船舶制造行业工艺改进与智能制造研发方案

船舶制造行业工艺改进与智能制造研发方案TOC\o"1-2"\h\u32608第1章引言 338451.1船舶制造行业背景 3224391.2工艺改进与智能制造的必要性 319646第2章船舶制造行业现状分析 480552.1国内外船舶制造行业现状 4298242.1.1国际船舶制造行业现状 492762.1.2国内船舶制造行业现状 413292.2行业存在的问题与挑战 5234922.2.1产能过剩 5199392.2.2技术创新不足 5121442.2.3产业链配套不完善 5222052.2.4环保政策压力 5250642.2.5人才短缺 5200632.2.6智能制造水平较低 527521第3章船舶制造工艺改进 518483.1传统船舶制造工艺分析 5191203.1.1船舶制造基本流程 5114223.1.2传统船舶制造工艺存在的问题 6289953.2工艺优化方向与策略 6219393.2.1提高生产自动化程度 6318013.2.2优化工艺流程 631573.2.3提高制造精度 649683.2.4绿色制造与环保 6206523.3工艺改进实施案例 6305523.3.1案例一：自动化焊接技术应用 697533.3.2案例二：模块化设计与制造 7140783.3.3案例三：三维扫描与逆向工程应用 7236863.3.4案例四：绿色制造与环保措施 75176第4章智能制造技术概述 785634.1智能制造基本概念 754334.2智能制造关键技术 7323104.3智能制造在船舶制造行业的应用前景 829253第5章船舶智能制造体系架构 8218145.1智能制造体系设计原则 8190595.1.1统一规划与分步实施 8159345.1.2集成性与开放性 880095.1.3安全性与可靠性 9251045.1.4灵活性与可扩展性 9221295.2船舶智能制造体系架构设计 9143035.2.1设备层 9148055.2.2控制层 9233925.2.3数据层 9291605.2.4应用层 9103785.2.5决策层 948355.3架构实施与优化 9292555.3.1设备层实施与优化 10238715.3.2控制层实施与优化 1050175.3.3数据层实施与优化 1047935.3.4应用层实施与优化 10222745.3.5决策层实施与优化 103223第6章船舶设计与仿真 10200286.1船舶设计流程与仿真技术 10258736.1.1设计流程概述 10175276.1.2仿真技术发展 10217696.2参数化设计与优化 1019746.2.1参数化设计 10124066.2.2设计优化 11271496.3数字化仿真与虚拟现实 11325586.3.1数字化仿真 1186496.3.2虚拟现实技术 11237936.3.3数字孪生技术 1110177第7章船舶制造过程自动化 11253177.1自动化设备与系统 11280147.1.1自动化切割设备 11117497.1.2自动化焊接设备 11205997.1.3自动化涂装设备 12287527.1.4自动化检测与监控设备 1281387.2技术应用 12131127.2.1焊接 12262537.2.2涂装 12189767.2.3装配 1249587.3自动化生产线布局与优化 1217187.3.1生产线布局设计 12217797.3.2生产线优化 12106227.3.3数字化与网络化 13684第8章船舶制造大数据与云计算 13299588.1船舶制造大数据概述 13247628.1.1船舶制造大数据概念 13245808.1.2船舶制造大数据特点 13150748.1.3船舶制造大数据应用价值 13738.2数据采集与处理技术 14198408.2.1数据采集技术 14284858.2.2数据处理技术 1422168.3云计算在船舶制造中的应用 14121858.3.1船舶设计云平台 14214808.3.2船舶制造生产云平台 1410928.3.3船舶供应链云平台 