機械制造過程中的知識管理的研究.pdf

1、知識經濟正在悄然走來，知識已經可以像資本、勞動力、原材料一樣，作為一種生產要素投入生產。在新世紀中，制造企業(yè)之間的競爭已經轉變?yōu)橹R之間的競爭，企業(yè)已經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，無論是技術開發(fā)、設備維護，還是售后服務、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，管理并充分利用現已獲得的知識即知識共享是制造企業(yè)發(fā)展的基礎，而企業(yè)要想保持其核心競爭力，關鍵之處在于知識創(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)測等技術的融合。針對制造企業(yè)需要

3、根據制造過程的實際情況設計相應的知識管理系統(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常會遇到只能獲得模糊的、不確定的數據的情況，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。本文結合軋輥輥型測量儀的實際研發(fā)和使用，在數據預處理(濾波技

4、術)方面，提出了優(yōu)于常用濾波技術的、具有魯棒性的遞歸神經網絡用于濾波。在數據融合技術(誤差分離技術)的研究中，分析了在干擾情況下誤差分離技術的運用，并提出了新算法——統(tǒng)計時域兩點法。 (3)知識發(fā)現是知識創(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據中挖掘出潛在的有用知識。作者對關聯(lián)規(guī)則的算法進行了深入的研究。根據機械制造過程的實際需要，在融入了約束、閉集理論、概念格、推理技術和估計技術的基礎上，