大数据驱动的协同制造机理及支撑技术研究--聚文网

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内容简介

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。

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。

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

大数据驱动的协同制造机理及支撑技术研究

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