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生产车间简介范文
作者:蒙特勒赌场

  管理的核心。现场管理存在的真正问题是我们没有深入了解现场管理的意义,我们不缺乏现场管理的方法,我们缺乏的是规范化、标准化、制度化、目视化现场管理的理念。现场管理的范围函盖了

  摘要:现场管理是生产管理的核心。现场管理存在的真正问题是我们没有深入了解现场管理的意义,我们不缺乏现场管理的方法,我们缺乏的是规范化、标准化、制度化、目视化现场管理的理念。现场管理的范围函盖了生产管理的全部内容,不良的现场管理掩盖了一切隐患,这些隐患会导致一系列事故的发生,直至使企业的供应链断裂。现场管理的真正主导者是员工,现场管理的目的是全面提升员工的工作标准、培养优良的工作作风、营造良好的工作氛围、成就生产的良性循环。对于现场管理而言,执行成就未来,细节决定成败。

  在上世纪八九十年代,精益化生产管理走进国门,在冲击电子、汽车、化工等行业的现场管理的同时,也对饲料企业的生产现场造成了一定影响,许多饲料企业引进了6S等现场管理方法。但经过一段时间后,虽然在饲料企业板报与墙壁上的6S宣传内容仍然存在,但生产现场又恢复了往日的模样,一场轰轰烈烈的大扫除运动在一片叹息声中宣告结束。于是业内人士形成了这样的一种想法:饲料企业的现场管理不可能像电子行业那样干净整齐、有条不紊,做饲料企业的现场管理太难了!但今天的欧洲饲料厂和国内许多管理标准的饲料企业却给了我们一个肯定的答案:饲料企业现场管理不仅能够向电子行业看齐,甚至能够超过电子行业!我们的生产现场之所以成为脏乱差的代名词,一是因为硬件落后,二是因为管理理念落后。理念决定硬件,根本的原因在于我们没有充分重视生产现场的管理,没有对现场管理的意义进行深入研究,虽然企业的生产规模在不断扩大,但我们的眼光依旧总往外看、不向内看,外部市场急需精细化生产管理作为支撑的时候,内部管理却因思想陈旧、措施落后而屡出事故,现场管理成为饲料企业的发展瓶颈与管理硬伤。

  在中国饲料业发展了三十多年的今天,许多饲料企业留给人们的印象依旧是“噪声大、粉尘大,到处都是脏乱差,味道怪异说不清,安全隐患比较大,老鼠养得大又肥,苍蝇多得满天飞”,而饲料企业生产工人在人们心目中的形象仍旧是“一身怪味、满面灰尘、十指粗糙、饭量惊人,衣衫破旧不整齐,就像灾区逃难民”,这些现象都折射出饲料企业的生产现场管理存在很多的问题,这些问题的存在为企业的可持续发展埋下了隐患。将存在的问题归纳起来,主要有以下五类:

  一是6S管理基础薄弱,整理、整顿、清扫、清洁工作没有有效持续,生产员工的现场管理意识淡泊,没有形成良好的工作习惯;现场管理者的综合素质与管理技能有待提高,管理思想僵化,现场管理者发现问题、解决问题、处理问题的能力与意识有待提高。

