基于物联网的汽车智能制造控制与质量管理_马文卓

合集下载

质量管理体系及其运行模式

汽车制造质量管理与控制质量管理体系及其运行模式目录CONTENTS01 02 03 04质量管理体系的定义过程方法质量管理体系的运行模式管理职责05060708资源管理产品实现测量分析与改进小结与思考1质量管理体系是组织内部建立的、为实现质量目标所必需的、系统的质量管理模式。

它将资源与过程结合，以过程管理方法进行系统管理，将管理职责、资源管理、产品实现、测量、分析与改进等相关的过程组合成一个有机整体，构成质量管理体系。

◼管理职责◼资源管理◼产品实现◼测量、分析与改进为什么要建立质量管理体系呢？质量管理体系能够帮助组织增强顾客满意度。

质量管理体系方法鼓励组织分析顾客要求，规定相关的过程，并使其持续受控，以实现顾客能接受的产品。

质量管理体系能提供持续改进的框架，以增加顾客和其他相关方满意的机会。

2过程：任何使用资源将一组输入转化为输出的一组活动为过程。

体系：为使组织有效运行，必须识别和管理许多相互关联和相互作用的过程，而相互关联或相互作用的一组过程，即为体系。

过程方法：系统的识别和管理所使用的过程，特别是这些过程之间的相互的作用，称为“过程方法”。

PDCA循环----是过程中最佳的使用方法，即质量管理过程按照计划、实施、检查和处理四个阶段循环往复地进行。

A P C DA PDCA PDCA PDCP（Plan）——计划。

包括方针目标的确定、活动计划的制定；D（DO）——执行。

就是具体运作，实现计划中的内容。

C（Check）——检查。

就是要总结执行计划的结果A（Action）——行动（或处理）。

对总结检查的结果进行处理。

3质量管理体系的运行模式在应用质量管理体系时，过程模式把管理职责、资源管理、产品实现、测量、分析与改进作为质量管理体系构成和运行的四大主要过程。

以过程网络的形式来描述其相互关系并以顾客要求为输入，以提供给顾客的产品为输出，通过信息反馈来测定顾客满意度，评价组织质量管理体系的业绩。

质量管理体系的运行模式以家庭煮饭过程，来理解质量管理体系运行模式家人：再接再厉，下次做更好吃的妈妈：大家想要吃什么妈妈做菜，儿子买菜、爸爸切菜家人尝一尝味道；柴米油盐钱锅采买家人：饭菜很好吃。

汽车智能制造概论教材

汽车智能制造概论教材
《汽车智能制造概论》教材是为汽车智能制造专业的学生编写的教材，旨在介绍汽车智能制造的基本原理和应用。

该教材包括以下内容：
1. 汽车智能制造概述：介绍汽车智能制造的发展背景、概念和目标，并讨论其在汽车工业中的重要性和应用前景。

2. 智能制造基础知识：介绍汽车智能制造所涉及的基础知识，包括物联网、人工智能、大数据等相关技术。

3. 智能制造技术与工具：介绍汽车智能制造所采用的具体技术和工具，如机器视觉、机器学习、自动化控制系统等。

4. 智能制造过程与管理：介绍汽车智能制造的整个生产流程和过程管理方法，包括生产计划与调度、质量管理、供应链管理等内容。

5. 智能制造系统集成与优化：介绍如何将各个智能制造技术和工具整合到一个完整的系统中，并探讨如何优化整个系统的运行效率和质量。

6. 智能制造与可持续发展：讨论汽车智能制造对环境保护和可持续发展的影响，并介绍相关的绿色制造和可持续发展的理念和方法。

7. 汽车智能制造案例分析：通过实际的汽车智能制造案例分析，
展示汽车智能制造的应用实践和效果。

此外，该教材还可能包括练习题、案例研究和实验指导等内容，以帮助学生巩固所学知识和提高实践能力。

基于物联网技术在汽车控制中的应用与研究

基于物联网技术在汽车控制中的应用与研究
何恒志
【期刊名称】《科技创新与应用》
【年(卷),期】2017(000)016
【摘要】物联网通信定位技术是建立在物联网基础上的传统定位技术的改革与创新,可以说该技术的出现标志着人类社会在网络通信技术中的又一次成功跨越.从互联网到物联网,从全球定位技术到通信定位技术,物联网通信定位技术不仅成功地融合了目前社会上的两大尖端科技力量,同时也为现代社会的和谐安定奠定了更坚实的基础.
【总页数】1页(P118)
【作者】何恒志
【作者单位】西华大学,四川成都 611700
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于恒流源激励的PT100测温电路在锅炉控制系统中的应用与研究
2.汽车电子控制系统中传感器的应用与研究
3.物联网技术在汽车智能制造控制与质量管理中的应用
4.基于物联网技术的智能安保系统在景区中的应用与研究
5.浅析物联网技术在汽车控制中的应用
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

