基于物联网的汽车智能制造控制与质量管理_马文卓
质量管理体系及其运行模式
汽车制造质量管理与控制质量管理体系及其运行模式目录CONTENTS01 02 03 04质量管理体系的定义过程方法质量管理体系的运行模式管理职责05060708资源管理产品实现测量分析与改进小结与思考1质量管理体系是组织内部建立的、为实现质量目标所必需的、系统的质量管理模式。
它将资源与过程结合，以过程管理方法进行系统管理，将管理职责、资源管理、产品实现、测量、分析与改进等相关的过程组合成一个有机整体，构成质量管理体系。
◼管理职责◼资源管理◼产品实现◼测量、分析与改进为什么要建立质量管理体系呢？质量管理体系能够帮助组织增强顾客满意度。
质量管理体系方法鼓励组织分析顾客要求，规定相关的过程，并使其持续受控，以实现顾客能接受的产品。
质量管理体系能提供持续改进的框架，以增加顾客和其他相关方满意的机会。
2过程：任何使用资源将一组输入转化为输出的一组活动为过程。
体系：为使组织有效运行，必须识别和管理许多相互关联和相互作用的过程，而相互关联或相互作用的一组过程，即为体系。
过程方法：系统的识别和管理所使用的过程，特别是这些过程之间的相互的作用，称为“过程方法”。
PDCA循环----是过程中最佳的使用方法，即质量管理过程按照计划、实施、检查和处理四个阶段循环往复地进行。
A P C DA PDCA PDCA PDCP（Plan）——计划。
包括方针目标的确定、活动计划的制定；D（DO）——执行。
就是具体运作，实现计划中的内容。
C（Check）——检查。
就是要总结执行计划的结果A（Action）——行动（或处理）。
对总结检查的结果进行处理。
3质量管理体系的运行模式在应用质量管理体系时，过程模式把管理职责、资源管理、产品实现、测量、分析与改进作为质量管理体系构成和运行的四大主要过程。
以过程网络的形式来描述其相互关系并以顾客要求为输入，以提供给顾客的产品为输出，通过信息反馈来测定顾客满意度，评价组织质量管理体系的业绩。
质量管理体系的运行模式以家庭煮饭过程，来理解质量管理体系运行模式家人：再接再厉，下次做更好吃的妈妈：大家想要吃什么妈妈做菜，儿子买菜、爸爸切菜家人尝一尝味道；柴米油盐钱锅采买家人：饭菜很好吃。
汽车智能制造概论教材
汽车智能制造概论教材
《汽车智能制造概论》教材是为汽车智能制造专业的学生编写的教材，旨在介绍汽车智能制造的基本原理和应用。
该教材包括以下内容：
1. 汽车智能制造概述：介绍汽车智能制造的发展背景、概念和目标，并讨论其在汽车工业中的重要性和应用前景。
2. 智能制造基础知识：介绍汽车智能制造所涉及的基础知识，包括物联网、人工智能、大数据等相关技术。
3. 智能制造技术与工具：介绍汽车智能制造所采用的具体技术和工具，如机器视觉、机器学习、自动化控制系统等。
4. 智能制造过程与管理：介绍汽车智能制造的整个生产流程和过程管理方法，包括生产计划与调度、质量管理、供应链管理等内容。
5. 智能制造系统集成与优化：介绍如何将各个智能制造技术和工具整合到一个完整的系统中，并探讨如何优化整个系统的运行效率和质量。
6. 智能制造与可持续发展：讨论汽车智能制造对环境保护和可持续发展的影响，并介绍相关的绿色制造和可持续发展的理念和方法。
7. 汽车智能制造案例分析：通过实际的汽车智能制造案例分析，
展示汽车智能制造的应用实践和效果。
此外，该教材还可能包括练习题、案例研究和实验指导等内容，以帮助学生巩固所学知识和提高实践能力。
基于物联网技术在汽车控制中的应用与研究
基于物联网技术在汽车控制中的应用与研究
何恒志
【期刊名称】《科技创新与应用》
【年(卷),期】2017(000)016
【摘要】物联网通信定位技术是建立在物联网基础上的传统定位技术的改革与创新,可以说该技术的出现标志着人类社会在网络通信技术中的又一次成功跨越.从互联网到物联网,从全球定位技术到通信定位技术,物联网通信定位技术不仅成功地融合了目前社会上的两大尖端科技力量,同时也为现代社会的和谐安定奠定了更坚实的基础.
