73、探索制造系统开发与平台应用以缩短上市时间

探索制造系统开发与平台应用以缩短上市时间

在新产品开发和推向市场的过程中,制造企业面临着持续的压力,需要降低时间和成本,以保持竞争力。有效的制造系统开发和快速提升产能是关键因素,但制造系统开发往往被视为不太系统的任务,相关研究也相对较少。本文通过对一家丹麦大型制造企业的多个案例研究,探讨了新制造系统开发中的挑战。

1. 研究背景

制造企业在新产品开发和推出过程中,降低成本和时间压力是不可避免的。产品设计和开发方法受到了广泛关注,但制造系统开发通常被视为产品开发过程中不太系统的最后一步,相关研究和理论有限。目前缺乏关于模块化和平台如何支持制造系统开发挑战的实证研究,也缺乏基于实践的知识,了解制造系统设计和开发任务的实际执行情况以及应解决的挑战。

2. 研究方法

采用多案例研究方法,以制造系统开发项目为分析单位,研究多个案例以进行跨案例比较和得出更普遍的结论。
- 案例公司与案例选择 :案例公司是一家丹麦的市场领先企业,产品和制造系统开发传统上作为独立项目处理。近年来,公司开发项目表现不佳,因此选择了三个不同目标和范围的开发项目(案例A、案例B和案例C),这些项目均表现不佳,适合研究制造系统开发挑战。
- 数据收集与分析 :在每个案例中,使用多种证据来源,包括半结构化访谈和档案记录。共进行了10次半结构化访谈,并收集了公司内部演示文稿、项目文档和绩效数据。对每个案例的定性和定量数据进行分析,以揭示开发中的关键挑战,然后进行跨案例分析。

案例特征 收集的信息
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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