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摘要:
针对现阶段质量管理过程缺少反馈机制、管理存在滞后性等问题,在传统质量管理模式基础上,提出一种基于数字孪生的产品质量管理方法.构建了物理生产车间、虚拟生产车间、车间质量孪生数据和车间质量管理系统相协同的产品质量数字孪生模型,并对数字孪生模型的运行机制进行了阐述.通过对数据采集融合的方法进行设计形成车间质量孪生数据,并利用灰色预测模型实现对未来质量数据的预测,再通过案例推理模型实现对异常数据的诊断.以齿轮生产过程质量诊断为例,对齿轮加工质量进行分析.最后,搭建了质量管理系统验证了本文方法的可行性及有效性,实现了产品质量的预测诊断功能,提升了产品质量管理的智能化、实时化和可视化,并为大数据下的质量知识挖掘奠定了基础.
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文献信息
篇名 基于数字孪生的产品生产质量管理方法研究
来源期刊 高技术通讯 学科
关键词 数据分析 预测诊断 数字孪生 案例推理 质量管理
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 先进制造与自动化
研究方向 页码范围 101-110
页数 10页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2022.01.012
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研究主题发展历程
节点文献
数据分析
预测诊断
数字孪生
案例推理
质量管理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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