【总页数】1页(P118)
【作者】何恒志
【作者单位】西华大学,四川成都 611700
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于恒流源激励的PT100测温电路在锅炉控制系统中的应用与研究
2.汽车电子控制系统中传感器的应用与研究
3.物联网技术在汽车智能制造控制与质量管理中的应用
4.基于物联网技术的智能安保系统在景区中的应用与研究
5.浅析物联网技术在汽车控制中的应用
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
智能制造：精细化管理与卓越品质的实现
智能制造：精细化管理与卓越品质的实现摘要智能制造是一种以高度自动化和数字化技术为基础的现代制造模式。
通过智能化设备和系统的应用，实现生产过程的自动化控制和信息化管理，从而提高生产效率和产品质量。
本文将介绍智能制造的和意义，并重点探讨智能制造在精细化管理和卓越品质方面的实现。
1. 智能制造的与意义随着信息技术的迅猛发展，传统的制造业正面临着巨大的挑战和机遇。
传统制造模式的瓶颈主要表现在生产效率低下、产品质量难以保证和生产成本过高等方面。
而智能制造通过引入先进的数字化和自动化技术，突破了传统制造模式的限制，并提供了全新的制造理念和方法。
其主要意义包括：•提高生产效率：智能制造通过自动化控制和精细化管理，大幅提高了生产效率。
传统制造模式下，生产过程中往往需要大量的人力和时间，而智能制造可以对生产流程进行优化和自动化，从而减少了生产周期和人力成本。
•提升产品质量：智能制造引入了先进的传感器和检测设备，可以实时监测生产过程中的关键参数，从而更好地控制产品质量。
传统制造模式下，由于人为因素和生产环境的限制，产品质量往往无法保证。
而智能制造通过数据分析和监控，能够及时发现问题，提高产品质量。
•降低生产成本：智能制造通过自动化和数字化技术的应用，大幅降低了生产成本。
传统制造模式下，人力成本和能源消耗是制约生产成本的重要因素。
而智能制造可以实现生产流程的高度自动化和能源的合理利用，从而降低了生产成本。
2. 智能制造的精细化管理智能制造的核心之一是精细化管理，即通过数据分析和智能化系统的应用，对生产过程进行精细化的监管和控制，从而实现生产过程的优化和效率提升。
具体方面包括：2.1 生产计划与调度智能制造通过数字化的生产计划系统，可以实时监控生产进度和资源利用情况。
通过数据分析和模型预测，可以提前预知潜在的生产瓶颈和资源不足，并调整生产计划和资源调度，从而保证生产过程的顺利进行。
2.2 质量控制与检测智能制造引入了先进的传感器和数据采集设备，在生产过程中实时采集关键参数和生产数据。
汽车行业面向智能制造的BOM物料管理读书记录
《汽车行业面向智能制造的BOM物料管理》读书记录一、《汽车行业面向智能制造的BOM物料管理》读书记录本次阅读的书籍是《汽车行业面向智能制造的BOM物料管理》，在阅读过程中，我对于书中所述内容有了深入的理解和思考。
《汽车行业面向智能制造的BOM物料管理》一书详细探讨了汽车行业在智能制造转型过程中，如何有效利用物料清单（BOM）进行物料管理。
在当前汽车制造业智能化、网络化、数字化的大背景下，该书提供了对BOM物料管理的全面解析。
智能制造与BOM物料管理的重要性：书中首先阐述了智能制造对汽车行业的重要性，并强调了BOM（Bill of Materials）物料管理在汽车制造流程中的核心地位。
通过合理的BOM管理，能够实现物料的有效跟踪与控制，从而提高生产效率。
BOM构建与优化：书中详细介绍了如何构建BOM，包括其结构、层级和细节。
也探讨了如何根据智能制造的需求对BOM进行优化，以适应快速变化的汽车市场需求。
物料管理策略：针对智能制造的特点，书中提出了多种物料管理策略。
包括采用先进的物料追溯系统、建立有效的库存管理体系、实施供应商协同管理等。
这些策略有助于提升物料管理的效率和准确性。
案例分析：书中通过多个实际案例，详细分析了如何在汽车行业中应用BOM物料管理。
这些案例涵盖了不同类型的企业和场景，为读者提供了丰富的实践参考。
通过阅读本书，我对汽车行业面向智能制造的BOM物料管理有了更深入的了解。
在智能制造时代，有效的物料管理对于提高汽车生产效率、降低成本、增强企业竞争力具有重要意义。
