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Foresee 集群关于 PdM 的白皮书
执行摘要 如今，高附加值产品的制造方法正在不断演变，旨在提高生产率、产品质量并减少缺陷产品。制造公司越来越多地使用状态监测解决方案和预测性维护 (PdM) 解决方案来保证生产设备的预期用途并避免计划外停机。因此，本白皮书从六个欧盟资助的 H2020 研究项目（PRECOM、PROPHESY、PROGRAMS、SERENA、UPTIME 和 Z-BREAK）的角度回顾了经验教训，这些项目由“FOF-09-2017 - 延长生产系统使用寿命的新型设计和 PdM 技术”主题资助。这些项目从 2017 年到 2021 年一直活跃，共同构成了 ForeSee 集群。研究和技术合作伙伴与工业终端用户共同合作开发和部署解决方案，推动工业维护实践向更高效、可持续、以人为本和更具弹性的工厂迈进。本白皮书旨在分享 ForeSee 集群合作伙伴在 PdM 主题上的知识、愿景和经验教训，并为在工业实践中推进 PdM 提供建议。本报告的核心目标群体是行业从业者、学术界人士以及地方、国家和欧盟层面的政策制定者。
1财年2024 PDM授予计划NOFO
增强当前劳动力的知识，技能和专业知识，以扩大或改善缓解援助的管理。这包括以下子类别中的活动：项目范围，缓解危害计划和计划有关的活动以及其他活动； •缓解危害项目 - 旨在提高弹性和公共安全的成本效益项目；减少伤害和生命损失；并减少对财产，关键服务，设施和基础设施（包括自然系统）的损害和破坏，包括多种自然危害，包括干旱，野火，地震，极端热量以及气候变化的影响； •管理成本 - 财政援助以偿还接收者和子接收方，以获取合格，合理的间接成本，直接管理费用以及与特定缓解措施或项目相关的其他行政费用。
将 PDM 和 ERP 系统与 IBM 制造发布管理集成
该解决方案（参见图 1）本质上是一种面向服务的架构 (SOA)，它使用一组 IBM 中间件产品和服务资产，这些产品和服务资产在规定的架构内协同工作。所涉及的产品包括 IBM Integration Bus (IIB) 作为通用集成主干，提供与各种数据源（如文件系统）的连接、IBM Operational Decision Management（用作业务规则管理平台）和 IBM WebSphere® MQ（作为往返后端应用程序的消息传递管道）。在某些特定情况下，可能需要基于 IBM DB2® UDB 的数据库服务器来存储中间工件和运行时数据。对于涉及长期运行流程和以人为中心的工作流要求的高级要求，可以使用 IBM Business Process Manager (IBM BPM) 代替（或与）IIB 一起使用。
在I.MX8MQ和I.MX8M Mini中，使用的编解码器是WM8524，仅支持音频播放。尽管8M Mini确实具有PDM麦克风界面（MICFIL）
@@ -295,6 +314,12 @@ MX8MM_IOMUXC_SAI1_TXD5_SAI1_TX_DATA5 0xd6 MX8MM_IOMUXC_SAI1_TXD6_SAI1_TX_DATA6 0xd6 MX8MM_IOMUXC_SAI1_TXD7_SAI1_TX_DATA7 0xd6 +MX8MM_IOMUXC_SAI1_RXFS_SAI1_RX_SYNC 0xd6 +MX8MM_IOMUXC_SAI1_RXC_SAI1_RX_BCLK 0xd6 +MX8MM_IOMUXC_SAI1_RXD0_SAI1_RX_DATA0 0xd6 +mx8mm_iomuxc_sai1_rxd1_sai1_rx_data1 0xd6 +mx8mm_iomuxc_sai1_rxd2_sai1_rx_rx_rx_data2 0xd6 +mx8mm_iomuxc_sai1_rxd3_sai_rxd3_sai1_sai1_rxd66 abe }; @@ -868,15 +899,15 @@分配clocks = <＆clk imx8mm_clk_sai1_src>，<＆clk imx8mm_clk_sai1_div>;分配的clock-parents = <＆clk imx8mm_audio_pll1_out>; - 分配clock-rates = <0>，<49152000>; +分配的clock-rates = <0>，<24576000>;时钟= <＆clk imx8mm_clk_sai1_ipg>，<＆clk imx8mm_clk_dummy>，<＆clk imx8mm_clk_sai1_root>，<＆clk imx8mm_clk_dummy> imx8mm_audio_pll2_out>;时钟名称=“ BUS”，“ MCLK0”，“ MCLK1”，“ MCLK2”，“ MCLK3”，“ PLL8K”，“ PLL11K”; -FSL，Sai-Multi-Lane； -FSL，DATALINE，DSD = <0 0xff 0xff 2 0xff 0x11>; -DMA = <＆SDMA2 0 26 0>，<＆sdma2 1 26 0>; + // fsl，sai-multi-lane; + // fsl，dataline，dsd = <0 0xff 0xff 2 0xff 0x11>; + // dmas = <＆sdma2 0 26 0>，<＆sdma2 1 26 0>;状态=“好”; };
SSM4567 | 数字 2.5 W、5.1 V、升压 D 类音频放大器...
