关键词： 机械制造业   绿色物流   价值共创   投资分配  

摘要： 本论文旨在通过价值共创的方式，探索机械制造业绿色物流的实现。首先，本论文借助CiteSpace6.2.4工具，运用文献分析法，对机械制造业绿色物流和价值共创领域的相关理论和研究现状进行了全面梳理，在现有研究成果上展开进一步研究。其次，本论文借助SPSS27工具，采用问卷调研的方法，深入剖析了机械制造业物流现状及其面临的挑战，并提出了解决机械制造业绿色物流发展问题的思路。随后，本论文采用数理分析的方法，从采购物流、销售物流和回收物流的角度，建立了以机械制造业为核心的绿色物流价值共创策略模型，并对其进行了模型优化和数值求解，揭示了各物流环节中不同共创主体的最优价值共创投资分配策略。最后，通过对机械制造企业C公司绿色物流价值共创的实证分析，验证了模型的可行性，并提出了相关的实践建议。　　本论文通过对以机械制造企业为核心的绿色物流价值共创模型建立、效果分析、以及绿色物流共创行为有效性的实证研究，确认了绿色物流发展的紧迫性和必要性，阐述了绿色物流成为机械制造业绿色转型的突破口，并通过实证案例验证了价值共创策略对绿色物流发展的积极作用。

关键词： 质变学习理论   高技能人才   成长机制   批判性反思  

摘要： 高技能人才在保障国家经济高质量发展、推进我国产业结构转型升级中具有不可替代的作用。党的二十大报告强调,要“培养造就大批德才兼备的高素质人才”。因此,高技能人才的培育问题受到研究界和实践领域的广泛关注。然而,高技能人才是如何成长的?他们在自身成长过程中面临着怎样的困惑?如何助其成长,壮大人才队伍?这些都是值得关注的话题。质变学习作为个体学习知识和建构身份的实现路径,体现个体从“量变”到“质变”的发展过程,对高技能人才的成长意义重大。基于此,研究以质变学习理论为分析框架,选取6位不同层级、不同类别的且有着质变学习经历的高技能人才作为研究样本,通过半结构访谈以及NVIVO编码分析工具,对其成长故事深入解读和剖析,着力探讨“高技能人才如何通过质变学习实现成长”这一核心问题,以期帮助高技能人才顺利成长。 研究基于6个样本成长历程中的质变学习脉络,勾勒出高技能人才质变学习图景,以揭示质变学习促进高技能人才成长的内在机制。研究发现,高技能人才的质变学习过程可归纳为冲突、反思、交流、行动和改变五个发展阶段,批判性反思、与他人对话交流和采取行动是高技能人才实现质变学习的重要路径。高技能人才通过质变学习使得自身状态、地位、行为等发生转变,其质变学习过程呈现出如下特征:高技能人才的意义建构逐渐从模糊走向清晰、高技能人才质变学习过程是一种累积性的过程、高技能人才质变学习各阶段灵活且相互交融。另外,高技能人才质变学习过程中也存在困难与障碍,主要体现为:一是已有经验的负面影响,固有经验容易使个体对新实践产生抵触心理,从而阻碍质变学习的发生;二是终身学习和批判性意识淡薄,个体容易安于现状,难以持续性学习;三是良好学习情境的缺失,企业培训、家庭支持的缺乏阻碍个体质变学习。 基于上述研究发现,研究以高技能人才质变学习机制为依据,从组织和个体角度对促进高技能人才成长和队伍的培育提出相应思考:一是在冲突期,增强个体学习意识,把握关键性事件,激发高技能人才学习动机;二是在反思期,重建经验“原料库”,开展批判性反思,推动高技能人才自我审视;三是在交流期,发挥沟通交流的“催化剂”作用,回归理性对话,促进高技能人才合作参与;四是在行动期,突出实践的赋能作用,丰富实践形式,提升高技能人才行动能力;五是完善质变学习过程,营造学习氛围,给予鼓励和支持,最终推动高技能人才成长。