  二是现场物品定置管理混乱,现场物流管理缺乏标准,员工随意性强,制度意识差,执行力不强。

  三是作业场所的目视管理不明确、不完善,作业流程与标准缺乏明显标识,物品寻找浪费时间,有问题时不能及时发现。

  四是设备操作不规范,保养工作不到位,生产现场跑、冒、滴、漏现象严重,设备日常维护与管理工作欠缺,维护、使用两张皮现象严重。

  五是现场改善氛围不浓厚,激励机制不健全,激励手段单一,工作环境单调、压抑、恶劣,员工培训欠缺,上下沟通不畅,组织架构与人员管理方法存在问题。

  在饲料企业发展之初,生产管理是最容易做的工作,这不仅是因为中国是从计划经济走出来的国家,对工厂与生产管理有着深厚的基础。随着企业规模的不断扩大,市场经济的纵深发展,饲料企业逐步形成了以技术为核心、以营销为龙头的发展模式,但与此同时,却忽略了对生产管理工作的重视与发展,企业千心万苦得到的订单因内部管理粗放而无法兑现,打开了市场产品质量却出了问题,解决了质量问题又出现了供应不足的现象,努力按期交货却又出现了安全事故,生产管理成为企业管理最短的一块木板!人们在总结企业发展过程时认识到,卓越的研究开发可以使产品进入市场,但依靠卓越的生产活动才能立足于市场!没有工厂的精细化管理,就没有市场的辉煌业绩,企业发展就会成为无源之水。现今我国的饲料企业,配方、采购、原料使用、营销手段已经基本同质化、公式化、同源化、公开化,饲料企业之间的竞争已经由单一的市场竞争、技术竞争转化为企业综合实力的竞争,每个企业都在面临着管理差距或管理落后带来的严峻挑战,企业如果还只注重市场开拓,忽视内部管理,竞争力只会越来越弱,所以企业应将眼光放在长期利益上,必须始终以全面提升企业的综合竞争力为中心进行经营。而企业要提高生产力、降低成本,持续挖掘内部潜力,树立竞争优势,就必须将目光投到企业的现场管理中来。目前,精益生产在我国已经形成滔滔大势,饲料企业技术营销两头沉的局面已经逐步被打破,技术、营销、采购、生产四位一体的系统思考模式成为饲料企业新的管理模式,现场影响市场、现场决定市场、现场就是市场、市场就在现场的理念逐渐深入人心,饲料企业的生产管理也从被忽视的角落堂而皇之地登上了企业管理的日程表。

  中国饲料行业发展的实践证明,产品和服务的质量、生产成本和交货期已成为饲料企业竞争成败的重要条件,稳定保持产品质量已日益成为饲料企业在市场竞争中取胜的法宝。越来越多的经验和教训告诉我们,为客户服务就是在为企业的明天服务,服务的态度与个性化服务差异直接影响客户对企业的忠诚度与美誉度;产品质量是企业生存的根本,同时也是客户选择企业的根本因素;交货期是企业综合实力的直观表现。目前比较流行的形象营销就是通过到企业现场的体验,让专业的客户对企业的实力有所了解,对企业所能提供的品质与交货期充满信任!企业不仅要及时为顾客提供质量好的产品,好的产品和服务还应具备价格的竞争力,满足顾客的价格要求,这就需要企业不断的降低成本,而降低成本则依靠低成本的改善方法、良好的环境维持、消除不良品以及标准化作业方式等措施,这些都是现场管理的工作与内容。因此,现场管理不仅仅是为了塑造一个表面干净、整洁的工厂,其真正意义在于通过对生产现场存在问题的整改,而不断优化流程管理与工作配合,强化企业的综合竞争实力。

  饲料企业的现场管理包括人员管理、安全管理、现场卫生、生产工艺、物流运送、作业标准、设备维护、产品质量、生产成本、生产计划与组织安排等十个主要内容。进行现场管理,首先要树立“现场、现物、现实”、“及早、及时、及至”、“问题、方法、协调”的现场管理理念。现场管理要实现的目标是“人人时时刻刻有事干、事事时时刻刻有人管,岗位无闲人、工作无死角,员工知其责、明其权、干其事、有其利,工作流程化、制度化、规范化、标准化”。现场管理的措施与手段则是消除生产现场及其背后隐藏的“四不”现象,即不合理(操作与指挥、流程与制度)、不均衡(设置与消耗、投入与产出)、不节省(浪费)、不安全(行为或状态),让一切工作在可控状态下运行、在标准状态下运行。现场管理的特点是全员性、实时性、系统性、动态性,现场管理的主体是员工,现场管理强调执行与细节。现场管理的方法很多,6S、目视管理等方法都可应用到饲料企业的现场管理中去,但关键的问题是活学活用、持之以恒,没有最好的管理方法,只有最合适的管理方法。现场管理要因地制宜、与时俱进,在企业不同的发展阶段,都要根据企业特色与现场存在的问题而改变重点管理内容与实施形式,探索并最终形成适合本企业、具有本企业特色的现场管理制度。

