智能制造背景下机床产业发展关键影响因素研究

发布时间：2020-04-18 20:47

【摘要】：我国已经连续多年成为全球上最大的机床消费国和进口国,世界第三的机床生产国。发展机床产业已成为国家发展战略的重要组成部分。根据国内机床产业消费市场情况,机床产业迫切需要提升其专业工艺精准度,产品质量,而智能制造可以使生产流程实现高度智能化,优化资源实现智能化配制,产品突出智能化等,这些对于机床产业发展有着很好的促进作用。我国已经开始重视智能制造,将智能制造应用到机床产业中,智能制造的应用成为产业创新和变革的重要力量。本文通过研究智能制造背景下机床产业发展的关键影响因素,对我国机床产业的发展有着价值。本文使用文献研究法,对国内外机床产业,智能制造的相关文献进行归纳总结,通过专家咨询,利用德尔菲法筛选出智能制造背景下机床产业发展的关键影响因素,由此提出本文的研究假设,设计出调查问卷与变量测量,进行问卷预试,明确问卷的发放与收集,利用SPSS统计软件对问卷调研数据进行信度和效度分析、因子分析,然后用AMOS做了结构方程模型,验证假设,最终得出在智能制造背景下机床产业发展的关键影响因素有政府支持,生产研发能力,技术改造,关键工序数控化水平,政产学研用联合,智能制造系统管理水平的影响更显著,按着路径系数的情况看,显著性的大小依次为智能制造系统管理水平、生产研发能力、政产学研用联合、技术改造、关键工序数控化水平、政府支持。结合智能制造的概念及智能制造的特征,研究最终所得的关键影响因素中,生产研发能力,智能制造系统管理水平,关键工序数控化水平更加能够体现在智能制造上。本文把智能制造背景作为一个研究机床产业的新视角,得出智能制造背景下机床产业发展的关键影响因素,让机床产业的发展有了新的突破口。
【图文】：

第五章 影响因素的识别的情况下，拟合模型等价于他们遇到的一些暂时地接受模型，这样一来，结构方程软件的研究者就需要明确地定义模型，这样才能使拟合数据较好的模型暂时被接受，拟合数据不好的模型就会被直接拒绝了。5.2.3 结构方程模型建模本文使用 Amos 进行结构方程建模，模型 1 如图 5-1 所示。

图 5-2 结构方程模型 2 建模图Figure 5-2 Structural equation2 model模型 2 适配度指标如表 5-4 所示：表 5-4 结构方程模型 2 拟合优度指标表Table 5-4 Structural equation model2 adaptation index拟合优度指标 模型预测值 说明绝对适配指标卡方 X286.830 X2可以作为模型选择的指标，样本数>200，也可以 X2/df 作为绝对适配指标。卡方显著性概率值 P 0.000 <0.01,模型显著卡方自由度比 X2/df 2.067 <3，模型拟合较好近似误差均方根 RMSEA 0.071 <0.1，模型拟合较好良性适配指数 GFI 0.929 接近于 1，，模型拟合较好相对适配指标相对适配指数 RFI 0.807 接近于 1，模型拟合较好增值适配指数 IFI 0.918 接近于 1，模型拟合较好
【学位授予单位】：大连工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F426.4

【参考文献】

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本文编号：2632520