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文檔簡介
1、知識經(jīng)濟正在悄然走來,知識已經(jīng)可以像資本、勞動力、原材料一樣,作為一種生產(chǎn)要素投入生產(chǎn)。在新世紀中,制造企業(yè)之間的競爭已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹R之間的競爭,企業(yè)已經(jīng)進入了一個以知取勝的時代,為了保持自身的競爭力,制造企業(yè)必須對知識加強管理。 在機械制造過程中,無論是技術(shù)開發(fā)、設(shè)備維護,還是售后服務(wù)、狀態(tài)在線監(jiān)測,都有開展知識管理的需求。 目前,知識管理在機械制造過程中的應(yīng)用仍處于初級階段,研究工作停留在一些支持知識共享和重用的技術(shù)上
2、。作者指出在機械制造過程中實施知識管理時,管理并充分利用現(xiàn)已獲得的知識即知識共享是制造企業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ),而企業(yè)要想保持其核心競爭力,關(guān)鍵之處在于知識創(chuàng)新。 圍繞在機械制造過程中如何實施知識管理尤其是知識創(chuàng)新,本文主要開展了以下研究:(1)系統(tǒng)地分析了制造企業(yè)機械制造過程對于開展知識管理的需求,提出了機械制造過程中的知識管理的框架模型。研究了知識管理與制造企業(yè)常使用的ERP、PDM、SPC和狀態(tài)在線監(jiān)測等技術(shù)的融合。針對制造企業(yè)需要
3、根據(jù)制造過程的實際情況設(shè)計相應(yīng)的知識管理系統(tǒng),提出了融合知識創(chuàng)新和知識共享的松緊知識管理模型。為了知識管理(知識創(chuàng)新與知識共享)的實施,設(shè)計提出了所需的環(huán)境模型(A-DynasitesModel),并引入了知識進化模型來促進環(huán)境的不斷完善和發(fā)展。 (2)由于在機械制造過程中經(jīng)常會遇到只能獲得模糊的、不確定的數(shù)據(jù)的情況,因此需要研究如何通過分析處理還原出對象的特征的技術(shù)。本文結(jié)合軋輥輥型測量儀的實際研發(fā)和使用,在數(shù)據(jù)預(yù)處理(濾波技
4、術(shù))方面,提出了優(yōu)于常用濾波技術(shù)的、具有魯棒性的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于濾波。在數(shù)據(jù)融合技術(shù)(誤差分離技術(shù))的研究中,分析了在干擾情況下誤差分離技術(shù)的運用,并提出了新算法——統(tǒng)計時域兩點法。 (3)知識發(fā)現(xiàn)是知識創(chuàng)新的核心。在獲得能準確的反映被測對象特征模式的信息之后,研究了如何從這些數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的有用知識。作者對關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法進行了深入的研究。根據(jù)機械制造過程的實際需要,在融入了約束、閉集理論、概念格、推理技術(shù)和估計技術(shù)的基礎(chǔ)上,
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