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基于文本挖掘的飞机装配质量问题智能诊断——以中国商飞公司为案例

2021-10-10分类号:V262.4;TP391.1

【作者】袁博  郝澜宇  陈震  潘尔顺  
【部门】上海交通大学机械与动力工程学院  
【摘要】传统的民用飞机装配质量问题处置主要依赖人工经验,通过借助大数据分析与人工智能技术能够有效提高装配效率与质量。本文选取中国商飞公司作为典型案例,分析基于文本挖掘的飞机装配质量问题智能诊断研究的实施过程,总结技术创新的具体实现路径。首先识别民机生产过程中质量管理的实际需求。然后借助大数据和人工智能相关技术,将非结构化文本信息转化为结构化数据,充分挖掘历史数据中的有效信息。最后以此为基础设计修复方案推荐算法,实现对质量问题的分析与处置,从而辅助人工进行管理决策,实现民机装配的提质增效。
【关键词】民机装配  文本挖掘  人工智能  辅助决策  质量问题
【基金】中国商用飞机系统工程科技创新中心基金;; 国家自然科学基金(71672109)
【所属期刊栏目】工业工程与管理
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