我也意识到，在实际应用中，需要根据企业的具体情况和需求，灵活应用书中所述的物料管理策略和方法。
我还学到了如何构建和优化BOM，以及如何根据市场需求进行动态调整。
这些知识和经验对于我未来的工作具有重要的指导意义。
基于本次阅读《汽车行业面向智能制造的BOM物料管理》的收获和体会，我计划在未来的工作中更加关注和研究智能制造相关的物料管理技术和方法。
基于物联网的汽车智能制造控制与质量管理
基于物联网的汽车智能制造控制与质量管理作者：马文卓张杰来源：《物联网技术》2015年第02期摘要：随着物联网信息技术的发展，传统汽车制造业也在向自动化、智能化和物联化发展，基于物联网的需求日益迫切，给出基于物联网的智能制造控制和质量管理方案，从汽车工业的基础信息化到智能化的角度出发，提出利用时下最新的物联网和云计算技术，带动汽车制造业产能提升和质量提升，为汽车制造业提供智能控制、精细控制、质量监测和大数据汇集的解决方案。
关键词：物联网；大数据；汽车制造；RFID技术中图分类号：TP29 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2015）02-00-040 引言汽车制造作为我国国民经济的重要支柱产业之一，不但带动了相关产业发展，还创造了大量就业机会，是社会主义现代化经济发展的重要基石，具有长远的发展潜力。
在当前社会发展形势下，汽车制造正面临数字化、信息化、现代化的产业升级，在整个产业的生产环节中引入时下最流行的物联网技术，将对汽车产业链的各方面优质资源进行优化整合，全面提升整个汽车制造业的规模和效益。
1 国内传统汽车制造企业面临的问题与其他制造业不同，汽车的生产是一整套系统工程，数以万计的细小零件需要经过多条生产线组装成整车出厂，而基于传统制造业技术，能够对整条生产线施加影响的手段却比较匮乏。
同时，汽车的质量是由部件质量和整体质量两个关键指标组成，其关系着人民的生命财产安全，质量在汽车制造环节中有着极其重要的地位，而传统制造业技术，很难实现对部件质量问题的逆向追溯。
因此，掌握生产自动化、质量控制体系以及安全生产的技术就掌握了汽车制造业的核心技术。
国内汽车制造业，正逐步由初期的MIS、CAD/CAM到MRP/ERP进行转变。
然而，国内汽车生产过程中信息化水平仍相对落后。
例如，信息的孤岛问题普遍存在；研发、生产、测试等环节，信息的填报仍主要依赖于技师的经验和技术，往往信息化管理的引入反而增加了工作量，降低了工作效率；费时费力在生产线上收集和整理出数据，但却并不精确，造成质量隐患和安全隐患。
《汽车智能制造技术》课程教学内容标准
《汽车智能制造技术》课程教学内容标准
一、教学单元
根据汽车行业、汽车制造企业典型工作任务对专业能力的需求，在校企合作的基础上，我们开发了《汽车智能制造技术》课程，并定性为专业核心课程。
遵循学生职业能力培养的基本规律，结合教学原理与方法，以真实的工作任务及其工作过程为依据，整合、序化教学内容，将《汽车智能制造技术》课程学习领域划分为8个学习情境式的教学单元，并围绕学习情境组织教学，每一个学习情境都是一个完整的工作过程，将专业知识和专业技能融入具体的实训项目中，实现了教学过程与工作过程的一致性，突出对学生职业能力与素质的培养。
《汽车智能制造技术》学习情境设计见表1。
二、教学目标
通过《汽车智能制造技术》领域的教学，学生应当会熟练使用各类智能化应用软件；会查询使用相关资料；会了解智能制造技术发展的新理论、新技术和最新发展趋势、掌握智能制造技术的基本理论和所涉及的基本方法，具有分析、选用和设计智能制造单元系统的能力，会与成员团结协作和相互沟通，会搜集、处理、融合、运用技术信息的方法和技能探究本领域的新技术知识。
三、内容标准
《汽车智能制造技术》领域的教学内容标准的确定以课程目标为依据，以职业岗位综合能力细化为基础，课程内容分为8个教学情境，采用理论讲授、课堂讨论、实训和工学交替的现代教育学习模式，理论联系实际，重视学生职业能力与职业道德的培养，以企业岗位需求来培养学生掌握专业基础知识与专业技能的自适应能力。
《汽车智能制造技术》课程内容标准见表1。
表1 课程内容
四、课程作业
《汽车智能制造技术》领域的作业以实训项目引导文的形式，也作为作业思考题，作业题量每次平均约为5题，作业总的次数为6次，总题量约30题左右。
面向工程教育认证的车辆工程方向课程改革与实践
