工业互联网发展正在从概念的普及进入实践的生根阶段,在这一过程中,数据成为最为重要的基础性战略资源。大数据的充分挖掘和利用,会极大促进企业可调配资源的网络化共享、集约化整合、协作化开发、高效化利用,推动工业发生重大而深刻的变革。
随着公司各个工厂制造产能持续增加,交付产品综合质量要求更加严格,质量数据趋于多样化和结构化,客户产品交付周期不断缩短,同行业竞争日渐加剧,急需要通过工业大数据管理平台统一整合质量数据,以质量驱动生产力,持续不断提升企业竞争力。
本次会议将和大家分享讨论如何实现基于产品结构树BOM的装配管理。
直播时间:7月8日(周四) 14:00
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主要学习内容
现如今,数据的获取、存储、传输、处理及利用是制造业高质量发展的基石,面对制造业复杂的生产过程必须解决质量信息采集与处理信息之间的共享透明、质量管理方式单一、质量问题追溯不易;质量过程控制效率低;质量决策与分析信息不及时等问题,从而推动整个制造业的进一步发展。
1.全数字化质量过程与方案总体规划
2.MDM数据结构化管理
3.触发测量数据与光学点云数据分析
4.基于可调整局部坐标系实现虚拟匹配分析
主题演讲人:张宁
海克斯康制造智能QDM eMMA产品经理
GD&T测量方法专家、德国AUKOM认证讲师、PC-DMIS软件专家、三维尺寸测量数据标准格式专家。先后参与“国家产品几何技术规范标准化技术委员会(SAC/TC 240)”和“工业数据分标委(SAC/TC 159/SC4)”相关工作,曾编写出版《精密检测技术(机械工业出版社)》。
关于eMMA-可视化与虚拟匹配技术
eMMA凭借中央数据库和结构化数据管理方式,基于CAD的质量数据统计分析过程,为用户提供了面向产品全生命周期各个阶段的质量数据分析方法,包括项目前期尺寸功能部门对于检验计划的制定和编辑,试制阶段的小批量数据分析与基于整车坐标系或局部坐标系的间隙、面差分析,量产阶段的多批次质量数据SPC分析及结合CAD模型的数据查询和实时分析,客户申诉质量问题结合质量数据的跟踪闭环等。
( 慧心智造 海克斯康制造智能)
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