面向知识管理的智能工艺设计研究与应用

数字化工艺在电子装备印制板组件制造中的应用摘要：随着制造业信息化技术的迅速发展，数字化已成为制造业信息化生产的基础，传统工艺模式正在向数字化转型，数字化工艺技术综合应用于电子装备的设计、制造生命周期的各阶段已成为电子装备研制生产的发展趋势。

促进数字化工艺在电子装备印制板组件制造行业的应用推广，构建数字化工艺技术和管理体系，将为电子装备印制板组件的研发制造模式向数字化、智能化方向转型发挥积极作用。

关键词：数字化工艺；电子装备制造；印制板组件随着制造业信息化技术的迅速发展及其在我国电子装备制造业的推广和应用，三维数字化产品表达正在成为企业产品设计创新的基础，同时也对工艺设计模式等产生了重大影响，开展数字化工艺的基础条件已具备。

近年来，以先进制造工艺技术为基础，以数字化建模设计仿真与优化为特征，将先进的信息化技术及数字化工艺技术综合应用于电子装备的设计、制造生命周期的各阶段已成为电子装备研制生产的发展趋势。

数字化工艺承上启下打通设计与制造，提升并行能力，发挥数字化整体优势，保障产品研制周期[1]。

印制板组件是电子装备的核心部件，其装配质量对于电子装备的可靠性至关重要。

对于电子装备印制板组件制造，传统工艺设计以二维图纸和文字信息为主，数字化程度低，对工艺人员经验依赖程度高，缺乏数字化验证手段，常常出现到生产现场才发现装配不合理的情况，造成大量的返工、设计更改和工艺更改，导致生产周期延长。

而数字化工艺设计利用数字化手段生成作业指导书及相关软件，基于最小装配单元知识库，实现板级产品装配所需文件的规范化。

与传统的工艺设计相比，由于基于知识库，工艺文件产出更准确、全面，更有利于自动化设备识别使用，同时工艺文件设计效率更高。

数字化工艺设计不仅可以减少可制造性问题产生的设计迭代，缩短设计周期，而且对制造过程的指导性也会增强，减少了生产制造过程中的返工，同时使得部分工序之间的并行成为可能，因此也起到了缩短制造周期，节约时间成本的作用。

0引言设计数据经过标准化的转换，形成物料数据和图文档数据，基于设计数据进行工艺设计，形成工艺物料数据、检验数据、PBOM 数据和图文档数据，设计数据和工艺数据所组成的技术数据链条为后续计划、制造、生产准备、物料管理等活动提供支撑。

为了确保PBOM 等工艺数据与产品数据的强关联关系，采用一个件号产品编制一本工艺规程的工艺设计模式，虽然可以进行克隆，但对于标准件庞大的存量和增量产品基数，工艺设计效率远远无法满足实际需求，同时在数据链条上仍存在诸多断点，需要通过多次转换和维护，工作量大，出错风险高，技术状态管理难度大。

标准件产品具备系列化、多品种、构型简单、件号数量庞大等特点，急需搭建一套能够实现协同设计数据、高效率、匹配工艺标准化管理、结构化要素齐套的管理平台，解决工艺设计效率瓶颈，以及下游MES 、ERP 等系统对结构化工艺数据的需求和工艺无纸化等问题，支撑标准件产品的全生命周期数字化管理。

1设计、工艺一体化平台Teamcenter 是西门子公司的全生命周期管理PLM 系统，系统基于SOA 架构设计，具有很好的系统开放性。

能够以完全SOA 架构的方式，提供PLM 系统所要求的功能，包括文档管理、产品结构管理、配置管理、零部件分类管理、工作流程管理、更改管理、项目管理、需求管理等的产品全生命周期管理，是一套全球制造业应用比较广泛的整体解决方案。

[1]首先，产品设计数据与工艺设计在统一的数据源下进行管理，利用产品对象与设计标准、更改数据、技术规范等的关联，便于对工艺与产品总体的技术状态进行管控。

其次，平台分类库可以有效的对产品、工装、原材料、设备等资源数据进行管理，并基于TCM 模块OOTB 功能界面进行工序、工步等的关联关系搭建，通过转换实现快速输出二维PDF 工艺卡片。