文章编号：2095－6835（2022）07－0178－04面向工程教育认证的车辆工程方向课程改革与实践＊李媛，宰文洁，冯理，高金玲，杜妮丝（武汉华夏理工学院智能制造学院，湖北武汉430000）摘要：工程教育认证背景下，结合OBE理念的三大原则及本校应用型人才培养定位，针对车辆工程方向课程进行了教学改革。
提出了“课程特性和职业岗位定课程目标，主线问题和职业角色融入教学过程，细化对应课程目标的考核指标形成教学评价体系”的课程改革方法，并对车辆工程专业核心方向课程“汽车自动变速技术”进行了实践，取得了较好的成效。
课程改革方法为培养高级工程应用型人才及建设一流专业提供了良好的支撑。
关键词：工程教育认证；OBE；“汽车自动变速技术”；车辆工程中图分类号：U461；G642文献标志码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2022.07.053工程教育认证核心理念是成果导向教育（OBE——Outcome Based Education），如何将OBE理念恰到好处地应用到每一门课程建设之中，是建好工程教育认证“最后一公里”的关键问题[1-3]。
车辆工程方向课程是学生获得专攻方向能力的重要课程，在传统教学过程普遍存在“以教材的理论知识为重点，以教师讲授为中心，与行业发展联系不紧密，与职业能力弱相关”等问题。
工程教育认证体系下的课程建设秉持OBE理念下的“以产出为导向，以学生为中心，持续改进”三大原则[4-5]，为武汉华夏理工学院智能制造学院车辆工程方向课程改革提供了一条切实可行的思路。
鉴于工程教育认证的自愿原则，武汉华夏理工学院智能制造学院成立课题组，按照工程教育认证的OBE理念，针对车辆工程专业的方向课程进行了改革和实践。
1面向工程教育认证的车辆工程方向课程改革1.1课程特性和职业岗位定课程目标结合武汉华夏理工学院智能制造学院应用型人才培养定位和车辆工程专业特点，确定了车辆工程专业高级工程应用型人才培养目标，制定了工程知识、问题分析、设计/开发解决方案、研究、使用现代工具、服务与管理、环境与可持续发展、职业规范、个人与团队、项目管理、写作沟通、终身学习等12条毕业要求。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
智能处理与应用Intelligent Processing and Application920 引言汽车制造作为我国国民经济的重要支柱产业之一，不但带动了相关产业发展，还创造了大量就业机会，是社会主义现代化经济发展的重要基石，具有长远的发展潜力。
在当前社会发展形势下，汽车制造正面临数字化、信息化、现代化的产业升级，在整个产业的生产环节中引入时下最流行的物联网技术，将对汽车产业链的各方面优质资源进行优化整合，全面提升整个汽车制造业的规模和效益。
1 国内传统汽车制造企业面临的问题与其他制造业不同，汽车的生产是一整套系统工程，数以万计的细小零件需要经过多条生产线组装成整车出厂，而基于传统制造业技术，能够对整条生产线施加影响的手段却比较匮乏。
同时，汽车的质量是由部件质量和整体质量两个关键指标组成，其关系着人民的生命财产安全，质量在汽车制造环节中有着极其重要的地位，而传统制造业技术，很难实现对部件质量问题的逆向追溯。
因此，掌握生产自动化、质量控制体系以及安全生产的技术就掌握了汽车制造业的核心技术。
国内汽车制造业，正逐步由初期的MIS、CAD/CAM到MRP/ERP进行转变。
然而，国内汽车生产过程中信息化水平仍相对落后。
例如，信息的孤岛问题普遍存在；研发、生产、测试等环节，信息的填报仍主要依赖于技师的经验和技术，往往信息化管理的引入反而增加了工作量，降低了工作效率；费时费力在生产线上收集和整理出数据，但却并不精确，造成质量隐患和安全隐患。
2 物联网技术带来汽车制造产业的变革基于物联网的信息技术，能够带动汽车制造的整体升级，提升生产效率和质量控制的管理。
实现以自动化、智能化、现代化为基础的产业全面变革，解决当前汽车制造业面临的种种难题，如图1所示。
图1 物联网下的汽车制造业变革通过基于物联网的信息技术，来规范和控制整个制造流程，需要图2中四个步骤。
图2 物联网的四个步骤第一步，需要在整个制造环节中引入基于物联网的信息采集技术，以传感器、RFID、智能识别等物联网手段收集生产过程中的信息数据。