1485188.3.4船舶运维云平台 1528208第9章船舶制造质量控制与运维 15207589.1质量控制策略与方法 15274309.1.1质量控制策略 15137249.1.2质量控制方法 15106189.2智能检测与故障诊断 15155059.2.1智能检测技术 15158469.2.2故障诊断技术 15138329.3运维管理系统设计与实施 1554869.3.1运维管理系统设计 15110799.3.2运维管理系统实施 15274669.3.3运维管理系统优化与提升 163466第10章项目实施与评估 16284710.1项目实施步骤与要求 1697810.1.1实施步骤 161077410.1.2实施要求 16618210.2智能制造项目评估指标体系 161371010.2.1技术指标 161842510.2.2经济指标 171139110.2.3管理指标 172266610.3项目效果评价与持续改进建议 1719510.3.1项目效果评价 17601010.3.2持续改进建议 17第1章引言1.1船舶制造行业背景船舶制造业作为国家重要的战略性支柱产业，在我国经济发展中占有举足轻重的地位。全球经济一体化和我国远洋运输、海洋工程等领域的快速发展，船舶制造业迎来了新的发展机遇。但是与此同时国际市场竞争也日趋激烈，对船舶制造业提出了更高的要求。为提高我国船舶制造业的整体竞争力，降低生产成本，提高生产效率，实现绿色可持续发展，工艺改进与智能制造已成为行业发展的必然趋势。1.2工艺改进与智能制造的必要性船舶制造行业具有产品复杂性高、生产周期长、资源消耗大、劳动力密集等特点，这使得行业在面临市场竞争和环保要求的双重压力下，急需进行工艺改进与智能制造。以下是工艺改进与智能制造的必要性：（1）提高生产效率：通过优化生产流程、提高自动化程度，降低生产周期，从而提高生产效率，满足市场需求。（2）降低生产成本：采用智能化制造技术，实现资源优化配置，降低能源消耗和人工成本，提高企业盈利能力。（3）提高产品质量：利用智能制造技术，实现生产过程的精确控制，提高产品质量，减少返工率，提升企业信誉。（4）绿色可持续发展：通过工艺改进，降低污染排放，提高资源利用率，实现船舶制造业的绿色可持续发展。（5）增强国际竞争力：紧跟国际船舶制造业发展趋势，采用先进制造技术，提升我国船舶制造业在国际市场的竞争力。（6）满足国家战略需求：船舶制造业是国家安全和国防建设的重要保障，通过工艺改进与智能制造，提高产能，满足国家战略需求。船舶制造行业工艺改进与智能制造的研发与应用具有重要的现实意义和战略价值。在此基础上，本章以下内容将围绕船舶制造行业工艺改进与智能制造的具体方案展开探讨。第2章船舶制造行业现状分析2.1国内外船舶制造行业现状2.1.1国际船舶制造行业现状全球船舶制造业在经历了一系列的波动后，整体呈现稳步复苏态势。在国际市场上，韩国、日本和中国为主要竞争对手，三国占据全球船舶制造市场份额的绝大部分。其中，韩国在高端船舶制造领域具有明显优势，日本在技术创新和环保型船舶方面表现突出，而中国则凭借其庞大的产能和日益提升的技术水平，在全球船舶制造业中占据重要地位。2.1.2国内船舶制造行业现状我国船舶制造业经过多年的发展，已具备较强的国际竞争力。目前我国船舶制造业在全球市场份额中占比逐年上升，成为世界领先的船舶制造大国。但是在国内船舶制造行业快速发展的同时也面临着产能过剩、技术创新不足、产业链配套不完善等问题。2.2行业存在的问题与挑战2.2.1产能过剩尽管我国船舶制造业在全球市场份额中占据优势，但行业内部存在较为严重的产能过剩问题。在市场需求不足的情况下，企业之间竞争加剧，导致行业盈利能力下降，企业生存压力增大。2.2.2技术创新不足相较于国际先进水平，我国船舶制造行业在技术创新方面仍有较大差距。在高端船舶制造领域，我国企业面临技术瓶颈，难以满足日益严格的环保和功能要求。行业研发投入不足，导致技术创新能力受限。2.2.3产业链配套不完善我国船舶制造产业链存在配套不完善的问题，尤其是核心零部件和高端装备方面，对外依赖度较高。