什么是PDM

PDM的中文名称为产品数据管理(ProductDataManagement)。PDM是一门用来管理所有与产品相关信息(包括零件信息、配置、文档、CAD文件、结构、权限信息等)和所有与产品相关过程(包括过程定义和管理)的技术。 

PDM产生的背景 

在20世纪的60、70年代,企业在其设计和生产过程中开始使用CAD、CAM等技术,新技术的应用在促进生产力发展的同时也带来了新的挑战。对于制造企业而言,虽然各单元的计算机辅助技术已经日益成熟,但都自成体系,彼此之间缺少有效的信息共享和利用,形成所谓的“信息孤岛”;并且随着计算机应用的飞速发展,随之而来的各种数据也急剧膨胀,对企业的相应管理形成巨大压力:数据种类繁多,数据重复冗余,数据检索困难,数据的安全性及共享管理等等。 

许多企业已经意识到,实现信息的有序管理将成为在未来的竞争中保持领先的关键因素。在这一背景下产生一项新的管理思想和技术PDM,即以软件技术为基础,以产品为核心,实现对产品相关的数据、过程、资源一体化集成管理的技术。PDM明确定位为面向制造企业,以产品为管理的核心,以数据、过程和资源为管理信息的三大要素。PDM进行信息管理的两条主线是静态的产品结构和动态的产品设计流程,所有的信息组织和资源管理都是围绕产品设计展开的,这也是PDM系统有别于其他的信息管理系统,如企业信息管理系统(MIS)、制造资源计划(MRPⅡ)、项目管理系统(PM)、企业资源计划(ERP)的关键所在。 

PDM的应用 

1.PDM数据管理范围 

PDM的确是一种“管得很宽”的软件,凡是最终可以转换成计算机描述和存储的数据,它都可以一概管之,例如:产品结构和配置、零件定义及设计数据、CAD绘图文件、工程分析及验证数据、制造计划及规范、NC编程文件、图像文件(照片、造型图、扫描图等)、产品说明书、软件产品(程序、库、函数等“零部件”)、各种电子报表、成本核算、产品注释等、项目规划书、多媒体音像产品、硬拷贝文件、其它电子数据等。 

PDM可以广泛地应用于各工业领域中。但每个领域都有其自身的特点和需求,应用的层次要求和水平都不相同,因而并无万能的PDM系统可以包容。 2.PDM用户对象 

PDM可以触及现代企业的每个角落,每根神经。在企业内,只要是与产品数据打交道的人,都可以使用PDM。 

3.PDM与企业信息的集成 

在企业的信息集成过程中PDM系统可以被看作是起到一个集成框架的作用,各种应用程序诸如CAD/CAM/CAE、EDA、OA、CAPP、MRP、...等将通过各种各样的方式,如应用接口、开发(封装)等,直接作为一个个对象而被集成进来,使得分布在企业各个地方、在各个应用中使用(运行)的所有产品数据得以高度集成、协调、共享,所有产品研发过程得以高度优化或重组。 

4.PDM产品具有的功能 

一个能够满足企业各方面应用的PDM产品应具有的九大功能,包括文档管理、工作流和过程管理、产品结构与配置管理、查看和批注、扫描和图像服务、设计检索和零件库、项目管理、电子协作、工具与“集成件”功能。 

PDM系统使ISO900X如虎添翼 

PDM系统可以自动实现ISO900X所需要的过程,降低费用和提高工作效率。PDM可以给企业提供实施ISO900X标准的工具。 

产品数据管理(PDM)在实现企业的信息集成、提高企业的管理水平及产品开发效率等方面的意义是十分巨大的,是当今计算机应用领域的重要技术之一。

转载于:https://www.cnblogs.com/zxsoft/archive/2010/01/13/1646867.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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