第二步，将收集来的信息数据植入云存储平台和云监控平台，用于大数据过程的数据积累。
第三步，再将云存储和云监控中的数据进行专业数据分析和数据挖掘，将生产过程中的数据加以处理和汇总，得出生产过程中的质量问题、改进方案、流程弱点等信息。
第四步，利用云分析平台的结果，配置自动控制系统，指导下一次再生产过程，用互联网快速试错的迭代思想改造传统汽车制造过程，做到对生产进行总体掌控，对生产环节进行精细控制，并形成多区域的实时安全监测和管理。
最终基于物联网的汽车智能制造控制与质量管理马文卓1，张 杰2（1.重庆生产力促进中心，重庆 401147；2.华通科技有限公司，重庆 401121）摘 要：随着物联网信息技术的发展，传统汽车制造业也在向自动化、智能化和物联化发展，基于物联网的需求日益迫切，给出基于物联网的智能制造控制和质量管理方案，从汽车工业的基础信息化到智能化的角度出发，提出利用时下最新的物联网和云计算技术，带动汽车制造业产能提升和质量提升，为汽车制造业提供智能控制、精细控制、质量监测和大数据汇集的解决方案。
关键词：物联网；大数据；汽车制造；RFID技术中图分类号：TP29 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2015）02-0092-04————————————————收稿日期：2015-01-13物联网技术 2015年 / 第2期2015年 / 第2期 物联网技术智能处理与应用Intelligent Processing and Application93达到提高产量、控制质量、保障安全的目的。
3 搭建基于物联网技术的汽车制造业智能平台立足汽车制造对物联网技术的重大需求，针对影响制造业发展的基础理论研究制约瓶颈，面对生产线信息保真性及时性和质量可控性等科学问题，构建以物联网的基础技术体系，发展汽车生产线与物联网紧密融合的新型体系结构，突破物联网设计和实施的关键技术，通过智能平台在行业内的拓展和应用，实现汽车制造产业的技术革新。
3.1 利用信息互联实现真正的全自动生产自动化生产经历了由机器代替重复的机械动作的第一次技术革新，又经历了以流水线分解负责工序的第二次革新，正在进行着由电脑控制独立设备的第三次革新。
但是，这些自动化都是不完全的自动化，对于各设备间的配合仍然需要人工指挥，例如：工件信息、材料信息和相应处理方法的判断等。
利用物联网使各生产设备的数据互联，便可以实现全系统数据通信，相互配合更加灵活和紧密。
利用传感器和电子标识使设备能够读取零件和材料信息，避免了人工判断带来的错误和效率降低，真正实现了汽车制造企业梦寐以求的的全自动生产。
3.2 利用数据监控建立的质量控制体系利用数据自动采集平台提供的标准化设备信息，经质量智能评估平台对数据进行采样分析，通过与标准数据进行比对，提出质量评估结论，并最终提供质量情况给实时监控平台。
生产线的各级质量监控人员通过监控平台实时输出的报告和告警信息将能够对设备运行情况、异常情况、零件装配情况进行全面掌控，打造汽车制造行业中领先的智能质量控制体系。
3.3 形成汽车制造业设备互联的通信标准目前汽车制造业中的多种行业工具开发了相应的数据接口，并对不同品牌，不同应用的生产线设备构建了标准化数据结构，提供了标准化数据接口，实现生产线上各设备间用同一种语言上报，听命于同一种命令。
对重型制造行业中的制造设备间数字信息构建通信标准。
3.4 构建汽车制造业智能控制与管理平台以物联网技术为基础，以数字技术为手段，以信息技术为导向，围绕汽车生产线构建：数据自动采集系统、生产线自动控制系统、质量智能评估系统、智能识别系统、实时监控系统和云分析系统。
依托于各个智能系统构建成的智能制造体系，将实现汽车制造过程的科技革新，带动整个汽车制造产业的腾飞。
3.4.1 数据自动采集系统数据自动采集系统将实现生产线各种设备的数字化（例如：电枪设备、加注设备、侧滑检测设备、制动检测设备、尾气检测设备、空调检测设备等）。
系统采用主动与被动相结合的方式对生产数据进行采集，既可主动连接到设备工位机去收集数据，也可被动采集设备工位机传送过来的数据。
当采用主动采集方式时，数据采集具有高度的可靠性，万一发生系统宕机的情况检测结果也能保存下来，待系统恢复正常后重新进行采集。
被动采集方式实现安全数据传送需要下位机的支持。