  生产现场重在细节管理,细节管理重在改善与维持。现场改善没有固定形式,我们择其一二,以体现改善与管理的思想。

  设置生命开关。为了减少交叉污染,清理混合机是饲料企业生产管理的一项日常工作。在集中控制的生产工艺状态下,混合机的控制是在程控室完成的,清理混合机的人员无法在现场控制设备运行状态,混合机在清理过程中一旦运行起来,便会造成人身伤害事故,使得这项工作存在极大的安全隐患。如果我们在混合机现场通往电动机的动力电路上安装一个空气开关,再将空气开关安装在一个箱子内,清理混合机的人员进入混合机前,先将空气开关调至断路状态,再将箱子锁闭,自己将钥匙保管起来,这样就再也不用担心有生命之忧了,清理混合机的工作将会因安全有了保障而变得轻松愉快起来。

  消防平面图。生产员工是饲料企业消防工作的主要力量,但却存在着流动性大、人员不稳定的缺点,消防安全工作容易受到影响。如果在厂区的平面图上,将消防设施的布局与数量、用途与型号展现出来,形成消防平面图,张贴在厂区内的主要作业现场,根据消防图的指示,无论在任何时候,无论何人,都能够在最短时间内找到离消防现场最近的消防器材,及时实施消防工作。这样做的好处还在于,将消防图张贴在生产现场,对员工实际上是在进行长期的消防安全培训,让员工既树立了消防意识,对消防器材的布局了若指掌,同时还节省了培训成本。

  目视管理法应用一。饲料企业是重点防火单位,消防安全管理非常重要。但对许多饲料企业来说,经常会遇到灭火器不翼而飞、消防设施被毁坏等令管理者头疼的问题。其实这个问题很好解决。我们先给消防栓装上透明玻璃,然后用一个小小的防盗标签将其封住,这样在日常巡视时,既可对消防栓内的器材是否健全、水龙头是否漏水一目了然,同时又能够及时发现消防器材是否丢失。再将消防标签贴在消防箱上,注明数量、品名、下次安检日期、日常巡查的负责人等信息后,便可由专人兼职负责检查了。如果再给灭火器及其它消防设施编上号,建立档案,这项工作就做得更完美了。

  目视管理法应用二。空气压缩系统是饲料生产线的主要辅助设施之一,因其压力大,很容易产生压缩空气泄露现象,不仅造成生产成本的升高,造成空压机的无用功增多,还很容易造成气压下降,导致无法进行正常生产。在生产状态下,由于生产车间内噪声较大,凭听力并不容易发现压缩空气跑漏的地方,但如果我们在压缩系统元器件及管道接口处等容易产生跑漏的地方栓上一条线绳,就能够很直观地判断出是否存在跑漏现象了,节省了检查时间,提高了工作效率,对无形的压缩空气做到了有形管理。

  在饲料企业的生产现场,有人开灯、无人关灯是一个老大难问题。即便企业实施了严格的管理制度,这种现象依然时有发生。许多人将这种现象归结为员工的责任心不强,其实很多情况下是员工忘了关灯,属于无意识犯错。有一种简单的方法可以彻底解决这个问题,自动化管理:用一个光控器或时间继电器来控制灯具的开关,按光度或时间定时开启或关闭灯具,这个问题就可得到彻底解决。随着饲料企业人工成本的不断增高与管理难度加大,自动化改造与升级是饲料企业生产设施发展的方向。

  目视管理法应用三。脉冲除尘的主要作用是清除原料中的灰尘与粉尘。由于脉动冲除尘器内的布筒会被经常堵塞,设备在设计时,就安装了一个用于随时清理布筒的外接气管。但这个气管却经常被生产员工用于清理卫生用,极大地浪费了压缩空气,不仅造成生产成本的增高,还大大缩短了空压机的使用寿命。但一般员工是不明白这个道理的,如果我们在脉冲除尘上张贴一个管理通告,将上述意思以很简单的语言讲述出来,并配以相应的考核制度,这种浪费现象就会大大减少,从而达到了我们的管理目的。这种一句话管理的目视管理方法可以在饲料企业生产现场的许多地方应用,它的好处在于只用有限的几个字,就可以让所有的人懂得了一项生产管理规定。

