一种基于PLM的产品数据智能模型及应用

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为了实现对企业PLM过程中产品设计、制造、装配、销售及服务等各环节的实时监测,对企业生产状况的预测,为企业战略决策提供数据支撑。首先,构建了基于ARIMA的数据学习预测模型,采用残差检验对模型进行校验,并用方差校验和T校验对模型进行优化处理;接着,采用R语言和基于Java的JSP、Servlet和Java Bean技术以及rJava相结合的方法,实现预警模型求解并进行测试验证与优化;最后,构建了基于B/S结构的决策支持系统,根据企业的实际生产数据,对优化预测模型进行验证。
其他文献
采用CrO3粗化体系、MnO2-H3PO4-H2SO4粗化体系和KMnO4粗化体系三种不同的化学粗化法对ABS塑料进行粗化处理,然后用盐基胶体钯进行活化,并在碱性条件下进行化学镀镍。用SEM对