智能制造：精细化管理与卓越品质的实现

智能制造：精细化管理与卓越品质的实现摘要智能制造是一种以高度自动化和数字化技术为基础的现代制造模式。

通过智能化设备和系统的应用，实现生产过程的自动化控制和信息化管理，从而提高生产效率和产品质量。

本文将介绍智能制造的和意义，并重点探讨智能制造在精细化管理和卓越品质方面的实现。

1. 智能制造的与意义随着信息技术的迅猛发展，传统的制造业正面临着巨大的挑战和机遇。

传统制造模式的瓶颈主要表现在生产效率低下、产品质量难以保证和生产成本过高等方面。

而智能制造通过引入先进的数字化和自动化技术，突破了传统制造模式的限制，并提供了全新的制造理念和方法。

其主要意义包括：•提高生产效率：智能制造通过自动化控制和精细化管理，大幅提高了生产效率。

传统制造模式下，生产过程中往往需要大量的人力和时间，而智能制造可以对生产流程进行优化和自动化，从而减少了生产周期和人力成本。

•提升产品质量：智能制造引入了先进的传感器和检测设备，可以实时监测生产过程中的关键参数，从而更好地控制产品质量。

传统制造模式下，由于人为因素和生产环境的限制，产品质量往往无法保证。

而智能制造通过数据分析和监控，能够及时发现问题，提高产品质量。

•降低生产成本：智能制造通过自动化和数字化技术的应用，大幅降低了生产成本。

传统制造模式下，人力成本和能源消耗是制约生产成本的重要因素。

而智能制造可以实现生产流程的高度自动化和能源的合理利用，从而降低了生产成本。

2. 智能制造的精细化管理智能制造的核心之一是精细化管理，即通过数据分析和智能化系统的应用，对生产过程进行精细化的监管和控制，从而实现生产过程的优化和效率提升。

具体方面包括：2.1 生产计划与调度智能制造通过数字化的生产计划系统，可以实时监控生产进度和资源利用情况。

通过数据分析和模型预测，可以提前预知潜在的生产瓶颈和资源不足，并调整生产计划和资源调度，从而保证生产过程的顺利进行。

2.2 质量控制与检测智能制造引入了先进的传感器和数据采集设备，在生产过程中实时采集关键参数和生产数据。

汽车行业面向智能制造的BOM物料管理读书记录

《汽车行业面向智能制造的BOM物料管理》读书记录一、《汽车行业面向智能制造的BOM物料管理》读书记录本次阅读的书籍是《汽车行业面向智能制造的BOM物料管理》，在阅读过程中，我对于书中所述内容有了深入的理解和思考。

《汽车行业面向智能制造的BOM物料管理》一书详细探讨了汽车行业在智能制造转型过程中，如何有效利用物料清单（BOM）进行物料管理。

在当前汽车制造业智能化、网络化、数字化的大背景下，该书提供了对BOM物料管理的全面解析。

智能制造与BOM物料管理的重要性：书中首先阐述了智能制造对汽车行业的重要性，并强调了BOM（Bill of Materials）物料管理在汽车制造流程中的核心地位。

通过合理的BOM管理，能够实现物料的有效跟踪与控制，从而提高生产效率。

BOM构建与优化：书中详细介绍了如何构建BOM，包括其结构、层级和细节。

也探讨了如何根据智能制造的需求对BOM进行优化，以适应快速变化的汽车市场需求。

物料管理策略：针对智能制造的特点，书中提出了多种物料管理策略。

包括采用先进的物料追溯系统、建立有效的库存管理体系、实施供应商协同管理等。

这些策略有助于提升物料管理的效率和准确性。

案例分析：书中通过多个实际案例，详细分析了如何在汽车行业中应用BOM物料管理。

这些案例涵盖了不同类型的企业和场景，为读者提供了丰富的实践参考。

通过阅读本书，我对汽车行业面向智能制造的BOM物料管理有了更深入的了解。

在智能制造时代，有效的物料管理对于提高汽车生产效率、降低成本、增强企业竞争力具有重要意义。

我也意识到，在实际应用中，需要根据企业的具体情况和需求，灵活应用书中所述的物料管理策略和方法。

我还学到了如何构建和优化BOM，以及如何根据市场需求进行动态调整。

这些知识和经验对于我未来的工作具有重要的指导意义。

基于本次阅读《汽车行业面向智能制造的BOM物料管理》的收获和体会，我计划在未来的工作中更加关注和研究智能制造相关的物料管理技术和方法。

基于物联网的汽车智能制造控制与质量管理

基于物联网的汽车智能制造控制与质量管理作者：马文卓张杰来源：《物联网技术》2015年第02期摘要：随着物联网信息技术的发展，传统汽车制造业也在向自动化、智能化和物联化发展，基于物联网的需求日益迫切，给出基于物联网的智能制造控制和质量管理方案，从汽车工业的基础信息化到智能化的角度出发，提出利用时下最新的物联网和云计算技术，带动汽车制造业产能提升和质量提升，为汽车制造业提供智能控制、精细控制、质量监测和大数据汇集的解决方案。

关键词：物联网；大数据；汽车制造；RFID技术中图分类号：TP29 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2015）02-00-040 引言汽车制造作为我国国民经济的重要支柱产业之一，不但带动了相关产业发展，还创造了大量就业机会，是社会主义现代化经济发展的重要基石，具有长远的发展潜力。

在当前社会发展形势下，汽车制造正面临数字化、信息化、现代化的产业升级，在整个产业的生产环节中引入时下最流行的物联网技术，将对汽车产业链的各方面优质资源进行优化整合，全面提升整个汽车制造业的规模和效益。

1 国内传统汽车制造企业面临的问题与其他制造业不同，汽车的生产是一整套系统工程，数以万计的细小零件需要经过多条生产线组装成整车出厂，而基于传统制造业技术，能够对整条生产线施加影响的手段却比较匮乏。