  步入饲料企业,废旧包装、废旧标签、废旧清理工具、甚至废旧劳动保护用品随处可见,十分影响现场整洁,令人目不忍睹。解决这个问题需要软硬兼施,软件就是制度管理,要求必须对有形物资做到以旧领新(消耗或使用后不再存在的物资除外);硬件就是对厂区、库房、车间、工段内的垃圾桶及废旧物品进行定期管理,并且派专人进行定时清理、定期检查。如此一来,废旧物品即不会再被四处乱丢,还可废旧利用,即美化了环境,又节约了成本。同样,对市场退料、回机料、甩包料、扫地料、废旧零配件等都应实施定置,对乙炔、氧气等维修用的易燃易爆物品不仅要定期管理,而且还应定人管理、定时检查。

  在饲料企业,落地料似乎是随处可见的东西。成品装车现场、小料添加现场、成品打包现场是落地料的重灾区。因其数量少、品种多、难于处理而成为最难管理的细节之一。处理不好,就会对产品质量造成影响,如果丢弃了,长期下来,就会造成大量的浪费。如果在上述三个作业场所设置专用容器,对落地料进行分批收集、分类存放、定期汇总、定期处理,并配以相应的考核制度,这个问题就能得到有效改进。

  原料管理。小料添加工段是饲料企业生产现场管理中的难点之一,原料品种多、添加数量少、手工称量、限时完成是其难管的原因。如果现场管理不善,很容易产生原料用错或交叉污染的质量事故。针对这种情况,我们采纳了超市的货架管理模式,将节余的各类添加剂按使用的频率、使用的数量、品种及包装形式分门别类地放在小料添加现场的货架上,并在货架上贴上铭牌,显示有关该种原料的相关信息,配料员需要什么原料既可快速地从货架上取下,进行配料作业,避免了寻找带来的时间浪费与工作效率低下。

  计量管理。在饲料生产中,每种小料添加的数量都不一样,要求的计量精度也不一样,因此必须要用不同精度的计量工具进行配料。如果由一个人完成同一配方的全部计量工作,很容易出现漏配、少配的现象,而且工作效率也不会高。为了避免这个问题的发生,提升配料的工作效率与精确度,我们将不同精度的计量秤安装在配料现场,对配制原料按精度要求进行分类,将工作人员按原料用量进行合理分配,配料工作实施流水作业,生产人员分工负责固定种类原料的配料与计量工作,最后由投料人员按配料清单到各配料现场提取配制好的原料,汇总后进行投料。

  投料管理。投料是小料添加工段的重要工序,管理不善,会出现多投、少投、早投、晚投的情况。为了避免上述问题的发生,我们可以采取声(光)通讯、双重检验的现场管理方法,即:配料系统需要投入小料时,投料人员会收到来自配料系统的声(光)信号,投料人员依据信号开始投料作业;投料人员在投料前,对所投原料按清单进行重量与品种检验,同时,由程控室工作人员通过重量显示器,对所投小料的整体重量进行监控。

  同时,对于小料添加工段的质量管理还需注意以下细节:一是配制不同原料时要用不同的工具,二是在配制下一种原料前,要及时清理落地料与配料秤,避免交叉污染现象的发生,三是严格控制配制好的原料存放时间,严格遵循现用现配的原则,四是配料应严格检查原料感官,对不符合质量标准的原料绝对不能使用,五是配料前要对计量工具进行校验,配料中将计量误差控制在标准范围内。

  以上案例都是饲料企业常见的生产现象,但就是这些看似琐碎、不起眼的工作决定了生产工作的成败。所以说,生产现场的细节管理并不难做,难的是是否真正的能够做得足够细。

  在中国饲料企业快速发展的今天,“高质量、低成本、快交期”成了决定饲料企业能否生存与发展的保证,生产现场管理成为饲料企业最关注的热点之一,几乎所有的企业都在研究与探讨促进安全生产、消除管理失误、降低生产成本、稳定产品质量的现场管理措施与方法。因现场管理的牵涉面广,管理难度大,只有各系统、各部门共同参与,全体人同齐抓共管,建立分级管理、分线负责的现场管理体系,把抓现场管理作为企业进步的突破性点,才能够促进企业朝着健康、快速、可持续发展的方向前进。

  国内对于人工智能的讨论大多是不成体系的碎片式,很难从中深入了解人工智能的发展脉络和技术体系,也很难有实际借鉴意义。人工智能的历史、核心技术和应用情况进行了详细说明,尤其是其中重要的认知技术。...