检测数据采集的处理时间可调，确保系统的实时性。
例，电枪数据采集过程如图3所示。
图3 电枪采集过程3.4.2 生产线自动控制系统生产线自动控制系统将实现汽车制造过程的自动化控制，通过运用RFID 技术、自动控制技术，实现生产操作的自动或者半自动执行，无需或者减少人工干预，避免或减少人为错误对生产造成的影响（例如：搬道和喷涂设备的自动控制）。
自动搬道系统通过RFID 、数据库、PLC 系统的有机结合，它只需要在数据库中添加预定颜色和与之对应的喷涂面位，就能实现搬道面车辆的合理调配，以智能化的控制代替了传统的搬道模式，同时也实现了信息的智能化和自动化，有效提高了工厂之间工业级智能化水平。
自动喷漆系统通过RFID 、数据库、PLC 系统、喷涂机器人的有机结合，它不再需要工位工人去检测车辆颜色并手动控制PLC 进行喷漆，而是当天线获取车辆颜色之后系统会自动的控制PLC 进行颜色分配，正确喷漆，此系统有效替代了传统的手动操作，降低了因人为误操作喷错颜色的风险。
例，基于RFID 的自动处理流程如图4所示。
RFID 阅读器每秒钟会阅读到成千上万的标签，为防止溢出，采用缓冲线程来加速数据包的存储和释放，并将数据保存在几何队列中。
缓冲线程和几何数据队列构成了一个缓冲机制，以满足计算机的实时处理要求，它可以平滑的从阅读器接收大量的简单重复无序数据并进行处理。
每个阅读周期（阅读周期是和读写器交互的最小单位）线程接收一组EPCs （标签EPC ，阅读器ID ，时间戳，奇偶校验位）组合，将其发送到消息队列，并对事件的有效性验证，检查是否出现读写错误或漏读，实现对数据的初步过滤。
经过缓冲机制后的数据流还存在着大量的重复，即阅读物联网技术 2015年 / 第2期智能处理与应用Intelligent Processing and Application94器重复和标签重复。
标签位于一个阅读器识读范围内时，阅读器就会不断地读取标签数据，直到标签离开为止，称为标签重复；另外，当标签同时处于多个阅读器的识读范围内时，它的数据也会被不同的阅读器重复读取。
图5为阅读器重复事例。
图4 基于RFID 的自动处理流程V- Readertag-epe T-Start T-End V0 1.1.12014-09-0810:31:12 0012014-09-08 10:31:13 100V0 1.2.12014-09-08 10:31:27 0022014-09-08 10:31:29 001V1 1.1.22014-09-08 10:31:35 0102014-09-08 10:31:38 000…………图5 标签重复事件为解决上述问题，对标签重复，只记录标签第一次出现和最后一次出现的时间；对阅读器重复，考虑到交叠情况，尽量用最少的阅读器数量覆盖全部区域。
但为了提高识读率，往往不能完全避免交叠。
采取一种虚拟阅读器的方法，即同一地区的多个阅读器组成一个虚拟阅读器。
图6 虚拟阅读器如图6中的R1，R2，R3，R4共同组成一个虚拟阅读器V0。
过滤后的数据存放在表中，T-Start 为V ～Reader 初次阅读某标签的时间，以后再读到该标签则更新T-End 和Count 值（Coum 为标签读取次数，有时为简便起见，可略去）。
对Filter 表加上触发器，当有插入事件发生时，则表示有新的标签出现；当某标签的T-End （Count ）在规定的时间内都未发生变化时，则引动触发器，认为该标签消失。
将消失的标签信息送入下一个机制。
这样只报告标签进入和离开的时间，大大减少了数据量。
3.4.3 质量自动预评估平台质量智能评估平台将会根据不同工位、不同操作、不同车型的质量目标，对数据自动采集平台采集的当前生产或检测数据进行智能的评估，实时给出质量评价，并通过各种渠道（如监控云平台、邮件、手机等）迅速的反馈给当事人或负责人，使质量数据实时、准确的传递到相关人员手中，让问题能得到及时有效的解决。
第一步，设定质量目标是实现质量数据智能评估的的基础。
用户需要针对不同的生产或检测设备、遵循标准的质量目标格式来设定不同角度的质量目标。
同时，系统还支持用户对特定设备，使用专用的数据格式标准来设定质量目标标准。
质量数据的标准可以设定为成功失败、某种特定的数据、在某个数值范围区间以内、在某个数值范围区间以外、不等于某个特定值、包含某个特定数据等。