期刊文献+

基于数据驱动的过程智能优化技术研究现状及其在中药先进制药中的应用展望 被引量:10

Research progress of data driven technologies for intelligent process optimal control and prospects of its applications in advanced manufacturing of traditional Chinese medicine
下载PDF
导出
摘要 随着信息技术的发展,现代制造企业面临着信息化、智能化的转型升级需要,以实现产品质量与生产效率的提升及生产成本的降低。与此相应产生的工业大数据正逐渐成为新时代的企业核心资源,有效提取其背后隐藏的价值越来越成为企业的核心竞争力。基于数据驱动技术建立生产过程的数字化模型,从而实现基于模型的过程优化控制,这作为一种智能制造关键技术,已经在各个行业中逐步得到了应用。文章通过对数据驱动的智能制造技术在各个行业中的应用情况进行总结,并评述其研究结果如何为大数据时代下中药制药过程智能优化控制提供策略建议。 With the development of information technologies,modern manufacturing enterprises are in urgent needs of informatic and intelligent manufacturing technologies,so as to improve product quality,production efficiency and production cost.Accordingly,industrial Big Data is gradually becoming the core resources for enterprises,and efficient data mining is becoming the core competitiveness of enterprises.As a key technology of intelligent manufacturing,the construction of datadriven models and the model based process controlling have been widely used in various industries.This article reviews the application of datadriven intelligent manufacturing technologies in various industries and how the research results can provide strategic suggestions for intelligent optimal control of the manufacturing of traditional Chinese medicine in the era of Big Data.
作者 司梦兰 王鐾璇 缪培琪 于洋 所同川 李正 SI Menglan;WANG Beixuan;MIAO Peiqi;YU Yang;SUO Tongchuan;LI Zheng(College of Pharmaceutical engineering of Traditional Chinese Medicine,Tianjin University of Traditional Chinese Medicine,Tianjin 301617,China)
出处 《天津中医药大学学报》 CAS 2020年第5期485-492,共8页 Journal of Tianjin University of Traditional Chinese Medicine
基金 重大新药创制科技重大专项(2018ZX09201011) 中国工程科技中长期发展战略研究项目(2019-ZCQ-10)。
关键词 数据驱动 中药智能制药 过程控制优化 智能制造 data driven intelligent manufacturing of traditional Chinese medicine process control optimization intelligent manufacturing
  • 相关文献

参考文献40

二级参考文献260

共引文献1657

同被引文献248

引证文献10

二级引证文献20

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部