同时，汽车的质量是由部件质量和整体质量两个关键指标组成，其关系着人民的生命财产安全，质量在汽车制造环节中有着极其重要的地位，而传统制造业技术，很难实现对部件质量问题的逆向追溯。

因此，掌握生产自动化、质量控制体系以及安全生产的技术就掌握了汽车制造业的核心技术。

国内汽车制造业，正逐步由初期的MIS、CAD/CAM到MRP/ERP进行转变。

然而，国内汽车生产过程中信息化水平仍相对落后。

例如，信息的孤岛问题普遍存在；研发、生产、测试等环节，信息的填报仍主要依赖于技师的经验和技术，往往信息化管理的引入反而增加了工作量，降低了工作效率；费时费力在生产线上收集和整理出数据，但却并不精确，造成质量隐患和安全隐患。

《汽车智能制造技术》课程教学内容标准

《汽车智能制造技术》课程教学内容标准
一、教学单元
根据汽车行业、汽车制造企业典型工作任务对专业能力的需求，在校企合作的基础上，我们开发了《汽车智能制造技术》课程，并定性为专业核心课程。

遵循学生职业能力培养的基本规律，结合教学原理与方法，以真实的工作任务及其工作过程为依据，整合、序化教学内容，将《汽车智能制造技术》课程学习领域划分为8个学习情境式的教学单元，并围绕学习情境组织教学，每一个学习情境都是一个完整的工作过程，将专业知识和专业技能融入具体的实训项目中，实现了教学过程与工作过程的一致性，突出对学生职业能力与素质的培养。

《汽车智能制造技术》学习情境设计见表1。

二、教学目标
通过《汽车智能制造技术》领域的教学，学生应当会熟练使用各类智能化应用软件；会查询使用相关资料；会了解智能制造技术发展的新理论、新技术和最新发展趋势、掌握智能制造技术的基本理论和所涉及的基本方法，具有分析、选用和设计智能制造单元系统的能力，会与成员团结协作和相互沟通，会搜集、处理、融合、运用技术信息的方法和技能探究本领域的新技术知识。

三、内容标准
《汽车智能制造技术》领域的教学内容标准的确定以课程目标为依据，以职业岗位综合能力细化为基础，课程内容分为8个教学情境，采用理论讲授、课堂讨论、实训和工学交替的现代教育学习模式，理论联系实际，重视学生职业能力与职业道德的培养，以企业岗位需求来培养学生掌握专业基础知识与专业技能的自适应能力。

《汽车智能制造技术》课程内容标准见表1。

表1 课程内容
四、课程作业
《汽车智能制造技术》领域的作业以实训项目引导文的形式，也作为作业思考题，作业题量每次平均约为5题，作业总的次数为6次，总题量约30题左右。

面向工程教育认证的车辆工程方向课程改革与实践

文章编号：2095－6835（2022）07－0178－04面向工程教育认证的车辆工程方向课程改革与实践＊李媛，宰文洁，冯理，高金玲，杜妮丝（武汉华夏理工学院智能制造学院，湖北武汉430000）摘要：工程教育认证背景下，结合OBE理念的三大原则及本校应用型人才培养定位，针对车辆工程方向课程进行了教学改革。

提出了“课程特性和职业岗位定课程目标，主线问题和职业角色融入教学过程，细化对应课程目标的考核指标形成教学评价体系”的课程改革方法，并对车辆工程专业核心方向课程“汽车自动变速技术”进行了实践，取得了较好的成效。

课程改革方法为培养高级工程应用型人才及建设一流专业提供了良好的支撑。

关键词：工程教育认证；OBE；“汽车自动变速技术”；车辆工程中图分类号：U461；G642文献标志码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2022.07.053工程教育认证核心理念是成果导向教育（OBE——Outcome Based Education），如何将OBE理念恰到好处地应用到每一门课程建设之中，是建好工程教育认证“最后一公里”的关键问题[1-3]。

车辆工程方向课程是学生获得专攻方向能力的重要课程，在传统教学过程普遍存在“以教材的理论知识为重点，以教师讲授为中心，与行业发展联系不紧密，与职业能力弱相关”等问题。

工程教育认证体系下的课程建设秉持OBE理念下的“以产出为导向，以学生为中心，持续改进”三大原则[4-5]，为武汉华夏理工学院智能制造学院车辆工程方向课程改革提供了一条切实可行的思路。

鉴于工程教育认证的自愿原则，武汉华夏理工学院智能制造学院成立课题组，按照工程教育认证的OBE理念，针对车辆工程专业的方向课程进行了改革和实践。

1面向工程教育认证的车辆工程方向课程改革1.1课程特性和职业岗位定课程目标结合武汉华夏理工学院智能制造学院应用型人才培养定位和车辆工程专业特点，确定了车辆工程专业高级工程应用型人才培养目标，制定了工程知识、问题分析、设计/开发解决方案、研究、使用现代工具、服务与管理、环境与可持续发展、职业规范、个人与团队、项目管理、写作沟通、终身学习等12条毕业要求。

