11、智能制造生命周期管理:从刀具案例到全流程解析

智能制造生命周期管理:从刀具案例到全流程解析

1. 刀具生命周期管理案例

1.1 案例背景

以一家位于广州的刀具制造企业为例,该企业主要生产超硬精密刀具、超声加工刀具等产品,是苹果电子公司和奔驰汽车公司的刀具供应商。在制造企业的生产过程中,刀具管理是影响生产效率的关键因素之一,合理科学的刀具管理能显著提升生产效率。

1.2 原刀具管理模式问题

1.2.1 维护质量控制问题
  • 刀具维护不及时
    1. 机器产能有限,生产计划无法及时安排刀具修复和研磨,导致生产负荷不均衡。
    2. 生产部门有时会遗忘订单,造成刀具修复和研磨延迟。
    3. 销售人员反馈不及时,致使刀具修复和研磨延误。
    4. 技术人员未及时提供研磨计划,使刀具研磨搁置。
  • 资源要素效率需提高
    1. 手动记录模式使刀具流通区域占用大量人员。
    2. 设备综合效率(OEE)低,占用大量资金。
    3. 刀具信息管理滞后,导致刀具和数控机床利用率低。
    4. 凯恩斯的过程监测系统可离线测量刀具磨损,但未与MES系统和数控机床实时连接,需手动设置刀具补偿量。
    5. 刀具管理未形成系统管理模式,缺乏数据融合、分析、管理和标准体系,以及优化的刀具切削技术标准和使用规范。
1.2.2 刀具
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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