面向智能制造的数据融合与质量控制策略研究.pdfVIP

面向智能制造的

数据融合与质量

控制策略研究

一、智能制造的背景与重要性

智能制造作为现代制造业的发展趋势，其核心在于通过

信息技术与制造技术的深度融合，实现生产过程的智能化、

自动化和柔性化。随着全球经济一体化和市场竞争的加剧，

制造业面临着提高生产效率、降低成本、提升产品质量等多

重挑战。智能制造通过引入先进的传感器技术、物联网技术、

大数据分析和算法，能够实现对生产过程的实时监控、优化

和预测，从而提高生产效率和产品质量，降低生产成本，增

强企业的市场竞争力。

1.1智能制造的发展历程

智能制造的概念最早起源于20世纪70年代的自动化技

术，随着计算机技术、信息技术和通信技术的发展，智能制

造经历了从自动化到数字化，再到智能化的演变过程。进入

21世纪，随着物联网、云计算、大数据和等技术的快速发展，

智能制造进入了一个新的发展阶段，即工业4.0时代。在这

一阶段，智能制造不仅关注生产过程的自动化和信息化，更

加注重数据的集成和分析，以及智能决策和优化。

1.2智能制造的关键技术

智能制造的关键技术包括但不限于以下几个方面：

-物联网技术：通过传感器、执行器和通信网络，实现

设备、机器和系统的互联互通，收集和传输生产过程中的数

据。

-大数据分析：利用大数据技术对收集到的海量数据进

行存储、处理和分析，提取有价值的信息，为生产决策提供

支持。

-算法：应用机器学习、深度学习等算法，对生产过程

进行智能优化和预测。

-云计算技术：通过云计算平台，实现数据的集中存储、

处理和分析，提高数据处理的效率和安全性。

-增材制造技术：利用3D打印等增材制造技术，实现

复杂零件的快速制造，提高生产灵活性。

二、数据融合在智能制造中的作用

数据融合是智能制造中的关键环节，它涉及到不同来源、

不同类型数据的集成、处理和分析，以实现对生产过程的全

面理解和优化。在智能制造系统中，数据融合不仅能够提高

数据的可用性和准确性，还能够促进不同系统和设备之间的

协同工作，提高生产效率和产品质量。

2.1数据融合的概念与目标

数据融合是指将来自不同传感器、设备和系统的数据进

行整合和分析，以获得更全面、更准确的信息。数据融合的

目标是：

-提高数据的一致性和准确性：通过数据融合，可以消

除数据中的冗余和矛盾，提高数据的可用性。

-增强数据的可理解性：数据融合能够将原始数据转化

为更易于理解和分析的形式。

-提升决策的效率和质量：数据融合为生产决策提供了

更全面、更准确的信息，有助于提高决策的效率和质量。

2.2数据融合的关键技术

数据融合的关键技术包括：

-数据预处理技术：包括数据清洗、数据转换和数据归

一化等，以提高数据的质量。

-数据集成技术：包括数据融合、数据对齐和数据融合

等，以实现不同数据源的集成。

-数据分析技术：包括统计分析、机器学习和深度学习

等，以提取数据中的有价值信息。

-数据可视化技术：通过图表、图像和动画等形式，直

观展示数据分析的结果。

三、智能制造中的质量控制策略

质量控制是智能制造的核心目标之一，它涉及到对生产

过程的监控、评估和改进，以确保产品质量满足预定的标准。

在智能制造系统中，质量控制策略需要与数据融合技术相结

合，实现对生产过程的实时监控和智能优化。

3.1质量控制的基本概念

质量控制是指通过一系列的技术和管理措施，对生产过

程和产品质量进行监控、评估和改进，以确保产品质量满足

预定的标准。质量控制的基本概念包括：

-质量规划：确定质量目标和标准，制定质量控制的计

划和流程。

-质量保证：通过预防和控制措施，确保生产过程和产

品质量的稳定性和可靠性。

-质量检测：对生产过程中的中间产品和最终产品进行

检测，以评估产品质量。

-质量改进：根据质量检测的结果，对生产过程进行调

整和优化，提高产品质量。

3.2智能制造中的质量控制策略

智能制造中的质量控制策略需要与数据融合技术相结

合，实现对生产过程的实时监控和智能优化。这些策略包括：

-实时监控：利用传感器和物联