| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-27页 |
| 1.1 论文研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 论文相关领域研究现状 | 第13-21页 |
| 1.2.1 压铸车间管理信息化研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 智能制造系统研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.3 决策支持技术研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 论文研究内容与总体框架 | 第21-26页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第21-25页 |
| 1.3.2 论文总体框架 | 第25-26页 |
| 1.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 2 压铸车间智能制造系统总体研究 | 第27-46页 |
| 2.1 压铸车间生产与管理现状分析 | 第27-36页 |
| 2.1.1 压铸车间的主要生产环节 | 第27-28页 |
| 2.1.2 压铸车间的组织形式与工艺流程 | 第28-32页 |
| 2.1.3 压铸车间管理现状与存在问题分析 | 第32-36页 |
| 2.2 压铸车间智能制造系统层次需求分析 | 第36-42页 |
| 2.2.1 数据采集层需求分析 | 第36-37页 |
| 2.2.2 数据存储层需求分析 | 第37-39页 |
| 2.2.3 分析与决策支持层需求分析 | 第39-42页 |
| 2.3 压铸车间智能制造系统层次结构设计 | 第42-44页 |
| 2.4 压铸车间智能制造系统的关键技术分析 | 第44-45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 3 压铸车间智能制造系统的关键技术与方案研究 | 第46-102页 |
| 3.1 压铸车间智能制造系统数据采集技术与方案设计 | 第46-58页 |
| 3.1.1 压铸车间数据采集点与采集状态的划分 | 第46-50页 |
| 3.1.2 压铸车间数据采集状态指标与参数的确定 | 第50-54页 |
| 3.1.3 压铸车间数据采集方案设计 | 第54-58页 |
| 3.2 压铸车间智能制造系统的事务型数据模型构建 | 第58-71页 |
| 3.2.1 压铸车间智能制造系统的数据流程分析 | 第58-66页 |
| 3.2.2 压铸车间智能制造系统的概念数据模型构建 | 第66-70页 |
| 3.2.3 压铸车间智能制造系统的逻辑数据模型构建 | 第70-71页 |
| 3.3 压铸车间智能制造系统的决策支持分析数据模型构建 | 第71-101页 |
| 3.3.1 压铸车间智能制造系统决策支持目标的分析 | 第72-73页 |
| 3.3.2 压铸车间智能制造系统决策支持主题的设计 | 第73-75页 |
| 3.3.3 压铸车间智能制造系统的决策支持分析数据模型构建 | 第75-101页 |
| 3.4 本章小结 | 第101-102页 |
| 4 压铸车间智能制造系统的原型设计与实现 | 第102-122页 |
| 4.1 原型系统设计与实现 | 第102-109页 |
| 4.1.1 系统开发环境概述 | 第102-103页 |
| 4.1.2 数据通信设计与实现 | 第103-105页 |
| 4.1.3 数据库设计与实现 | 第105-108页 |
| 4.1.4 系统决策支持分析相关功能的设计与实现 | 第108-109页 |
| 4.2 原型系统部分运行实例 | 第109-121页 |
| 4.2.1 设备状态决策支持分析功能 | 第109-113页 |
| 4.2.2 质量状态决策支持分析功能 | 第113-116页 |
| 4.2.3 物流状态决策支持分析功能 | 第116-118页 |
| 4.2.4 能耗状态决策支持分析功能 | 第118-121页 |
| 4.3 本章小结 | 第121-122页 |
| 5 总结与展望 | 第122-124页 |
| 5.1 工作总结 | 第122-123页 |
| 5.2 研究展望 | 第123-124页 |
| 参考文献 | 第124-128页 |
| 攻读硕士学位期间参加主要的研究工作 | 第128页 |