第三，Teamcenter 的TCM 模块具备强大的结构化数据搭建功能，同时与NX 、CAD 等工具软件、ERP 、MES 等生产制造系统均具备优秀的集成性能，因而基于结构化数据形成的PBOM 可以有效支撑下游业务系统的应用。

第一章制造业与先进制造技术1-1 叙述制造、制造系统、制造业、制造技术等概念，比较广义制造与狭义制造的概念。

制造：把原材料加工成适用的产品。

制造系统：制造过程及其所涉及的硬件、软件和人员组成的一个将制造资源转变为产品（含半成品）的有机整体，称为制造系统。

制造系统还有以下三方面的定义：制造系统的结构定义；制造系统的功能定义；制造系统的过程定义。

制造业：是将制造资源（物料、能源、设备、工具、资金、技术、信息和人力等），通过制造过程，转化为可供人们使用与利用的工业品与生活消费品的行业。

它涉及到国民经济的许多部门，是国民经济和综合国力的支柱产业。

制造技术：是完成制造活动所需的一切手段的总和，制造技术已成为一个涵盖整个生产过程、跨多个学科、高度集成的高新技术。

狭义制造是产品的机械工艺过程或机械加工过程。

广义制造与狭义制造相比，制造的概念和内涵在范围和过程两方面大大拓展。

在范围方面，制造涉及的工业领域远非局限于机械制造，而是涉及机械、电子、化工、轻工、食品、军工等国民经济的大量行业。

在过程发面，广义制造不仅指集体的工艺过程，而是指包括市场分析、产品设计、计划控制、生产工艺过程、装配检验、销售服务和管理等产品整个生命周期的全过程。

1-2 试简述制造技术的发展历程。

制造技术的发展是由社会、政治、经济等多方面因素决定的。

纵观近两百年制造业的发展历程，影响其发展最主要的因素是技术的推动及市场的牵引。

人类科学技术的每次革命，必然引起制造技术的不断发展，也推动了制造业的发展。

另一方面，随着人类的不断进步，人类的需求不断变化，因而从另一方面推动了制造业的不断发展，促进了制造技术的不断进步。

两百年来，在市场需求不断变化的驱动下，制造业的生产规模沿着“少品种大批量的规模生产——多品种小批量生产——个性化弹性批量生产；在科技高速发展的推动下，制造业的资源配置沿着“劳动密集——设备与资金密集——信息密集——知识密集”的方向发展，与之相适应，制造业的资源配置沿着“手工——机械化——单机自动化——刚性流水自动化——柔性自动化——智能自动化”的方向发展。

