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智能制造中的工艺优化与预测维护研究
前言
随着智能制造和工艺优化的深入，生产过程变得越来越复杂。多种技术的集成和多样化的生产需求使得整个生产过程的管理变得更加困难。尤其是在面对突发问题或复杂情况时，如何及时进行调整和优化，避免生产中断和质量问题，是企业亟待解决的挑战。
尽管预测维护可以显著降低设备故障率，提高生产效率，但其实施成本也较高，包括硬件投资、数据采集与存储设施的建设、算法开发与维护等方面的投入。对于一些中小型企业而言，如何衡量预测维护系统的投资回报率、如何降低实施成本成为其应用的主要障碍之一。
当前，智能制造中已广泛应用机器学习、深度
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