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World File Search System生产阶段
catena-x产品碳足迹规则手册
对于今天在化石燃料上运行的燃烧发动机驱动的车辆的投资组合中，产品碳足迹的70 - 90％是由使用阶段引起的，在生产阶段（包括供应链）（另请参见ACEA 2021 1p。3）。产品碳足迹的最新技术在解决努力和福利之间的权衡方面被认为足够。但是，最新和未来的动力总成技术和燃料途径旨在减少车辆的整体温室气体排放。这可以将贡献从使用阶段转移到生产阶段。尤其是对于电池电动汽车的50％的排放量可能是由于早期生产阶段造成的（另请参见ACEA 2021 1p。3）。因此，在生产阶段，车辆生命周期中的大多数温室气体排放量将在生产阶段发生，与当前的最新状态相比，将需要更精确的量化。
航空航天和国防解决方案
对于电子产品，英业达拥有适用于不同生产阶段的清洁化学品：▪ 在底部填充之前，提高粘合性能▪ 在引线键合之前，提高键合工艺▪ 在回流之后，去除助焊剂残留物和其他污染物▪ 在施加保形涂层或灌封之前，提高粘合性能
绵羊和山羊疫苗接种和健康管理计划
大多数牲畜疫苗和健康管理方案都围绕动物的生产阶段。对于绵羊和山羊，建议在产羔、断奶和繁殖前接种疫苗。本出版物的目的是为制定健康管理计划提供指导。每项操作都是独一无二的，因此，生产者在制定特定的疫苗接种和健康方案之前，必须咨询兽医。
哈伯博世氨在工业中的当前和未来作用...
图 1：A. 典型的传统甲烷供料哈伯-博施工艺和 B. 电力替代工艺的示意图。为了便于说明，将氢气和氨气生产阶段分开，以识别两种技术之间的相似点和不同点。黄线为工艺气体，深蓝线为水/蒸汽，浅蓝线为空气，紫线为氨气，虚线为电力。
模拟量输入单元 AI 2xU/I 2-/4-线 HS (6ES7134-6HB00-0DA1)
西门子的网络规划器 SINETPLAN 支持用户规划基于 PROFINET 的自动化系统和网络。此工具有助于在规划阶段对 PROFINET 安装进行专业且预测性的尺寸标注。此外，SINETPLAN 还为用户提供了有用的工具来优化网络，充分利用网络资源和规划储备。这样，甚至可以在计划使用之前避免调试期间出现问题以及生产阶段中断。这提高了生产工厂的可用性并有助于提高操作安全性。
系统工程手册
3.1 简介 ................................................................................................3.1 3.2 生命周期特征 ..............................................................................................3.1 3.2.1 生命周期的三个方面 ..............................................................................3.1 3.2.2 决策门 ...................................................................................................... 3.2 3.3 生命周期阶段 ...................................................................................................... 3.3 3.3.1 概念前探索性研究阶段 ......................................................................3.6 3.3.2 概念阶段 ......................................................................................................3.7 3.3.3 开发阶段 ......................................................................................................3.7 3.3.4 生产阶段 ......................................................................................................3.8 3.3.5 利用阶段 ......................................................................................................3.8 3.3.6 支持阶段 ......................................................................................................3.8 3.3.7 退役阶段 ......................................................................................................3.9 3.4 开发阶段方法...........................................................3.9 3.4.1 计划驱动开发 .........................................................................3.9 3.4.2 增量
自动缺陷 - 触发 - 键 - ...
摘要。计算机视觉和机器学习中的最新技术成就为工业质量控制提供了有希望的解决方案。由于自动解决方案很难在制造过程中集成，因此电池组装过程中的一种常见做法涉及对电池零件的手动调查，该电池零件既效率低下又耗时。我们将重点放在装配线中的一个具有挑战性的生产阶段，该阶段在人类检查不可行的情况下，只能在生产的后期才能检查出来的缺陷。为此，我们提出了一个原位系统，该系统通过在当前生产阶段准确识别异常来自动化质量控制过程并形成缺陷诊断。实施的系统旨在通过使用深神经网络（DNN）来监视电池组装线中的生产线并可视化电池组件中的有缺陷，并检查使用机器视觉系统收集的真实生产样品的缺陷。为了确定特定任务的光学配置，我们对各种最新的（SOTA）DNN体系结构进行了交叉评估，专门研究对象检测。此外，我们探索了复制 - 粘贴数据增强机制，以从少数有缺陷的样本中生成其他培训数据。最初使用平均平均精度（MAP）作为绩效评估的度量标准，对工业试验样本中缺陷的定位进行了验证，然后使用F-SCORE，PROCISION和RESEMES验证了有缺陷和非缺陷样本的分类作为评估指标。