智能制造中的智能化工艺设计在当今高度发达的制造业领域，智能制造正以其高效、精准和创新的特点引领着产业的变革。

其中，智能化工艺设计作为智能制造的关键环节，对于提升产品质量、提高生产效率、降低成本以及增强企业竞争力具有至关重要的作用。

智能制造中的智能化工艺设计，并非是简单地将传统工艺设计进行数字化改造，而是借助先进的信息技术和智能化手段，对整个工艺设计过程进行深度优化和创新。

它涵盖了从产品需求分析、工艺规划、工艺参数优化到工艺验证的全过程，实现了工艺设计的自动化、智能化和敏捷化。

在传统的工艺设计中，工艺工程师往往需要依靠个人经验和大量的手工计算来确定工艺方案和参数。

这种方式不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致工艺设计的质量和稳定性难以保证。

而智能化工艺设计则通过引入数字化模型、仿真技术和智能算法，能够快速地对多种工艺方案进行评估和优化，从而为企业提供更加科学、合理的工艺决策。

数字化模型是智能化工艺设计的基础。

通过建立产品的三维数字化模型，可以直观地展示产品的结构和特征，为工艺设计提供准确的几何信息。

同时，基于数字化模型还可以进行装配工艺规划、加工工艺模拟等，提前发现潜在的工艺问题，减少实际生产中的错误和返工。

仿真技术在智能化工艺设计中发挥着重要作用。

例如，在机械加工过程中，可以利用切削仿真软件对刀具路径、切削力、切削温度等进行模拟分析，从而优化切削参数，提高加工效率和表面质量。

在焊接工艺中，通过焊接仿真可以预测焊接变形和残余应力，为制定合理的焊接工艺方案提供依据。

智能算法则是实现智能化工艺设计的核心。

例如，遗传算法、粒子群优化算法等可以用于优化工艺参数，寻找最优的工艺方案。

机器学习算法可以通过对历史工艺数据的学习和分析，预测新产品的工艺需求，为工艺设计提供参考。

此外，基于深度学习的图像识别技术还可以用于产品缺陷检测，提高产品质量控制水平。

智能化工艺设计还能够实现工艺知识的积累和传承。

在传统工艺设计中，工艺知识往往分散在各个工艺工程师的头脑中，难以有效地共享和传承。

：随着科学技术的不断发展，制造类企业也经历了几次变革，从实际发展来看，每一次变革都带来了制造水平的大幅提升，体现了科学技术的主导作用，研究认为制造类企业向智能化发展大致经历以下四个阶段：手工作业→自动化流水作业→数字化网络化作业→网络化智能化作业。

从历史发展规律来看，随着科学技术的不断进步，制造类企业变革也是一种必然，从大的发展周期角度，研究认为当前的制造类企业发展正处于第三阶段数字化网络化作业的发展时期，即信息化和工业化两化深度融合的阶段，同时正在初步探索网络化智能化作业。

1、数字化工厂概念数字化工厂是随着数字仿真技术和虚拟现实技术发展而来的，它通过对真实工业生产的虚拟规划、仿真优化，实现对工厂产品研发、制造生产和服务的优化和提升，是现代工业化与信息化融合的应用体现。

随着产品需求的不断变化、产品周期的更新换代速度提升，以及3D打印、物联网、云计算、大数据等新兴信息技术的不断应用，为了缩短研发周期，降低生产成本，提升企业产品质量和效益，先进的制造类企业开始越来越重视数字化工厂的建设，如上汽、海尔、华为、西门子等制造企业均已着手开始建设自己的数字化工厂，以支撑企业实现新的突破和发展。

作为信息化和工业化融合应用的最佳结合点，研究数字化工厂如何建设，探讨虚拟设计与物理设备之间怎样实现无缝衔接，对驱动信息化和工业化的深度融合发展、以及未来智能工厂发展具有十分重要的意义。

数字化工厂具有广义和狭义的概念，其涉及的内容也随着分析的角度不同而有所区别。

本文数字化工厂结合国内离散型制造企业的实际情况（如兵器、航天等领域的部分制造企业），是以广义数字化工厂中核心制造企业为主，在满足自身生产和管理任务的同时，需要具备产品研发能力和售后服务保障能力，因此本论文中的“数字化工厂”不仅仅是生产的概念，它是向前延伸到设计，向后推移到服务，同时涵盖企业管理，包括产品研发设计过程、生产制造过程、企业管理过程、服务保障过程等产品全生命周期整个过程。

智能制造中的知识管理与创新在当今竞争激烈的全球市场中，智能制造已经成为制造业发展的主要趋势。

智能制造不仅仅是关于先进的技术和设备，更关键的在于如何有效地管理和利用知识，以推动持续的创新。

知识管理在智能制造中扮演着至关重要的角色。

它涉及到对企业内外部各种知识资源的收集、整理、存储、传播和应用。

这些知识资源包括但不限于技术知识、工艺流程、管理经验、市场信息等等。

首先，知识管理能够提高生产效率。

在智能制造环境中，生产过程高度自动化和数字化。

通过对生产过程中积累的知识进行管理和分析，企业可以发现潜在的优化点，例如减少生产环节中的浪费、提高设备的利用率、优化生产流程等。

以一家汽车制造企业为例，如果能够对其喷漆工艺的知识进行深入分析和管理，可能会发现通过调整喷漆的角度和压力，可以减少油漆的浪费并且提高喷漆的质量，从而降低成本并提高产品的竞争力。