关键词： 变电站   仪表示数识别   机械制造   深度学习  

摘要： 变电站仪表示数自动识别对提升变电站智能化管理水平具有重要意义，本文立足于机械制造领域的先进技术，提出了一种基于深度学习的变电站仪表示数自动识别系统。该系统采用高清工业相机采集仪表图像，利用改进的YOLOv5算法实现数字定位，并通过ResNet18网络进行数字识别。实验结果表明，该系统在16台不同型号的仪表上实现了98.2%的平均F1值，端到端处理时间为53.6ms/帧，满足了变电站实时监控的需求。本文研究旨在突破传统识别方法的局限性，实现变电站仪表数据的实时采集、智能处理和自动化监控。

关键词： 机械制造   智能化   物联网   云边协同   大数据  

摘要： 随着物联网、大数据等新兴技术的快速发展,传统工业生产模式正面临着深刻变革。物联网技术使工厂设备能够实现数据共享、远程监控和智能化决策,为机械制造业的智能化转型提供了有力支撑。然而,工业机械设备产生的数据多源多样、格式不一,涉及的数据量庞大且多为非结构化数据,给数据采集、存储、处理和分析带来了诸多挑战和困难,制约了物联网技术在工业领域的深入应用。 针对这一问题,本文面向机械制造行业的智能化需求,提出并设计了一种高可扩展、高性能的工业大数据服务平台,旨在有效处理工业机械设备产生的海量数据,支撑工业生产的智能化管理与决策优化。本文主要研究工作包括: (1)基于云边协同的架构设计理念,设计实现了云端平台与边缘端的协同计算和业务分工,云端承担平台的核心业务处理和智能化处理服务,边缘端负责设备数据管理采集和执行轻量级的控制任务。 (2)本文设计了完整五个层次的平台分层软件架构设计,包括接入层、数据存储层、服务层、基础组件层和应用层。接入层基于MQTT协议实现与边缘端设备的高效接入与数据转发,采用MQTT代理EMQ X作为核心接入网关;数据存储层融合了My SQL、Mongo DB、Influx DB等异构数据库来支持结构化、非结构化和时序数据的存储,构建高效统一的数据存储和访问中间件;服务层设计并实现了设备管理、数据接入控制以及数据处理等一系列核心服务模块,以实现云端平台对机械设备的管理控制和数据采集利用等;基础组件层是通过Kubernetes实现了微服务化应用的云端部署,保障整体平台灵活性和可维护性;应用层则是为用户提供了Web端等可视化应用。 (3)平台融合了三项关键技术对平台的核心服务模块提供支撑:提出基于有限状态机的智能协议适配技术,支持高效适配各种工业协议。设计基于物模型驱动的设备管理,实现对海量设备的精细化管理与控制。设计基于Flink的可视化轻量级规则引擎,提供灵活高效的流式数据处理能力。 最后针对平台系统的功能、安全、性能等进行测试,测试结果验证了平台能够基本满足应对工业机械智能化的各方面要求。

关键词： 目标成本法   机械制造业   成本管理   新产品开发   供应链管理  

摘要： 随着机械制造业市场竞争的加剧，成本管理成为企业发展的关键。本文围绕目标成本法展开研究，探讨其在机械制造业中的实际应用、优势与局限性。目标成本法以市场需求和预期利润为基础，通过逆向计算产品目标成本，强调以客户需求为导向、全员参与最低成本为目标。在新产品开发、生产流程、供应链管理和市场定价方面，目标成本法展现了其独特价值。然而，准确预测市场需求和制定合适市场定价仍是其局限，建议加强市场调研、提高预测准确性，以充分发挥其优势。

摘要： 《机械制造》杂志创刊于1950年3月，是中华人民共和国最早创办的科技期刊之一，荣列中国期刊方阵“双百”期刊、华东地区优秀期刊，入选中华人民共和国成立70周年精品期刊展。伴随着“中国制造2025”与“工业4.0”的深入人心，《机械制造》第一时间关注机电行业中的新科技、新工艺、新产品，为高等院校、科研院所及各大企业提供技术信息与服务。

