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为满足质量管理体系持续改进的要求,建立了流程重构的定量分析方法.该方法对制造系统质量管理流程进行Petri网建模,并通过行为表达式的分析方法对该模型进行定量性能品质分析,给出质量管理流程各环节的函数关系,用于指导质量管理流程的重构,使得系统能得到更高的吞吐率和更平衡的流程控制.最后基于企业质量管理流程实际案例,建立了工作流模型,给出了分析的实例和步骤.结果表明,本方法可方便地获取流程重构性能指标,并对流程的瓶颈进行定位. 相似文献
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使用功率传感器监测机床加工功率,和切削力、声发射等传感器相比,功率传感器具有实用性强、对加工过程无影响等优点.针对采集到的功率信号,在分析信号特征相关性的基础上,提出了一个多目标优化RP-SBL的刀具磨损量预测方法.对信号特征进行后处理(Re-processing,RP)消除电网波动和切削中其他偶然因素的影响,进一步提高特征对刀具磨损敏感性.基于处理后的特征,运用稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)方法建立刀具磨损量预测模型.此外,使用非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)对SBL模型相关参数进行优化以提高预测精度.实验研究表明,该方法能够实现刀具磨损量的准确预测.不同预测方法的对比表明,通过特征后处理提高信号特征对刀具磨损的敏感性,保证了刀具磨损量的准确预测,对SBL模型参数进行优化可进一步提高预测精度,减小预测误差的最大值. 相似文献
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