其次，知识管理有助于提升产品质量。

质量是企业的生命线，而在智能制造中，产品质量的控制更加依赖于精准的知识和数据。

通过对质量检测数据的收集和分析，企业可以找出影响产品质量的关键因素，并采取相应的改进措施。

比如，在电子产品制造中，对每一个零部件的性能参数和生产过程中的检测数据进行知识管理，可以帮助企业发现潜在的质量问题，并追溯到问题的根源，从而在后续的生产中进行改进，提高产品的合格率和稳定性。

再者，知识管理能够促进创新。

创新是企业发展的动力源泉，在智能制造领域，创新往往需要跨领域的知识融合。

通过有效的知识管理，企业可以打破部门之间的知识壁垒，促进不同领域的知识交流和碰撞，从而激发创新的灵感。

例如，将材料科学的知识与机械工程的知识相结合，可能会开发出一种新型的高强度、轻量化的零部件，应用于航空航天领域，提升飞行器的性能。

然而，要实现有效的知识管理并非易事。

在智能制造中，知识的来源广泛、形式多样，包括结构化的数据、非结构化的文档、专家的经验等等。

这就需要企业建立完善的知识管理体系，包括知识的采集机制、存储平台、分类方法和共享渠道。

工艺数据库与知识库的设计遵循软件设计的一般原则1. 引言1.1 概述工艺数据库和知识库在现代信息技术的发展和应用中起着至关重要的作用。

工艺数据库是一个存储、管理和检索工艺数据的系统，而知识库则是一个收集、组织和传播知识的系统。

这两个系统的设计与实现必须遵循软件设计的一般原则，以确保其功能完备、性能高效、易于维护和扩展。

1.2 重要性随着科技进步和产业发展，工艺过程变得日益复杂化，需要更加精准、高效地进行管理和控制。

而工艺数据库作为用户存储工艺数据的主要方式，可以为用户提供方便、快捷地查询或修改数据的功能。

另一方面，知识库作为生产经验和专业知识的集合体，可以帮助用户更好地理解并应用这些知识，从而提高生产效率和产品质量。

1.3 背景随着云计算、大数据等新兴技术的发展，人们对工艺数据库与知识库也有了更高的要求。

传统基于关系型数据库的设计方法已经无法满足对海量数据存储和查询处理速度的需求。

因此，设计者必须面对如何选择合适的数据存储方案，并利用现有的知识表达和检索技术来充分发挥工艺数据库与知识库的潜力。

此外，还需要考虑成本与效率之间的平衡，以确保系统在设计、开发和运行过程中能够实现最佳的资源利用和综合性能。

总之，本文将探讨工艺数据库与知识库的设计原则和技术挑战，并给出相应的解决方案和建议。

通过深入研究与应用软件设计原则，我们希望能够推动工艺数据库与知识库在工业生产领域的发展，并为今后相关研究提供借鉴与参考。

2. 工艺数据库与知识库的概念:2.1 工艺数据库的定义:工艺数据库是指收集和储存一组特定过程或工序相关数据的系统。

它用于记录和管理工艺流程中的各个环节、操作方法、设备参数、物料信息以及实际生产数据等重要信息。

它可以作为一个可靠的信息来源，为企业提供有效支持，帮助管理者做出决策并改进工艺流程。

2.2 知识库的概念:知识库是一种用于储存、组织和共享知识资源的系统或平台。

它可以包含各种类型的知识，包括专家经验、规则、解决方案、最佳实践等等。

人工智能工程技术专业工作内容有哪些概述人工智能工程技术专业工作内容有哪些？人工智能工程技术专业是中国高等职业教育本科专业。

从事人工智能相关领域的研究、设计、开发等方面工作，也可在城市大脑、智慧气象、智能物联、智能制造、智慧农业等领域工作。

一、人工智能工程技术专业课程体系：专业课程：人工智能导论、高等数学、大学物理、高级程序设计语言、数据结构、分布式数据库、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、机器学习技术与应用、深度学习技术与应用、python项目开发、智能数据采集、控制论与人工智能、数据可视化与应用、智能控制设备应用开发、计算机视觉技术与应用、自然语言处理技术与应用、智能产品营销与服务、游戏AI设计与开发、虚拟现实与增强现实等。