基于物联网的智慧校车管理系统设计与实现

基于物联网的智慧校车管理系统设计与实现智慧校车管理系统是一种基于物联网技术的创新方案，旨在提高校车运营的效率和安全性。

通过将校车与物联网设备、传感器和软件平台相连接，我们可以实时监控、管理和优化校车运营的各个环节，从而为学生和家长提供更贴心、安全和高效的出行服务。

一、综述随着大规模城市化、开放教育政策的推进和学生人数的不断增加，校车运营的规模和复杂性日益增加。

然而，传统的校车管理模式在面对这些挑战时已经显得不够灵活和高效。

因此，开发一种基于物联网的智慧校车管理系统是刻不容缓的需求。

二、系统设计与实现1. 校车定位与追踪在智慧校车管理系统中，每辆校车都配备了GPS定位系统，可以定时上传校车的位置信息。

这样，学校管理员和家长可以通过手机、电脑等终端实时追踪校车的行驶路线和所在位置，提前了解校车的到达时间，方便学生上下车。

2. 实时监控与报警物联网设备和传感器可以实时监控校车的行驶状况，如车速、燃油消耗、引擎温度等。

一旦发生异常情况，系统会立即发出警报，提醒校车驾驶员和学校管理员。

同时，故障信息也会上传至云端服务器，并通知维修人员进行相应的处理，以保障校车的安全和正常运营。

3. 学生乘车管理通过智慧校车管理系统，学校管理员可以得知每个班级的学生乘车情况，包括上下车时间、乘车人数等信息。

家长也可以通过手机客户端获取这些信息，方便了解自己孩子的校车行程。

另外，系统还可以与学校的学生信息管理系统对接，实现实时更新和同步。

4. 路线规划与优化基于物联网技术的智慧校车管理系统可以实时获取交通状况、道路信息、天气预报等数据，通过智能算法进行路线规划与优化。

系统可以根据实时交通情况和学生上下车需求，自动调整校车的行驶路径和站点顺序，提高校车行驶的效率和准时率。

5. 数据分析与决策支持智慧校车管理系统会将各种校车数据进行整合、存储和分析，生成相关报表和图表，为学校管理员提供决策支持。

学校可以根据数据报表了解校车的运营状况、燃油消耗、行驶里程等，从而进行有效的管理和优化。

人工智能在制造业质量控制中的应用研究(英文中文双语版优质文档)

人工智能在制造业质量控制中的应用研究（英文中文双语版优质文档）Research on the application of artificial intelligence in quality control of manufacturing industryWith the continuous development of artificial intelligence technology, more and more enterprises have begun to pay attention to the application of artificial intelligence in manufacturing quality control. Artificial intelligence technology can monitor and control the production process in real time, improve product quality and production efficiency, and bring more benefits and competitive advantages to enterprises. This article will discuss the application research of artificial intelligence in manufacturing quality control, and elaborate it from three aspects.1. The application of artificial intelligence in manufacturingThe application of artificial intelligence technology in manufacturing mainly includes three aspects: quality control, production management and maintenance management. Among them, quality control is one of the most important aspects. Through the real-time monitoring and control of the production process, the quality and production efficiency of products can be effectively improved, costs can be reduced, and the competitiveness of enterprises can be improved.In the quality control of manufacturing industry, artificial intelligence technology can be applied in the following aspects:1. Quality inspection based on image recognitionIn the manufacturing process, product quality inspection is a very important link. Artificial intelligence technology can automatically detect and analyze products through image recognition technology. For example, in the manufacturing process of electronic products, it is possible to automatically judge whether the quality of the product is up to standard by image recognition of blemishes and defects on the surface of the product, thereby improving product quality and production efficiency.2. Quality prediction based on data analysisArtificial intelligence technology can predict the quality and production efficiency of products by analyzing the data in the production process. For example, in the car manufacturing process, the data of the car body structure can be analyzed to predict the stiffness and strength of the car body, thereby improving the safety and durability of the car.3. Quality management based on natural language processingIn manufacturing, quality management is a very important link. Artificial intelligence technology can analyze and manage data in the production process through natural language processing technology. For example, in the process of food manufacturing, natural language processing can be performed on the description of raw materials and products to judge whether the product meets the quality standards, thereby improving the quality and safety of the product.2. Application cases of artificial intelligence in quality controlIn the actual production environment, artificial intelligence technology has been widely used. Below we will introduce some application cases of artificial intelligence in quality control.1. Defect detection using image recognition technologyIn the manufacturing industry, the surface defect detection of products is a very important part. The use of traditional manual detection methods requires a lot of manpower and time, and is prone to errors. Using artificial intelligence technology, the defects on the product surface can be automatically detected and analyzed through image recognition technology. For example, in semiconductor manufacturing, image recognition technology can be used to detect defects on the chip surface, thereby improving product quality and production efficiency.2. Using data analysis technology for quality predictionIn the manufacturing industry, it is a very common method to use data analysis technology for quality prediction. By analyzing and mining the data in the production process, the quality and production efficiency of products can be predicted. For example, in automobile manufacturing, data analysis technology can be used to analyze the data of the body structure to predict the stiffness and strength of the body, thereby improving the safety and durability of the car.3. Utilize natural language processing technology for quality managementIn the manufacturing industry, the use of natural language processing technology for quality management is also a very common method. By performing natural language processing on data in the production process, quality problems in the production process can be analyzed and managed. For example, in the manufacture of electronic products, natural language processing technology can be used to analyze product descriptions to determine whether the product meets quality standards, thereby improving product quality and safety.3. The development trend of artificial intelligence in manufacturingWith the continuous development of artificial intelligence technology, the application of artificial intelligence in manufacturing will also continue to expand and deepen. Here are the trends of artificial intelligence in manufacturing:1. More refined quality controlWith the continuous development of artificial intelligence technology, quality control will become more and more refined. Artificial intelligence technology will monitor and control the production process more carefully, thereby improving product quality and production efficiency.2. Man-machine collaborative productionArtificial intelligence technology will be more intelligent and automated, and achieve closer collaborative production with human workers. For example, in manufacturing workshops, artificial intelligence technology will achieve closer collaboration and collaboration with workers, improving production efficiency and product quality.3. Customized productionWith the changing needs of consumers, the manufacturing industry will pay more attention to customized production. Artificial intelligence technology can conduct more accurate analysis and prediction of customer needs, so as to provide customers with products and services that better meet their needs.4. Integration across the physical and digital realmsManufacturing will increasingly focus on integrating the physical and digital worlds. Artificial intelligence technology will achieve closer connection and collaboration with physical equipment and robots in the production process, thereby improving production efficiency and product quality.5. Green manufacturing and sustainable developmentAs the society has higher and higher requirements for environmental protection and sustainable development, the manufacturing industry will also pay more attention to green manufacturing and sustainable development. Artificial intelligence technology can monitor and optimize energy consumption and waste disposal in the production process, so as to achieve a more environmentally friendly and sustainable production method.人工智能在制造业质量控制中的应用研究随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业开始关注人工智能在制造业质量控制中的应用。

