摘要

智能加工作為制造業(yè)向高精度與自主化轉(zhuǎn)型的核心方向，其發(fā)展高度依賴(lài)數(shù)據(jù)使能技術(shù)對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度解析與智能決策支撐。系統(tǒng)梳理數(shù)據(jù)使能技術(shù)在智能加工領(lǐng)域的研究進(jìn)展，提出涵蓋“在機(jī)測(cè)量-信號(hào)預(yù)處理-特征提取-特征融合-數(shù)據(jù)治理”的全流程使能框架，并重點(diǎn)分析多源傳感信息融合、云-霧-邊協(xié)同計(jì)算和工藝知識(shí)動(dòng)態(tài)遷移三大關(guān)鍵技術(shù)。研究表明，數(shù)據(jù)使能技術(shù)有效增強(qiáng)了加工過(guò)程的實(shí)時(shí)響應(yīng)與魯棒性，顯著強(qiáng)化了對(duì)加工過(guò)程可控與質(zhì)量一致的保障，并在多工業(yè)場(chǎng)景中推動(dòng)了智能化水平的躍升。然而，復(fù)雜工藝場(chǎng)景下多物理場(chǎng)耦合建模困難、虛實(shí)映射保真度不足、小樣本知識(shí)遷移效率低等瓶頸仍制約技術(shù)應(yīng)用。針對(duì)上述挑戰(zhàn)，所提出融合動(dòng)態(tài)聯(lián)邦學(xué)習(xí)與因果推理的未來(lái)技術(shù)路徑，為制造業(yè)向認(rèn)知化高階階段演進(jìn)提供系統(tǒng)性研究視角。

責(zé)任編輯：杜蔚杰

責(zé)任校對(duì)：張 強(qiáng)

審 核： 張 彤

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