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二、人工智能工程技术专业培养目标：本专业培养理想信念坚定，德、智、体、美、劳全面发展，具有一定的科学文化水平，良好的人文素养、职业道德和精益求精的工匠精神，掌握较为系统的基础理论知识和技术技能，具有一定的技术研发、工艺设计、技术实践能力，能从事科技成果、实验成果转化，胜任生产加工中高端产品、提供中高端服务、解决较复杂问题、进行较复杂操作，具备较强的创新创业能力和可持续发展能力，具有一定的国际视野，能够依托产学研协同合作，紧扣行业及社会需求，以人工智能产业工程技术实践为主线，结合“岗、课、赛、证融合”、“校企合作”等制度，有较强的就业能力和可持续发展能力的人才；主要培养面向人工智能训练师、人工智能工程技术人员、人工智能系统开发工程师、人工智能系统运维工程师、人工智能数据采集及处理人员、人工智能数据标注人员等职业群，能够从事人工智能算法训练、数据分析处理、智能产品应用开发、产业智能系统设计、运维、管理和优化等工作的高层次技术技能人才和高级应用复合型人才。

中国知网“知识管理整体解决方案”亮相电力规划设计协会档案专委会2018年工作会议初夏炎炎之际，彩云纷纷之南，5月28日的美丽春城昆明迎来了“电力规划设计协会档案专委会2018年工作会议”。

此次会议由中国电力规划设计协会档案专委会主办，昆明电力设计院承办，中国知网作为专家单位受邀参会。

本次会议围绕电力设计院的档案管理信息化要求展开交流与讨论。

在当前信息化飞速发展的大数据时代背景下，档案管理的数字化发展也应与时俱进，熟练掌握和应用信息化这把利剑，实现从档案管理到知识运用的有效转化。

作为档案工作的重要核心，档案管理人员的创新思维模式与知识管理前瞻性培养迫在眉睫。

会上，来自同方知网（北京）技术有限公司基础建设与能源分公司副总经理戴义，分享了“电力设计企业档案知识化管理”的专家报告。

作为国内最早的知识服务企业，中国知网在20多年成功打造国家知识基础设施(NKI)的基础上，首次将5W2H问题模型、大数据知识挖掘与应用技术、人工智能等，引入企业知识创新管理。

戴总通过案例分析论述了档案工作数字化信息化管理的重要性，并分享了大数据时代的电力设计行业知识管理与服务的新模式-电力勘测设计行业知识管理整体解决方案。

方案内容全面、具体，涉及业务范围广泛，包含了知识库、知识论坛、专家库、学习培训、知识地图、知识百科、业务协同创作等模块，符合电力勘测设计企业当前和发展的知识管理需求。

其中，专属知识库，将分散于电力勘测设计企业内部的知识资源进行有效的统一的聚集以及碎片化加工处理，真正的实现电力设计企业内部的知识资源的统一整合和分类管理；图纸挖掘，建立电力勘测设计企业专属的工程项目图纸内容检索建设标准、在线浏览建设标准；知识地图，实现知识与工序的关联，实现电力勘测设计企业内部所有的知识能够被有效的利用；协同研究平台，实现协同研讨的同时完成多人协同共同完成一个文档的撰写、研讨修订、编排以及多格式输出，可应用于研究报告、项目文档、技术资料、操作手册、文书、总结计划、文章、书稿等文档的创作编辑。