蔚来汽车的智能制造工艺与质量管理

蔚来汽车的智能制造工艺与质量管理蔚来汽车是一家专注于智能电动汽车制造的公司，致力于提供高品质的电动汽车和创新的智能交通解决方案。

为了实现高效率和高质量的制造，蔚来汽车推行了智能制造工艺和质量管理体系。

一、智能制造工艺蔚来汽车秉承着智能制造理念，运用先进的技术和工艺，在生产过程中实现了高度自动化和智能化。

以下是蔚来汽车智能制造工艺的几个关键方面：1. 智能生产线：蔚来汽车建立了自动化的生产线，通过物联网技术实时监控生产环节，并结合大数据分析，实现整个生产过程的协调与优化。

2. 机器人应用：蔚来汽车在生产线上广泛应用机器人技术，如搬运机器人、焊接机器人和装配机器人等，提高了生产效率和产品质量。

3. 虚拟仿真：在产品设计阶段，蔚来汽车采用虚拟仿真技术进行产品可行性验证和工艺优化，确保产品在生产之前就能达到预期的质量要求。

4. 供应链管理：蔚来汽车通过智能供应链管理系统，实现了对各个供应商的实时跟踪和优化，确保原材料的及时供应和质量的可控。

二、质量管理蔚来汽车高度重视产品质量，积极推行全面质量管理体系，确保产品的可靠性和持久性。

以下是蔚来汽车质量管理的几个关键方面：1. 全员参与：蔚来汽车将质量责任落实到每个员工，通过培训和教育，提高员工的质量意识和技能水平，实现全员参与质量管理。

2. 过程控制：蔚来汽车采用先进的数据分析技术和质量控制方法，对生产过程进行精细化控制，及时发现并解决生产中的质量问题。

3. 检测与测试：蔚来汽车建立了完善的检测与测试体系，从原材料到出厂产品，通过各种测试手段对产品的关键部件和整车进行全面检测，确保产品质量符合标准要求。

4. 售后服务：蔚来汽车注重售后服务的质量，建立了完善的售后服务网络和客户反馈机制，及时处理客户反馈的质量问题，提供优质的售后服务。

结语蔚来汽车通过智能制造工艺和质量管理体系的不断优化和创新，不仅提高了产品的制造效率和质量水平，同时也为用户提供了更好的用车体验。

智能生产制造中的质量管理与控制

智能生产制造中的质量管理与控制随着工业4.0的到来，智能制造已经成为了大多数企业的发展方向。

相对于传统制造模式，智能制造不仅能够提高生产效率，还能够保证产品的质量。

在智能生产制造中，质量管理与控制是不可或缺的一个环节，它能够保障产品的质量，降低缺陷率，提高企业的竞争力。

一、智能生产制造中的质量管理随着制造技术的不断更新迭代，智能生产制造的质量管理也向着更加精确化、智能化的方向发展。

例如，传统制造中人工进行的质量检验被智能检测技术所取代，智能检测设备能够对产品进行全面、高效的检测，减少了人为疏漏的可能性和因人工误判导致的低效率问题。

智能化的工厂中，智能检测技术被广泛应用。

一些高精度零部件（如航空、航天、光电等领域的零部件）可以通过智能检测设备进行高精度测试和检测。

同时，智能检测设备也越来越多地被应用于食品、医药和电子等领域，以保障产品的质量和安全。

另一方面，智能质量管理也正在受到越来越多的关注。

在智能工厂中，人们正在探索如何通过信息化技术、人工智能算法等先进技术对生产过程进行监控和分析，并通过数据分析等手段及时发现产品质量问题，调整生产线生产策略，降低产品质量风险。

