工程论文哪里有？本研究构建的AI智能化生产系统，以工业物联网架构为基础，通过部署于生产设备的智能传感器，实现生产数据的实时采集；利用工业以太网与边缘计算技术，完成数据的高效传输、存储与初步分析；借助数字孪生与可视化平台，实现生产过程的动态监控。该系统通过数据驱动的生产资源优化配置机制，显著降低了人工干预成本，有效提升了生产效率与产品质量管控水平。
1绪论
1.2.4研究的创新点
（1）理论创新
传统精益生产是“以人为本”的单一人机关系认知，当前模式难以适应智能制造转型需求，要求企业对传统精益生产管理体系实施系统性变革，以契合智能制造发展新要求。本文提出“智能机器自主配合人类决策”的新型生产组织理论，强调“人机协同”，在理论上具有一定的创新意义。
（2）研究方向创新
连接器发展历程超过60年，是一个技术比较成熟的产品，一直以来生产工艺改进不大，但在应用上特别广泛，需求量特别大，产品附加值特别低。结合AI技术的发展状况以及连接器目前的困境，对连接器的生产流程进行优化，在这样一款产品上研究运用AI技术进行流程优化，具有一定创新意义。
3连接器生产流程现状及问题点分析
3.1连接器生产流程介绍
3.1.1现有生产工艺介绍
中国现已成为全球规模最大且增长最为迅速的连接器市场，行业竞争形势日益严峻。T公司作为连接器行业的外资领军企业，虽在全球设有五十多家分公司，布局广泛，但在实际生产运营进程中，面临着诸多棘手挑战。在满足客户严苛质量要求的同时，还需应对客户对价格的高度敏感性，这促使保证产品质量与削减生产成本成为Ｔ公司亟待解决的核心问题。本文以T公司为研究主体，深入探究AI技术在其生产管理、质量管理以及设备维护管理等生产流程优化方面的应用。
5基于AI的生产执行管理系统实施
5.1基于Transformer的生产执行管理系统模型构建
Transformer是一种基于“自注意力机制（Self-Attention）”的深度学习模型架构[59]，最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出[60]。它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域[61]，并广泛应用于图像、语音等多模态任务。Transformer的核心是完全摒弃循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）[62]，仅通过注意力机制（尤其是自注意力）捕捉序列中元素之间的全局依赖关系[63]，实现并行计算和高效率的特征提取。Transformer的核心是通过自注意力机制实现全局依赖建模[64]，结合位置编码保留序列信息，其灵活性和高效性使其成为现代深度学习的基石架构。
第4章通过参数重要性评分模型（SI模型）确定压接力度（SI=85.7）、表面粗糙度等关键参数，并通过PCA将20维高维参数降维至3个主成分（PC1-PC3），6个关键参数。本章基于这些成果，将PC1（压接工艺稳定性）映射为智能排产模块的“设备综合效率（OEE）”输入，将PC2（接触界面质量）整合到质量预测模块的多模态特征空间（包含接触压力、表面粗糙度等参数），形成Transformer模型的核心输入特征。通过基于Transformer架构的智能制造系统框架，解决连接器生产流程中的多目标优化问题。系统以Transformer的多头注意力机制为核心，构建了三个相互关联的智能模块：智能排产模块、质量管理模块和设备健康管理模块。通过多源异构数据的融合处理与特征学习，实现生产过程的全局优化与动态决策。
5.2基于Transformer的生产执行管理系统模型性能评估
在前文已完成基于Transformer的生产执行系统模型建立，本部分将围绕系统的模型性能评估展开论述。第4章所定义的动态约束条件和三级预警机制，为模型训练明确了优化方向。基于此，本研究采用目标驱动型评估体系。该体系的评估指标与模型设计目标紧密映射，确保了评估过程的科学性与针对性，具体映射关系如下表所示。
6总结与展望
6.3未来展望
连接器制造流程涵盖注塑成型、电镀处理、精密冲压及自动化装配等核心工艺环节。本研究构建的AI智能化生产系统，以工业物联网架构为基础，通过部署于生产设备的智能传感器，实现生产数据的实时采集；利用工业以太网与边缘计算技术，完成数据的高效传输、存储与初步分析；借助数字孪生与可视化平台，实现生产过程的动态监控。该系统通过数据驱动的生产资源优化配置机制，显著降低了人工干预成本，有效提升了生产效率与产品质量管控水平。
经实证分析，当前系统已实现生产设备运行状态监测、产品良品率统计、异常停机原因识别等基础数据的实时采集与分析。然而，在基于机器学习的工艺参数动态优化、基于深度学习的质量缺陷预测性维护等智能化高阶应用方面，仍存在较大提升空间。后续研究将围绕上述方向，结合行业生产特性，开展算法优化、模型构建及应用验证等工作，以期推动连接器制造行业智能化生产水平的进一步提升。下一步可以下几个方面进行扩展：
（1）在设备管理方面的研究充分探讨如何从采集的数据中有效提取工艺和质量相关的知识，并将AI的计算逻辑进行充分探讨。
（2）通过物联网的连接，将AI的数据库不断夸大，不仅仅局限在当前的T公司，可以扩展到所有连接器生产商。
参考文献（略）
