基于贝叶斯理论的碳足迹统计过程控制研究

doi:10.16731/j.cnki.1671-3133.2018.03.002

现代制造工程 ›› 2018, Vol. 450 ›› Issue (3): 5-10.doi: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2018.03.002

基于贝叶斯理论的碳足迹统计过程控制研究

王修梓¹,李仁旺¹,曹衍龙²,陈昆昌¹

1 浙江理工大学机械与自动控制学院,杭州 310018;
2 浙江大学机械工程学院,杭州 310027

收稿日期:2016-11-28 出版日期:2018-03-20 发布日期:2018-07-19
作者简介:王修梓,硕士研究生,主要研究方向为机械制造及其自动化。 E-mail:wxz_2009@163.com
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(51475434);国家自然科学基金重点项目(广东联合基金)(U1501248)

Statistical process control of carbon footprint with Bayesian theory

Wang Xiuzi¹,Li Renwang¹,Cao Yanlong²,Chen Kunchang¹

1 Faculty of Mechanical Engineering & Automation,Zhejiang Sci-Tech University,Hangzhou 310018,China;
2 College of Mechanical Engineering,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China

Received:2016-11-28 Online:2018-03-20 Published:2018-07-19

摘要/Abstract

摘要： 以车间制造执行系统(Manufacturing Execution System,MES)为依托,研究车间制造过程中的碳足迹,提出了工位碳排放的计算方法;将碳排放作为统计过程控制的重要质量特性,提出了基于贝叶斯理论的碳足迹统计过程控制模型,以实现工位碳足迹的实时监测。将该模型应用于某仪表制造企业MES中,验证了该模型的有效性。

关键词: 加工车间, 工位碳足迹, 贝叶斯理论, 统计过程控制, 实时监控

Abstract: On the basis of Manufacturing Execution System (MES),the carbon footprint in the process of manufacturing workshop is researched and the calculation method of carbon emissions at the station level is proposed.In order to realize the real-time monitoring of carbon footprint at the station level,the carbon emissions is regarded as an important quality characteristics of statistical process control,and the statistical process control model of carbon footprint based on the Bayesian theory is puted forward.The model is applied to the MES of a instrument manufacturing enterprise and the effectiveness is demonstrated.

Key words: job shop, carbon footprint at the station level, Bayesian theory, statistical process control, real-time monitoring

中图分类号:

TH164

王修梓,李仁旺,曹衍龙,陈昆昌. 基于贝叶斯理论的碳足迹统计过程控制研究[J]. 现代制造工程, 2018, 450(3): 5-10.

Wang Xiuzi,Li Renwang,Cao Yanlong,Chen Kunchang. Statistical process control of carbon footprint with Bayesian theory[J]. Modern Manufacturing Engineering, 2018, 450(3): 5-10.

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基于贝叶斯理论的碳足迹统计过程控制研究

Statistical process control of carbon footprint with Bayesian theory

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