备进行信息采集,采用电子标签对物料、人员、工具工装等进行标识和跟踪,通过数据采集和处理实现信息的可靠高效传输,实现人机料法环测等生产要素的状态监控和集成管理。

  这种信息资源保存整个产品开发决策过程的信息,包括产品的特征描述、功能描述以及对设计和资源的考虑,从而跟踪整个项目进度,并为将来启动的新项目或产品改进项目提供知识。

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  目标:开展多学科融合的协同设计、产品货架支撑

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