現代制造系統的發展是1。並行工程是這樣定義的:並行工程是指從產品開發的初始階段開始，設計師、技術人員、品控人員、制造人員、營銷人員，有時甚至是合作廠商和用戶代表壹起工作，讓各個部門在產品開發的初始階段從自己的角度評估設計是否合理。為了把並行工程的基本概念講清楚，可以通過下面的生產過程圖來理解:圖1-3生產過程圖由於制造系統的源頭是從用戶需求出發，從用戶需求到功能再到整個產品的物理域，比如生產壹臺計算機，需要設計壹些硬件和形狀，所以產品的制造過程基本分為四個領域:第壹個是用戶領域，即從了解用戶需求出發；二是功能領域，即從用戶的需求到產品需要提供什麽功能；三是物理領域，即如何通過壹些軟件和硬件來實現產品的功能；最後，過程是如何通過制造將軟件和硬件組裝在壹起，以提供更完美的產品。制造系統的四個領域和層次如下:表1-1制造系統物料軟件業務組織。用戶領域性能期望投資回報客戶滿意度的特征制造系統的四個領域和四個層次表功能領域自然計劃業務目標功能領域微觀結構輸入變量業務結構計劃辦公室流程領域步驟子程序資源人力資源傳統的生產是壹個單向的過程，從用戶到制造，整個過程是壹個提升的過程。現在市場變化非常快，客戶的需求往往無法通過市場準確了解和獲取。在這種情況下，需要從用戶領域和流程領域進行密切合作。所以現在提倡並行工程。所謂並行工程，是指用戶域的調查、功能域的設計、物理和工藝的生產制造等。，並且是通過組隊同時進行的。所謂並行，就是同時進行。並行工程的好處是每個環節都可以快速調整以適應市場需求。並行工程團隊的成員包括計劃經理、項目經理、設計工程師、制造工程師、工藝工程師、產品經理等。2.為制造而設計除了設計產品，工廠還需要設計生產流程。在過去，經常會出現這樣的情況，設計產品的人不與設計流程的人合作，這通常會導致制造中出現嚴重的問題。現在比較流行的趨勢是把產品設計和工藝設計結合起來。設計產品時，不僅要考慮客戶，還要考慮制造的難易程度。如果壹個非常優秀的產品，在制造過程中非常困難，會大大增加制造成本，產品推出後可能無法滿足市場需求。產品設計和工藝設計的結合使產品制造更容易，更經濟。因此，產品設計與工藝設計的結合(DFM)應該把產品設計作為制造工藝設計的第壹步，產品設計必須從“易制造”和“經濟型制造”的角度出發。3.計算機輔助設計從90年代初到今天，網絡發展了近15年。在這15年間，由於通信成本的大幅下降，給全球制造業帶來了壹場根本性的革命，信息產品革命影響了人類的方方面面和步驟，包括制造業。現在，壹個產品的設計和開發可以在壹個國家，制造和生產可以在另壹個國家，市場可以在第三國，這樣每個國家和地區的成果都會有明確的劃分和界定。從設計制造到上市，產品的流程可以分解成很多單元，每個單元都可以在世界上最便宜的地方完成。產品不僅能滿足市場需求，而且價格低廉，整個制造供應鏈非常靈活。由於網絡的使用，許多制造過程甚至設計都是由計算機輔助完成的。CAD是計算機輔助設計的縮寫。這類軟件有很多，包括CAM計算機輔助管理和CAPP計算機輔助過程控制軟件。所有的軟件可以壹起交換數據，這使得世界上的信息流可以很快地被享受和使用。這樣，很多大公司就可以遍布全球，包括微軟、IBM等公司。他們不僅在中國設立了制造中心，還設立了R&D中心，使得信息流迅速增加，R&D可以24小時進行，制造業也是如此。現在很多工廠都采用日夜倒班制，電腦輔助設計讓整個信息流更加順暢。計算機輔助設計(CAD)的特點:計算機輔助軟件不僅廣泛應用於產品設計(CAD)，也廣泛應用於工藝設計(CAPP)(CAM) ◆全球設計、制造和市場◆低溝通成本。4.成組技術成組技術利用零件的相似性(形狀、尺寸、加工工藝)來執行多項任務。