AI推动智能化工业设计智能化工业设计是指将人工智能技术应用于工业产品设计和制造过程中，利用智能算法、机器学习和数据分析等技术，提高工业设计的效率和质量。

近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，其在智能化工业设计中的应用已经成为行业的热点话题。

本文将重点探讨AI推动智能化工业设计的现状和未来趋势。

1. 人工智能在设计创意阶段的应用在设计创意阶段，人们通常需要进行大量的思考和脑力劳动。

而人工智能技术的发展为设计师提供了更多的辅助工具。

例如，利用深度学习算法，AI可以分析大量的设计案例和市场数据，提供给设计师灵感和参考，帮助设计师更快地生成创意和优化设计方案。

此外，基于智能算法的设计生成系统还可以根据不同的需求和参数自动生成多种设计方案，为设计师提供更丰富多样的选择。

2. 人工智能在设计优化阶段的应用在设计优化阶段，人工智能可以通过模拟和优化算法，帮助设计师找到最优解决方案。

例如，在产品结构设计方面，AI可以通过仿真和优化算法快速找到满足设计要求和性能指标的最佳结构形式，从而减少设计迭代时间。

在材料选择和工艺参数优化方面，AI可以通过大数据分析和模型预测，帮助设计师选择最合适的材料和设定最佳的工艺参数，提高产品的性能和可制造性。

3. 人工智能在产品生命周期管理中的应用智能化工业设计不仅仅是设计和制造阶段的问题，还包括产品的生命周期管理。

人工智能技术可以通过对产品使用数据的分析和挖掘，提供对产品状况和使用情况的实时监测和预测，从而帮助企业进行产品维护和改进。

例如，利用AI技术可以对产品各项指标进行实时跟踪和分析，及时发现产品质量问题，并通过智能算法找到解决方案。

此外，AI还可以通过与其他技术的集成，实现智能化的远程监控和维护，提高产品的可靠性和性能。

4. 人工智能在协同设计中的应用协同设计是一种多个设计师在一个项目上进行协作设计的工作方式，而人工智能技术在协同设计中的应用也日益受到关注。

AI可以通过数据共享和知识管理平台，为设计团队提供方便快捷的协作环境。

人工智能技术在机械设计制造中的应用探讨1. 人工智能技术概述随着科技的飞速发展，人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)已经成为了当今世界最热门的技术之一。

人工智能技术是指通过模拟人类智能的方式，使计算机能够执行那些通常需要人类智能才能完成的任务。

人工智能技术的核心是机器学习(Machine Learning),它是一种让计算机系统从数据中自动学习和改进的方法。

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等几种类型，每种类型都有其特定的应用场景。

在机械设计制造领域，人工智能技术的应用已经取得了显著的成果。

通过对大量实际数据的分析和处理，人工智能可以帮助工程师们更好地理解和优化机械系统的性能。

人工智能还可以辅助设计师进行创新性的设计，提高产品的质量和效率。

人工智能技术在机械设计制造领域的应用具有广泛的前景和巨大的潜力。

1.1 人工智能的定义和发展历程早期研究(1950s1960s):这一阶段的研究主要集中在基于符号的人工智能，即通过操作符号和规则来实现智能。

代表性的研究成果包括图灵测试、通用问题求解器(GPS)等。

知识表示与专家系统(1970s1980s):这一阶段的研究开始关注知识表示和推理，以及如何将知识应用于实际问题。

代表性的研究成果包括知识工程、推理引擎等。

3。

以解决各种复杂问题。

代表性的研究成果包括决策树、支持向量机、神经网络等。

深度学习与大数据(2000s至今):随着计算能力的提升和大量数据的积累，深度学习技术逐渐成为人工智能领域的重要研究方向。

深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法，通过对大量数据进行训练，使计算机能够自动学习和提取高层次的特征。

大数据技术也为人工智能的发展提供了强大的支持。

人工智能技术在机械设计制造领域的应用逐渐增多，如智能设计、智能制造、智能维修等方面取得了显著的成果。

随着技术的不断发展和完善，人工智能将在机械设计制造领域发挥越来越重要的作用。