FEM虚拟专题——工业工程与智能制造专题

学术   2024-06-03 09:44   湖北  

工业工程与智能制造专题


ABSTRCT

摘要


1. Exploring self-organization and self-adaption for smart manufacturing complex networks

探索智能制造复杂网络的自组织自适应


摘要:

制造业全球化趋势和对小批量、短周期、高度定制化产品需求的增加,导致制造环境的内外复杂和波动,给制造企业带来了巨大的挑战。幸运的是,工业物联网 (IIoT) 的最新进展以及嵌入式处理器和传感器在工厂中的广泛使用使我们能够收集实时制造状态数据,并为智能、灵活和有弹性的制造系统构建网络物理系统。在此背景下,本文研究了离散制造过程中自组织和自适应处理异常和干扰的机制和方法。具体而言,利用无标度网络构建智能制造复杂网络的通用模型,实现以网络顶点为代表的多层次异构制造资源的互联互通。此外,使用云技术将物理制造资源的能力封装到虚拟制造服务中,可以即插即用的方式在网络中添加或删除虚拟制造服务。材料、信息和金融资产通过网络间的交互链接传递。随后,利用分析目标级联方法建立了多级关键制造资源的自组织优化配置和自适应协同控制过程,利用粒子群算法求解网络顶点上的局部问题。以中国某发动机制造厂为例,验证了所提模型和方法处理典型异常的可行性和有效性。仿真结果表明,所提机制和方法优于事件触发重调度方法,降低了制造成本、制造时间、等待时间和能耗,计算时间合理。这项工作可能使管理者和从业者能够在离散制造企业中实现主动感知、主动响应、自组织和自适应解决方案。


引用:

Zhengang GUO, Yingfeng ZHANG, Sichao LIU, Xi Vincent WANG, Lihui WANG. Exploring self-organization and self-adaption for smart manufacturing complex networks. Frontiers of Engineering Management, 2023, 10(2): 206‒222 https://doi.org/10.1007/s42524-022-0225-1


文章链接:

https://journal.hep.com.cn/fem/EN/10.1007/s42524-022-0225-1

https://link.springer.com/article/10.1007/s42524-022-0225-1


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2. Big data and machine learning: A roadmap towards smart plants

大数据和机器学习:智能工厂路线图


摘要:

工业4.0旨在通过数字组件与实际物理单元的集成,将化学和生化过程转化为智能系统。这个过程可以被认为是增加了一个中枢神经系统,该系统具有对组件的感知和控制监控,并调节所涉及的单个物理资产(过程、单元等)的性能。数字集成组件的核心技术是智能传感、移动通信、物联网、建模和仿真、高级数据处理、存储和分析、高级过程控制、人工智能和机器学习、云计算以及虚拟和增强现实。这种转变的一个基本要素是利用大量历史过程数据和工业中广泛使用的智能传感器实时生成的大量数据。利用这些数据中包含的信息需要使用先进的机器学习和人工智能技术,并结合更传统的建模技术。本文的目的有两个:a)介绍上述技术的最新技术水平,b)提出一项战略计划,以实现自主智能工厂的目标,该工厂能够适应和自我调节,用于短期和长期生产管理。


引用:

Bogdan DORNEANU, Sushen ZHANG, Hang RUAN, Mohamed HESHMAT, Ruijuan CHEN, Vassilios S. VASSILIADIS, Harvey ARELLANO-GARCIA. Big data and machine learning: A roadmap towards smart plants. Frontiers of Engineering Management, 2022, 9(4): 623‒639 https://doi.org/10.1007/s42524-022-0218-0


文章链接:

https://journal.hep.com.cn/fem/EN/10.1007/s42524-022-0218-0

https://link.springer.com/article/10.1007/s42524-022-0218-0



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3. Energy rebound effect in China's manufacturing sector: Fresh evidence from firm-level data

中国制造业的能源回弹效应:来自企业层面数据的新证据


摘要:

