19、数字制造系统的跨国比较分析

数字制造系统的跨国比较分析

1. 引言

在过去的几个世纪里,制造业经历了一系列由技术和供应链(SC)创新推动的革命。第一次工业革命(18世纪末)以机械化和蒸汽动力的进步为特征;第二次(20世纪初 - 20世纪70年代末)以装配线和大规模生产为标志;第三次(20世纪70年代至今)由信息技术和自动化引领;最近,第四次工业革命随着物联网(IoT)和服务的发展而兴起。第四次工业革命(4IR)与以往不同,它是多种数字技术(如3D打印、物联网和机器人技术)、材料(如生物和纳米材料)和工艺(如数据驱动的生产和人工智能)的融合,对制造业运营产生了深远影响。这些新的数字制造系统(DMS)的潜力吸引了组织和各国政府的关注,被视为提高竞争力的工具。

然而,不同国家采用的DMS政策各不相同,这使得评估领先实践和促进实施决策变得困难。此外,对于DMS的定义,特别是其特征维度以及与采用组织和经济体战略的联系,存在很大的困惑。为了解决这些问题,本文分析了美国、中国、英国、德国、日本和印度六个国家的DMS政策,以突出DMS发展的战略维度,开发评估框架,指导组织和国家层面的实施决策。国家的选择基于德勤报告中的经济体竞争力排名。此外,还确定了一些代表DMS系统的显著制造特征,以及塑造国家经济体竞争优先事项的背景驱动因素和使能技术,并列举了这六个经济体的DMS实施示例。

2. 数字制造愿景

过去十年,不同国家围绕工业4.0在制造业方面发生了诸多变化,并通过政策文件明确阐述。通常认为,美国是第一个明确提出制造业战略的国家,2011年6月,先进制造伙伴关系(AMP)发布了公共政策文件,早于被视为工业4.0主要倡导者的德国。不过,AMP政策文件的内容侧重于确立制造业领导地位。英国也有类似趋势,201

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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