智能制造系统中数据驱动的支持技术研究
摘 要
随着工业4.0和智能制造的快速发展，数据驱动的支持技术在制造业中的应用日益广泛。智能制造系统通过整合物联网、大数据分析和人工智能等技术，实现了生产过程的智能化和自动化。然而，现有系统在数据采集、处理和决策支持方面仍面临诸多挑战，尤其是在数据质量、实时性和模型精度等方面。本研究旨在探讨智能制造系统中数据驱动的支持技术，重点解决数据集成与处理、智能决策模型构建以及系统优化等问题。研究采用了混合方法，结合了文献综述、案例分析和实验验证，通过对多个制造企业的实际数据进行分析，提出了基于深度学习和强化学习的多层次数据处理框架。该框架能够有效提升数据处理的效率和准确性，并为智能制造系统的实时决策提供支持。
关键词：智能制造；数据驱动；深度学习
RESEARCH ON THE DATA-DRIVEN SUPPORT TECHNOLOGY IN THE INTELLIGENT MANUFACTURING SYSTEM
ABSTRACT
With the rapid development of industry 4.0 and intelligent manufacturing, data-driven support technologies are increasingly widely used in the manufacturing industry. The intelligent manufacturing system realizes the intelligence and automation of the production process by integrating the Internet of Things, big data analysis and artificial intelligence technologies. However, the existing systems still face many challenges in data acquisition, processing and decision support, especially in data quality, real-time performance and model accuracy. The study aims to explore data-driven support technologies in intelligent manufacturing systems, focusing on data integration and processing, intelligent decision model construction and system optimization. The study adopts mixed methods, combines literature review, case analysis and experimental verification, and analyzes the actual data of multiple manufacturing enterprises, and proposes a multi-level data processing fr amework based on deep learning and reinforcement learning. The proposed fr amework can effectively improve the efficiency and accuracy of data processing, and provide support for real-time decision-making in intelligent manufacturing systems.
KEY WORDS：Intelligent manufacturing; data-driven; deep learning
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 研究目的和内容 1
第2章 数据驱动在智能制造中的核心作用 2
2.1 数据驱动技术的理论基础 2
2.2 智能制造系统中数据驱动的应用场景 2
2.3 数据驱动对制造效率的影响分析 3
第3章 智能制造系统中的数据采集与处理技术 4
3.1 工业物联网中的数据采集方法 4
3.2 实时数据处理与边缘计算的应用 4
3.3 数据质量管理与清洗技术研究 5
第4章 智能制造系统中的数据分析与决策支持 6
4.1 大数据分析在生产优化中的应用 6
4.2 机器学习算法在预测性维护中的作用 6
4.3 基于数据驱动的智能决策系统设计 7
第5章 结论 8
参考文献 9
致 谢 10
摘 要
随着工业4.0和智能制造的快速发展，数据驱动的支持技术在制造业中的应用日益广泛。智能制造系统通过整合物联网、大数据分析和人工智能等技术，实现了生产过程的智能化和自动化。然而，现有系统在数据采集、处理和决策支持方面仍面临诸多挑战，尤其是在数据质量、实时性和模型精度等方面。本研究旨在探讨智能制造系统中数据驱动的支持技术，重点解决数据集成与处理、智能决策模型构建以及系统优化等问题。研究采用了混合方法，结合了文献综述、案例分析和实验验证，通过对多个制造企业的实际数据进行分析，提出了基于深度学习和强化学习的多层次数据处理框架。该框架能够有效提升数据处理的效率和准确性，并为智能制造系统的实时决策提供支持。
关键词：智能制造；数据驱动；深度学习
RESEARCH ON THE DATA-DRIVEN SUPPORT TECHNOLOGY IN THE INTELLIGENT MANUFACTURING SYSTEM
ABSTRACT
With the rapid development of industry 4.0 and intelligent manufacturing, data-driven support technologies are increasingly widely used in the manufacturing industry. The intelligent manufacturing system realizes the intelligence and automation of the production process by integrating the Internet of Things, big data analysis and artificial intelligence technologies. However, the existing systems still face many challenges in data acquisition, processing and decision support, especially in data quality, real-time performance and model accuracy. The study aims to explore data-driven support technologies in intelligent manufacturing systems, focusing on data integration and processing, intelligent decision model construction and system optimization. The study adopts mixed methods, combines literature review, case analysis and experimental verification, and analyzes the actual data of multiple manufacturing enterprises, and proposes a multi-level data processing fr amework based on deep learning and reinforcement learning. The proposed fr amework can effectively improve the efficiency and accuracy of data processing, and provide support for real-time decision-making in intelligent manufacturing systems.
KEY WORDS：Intelligent manufacturing; data-driven; deep learning
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 研究目的和内容 1
第2章 数据驱动在智能制造中的核心作用 2
2.1 数据驱动技术的理论基础 2
2.2 智能制造系统中数据驱动的应用场景 2
2.3 数据驱动对制造效率的影响分析 3
第3章 智能制造系统中的数据采集与处理技术 4
3.1 工业物联网中的数据采集方法 4
3.2 实时数据处理与边缘计算的应用 4
3.3 数据质量管理与清洗技术研究 5
第4章 智能制造系统中的数据分析与决策支持 6
4.1 大数据分析在生产优化中的应用 6
4.2 机器学习算法在预测性维护中的作用 6
4.3 基于数据驱动的智能决策系统设计 7
第5章 结论 8
参考文献 9
致 谢 10