关键词： 纺织机械制造企业   成本管理   对策  

摘要： 纺织机械制造企业作为纺织产业链的重要一环，其健康发展直接影响下游纺织品的质量与生产效率。然而，随着全球经济的不断发展，市场竞争日益激烈，原材料价格波动较大，纺织机械制造企业面临的成本管理问题愈发显著。缺乏有效的成本管理对策将导致纺织机械制造企业无法在激烈的市场竞争中保持优势，进而影响企业的可持续发展。本文通过探讨纺织机械制造企业面临的成本管理挑战，提出合理的对策，包括构建精细化成本管理体系、优化供应链管理、提高生产效率和能源利用效率、建立人才储备与激励机制，以期帮助相关企业优化成本结构、提高核心竞争力。

关键词： 人工智能   汽车配件   机械设计   机械制造  

摘要： 人工智能技术的发展及其在汽车配件机械设计与制造中的应用极大地推进了汽车配件加工制造业的发展，汽车配件加工生产行业的智能化成为行业发展的重要趋势。应用人工智能技术能够保障汽车配件机械设计与制造自动化效果和质量水平。本文分析了人工智能在汽车配件机械设计以及机械制造中的应用，为汽车配件机械设计与制造提供新的思路和方法。

关键词： 人工智能   机械制造   安全生产   应急管理   风险识别  

摘要： 机械制造企业的安全生产应急管理面临着诸多挑战，传统方法在风险识别、预警和决策效率等方面存在局限性。人工智能（AI）技术为解决这些问题提供了新的可能。该研究提出了一种基于AI的创新应急管理方法，设计了包含风险识别、智能预警、决策支持和应急响应等模块的系统框架。通过案例分析和仿真实验，验证了该方法在提高应急管理效率、降低事故发生率和减少损失方面的显著优势。研究结果表明，AI驱动的应急管理方法能够有效提升机械制造企业的安全生产水平，为行业的智能化转型提供了新的范式。

关键词： 中文+机械制造技术   词汇需求   教材分析   理想词语表   齐夫定律  

摘要： 词汇是语言的基础单位,掌握丰富的词汇量是学习和理解语言的关键。对于即将进入机械专业学习的留学生来说,掌握相关领域的专业词汇是进行专业学习的关键。面向机械方向预科阶段的留学生分析他们的专业词汇需求,对提高学生的语言水平和专业素养及对教师教学和相关教材编写,都具有重要意义。本文首先对杨可桢等人主编《机械设计基础(第七版)》进行文本转写,其次通过分词与词频统计方法生成“机械设计基础”词表,接着采用定量与定性相结合、统计归纳的研究方法,借助jieba分词工具与Python的代码,验证了国内通用词汇大纲的词表覆盖率无法满足机械专业学生学习的现状,最后利用“齐夫定律”验证《机械设计基础》词表的科学性,构建了面向机械方向留学生预科阶段可使用词表。本文以丰富“中文+机械制造技术”专业词汇现实需求为研究目标,研究方法及结论可为留学生“中文+”专业词汇需求分析及词表拟定提供参考。全文共六部分,主要章节如下: 第一部分为绪论,阐述了本文的选题来源及背景,相关的概念等。 第二部分为研究设计,阐述了研究步骤,包括统计依据和研究工具等。 第三部分为《机械设计基础》词表生成与文本覆盖率统计,介绍了统计的方法等。 第四部分为机械制造技术专业汉语词汇需求分析与理想词语表的制定。阐述了齐夫定律的适用性和词条分布特征等。 第五部分为“中文+职业”汉语词汇需求分析策略。阐述了“中文+职业”常用词表拟定策略等。 第六部分为结论及不足,如词频统计无法细致统计多义词的不同义项等。因此建议综合改进分词技术和完善语料库建设,以实现更加科学、准确和可靠的分词结果。