Quality Science

工业大脑:智能制造的质量守护者

国家自然科学基金重点项目“工业大数据环境下面向智能制造系统的质量科学管控方法研究”科普网站(项目号:71932006)
1. 多阶段制造工况的联合建模

结合传感网络中的富集数据和制造机理,刻画以产品质量为核心的多阶段制造工况,并对复杂制造过程对应的质量形成过程进行研究

2. 多源、多类型、多粒度数据的融合

融合系统收集的多源、多类型、多粒度的复杂结构数据,为有效的模型构建、参数估计和基于数据的决策提供信息源

3. 质量异常波动的识别和诊断

根据智能制造系统数据具有复杂网络拓扑结构的特点,有效识别质量异常波动,并对异常波动的根源进行诊断

4. 设备的可靠性预测和智能维护

根据设备可靠性和质量的影响关系,并以质量为目标进行设备的可靠性预测和智能维护

Big Data

什么是工业大数据?

工业大数据是指在制造系统中,通过传感技术、信息技术、制造技术等手段,收集和存储的与制造过程相关的海量数据。这些数据涵盖了从研发、工艺设计、制造过程、质量检验到售后服务和运维等各个阶段。工业大数据的可获得性,为生产系统的智能决策支持提供了有利条件。

Quality Science

质量科学的基本内涵

质量科学是研究如何确保和提高产品质量的一门学科。它涉及质量管理、质量控制、质量保证等多个方面。在工业大数据环境下,质量科学的研究内容和方法得到了极大的丰富和发展。传统的质量管理方法主要依赖事后检验,而在大数据环境下,质量管理可以实现实时监测和预警,质量问题的根源定位和工艺优化等。

工业大数据环境下质量科学的重要意义

1. 实现质量问题的实时监测和预警

在工业大数据环境下,通过对制造过程中的各类数据进行实时监测,可以及时发现质量问题,并进行预警。这种实时监测和预警机制,可以大大减少质量问题的发生,提高产品的质量水平。

2. 提高工艺优化和质量控制的科学性

通过对制造过程中的数据进行分析,可以发现影响产品质量的关键因素,从而进行工艺优化和质量控制。大数据环境下的质量科学研究,可以为工艺优化和质量控制提供科学依据,提高其科学性和有效性。

3. 实现设备的智能维护和可靠性预测

在工业大数据环境下,通过对设备运行数据的分析,可以实现设备的智能维护和可靠性预测。这样可以提高设备的利用率,减少设备故障对生产的影响,从而提高生产效率和产品质量。

4. 支持智能制造的发展

智能制造是未来制造业的发展方向,而质量科学是智能制造的重要组成部分。工业大数据环境下的质量科学研究,可以为智能制造提供技术支持,推动智能制造的发展。

Project Outcomes
研究成果

本项目在理论研究和实际应用方面均取得了显著成果,发表了多篇高质量学术论文,获得了多项学术奖项,并成功将研究成果应用于多个工业领域,如半导体制造、航空航天、中药制造等,为相关企业带来了显著的经济效益和社会效益。

结论

工业大数据环境下的质量科学研究,不仅丰富了质量科学的研究内容和方法,也为提高产品质量、优化生产过程、降低生产成本、提升设备可靠性和维护效率提供了新的途径。未来,随着智能制造的不断发展,工业大数据环境下的质量科学研究将发挥越来越重要的作用。

项目团队:
清华大学:王凯波、张    晨
北京大学:张    玺、吴建国
Email: kbwang@tsinghua.edu.cn

声明: 本网站内容主要基于国家自然科学基金项目的相关材料生成,旨在向公众介绍工业大数据环境下质量科学的研究内容和重要意义。
© 2025

Drag & Drop Website Builder