二、智能生产制造中的质量控制以汽车制造为例，车身焊接是常见的生产过程，每辆车身都需要进行多次焊接。

通过传统手工焊接，无法保证焊接的精度和效率，同时也难以发现产品的质量问题。

而在智能生产制造中，传感器和机器视觉技术可以实时检测车身焊接的质量。

采用智能焊接技术的工厂可以将每个焊缝拍摄成照片并存储，如果有任何缺陷或偏差，系统会发出警报，通知工人进行修正或重新进行焊接，从而达到精准的质量控制和管理。

除了传感器和机器视觉技术外，人工智能也在智能生产制造中扮演着重要的角色。

人工智能算法可以对工厂自动化设备进行分析，并及时提醒工人进行保养和维护，从而减少生产时间和成本。

同时，人工智能还可以对数据进行快速处理和分析，以便对生产过程中出现的质量问题进行监控和管理。

《汽车智能制造技术》课程教学大纲

《汽车智能制造技术》课程教学大纲《汽车智能制造技术》课程教学大纲课程代码：020242024课程英文名称：IntelligentManufacturingofVehicle课程总学时：24讲课：24实验：0上机：0适用专业：车辆工程大纲编写（修订）时间：2022.9一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标本课程是车辆工程专业的一门专业选修课。

通过本课程的学习，使学生了解工业4.0智能制造在汽车生产中的应用，通过相关章节的学习，使学生能够掌握汽车智能制造理论、智能制造工艺、智能制造设备、智能管理系统等方面的，使学生能够学习到汽车生产制造中的前沿思想和技术，紧紧的把握汽车生产制造的发展方向。

（二）知识、能力及技能方面的基本要求通过本课程的学习使学生掌握智能制造在汽车生产过程中的应用，包括：智能制造在机械加工、冶金及塑料成型的应用；智能制造在发动机箱体、连杆、曲轴及装配中的应用；智能制造在底盘悬架、轴类、制动系统、车轮及装配中的应用；智能制造在车身冲压、装焊、涂装中的应用；智能制造在总装中的应用。

重点掌握制造设备、工艺及其管理系统。

使学生能够掌握工业发展的前沿知识，具备将前沿技术与汽车实际生产过程相结合能力。

（三）实施说明1．教学方法：以讲授教学为主，包括对主要原理和理论的讲解，对重点和难点问题，采用实例教学、启发式教学，增强学生对知识点的理解和记忆，并增加学生的互动环节，如分组讨论并进行讲解，课堂提问等形式，调动学生的积极性及课堂的参与度。

2．教学手段：结合本课程内容特点，以多媒体教学为主，通过电子讲义展示智能制造相关的内容、视频及图片，使学生能够直观的学习工业4.0的智能制造，避免教材内容晦涩，不直观的缺点，提高课堂信息量及学生学习效率。

（四）对选修课的要求本课程的教学必须在完成先修课程之后进行。

本课程主要的先修课程有：汽车构造，汽车理论，汽车制造工艺学。

（五）对习题课、实践环节的要求对课堂所讲授的重要知识点，在课堂上安排习题或者思考题，增强学生的思考能力和解决问题能力，通过对习题或思考题的讲解，增强学生对知识的理解和记忆。

深度学习在智能制造中的质量控制与改进

深度学习在智能制造中的质量控制与改进智能制造作为当今工业领域的热门话题，已经引起了广泛的关注。

在智能制造的发展过程中，质量控制一直是一个重要的问题。

而深度学习作为人工智能的重要分支，在质量控制中具有巨大的潜力。

本文将探讨深度学习在智能制造中的质量控制与改进，并分析其应用前景。

一、深度学习在智能制造中的基本原理与方法深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作机制的机器学习方法。