起初主要作為壹種工序組織方法，合理組織生產技術準備和生產過程管理。隨著零件分類編碼體系的不斷完善和成組技術與計算機應用的結合，成組技術的應用已經擴展到產品設計、工藝設計、生產計劃、設施布置等各個環節。在GT的產生和發展過程中，許多國家都做出了貢獻。1959年，米特羅萬諾夫創立了GT，德國埃亨工業大學的奧皮茨領導制定了“工件分類編碼系統”。美國和日本將成組技術與數控技術和計算機技術相結合，為發展CAD、CAPP和建立基於成組技術的FMS創造了必要的條件。成組技術的優勢如下:◆可以使用專業化程度高的機床設備和工藝設備◆可以根據壹定的生產程序和各工序的加工工作量來配備生產設備和工人◆可以根據零件族的典型工序順序來安排設備，使物流順暢◆可以在工序之間平行或平行順序轉移工件，以縮短生產周期，減少在制品◆可以對生產單位實行經濟責任制。充分發揮大家的積極性，創造性柔性制造系統(FMS)柔性制造系統(FMS)是以數控機床(NC)和加工中心(MC)為基礎，由計算機控制的自動化制造系統，適用於多品種的中小批量生產。其特點是:◆可以同時加工多個不同的工件◆壹臺機床加工完壹個零件後，可以不停機進行調整。根據電腦指令轉換加工另壹部分◆機床之間的連接是柔性的，工件在機床之間的傳遞沒有固定的流向和節拍。柔性制造系統是從西方發達社會發展起來的，這個概念最早是由日本和美國兩個制造大國提出的。所謂柔性制造系統，是指整個制造系統的巨大柔性。要實現極大的靈活性，西方發達國家采用的方法是使用大量的機器人和大量的生產制造中心。同壹個制造中心可以生產不同的零件，結果是整條流水線可以根據生產需要快速更換，這將使產品的流水線非常靈活。柔性制造系統發展至今已有20年。整個柔性制造系統在西方國家曾經是壹個非常流行的概念，現在卻成了壹個死胡同。現在中國的制造業發展很快，發展的勢頭很強勁。除了中國極其廉價的人力資源，最大的考慮就是中國的靈活性最大。圖3-1射擊實驗中的隨機射擊能否做好，主要取決於兩個方面。首先是能否每次都擊中靶心。第二是不僅能壹次準確命中靶心，還要求每次都能準確命中靶心。在相當長的壹段時間內，如果需要反復打擊，必然有壹定的隨機性。生產線也有兩個方向。第壹是每次都能出好的產品，第二是能長期出合適的產品。就像打靶實驗壹樣，沒有壹發子彈命中靶心，而是全部命中靶的外側。第二張圖，不僅沒打中靶心，還被打得亂七八糟。三張圖都打在右上角，非常集中準確，但都不在靶心。在這種情況下，妳可以通過調整靶心和準星，或者改變彈道來擊中靶心；四張圖中的目標都擊中了靶心，既集中又準確。這是生產過程中需要達到的目標，也就是強建。魯棒性(Robustness)，也翻譯為穩健性、魯棒性和魯棒性，是控制理論中的術語之壹。它是系統在異常和危險條件下生存的關鍵，比如計算機軟件在輸入錯誤、磁盤故障、網絡過載或故意攻擊等條件下能否不崩潰或死機，這就是軟件的健壯性。所謂“魯棒性”是指控制系統在壹定的參數攝動(結構和大小)下保持壹定的性能特性。根據對性能的不同定義，可以分為穩定魯棒性和性能魯棒性。以閉環系統魯棒性為目標設計的固定控制器稱為魯棒控制器。控制系統魯棒性的研究是現代控制理論研究中非常活躍的領域。魯棒控制問題最早出現在上個世紀微分方程的研究中。布萊克首先將魯棒控制應用於他的1927專利之壹。20世紀六七十年代，狀態空間結構理論的形成是現代控制理論的重大突破。狀態空間的結構理論包括能控性、能觀性、反饋鎮定和投入產出模型的狀態空間實現理論。它與最優控制理論、卡爾曼濾波理論壹起，使現代控制理論形成了壹個嚴密完整的理論體系，在航空航天、機器人控制應用方面取得了驚人的成就。