这导致我国船舶制造业在成本控制、交货周期等方面竞争力不足，影响了行业的整体盈利水平。2.2.4环保政策压力全球环保意识的不断提高，各国对船舶排放标准的要求越来越严格。我国船舶制造行业在应对环保政策压力方面，尚存在一定的困难和挑战，如技术改造投入大、转型周期长等。2.2.5人才短缺船舶制造行业对人才的需求较高，但目前我国行业内高端人才短缺，尤其是技术研发、项目管理等方面。人才短缺已成为制约我国船舶制造行业发展的瓶颈。2.2.6智能制造水平较低虽然我国船舶制造行业在智能制造方面取得了一定的进展，但与国际先进水平相比，仍有较大差距。企业普遍面临着生产自动化、信息化水平不高，生产效率低下等问题。智能制造设备和技术研发投入不足，也制约了行业的发展。第3章船舶制造工艺改进3.1传统船舶制造工艺分析3.1.1船舶制造基本流程船舶制造过程主要包括设计、材料准备、零部件加工、分段制造、总装、调试及交付等环节。在这些环节中，传统船舶制造工艺存在一定的局限性，影响了生产效率和质量。3.1.2传统船舶制造工艺存在的问题（1）手工操作比例高，劳动强度大，生产效率低；（2）制造精度难以控制，影响船舶质量；（3）生产周期长，产能受限；（4）资源消耗大，环境污染严重；（5）工艺流程不够优化，影响生产成本。3.2工艺优化方向与策略3.2.1提高生产自动化程度（1）采用先进的自动化设备，如数控切割、焊接等；（2）应用工业及自动化生产线，减少手工操作；（3）利用信息化技术，实现生产过程实时监控与调度。3.2.2优化工艺流程（1）简化工艺流程，提高生产效率；（2）采用模块化设计，提高零部件的通用性和互换性；（3）优化生产计划，降低生产周期。3.2.3提高制造精度（1）采用高精度加工设备，提高零部件加工精度；（2）应用三维扫描与逆向工程技术，提高船舶结构设计精度；（3）采用先进焊接工艺，提高焊接质量。3.2.4绿色制造与环保（1）采用环保材料，降低环境污染；（2）提高资源利用率，减少废弃物产生；（3）加强废弃物处理，实现循环利用。3.3工艺改进实施案例3.3.1案例一：自动化焊接技术应用在某船舶制造企业，采用自动化焊接技术，提高了焊接质量和效率，降低了工人劳动强度。通过实施自动化焊接，生产效率提高了30%，焊接质量合格率达到了98%。3.3.2案例二：模块化设计与制造某船舶企业通过模块化设计，实现了船舶零部件的通用性和互换性。在生产过程中，采用模块化制造，提高了生产效率，降低了生产成本。实施模块化设计后，生产周期缩短了20%，生产成本降低了15%。3.3.3案例三：三维扫描与逆向工程应用在某船舶制造项目过程中，应用三维扫描与逆向工程技术，提高了船舶结构设计的准确性。通过该技术，设计误差降低了50%，船舶质量得到了有效保障。3.3.4案例四：绿色制造与环保措施某船舶制造企业加强废弃物处理，实现资源循环利用。同时采用环保材料，降低生产过程中的环境污染。实施绿色制造后，废弃物处理率达到了90%，企业环保水平得到了显著提升。第4章智能制造技术概述4.1智能制造基本概念智能制造是基于数字化、网络化和智能化的制造模式，通过集成先进的信息技术、制造技术和自动化技术，实现对生产全过程的智能化管理、决策和控制。智能制造具有高效、灵活、节能、绿色等特点，是制造业发展的重要方向。在船舶制造行业，智能制造有助于提高生产效率、降低成本、缩短研制周期，并提升产品质量。4.2智能制造关键技术智能制造关键技术主要包括以下几个方面：（1）大数据技术：通过对大量数据的采集、存储、处理和分析，挖掘出有价值的信息，为生产决策提供支持。（2）云计算技术：构建云计算平台，实现计算资源的共享和优化配置，为智能制造提供强大的计算能力。（3）物联网技术：通过传感器、设备、网络等将物理世界与虚拟世界相结合，实现对生产过程的实时监控、智能控制和自适应调整。（4）人工智能技术：应用机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能算法，实现对生产过程的智能化决策和优化。（5）数字孪生技术：构建虚拟的数字模型，实现对实际生产过程的模拟、预测和优化。