回弹效应是指面对能效提升,个人倾向于消耗更多能源的现象,这降低了预期的节能效果。以往关于区域和部门回弹效应的实证研究没有提供微观证据。为了填补这一空白,我们使用中国企业层面的数据来估计中国制造业子部门的回弹效应,分析了2001-2008年中国不同部门和不同地区回弹效应的演化路径。结果表明,所有行业都出现了强劲的部分回弹效应,部门之间的差距相当大,从43.2%到96.8%不等。就各行业的动态回弹效应,大多数行业呈现上升趋势,而少数行业呈现明显下降趋势。总体而言,回弹效应的下降趋势是由具有高能耗和高节能潜力的少数行业的下降推动的。此外,我们发现,各行业之间的回弹效应差异比各地区之间的差异更为显著。


引用:

Zicheng ZHOU, Luojia WANG, Kerui DU, Shuai SHAO. Energy rebound effect in China’s manufacturing sector: Fresh evidence from firm-level data. Frontiers of Engineering Management, 2022, 9(3): 439‒451 https://doi.org/10.1007/s42524-022-0210-8


文章链接:

https://journal.hep.com.cn/fem/EN/10.1007/s42524-022-0210-8

https://link.springer.com/article/10.1007/s42524-022-0210-8


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4. Exploring the coupling relationship of industrial agglomeration and low-carbon economy considering spatiotemporal differentiation: An empirical study in China's construction machinery industry

考虑时空分异的产业集聚与低碳经济耦合关系研究——基于中国工程机械行业的实证研究


摘要:

虽然中国的工程机械正在蓬勃发展,以满足建设的需要,但仍有许多挑战需要克服,如对地区差异的认识不够透彻,以及在碳排放和经济发展方面的一些限制。同时,中国提出并实施低碳经济。本研究旨在探讨工程机械产业集聚的差异,并进一步探讨产业集聚与低碳经济的关系。在此基础上,结合中国工程机械行业的实际情况,对不同区域的产业集聚水平进行了时空分析。此外,本文运用耦合协调分析方法探讨了产业集聚与低碳经济的相互作用。结果表明,2006年两子系统的耦合协调极度不平衡,并保持上升趋势,2018年达到较高水平;最后,提出建立政策保障体系、分区域实施可变政策等建议,为政府决策提供指导,促进中国工程机械行业可持续发展。


引用:

Zhao XU, Xiang WANG, Gang WU. Exploring the coupling relationship of industrial agglomeration and low-carbon economy considering spatiotemporal differentiation: An empirical study in China’s construction machinery industry. Frontiers of Engineering Management, 2023, 10(2): 285‒299 https://doi.org/10.1007/s42524-022-0197-1


文章链接:

https://journal.hep.com.cn/fem/EN/10.1007/s42524-022-0197-1

https://link.springer.com/article/10.1007/s42524-022-0197-1


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5. Bridging reliability and operations management for superior system availability: Challenges and opportunities

集成可靠性和运营管理以实现卓越的系统可用度:挑战和机遇 


摘要

最近很多企业开始采用集产品和服务一体化的综合系统来指导复杂和昂贵设备的设计、制造和运维。这种新模式使公司能够提供高质量和高可靠性的产品,同时也让客户降低使用和维护成本。为此有必要提出和构建集产品和服务一体化的优化模型,综合考虑和规划可靠性、冗余度、运维策略和备件库存,以便降低产品的全寿命费用。在现有的文献中,这些决策往往是相对独立的,从而导致局部最优。本研究首先回顾了已有的相关工作,包括系统可靠性和冗余度优化、预防性维护决策、备件管理和维修等模型。接着我们提出了集成可靠性、维护策略、备件库存和维修资源的优化理论框架,并探讨了如何整合这些相关的决策,从而获得卓越的设备可用度,以及所面临的各种挑战和机遇。我们特别强调的是新产品的推出阶段,在该阶段,企业面临着各种不确定性因素,包括设备安装的数量、利用率、可靠性增长和供应链政策等。我们最终的目标是在市场和产品非定常运行条件下,如何对可靠性、冗余度、运维和备件库存做出最佳决策。最后,我们将产品和服务一体化的综合系统应用于半导体测试设备行业,并介绍了企业如何在全球部署可靠性举措和售后服务网络,以确保设备可用度达到预期目标,进而保证其全球产品机队的正常运行。