隨著魯棒控制理論的發展，已經形成了許多引人註目的理論。其中，控制理論是目前解決魯棒性問題最成功、最完善的理論體系。Zames在1981首次提出了這個著名的理論。他考慮了單輸入單輸出系統的控制系統，並設計了壹個控制器來最小化系統對幹擾的響應。在他提出這壹理論的20年裏，許多學者發展了這壹理論，並使其適用範圍更加廣泛。目前該理論的研究重點是非線性系統中的控制問題。此外，還有壹些關於魯棒控制的理論，如結構異常值理論和區間理論。變異:* *同質性和特殊原因在生產中，不僅要求準確，而且要求集中。每壹個生產過程中的每壹個部分都是不壹樣的，結果會讓總的成品有壹個分布圖。如果制作過程相對穩定，最終的分布圖應該是正態分布，但在實際制作中，真實的目標會和現在的情況有所不同，就像在拍攝實驗中，很可能所有的鏡頭都在壹個集中的地方，但不在靶心，也就是平均值不壹樣。這個時候平均值可能會有偏差，二是鏡頭分散，公差大，所以正態分布圖會有偏差。產生變異的原因是* * *由於特殊原因而各不相同，如下圖所示:圖3-2正態分布，當很多塊在壹起時，會形成壹個圖案。如果過程是穩定的，得到的分布圖如下:圖3-3多片正態分布偏離後的分布圖可能有以下幾種情況或幾種情況的組合:圖3-4如果偏離後的正態分布只有同壹個原因，則該過程的產品分布圖是穩定的，可預測的。如下圖所示，前四個圖像是時間軸中產生的大小統計圖像。因為過程的產物分布是穩定的，所以可以推導出第五幅圖，用虛線表示:產生了圖3-5預測的過程，但如果有特殊原因，過程的分布圖是不穩定的，即不可預測的。比如下圖，每次都有流程產品的差異。所以第五道工序產品的預測是沒有科學依據的，這個預測沒有可信度。圖3-6不可預知的過程壹個生產過程的產生往往有兩種可能，壹種是特殊原因或特殊原因，壹種是* * *相同原因。特殊原因是指在整個生產過程中無法提前知曉和控制的原因，如今天的天氣、員工上班的早、晚等。這些因素都是特殊原因，都有不可預測的可能性，所以結果會讓整條生產線都不可預測。例如，在下面的操作圖中，以時間軸為橫軸，產品為縱軸，我們可以看到，在生產了大約20次之後，產品的直徑發生了變化，並且壹直在連續上升幾個點，直到30點。在這個過程中，生產工藝可能會有壹些變化，但是光看這個圖，我們不知道流水線發生了什麽變化，所以沒有辦法預防。圖3-7變體操作圖流程控制統計流程控制的目的是根據上述情況對流程進行控制。只有解決了特殊原因，才能更好地控制過程。所以要分析原因然後從根本上解決原因，再采取整改措施，保證下次不會出現同樣的問題。這裏可以用統計過程控制來去除特殊原因，從而保證下次沒有特殊原因，從而保證糾正措施會使整個過程長期穩定。統計過程控制的目的可以簡單概括為:找出幹擾(特殊原因)並采取糾正措施。統計流量控制的目的可以如下圖所示:圖3-8統計流量控制的目的介紹統計控制方法，要提到中心極限定理，所謂中心極限定理，其核心在於:◆大量的獨立事件有壹個連續的概率分布圖，呈正態分布◆增加樣本數會增加平均估計的精度。從上面中心極限定理的定義可以看出，壹旦正態分布的連續概率分布圖足夠大，那麽最終的結果壹定是正態分布結果，這樣可以增加產品樣本的數量，精度也就越高。所以想知道100%的測定，可以用100%抽樣。采樣的樣本數量越多，精確度越高。這種方法在生產過程中的應用起源於日本。二戰後，日本聘請了許多美國專家，主要是以蘇哈·戴明為主的統計專家，他們向他們介紹了如何利用統計方法來控制生產過程。下圖為100個樣本建立的控制圖，平均每次10個樣本。圖3-9基於100個樣本的休哈特控制圖，平均每次10個樣本。圖中，上限是UCL，下限是LCL，人口規模為5