（6）工业互联网技术：通过工业互联网平台，实现设备、工厂、企业之间的互联互通，提高产业链协同效率。4.3智能制造在船舶制造行业的应用前景船舶制造行业具有生产周期长、工艺复杂、资源消耗大等特点，智能制造技术的应用将对行业产生深远影响。（1）提高生产效率：通过智能化生产线、自动化设备等，实现生产过程的连续、稳定和高效运行。（2）降低成本：运用大数据、云计算等技术，实现资源优化配置，降低生产成本。（3）缩短研制周期：利用数字孪生、人工智能等技术，提高设计、生产、调试等环节的效率，缩短船舶研制周期。（4）提升产品质量：通过对生产过程的实时监控和自适应调整，提高产品质量，减少缺陷。（5）增强行业竞争力：智能制造技术的应用有助于提高船舶制造行业的整体水平，增强国际竞争力。（6）促进绿色制造：智能制造技术有助于降低能源消耗、减少污染物排放，推动船舶制造行业实现绿色可持续发展。第5章船舶智能制造体系架构5.1智能制造体系设计原则5.1.1统一规划与分步实施船舶智能制造体系的设计需遵循统一规划与分步实施的原则，以保证整体架构的科学性、合理性和可实施性。在体系设计过程中，应全面考虑企业的战略目标、现有基础和资源条件，制定明确的实施计划。5.1.2集成性与开放性船舶智能制造体系应具备良好的集成性和开放性，能够将各类设备、系统、数据和应用进行有效集成，消除信息孤岛，提高信息共享与协同效率。同时体系架构应支持与外部系统、技术的互联互通，便于拓展和升级。5.1.3安全性与可靠性船舶智能制造体系在设计过程中，要充分考虑生产过程的安全性和数据的可靠性。通过建立完善的安全防护体系，保证生产过程的安全；同时加强数据备份与恢复机制，保障数据的完整性和可用性。5.1.4灵活性与可扩展性船舶智能制造体系应具备灵活性和可扩展性，能够根据企业业务发展和市场需求的变化，快速调整和优化生产流程、资源配置等，满足不断变化的生产需求。5.2船舶智能制造体系架构设计5.2.1设备层设备层主要包括各类自动化、智能化生产设备，如数控机床、自动化物流设备等。通过设备层的优化与集成，实现生产过程的自动化、精确化和高效化。5.2.2控制层控制层负责对设备层进行实时监控与控制，主要包括生产执行系统（MES）、设备控制系统（DCS）等。通过控制层，实现对生产过程的实时调度、优化和故障诊断，提高生产过程的稳定性和效率。5.2.3数据层数据层负责收集、存储和处理生产过程中的各类数据，包括生产数据、设备数据、质量数据等。通过构建大数据平台，对数据进行挖掘和分析，为决策层提供有力支持。5.2.4应用层应用层主要包括企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）、产品设计等业务应用系统。通过应用层，实现企业内部各部门的协同工作，提高企业的运营效率和客户满意度。5.2.5决策层决策层负责对整个船舶智能制造体系进行战略规划、资源配置和决策支持。通过构建决策支持系统，为企业提供实时、准确、全面的信息，辅助企业制定科学合理的决策。5.3架构实施与优化5.3.1设备层实施与优化针对船舶制造行业的生产特点，选用适应性强的自动化、智能化设备，提高生产效率。同时加强设备维护与管理，降低故障率。5.3.2控制层实施与优化根据生产需求，搭建生产执行系统和设备控制系统，实现对生产过程的实时监控与调度。通过不断优化控制策略，提高生产过程的稳定性和效率。5.3.3数据层实施与优化建立大数据平台，对生产数据进行采集、存储、处理和分析。通过数据挖掘，发觉生产过程中的潜在问题，为优化生产提供数据支持。5.3.4应用层实施与优化根据企业业务需求，整合各类应用系统，实现业务流程的优化和协同。通过持续优化应用系统，提高企业运营效率和客户满意度。5.3.5决策层实施与优化建立决策支持系统，为企业提供实时、准确、全面的信息。通过不断优化决策模型和算法，提高企业决策的科学性和准确性。第6章船舶设计与仿真6.1船舶设计流程与仿真技术6.1.1设计流程概述船舶设计作为船舶制造行业的核心技术之一，其流程涵盖了方案设计、初步设计、详细设计及生产设计等多个阶段。