引用:

Tongdan JIN. Bridging reliability and operations management for superior system availability: Challenges and opportunities. Frontiers of Engineering Management, 2023, 10(3): 391‒405 https://doi.org/10.1007/s42524-022-0206-4


文章链接:

https://journal.hep.com.cn/fem/EN/10.1007/s42524-022-0206-4

https://doi.org/10.1007/s42524-022-0206-4



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6. From total quality management to Quality 4.0: A systematic literature review and future research agenda

从全面质量管理到质量4.0:文献综述与研究展望


摘要:

由于竞争的加剧、顾客需求的持续变化和技术的发展,质量4.0日益受到国内外学者的关注。它涉及将质量管理实践与工业4.0相结合,以降低成本、提高效率以及提升产品质量。本文旨在全面回顾与质量4.0相关的研究工作,以揭示当前的研究趋势,提炼关键的研究主题,并确定未来的研究方向。因此,我们从Scopus数据库中筛选确定了2017-2022年的46篇期刊论文。首先根据每年发表数量、文献来源和研究方法进行描述性分析。然后,根据质量4.0概念、质量4.0实施、质量4.0下的质量管理、质量4.0模型与应用四个研究主题对文献进行分析和分类。通过文献分析结果,我们确定了质量4.0的定义和特征,提出了质量曲线理论,并指出了未来的研究热点。本文的研究工作对从业者、管理者和学者在工业4.0时代有效认识和应用质量4.0理论,提高客户满意度、提升企业创新效率和竞争力等具有重要意义。


引用:

Hu-Chen LIU, Ran LIU, Xiuzhu GU, Miying YANG. From total quality management to Quality 4.0: A systematic literature review and future research agenda. Frontiers of Engineering Management, 2023, 10(2): 191‒205 https://doi.org/10.1007/s42524-022-0243-z


文章链接:

https://link.springer.com/article/10.1007/s42524-022-0243-z

https://journal.hep.com.cn/fem/EN/10.1007/s42524-022-0243-z


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7. Exploring self-organization and self-adaption for smart manufacturing complex networks

智能制造复杂网络自组织和自适应机制和方法探究


摘要:

制造业全球化的趋势以及对小批量、短周期和高度定制产品的需求不断增加,导致了外部和内部制造环境的复杂性和波动性,这给制造企业带来了巨大挑战。幸运的是,工业物联网(IIoT)的最新进展以及嵌入式处理器和传感器在工厂中的广泛使用,使得能够收集实时制造状态数据,并为智能、灵活和有弹性的制造系统构建信息-物理系统。在此背景下,本文研究了自组织和自适应的机制和方法,以解决离散制造过程中的异常和干扰。具体而言,利用无标度网络在多个层次上互连以网络顶点为代表的异构制造资源,构建了智能制造复杂网络的通用模型。此外,使用云技术将物理制造资源的能力封装到虚拟制造服务中,这些服务可以以即插即用的方式添加到网络中或从网络中删除。物料、信息和资金通过网络之间的交互链接传递。随后,使用分析目标级联来制定多级关键制造资源的自组织最优配置和自适应协同控制过程,而使用粒子群优化来解决网络顶点上的局部问题。一个基于中国发动机厂的工业案例证明了所提出的模型和方法在处理典型异常方面的可行性和有效性。仿真结果表明,所提出的机制和方法优于事件触发的重新调度方法,在计算时间合理的情况下,降低了制造成本、制造时间、等待时间和能耗。这项工作使管理者和从业者能够在离散制造企业中实施主动感知、主动响应、自组织和自适应解决方案。


引用:

Zhengang GUO, Yingfeng ZHANG, Sichao LIU, Xi Vincent WANG, Lihui WANG. Exploring self-organization and self-adaption for smart manufacturing complex networks. Frontiers of Engineering Management, 2023, 10(2): 206‒222 https://doi.org/10.1007/s42524-022-0225-1


文章链接:

https://link.springer.com/article/10.1007/s42524-022-0225-1

https://journal.hep.com.cn/fem/EN/10.1007/s42524-022-0225-1


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排版:赵晨旭

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《工程管理前沿》(英文刊)


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