表 5.引脚功能描述 引脚号助记符 描述 A1 IOVDD I/O 和数字电源 A2 AGND 模拟接地 A3 PGND 功率放大器接地 A4 BSTSW 升压开关 B1 LR_SEL/ADDR PDM 输入/I 2 C 地址的左或右选择 B2 SEL PDM 或 I 2 S/TDM 接口模式选择 B3 SNS_PDM_CLK/FSYNC PDM 模式下感测数据的 PDM 输出时钟/I 2 S/TDM 模式下的帧同步时钟 B4 BSTSW 升压开关 C1 DAC_PDM_CLK/BCLK PDM 模式下的 PDM 输入时钟/I 2 S/TDM 模式下的位时钟 C2 SNS_PDM_DAT/SNS_SDATAO PDM 模式下的感测数据输出/I 2 S/TDM 模式下的感测数据输出 C3 VBST 升压转换器输出 C4 VBST升压转换器输出 D1 DAC_PDM_DAT/DAC_SDATAI PDM 模式下 DAC 的 PDM 数据输入/I 2 S/TDM 模式下 DAC 的串行数据输入 D3 PGND 功率放大器接地 D4 OUTN 反相 D 类放大器输出 E1 SCL I 2 C 时钟信号 E2 OUTP 同相 D 类放大器输出 E3 VBAT 外部电池电源 E4 SDA I 2 C 数据信号
预测性维护 4.0 - 预测不可预测的事件 - 普华永道
我们成功实施 PdM 4.0 的方法 本报告的后半部分重点介绍了我们实施 PdM 4.0 的方法，该方法考虑了技术和组织方面。我们提供了一个框架，用于逐步实施 PdM 4.0 模型中的技术组件，以支持业务战略。我们的方法还涵盖了维持 PdM 4.0 所需的技术基础设施 - 数据分析平台、物联网基础设施。如果 PdM 4.0 要取得成功，组织方面也很重要。我们专注于两个方面：培养 PdM 4.0 所需的技能和能力，以及建立数字文化。仅仅吸引和培养可靠性工程和数据科学人才是不够的。公司还必须创造环境，让这些人才能够蓬勃发展，相互挑战和补充，从而为改善维护和资产管理提供有价值且可操作的新见解。
具有超小照相和高可靠性的高密度RDL的新型光敏电介质材料
摘要本文提出了新开发的先进的超薄光敏电介电膜（PDM），其高分辨率，低CTE和低剩余应力，用于下一代高密度重新分布层（RDL），2.5D Interposer，以及高密度的风扇输出包装应用程序。对于高密度RDL，光敏电介质材料需要具有低CTE才能达到高包装可靠性。材料的CTE为30-35ppm /k。在保持低CTE时，我们成功地证明了5UM厚度中3UM的最小微型视野直径。PDM的固化温度为180 0 C x 60分钟。比目前在行业中使用的大多数高级介电材料低。低温固化过程会导致低压力。，我们通过4英寸晶圆的经经测量测量结果计算了固化的PDM中的残余应力。作为PDM材料在固化过程中的另一个好处，可以将PDM固化在空气烤箱中。大多数先进的照片介电材料都需要在N2烤箱中固化，这是由于防止材料氧化的。我们通过使用半添加过程（SAP）和溅射的Ti/Cu种子层展示了2UM线的铜痕迹，并在PDM上间隔。由于由于低温固化而引起的低CTE和低残余应力，它通过了温度周期测试（1,000个周期），其雏菊链结构在结构中具有400个VIA。可以得出结论，新开发的PDM是一种有前途的介电材料，用于2.5D interposers和Fan-Out Wafer级级别的应用程序，用于高度可靠的高密度重新分布层（RDL）。
基于机器学习的预测性维护模型 - IEOM
摘要 生产系统受到由操作和环境条件引起的性能下降和故障的影响。事实上，计划外、计划外的维护 (UUM) 实践会导致生产力下降、生产损失、昂贵的劳动力（呼叫、加班）和设备损坏。然而，预测性维护 (PdM) 是一种基于条件的维护策略 (CBM)，近年来在从业者中越来越受欢迎，它在需要时执行维护行动，避免不必要的预防措施或故障。机器学习 (ML) 已成为维护策略中缓解这些挑战的一种先进诊断方法。尽管如此，由于负责数据收集和执行的工业物联网 (IIoT) 不成熟，基于 ML 的 PdM 策略仍处于起步阶段。实施基于 ML 的 PdM 是一个困难且昂贵的过程，尤其是对于那些通常缺乏必要技能和财务和劳动力资源的公司而言。因此，需要进行成本导向分析来确定何时实施基于 ML 的 PdM。拟议的研究开发了 ML 算法，并为考虑航空行业的从业者和研究人员提供了一个智能 PdM 模型和框架。本文的贡献有两个方面。首先是开发基于 ML 的预测维护模型。分析表明，随机森林的表现优于其他模型，在平均
预测性维护在制造业中的优势...
本案例研究中涉及的真正挑战是预测性维护的实施取决于几个因素，例如数据可靠性、实时数据处理和其他技术挑战。另一个挑战是如何为没有技术和财政资源实施 PdM 的中小型企业 (SME) 提供简化的预测性维护模型。进一步的研究可以解决这些挑战，以提出一种新的简化 PdM 模型。
milpersman 1301-110 军官分布 - MyNavyHR - Navy.mil
国防武官站）（2014 年 4 月 24 日）（NOTAL）（g）CJCSI 1330.05B（h）OPNAV N13 PDM 用于共享早期指挥分配计划（i）OPNAV N13 PDM 用于共享指挥官指挥分配计划（j）OPNAV N13 PDM 用于共享上尉指挥分配计划1. 政策。分配给美国大陆（CONUS）内和美国大陆以外（OCONUS）海上活动的任务将与海军部长（SECNAV）的巡视一致，参考（a）至（d）；这些活动由类型分配代码 (TAC)“C”和“D”指定。被确定为 CONUS 和海外岸上值班的活动由 TAC 代码“S”、“H”和“O”指定。a. 海军人事司令部 (NAVPERSCOM) 部门主管须确保遵守 SECNAV 规定的海上巡视（PST）长度。命令将根据预计