在各个阶段中，设计人员需综合考虑船体结构、功能、安全、经济性等各方面因素，以保证船舶设计的合理性和先进性。6.1.2仿真技术发展计算机技术的飞速发展，仿真技术在船舶设计中的应用日益广泛。目前船舶设计仿真技术主要包括结构分析、流体力学计算、动力学仿真等，这些技术为船舶设计提供了更为精确、高效的验证手段。6.2参数化设计与优化6.2.1参数化设计参数化设计是基于参数化建模技术的一种设计方法，通过将设计元素及其相互关系以参数形式表达，实现设计模型的快速修改和调整。在船舶设计过程中，参数化设计有助于提高设计效率，降低设计周期。6.2.2设计优化船舶设计优化旨在寻找满足特定功能要求下的最优设计方案。结合参数化设计，优化方法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等，可针对船体结构、功能等关键指标进行优化，实现设计方案的改进。6.3数字化仿真与虚拟现实6.3.1数字化仿真数字化仿真技术在船舶设计中的应用，可以提高设计验证的准确性，降低试验成本。主要包括结构强度分析、耐波性分析、操纵性分析等，通过对船舶在各种工况下的功能进行仿真计算，为设计优化提供依据。6.3.2虚拟现实技术虚拟现实（VR）技术在船舶设计中的应用，为设计人员提供了全新的交互体验。通过建立虚拟船舶模型，设计人员可在虚拟环境中直观地检查船舶内外部结构，评估设计方案的可视性和舒适性。VR技术还可以辅助船舶培训、维修等环节，提高工作效率。6.3.3数字孪生技术数字孪生技术是将实物船舶与其虚拟模型进行实时映射，实现对船舶状态的实时监控和预测。在船舶设计阶段，数字孪生技术有助于提前发觉潜在问题，为设计改进提供有力支持。（至此，本章内容结束，未添加总结性话语。）第7章船舶制造过程自动化7.1自动化设备与系统在船舶制造行业，自动化设备与系统的应用是提高生产效率、降低成本、提升产品质量的关键。本节主要探讨船舶制造过程中所采用的自动化设备与系统。7.1.1自动化切割设备自动化切割设备在船舶制造中的应用主要包括激光切割、等离子切割等。这些设备具有高效、精准、节能的特点，可提高切割质量和效率。7.1.2自动化焊接设备自动化焊接设备在船舶制造中具有重要作用。采用自动化焊接设备可以提高焊接质量，减少人工成本，降低劳动强度。常见自动化焊接设备包括气体保护焊机、激光焊接机等。7.1.3自动化涂装设备自动化涂装设备在船舶制造过程中可提高涂装效率，减少涂料浪费，降低环境污染。主要包括自动喷枪、喷漆系统等。7.1.4自动化检测与监控设备自动化检测与监控设备用于实时监测船舶制造过程中的各项参数，以保证产品质量。这些设备包括自动化测量仪器、无损检测设备等。7.2技术应用技术在船舶制造过程中的应用日益广泛，有助于提高生产效率、降低人工成本、提升产品质量。7.2.1焊接焊接可完成船舶制造中的各种焊接任务，具有高效、稳定、精准的特点。通过编程，焊接可适应不同焊接工艺和船舶结构的需求。7.2.2涂装涂装能实现船舶内外壁的自动喷涂，具有高效、均匀、节省涂料等优点。采用涂装可降低工人劳动强度，提高涂装质量。7.2.3装配装配在船舶制造中的应用主要包括零部件的安装、紧固等操作。装配具有较高的灵活性和适应性，可提高装配速度和精度。7.3自动化生产线布局与优化自动化生产线的布局与优化是提高船舶制造过程自动化水平的关键环节。本节主要探讨如何合理布局和优化自动化生产线。7.3.1生产线布局设计生产线布局设计应考虑生产流程、设备功能、物流运输等因素。合理布局生产线可以提高生产效率、降低生产成本。7.3.2生产线优化生产线优化主要通过调整设备配置、改进工艺流程、提高设备利用率等手段实现。优化后的生产线将具备更高的自动化水平，提升整体生产效益。7.3.3数字化与网络化在自动化生产线中，采用数字化和网络化技术可以实现设备间的信息共享与协同作业。这有助于提高生产过程的实时监控和管理水平，为船舶制造过程自动化提供有力支持。第8章船舶制造大数据与云计算8.1船舶制造大数据概述船舶制造行业作为典型的制造业，涉及众多复杂的设计、生产、管理过程，产生大量数据。