它通过多层次的神经网络结构来有效地提取数据的特征，并进行自动化的数据处理与分析。

在智能制造中，深度学习可以应用于图像识别、模式识别、数据挖掘等领域，实现对制造过程的实时监测和控制。

二、深度学习在智能制造中的质量控制应用1. 缺陷检测与分类在传统的制造质量控制中，对产品的缺陷检测和分类通常需要依靠人工的判断和经验。

而深度学习可以通过对大量样本数据的学习和训练，实现对产品缺陷的自动检测和分类。

通过深度学习算法的应用，可以大大提高缺陷检测的准确性和效率。

2. 故障预测与预防智能制造过程中的故障预测和预防是关键的质量控制环节。

传统的故障预测方法通常基于统计学模型，对历史数据进行分析和建模。

而深度学习可以通过对大规模数据的学习和训练，实现对故障的准确预测和预防。

通过深度学习模型的应用，可以大幅降低故障率，提高制造效率和产品质量。

3. 数据分析与优化在智能制造过程中，大量复杂的数据需要进行分析和优化。

传统的数据分析方法通常需要依赖专业的数据分析师，而深度学习可以通过对海量数据的学习和建模，实现对数据的自动分析和优化。

通过深度学习算法的应用，可以通过优化制造过程中的参数和工艺，提高产品的质量和性能。

三、深度学习在智能制造中的应用前景深度学习在智能制造中的应用前景广阔。

随着机器学习和人工智能技术的不断发展，深度学习作为其中一个重要的分支，将在智能制造中发挥越来越重要的作用。

未来，深度学习将进一步推动智能制造的发展，提高制造过程的自动化程度和质量控制水平。

人工智能技术在制造业质量控制中的创新方法与案例

人工智能技术在制造业质量控制中的创新方法与案例近年来，随着人工智能技术的快速发展，其在各个领域的应用也日益广泛。

在制造业中，人工智能技术正逐渐成为质量控制的重要手段。

本文将探讨人工智能技术在制造业质量控制中的创新方法与案例。

一、智能传感器在质量控制中的应用传统的质量控制方法主要依赖于人工抽样和检测，存在着效率低、误差大等问题。

而智能传感器的出现，为质量控制带来了革命性的变化。

智能传感器能够实时采集和分析生产过程中的数据，并通过人工智能算法进行实时判断和预测。

例如，在汽车制造过程中，智能传感器可以实时监测各个零部件的质量参数，并根据预设的标准进行判断和报警。

这种智能传感器的应用大大提高了质量控制的效率和准确性。

二、机器学习在质量控制中的应用机器学习是人工智能技术的核心之一，它通过对大量数据的学习和分析，能够自动识别和预测模式。

在制造业中，机器学习可以应用于质量控制的各个环节。

例如，在产品设计阶段，可以利用机器学习算法对历史数据进行分析，找出影响产品质量的关键因素，并进行优化。

在生产过程中，机器学习可以通过实时监测和分析数据，预测出潜在的质量问题，并及时采取措施进行调整。

在质量检测阶段，机器学习可以通过学习已有的缺陷样本，自动判断和分类产品的质量。

这些应用都能够大大提高质量控制的效率和准确性。

三、智能机器人在质量控制中的应用智能机器人是人工智能技术的又一重要应用领域。

在制造业中，智能机器人可以承担起质量控制的重要任务。

例如，在组装过程中，智能机器人可以根据产品的设计图纸和质量标准，自动进行零部件的组装，并通过视觉识别和力传感器等技术判断组装的准确性和质量。

智能机器人还可以在质量检测阶段进行自动化的检测和分类，大大提高了质量控制的效率和准确性。

同时，智能机器人还能够根据质量数据的反馈，进行自我学习和优化，不断提升自身的质量控制能力。

四、案例分析：某汽车制造企业的质量控制创新某汽车制造企业引入人工智能技术进行质量控制的创新实践，取得了显著的成果。

以“智能制造”为核心的机械设计教学改革研究

工业4.0是工业发展的一个新阶段,这个新阶段可以看成是以“智能制造”为主导的第四次工业革命。

为顺应工业发展需要,中国在2015年发布了《中国制造2025》行动纲领,该纲领以“智能制造”为主攻方向,全力打造具有国际竞争力的制造业,实现由制造大国向制造强国的跨越。

在此背景下,教育部、人社部和工信部联合发布了《制造业人才发展规划指南》,这份指南为高校工科教育发展提供了新的参考和更高要求,引发了高校为适应数字化、信息化、智能化发展趋势而进行的相关专业课程改革。

1机械设计课程改革的必要性机械设计是在机械原理、材料力学、公差与配合、金属工艺和热处理等众多课程之后学习的一门综合性、设计性和应用性较强,涉及范围广的课程。

机械设计课程的理论和设计方法能够培养学生产品开发、造型设计的能力,提高学生的创造力,促进学生动手操作的实践能力。

机械设计对于机械专业的学生来说是一门比较重要的专业课,更是一门核心的课程。

机械设计课程目标是培养具有产品设计和创新设计的工程技术应用人才。

机械设计课程受传统课程观念的影响,学科化程度较重,在智能制造的背景下课程设置已不能适应学科发展需求,因此需要改革机械设计课程。

使之与自动化、计算机、人工智能、互联网、智能制造等学科融为一体[1]。

智能化的设计理念在人工智能高速发展的今天处处体现出来,从产品定义到结构实现都充斥着智能化的身影。

智能化设计的发展,根本上还是要靠理解机械设计的精髓。

应用机械设计理论及方法,深入研究设计的精髓、过程设计的思维特征及其方法,是走向智能化设计的必经之路。

机械设计的数字化与智能化实现已经成为当前高校机械设计课程体系改革的方向,因此,机械设计课程改革势在必行。

2机械设计课程的现状2.1课程定位落后目前部分高校机械设计课程的教学目标仍定位于培养传统设计制造人才,其教学内容着重基本知识、基本理论和方法的讲解,创新设计等方面的内容相对较少。

课程建设思路陈旧,缺乏创新。

在智能化和信息化的时代背景下,已无法与我国迅速发展的工业化进程需要相对接。

基于物联网的智能停车系统的设计与研究

实验技术与管理第37卷第6期 2020年6月Experimental Technology and Management Vol.37 No.6 Jun. 2020ISSN 1002-4956 CN11-2034/TDOI: 10.16791/ki.sjg.2020.06.015基于物联网的智能停车系统的设计与研究苏世雄，马新华（西安航空学院计算机学院，陕西西安 710077）摘要：针对目前汽车保有量不断增加、停车位紧缺，而停车场管理落后、停车位信息不共享导致其利用率低的问题，设计了一种基于物联网的智能停车管理系统。

该系统采用地磁传感器技术检测停车位状态，通过ZigBee 组网技术将车位信息数据发送给服务器，汇聚城市中各停车场的车位信息，用户可以通过手持终端实时查看各停车场的车位状况，再经过地图导航，实现停车智能化、高效化。