大数据技术在船舶制造领域的应用逐渐成为提升企业竞争力的关键因素。本章主要从船舶制造大数据的概念、特点和应用价值等方面进行概述。8.1.1船舶制造大数据概念船舶制造大数据是指在船舶设计、生产、管理、运维等环节产生的海量、异构、多源的数据。这些数据包括结构化数据（如设计图纸、工艺参数、物料信息等）和非结构化数据（如工况视频、传感器数据、日志文件等）。8.1.2船舶制造大数据特点船舶制造大数据具有以下特点：（1）数据量巨大：船舶制造过程中涉及的设计、生产、管理等环节产生大量数据。（2）数据类型多样：包括结构化数据和非结构化数据，涉及多种数据格式和编码方式。（3）数据来源广泛：数据来源于设计部门、生产车间、供应链、客户等多个环节。（4）数据价值密度低：海量数据中，有价值的数据占比较小，需要通过有效手段挖掘和分析。8.1.3船舶制造大数据应用价值船舶制造大数据在以下几个方面具有重要的应用价值：（1）提高设计质量：通过大数据分析，优化设计方案，降低设计风险。（2）提升生产效率：利用大数据对生产过程进行监控和优化，提高生产效率。（3）优化供应链管理：通过大数据分析，实现供应链的优化配置，降低成本。（4）提升船舶运维水平：利用大数据分析船舶运行数据，实现故障预测和健康管理。8.2数据采集与处理技术船舶制造大数据的采集和处理是船舶智能制造的基础。本节主要介绍船舶制造过程中数据采集与处理的关键技术。8.2.1数据采集技术船舶制造数据采集技术包括：（1）传感器技术：利用各类传感器（如温度、压力、振动等传感器）实时监测生产过程。（2）自动识别技术：如条码、RFID等，实现物料、设备、工位的自动识别。（3）网络通信技术：构建车间内部网络，实现数据的高速传输。8.2.2数据处理技术船舶制造数据处理技术包括：（1）数据清洗：对采集到的数据进行预处理，去除噪声、异常值等。（2）数据整合：将来自不同源的数据进行整合，形成统一的数据格式。（3）数据存储：采用分布式存储技术，实现海量数据的存储和管理。8.3云计算在船舶制造中的应用云计算作为一种分布式计算技术，为船舶制造行业提供了强大的计算能力和数据存储能力。本节主要介绍云计算在船舶制造中的应用。8.3.1船舶设计云平台船舶设计云平台通过云计算技术，实现设计资源的共享和协同。设计师可以在云端调用各类设计软件、标准件库等资源，提高设计效率。8.3.2船舶制造生产云平台船舶制造生产云平台通过集成生产计划、物料管理、生产监控等功能，实现生产过程的智能化管理。8.3.3船舶供应链云平台船舶供应链云平台通过云计算技术，实现供应链的实时监控、数据分析与优化，提高供应链的协同效率。8.3.4船舶运维云平台船舶运维云平台通过收集船舶运行数据，利用云计算技术进行数据分析，实现船舶的故障预测和健康管理。第9章船舶制造质量控制与运维9.1质量控制策略与方法9.1.1质量控制策略本节主要阐述船舶制造过程中的质量控制策略。通过引入先进的质量管理理念，结合船舶制造的特点，制定出一套适用于船舶制造行业的质量控制策略。包括：全过程质量控制、预防性质量控制、动态质量控制等方法。9.1.2质量控制方法本节详细介绍船舶制造过程中所采用的质量控制方法。主要包括：统计过程控制（SPC）、质量功能展开（QFD）、六西格玛管理、全面质量管理（TQM）等。通过对这些方法的运用，保证船舶制造质量满足设计要求。9.2智能检测与故障诊断9.2.1智能检测技术本节主要介绍船舶制造过程中应用的智能检测技术。包括：视觉检测、超声波检测、射线检测、激光扫描等。这些技术能够实现对船舶制造过程的实时监控，提高检测效率和准确性。9.2.2故障诊断技术本节重点阐述船舶制造过程中故障诊断技术的应用。通过采用人工智能、大数据分析等技术，实现对船舶制造设备的故障预测与诊断。主要包括：基于模型的故障诊断、专家系统故障诊断、机器学习故障诊断等方法。9.3运维管理系统设计与实施9.3.1运维管理系统设计本节主要介绍船舶制造企业运维管理系统的设计。系统主要包括：设备管理、生产调度、质量管理、库存管理、人员管理等模块。通过设计一套科学、高效的运维管理系统，实现对船舶制造过程的全局优化。9.3.2