实验结果表明：该系统可减少用户选择停车场与停车时间，提高车位利用率，减少交通拥堵。

关键词：物联网；ZigBee 组网；智能停车；管理系统中图分类号：TP302.1 文献标识码：A 文章编号：1002-4956(2020)06-0068-03Design and research of intelligent parking systembased on Internet of thingsSU Shixiong, MA Xinhua(School of Computer Science, Xi’an Aeronautical University, Xi’an 710077, China)Abstract: In view of the problems that the current car ownership is increasing, the parking space is scarce, the parking lot management is backward and the parking space information is not shared, which results in low utilization rate, an intelligent parking management system based on the Internet of things is designed. The system uses the geomagnetic sensor technology to detect the parking space status and sends the parking space information data to the server through the ZigBee networking technology to aggregate the parking space information of each parking lot in the city. The user can check the parking space status of each parking lot in real time through the hand terminal. After the map navigation, the parking is intelligent and high efficiency. The experimental results show that the system can reduce the user’s parking time, improve the parking space utilization and reduce traffic congestion.Key words: Internet of things; ZigBee networking; intelligent parking; management system随着我国城市现代化、国际化的快速发展，居民生活水平不断提高，城市机动车保有量急剧增加，公共场所停车[1]问题已成为城市发展亟须解决的重要问题之一。

《智能网联汽车检测》课程标准

《智能网联汽车检测》课程标准智能网联汽车检测与运维技能等级证书（中级）考核标准课程编码：znwlqc 课程类别：核心课程适用专业：汽车运用与维修技术授课单位：装备制造系学时： 72 编写执笔人及编写日期：学分： 4 审定负责人及审定日期：1.课程定位和课程设计1. 1课程性质与作用本课程是汽车运用与维修技术专业的专业核心课程，是校企合作开发的基于智能网联汽车检测与运维工作过程的课程，也是智能网联汽车检测与运维（中级）考核培训内容。

主要面向汽车后市场服务企业从事智能网联汽车售前及售后预检、售后服务接待、客户服务、维护保养、检测维修等工作岗位，培养智能网联汽车检测与运维能力。

1.2课程基本理念1.建构主义的学习观：学生的知识是在一定的情境中通过与他人的互动，利用必要的学习资源，主动建构获得的。

灌输式教学限制学生创造性思维的发展，剥夺了学生建构知识和理解自身的机会；学生通过探究和主动学习，才能达到最好的学习效果。

专兼职教师要为学生创设适宜的学习情境，灵活运用多种教学方法，提供丰富的学习资源，使学生能主动地建构他们自己的经验和知识。

2.能力本位的质量观：课程的目标是培养完成综合性工作任务的职业能力。

通过工作过程系统化的课程学习，学生在个人实践经验的基础上建构专业系统化知识，完成从初学者到高素质技术技能专门人才的职业能力发展。

学生不仅要获得专业的职业技能、职业资格和必备的专业知识，更要获得自我发展的内化的职业能力，有能力在职业生涯中不断获得新的发展。

3.过程导向的课程观：课程以理论和实践一体化的工作过程为导向，构建“工作过程完整”而不是“学科完整”的学习过程。

从职业工作出发选择课程内容，并按照职业能力从易到难的顺序安排教学；课程内容首先强调获取完成工作任务的过程性知识，解决“怎么做”（经验）和“怎么做更好”（策略）的问题，然后是适度够用的陈述性知识（理论知识）。

4.行动导向的教学观：强调“为了行动而学习、通过行动来学习”，工作过程与学习过程相统一。

“岗证赛课”智能网联汽车技术教育教学改革

AUTOMOBILE EDUCATION | 汽车教育“岗证赛课”智能网联汽车技术教育教学改革董文亮　高姗　席爱学　李香桂甘肃畜牧工程职业技术学院　甘肃省武威市　733006摘要：随着科学技术的不断发展，汽车技术取得了飞速的进步，人们在安全、智能、环保等方面投入了大量的资金，希望把中国市场推向国际市场。

近年来，新车在市场上不断涌现，给人们带来了很多便利。

其中，智能联网汽车深受消费者的喜爱，并不断提出更严格的要求。

与传统汽车相比，智能互联汽车深受消费者追捧，因为它包含了智能驾驶和智能互联两个方面。

结合相关核心技术，根据市场对人才的实际需求，智能网联汽车技术教育教学融入“岗证赛课”融合的理念，专业技能课程主要培养学生综合各学科知识的技术能力和操作能力。

更好的办法是“用比赛代替训练”。

通过参加相关的行业竞赛，学生可以获得丰富的课外兴趣专业知识。

关键词：岗证赛课　智能网联汽车技术　教学改革1　智能网联汽车技术概述（1）随着全球科学技术的不断发展，汽车智能化的研究与开发也逐渐走上了正轨。

智能网联汽车技术还处于开发研究阶段，各国对这一技术的理解存在差异。

本文通过查阅相关资料，对智能网络化汽车的概念进行了简单地总结，即智能网络化汽车以人机交互和人类工程技术为支撑，并将先进的传感器定位装置与现代信息网络通信技术相结合，实现信息共享，从而开发出一种新型的机器控制车辆。

同时，通过对发达国家分类标准的分析，新车按照智能化网络的级别可以分为五个级别，从低到高分别是助驾、部分自动化、中等自动化、高自动化和全自动化。

虽然我国现阶段对智能网络化汽车的研究还不成熟，但随着科学技术的进步，相信在不久的将来，智能网络化汽车的广泛应用将会实现。

因此，我们现在需要做的是制定具有中国特色的政策和法规体系，从而为智能网汽车的发展创造良好的政治环境。

（2）智能网络化汽车技术的发展对传统汽车行业形成了多层次的冲击，汽车职业教育也发生了巨大的变化。