  国内对于人工智能的讨论大多是不成体系的碎片式,很难从中深入了解人工智能的发展脉络和技术体系,也很难有实际借鉴意义。人工智能的历史、核心技术和应用情况进行了详细说明,尤其是其中重要的认知技术。这份报告将有助于我们对人工智能和认知技术进行深入了解,也有助于各行业的公司考量人工智能应用的实际价值。

  近几年各界对人工智能的兴趣激增,自2011年以来,开发与人工智能相关的产品和技术并使之商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资,而科技巨头更是投资数十亿美元收购那些人工智能初创公司。相关报道铺天盖地,而巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现,计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断更是被媒体四处引用并引发广泛关注。

  谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域,比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。

  Facebook聘用了人工智能学界泰斗YannLeCun来创建自己的人工智能实验室,期望在该领域获得重大突破。

  牛津大学的研究人员发表了一篇报告表明,美国大约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。

  纽约时报畅销书《TheSecondMachineAge》论断,数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来,但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。

  硅谷创业家ElonMusk则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。

  著名理论物理学家StephenHawking认为,如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结,“除非我们知道如何规避风险。”

  即便有如此多炒作,但人工智能领域却也不乏显著的商业行为,这些活动已经或者即将对各个行业和组织产生影响。商业领袖需要透彻理解人工智能的含义以及发展趋势。

  揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语,勾勒历史,同时描述基础性的核心技术。

  人工智能领域苦于存在多种概念和定义,有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的NilsNilsson先生写到:“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义,但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。对于我们来说,一种实用的定义即为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如,视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。比起研究人类如何进行思维活动,从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义,而非人类如何思考,在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。值得一提的是,随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之,人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以,人工智能的定义随着时间而演变,这一现象称之为“人工智能效应”,概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。”

  人工智能并不是一个新名词。实际上,这个领域在20世纪50年代就已经开始启动,这段探索的历史被称为“喧嚣与渴望、挫折与失望交替出现的时代”——最近给出的一个较为恰当的评价。

  20世纪50年代明确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标,从此研究人员开展了一系列贯穿20世纪60年代并延续到70年代的研究项目,这些项目表明,计算机能够完成一系列所本只属于人类能力范畴之内的任务,例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作,甚至是模拟心理学家、谱曲这样的活动。

  但是,过分简单的算法、匮乏的难以应对不确定环境(这种情形在生活中无处不在)的理论,以及计算能力的限制严重阻碍了我们使用人工智能来解决更加困难和多样的问题。伴随着对缺乏继续努力的失望,人工智能于20世纪70年代中期逐渐淡出公众视野。

  20世纪80年代早期,日本发起了一个项目,旨在开发一种在人工智能领域处于领先的计算机结构。西方开始担心会在这个领域输给日本,这种焦虑促使他们决定重新开始对人工智能的投资。20世纪80年代已经出现了人工智能技术产品的商业供应商,其中一些已经上市,例如Intellicorp、Symbolics、和Teknowledge。

  20世纪80年代末,几乎一半的“财富500强”都在开发或使用“专家系统”,这是一项通过对人类专家的问题求解能力进行建模,来模拟人类专家解决该领域问题的人工智能技术。

  对于专家系统潜力的过高希望彻底掩盖了它本身的局限性,包括明显缺乏常识、难以捕捉专家的隐性知识、建造和维护大型系统这项工作的复杂性和成本,当这一点被越来越多的人所认识到时,人工智能研究再一次脱离轨道。

  20世纪90年代在人工智能领域的技术成果始终处于低潮,成果寥寥。反而是神经网络、遗传算法等科技得到了新的关注,这一方面是因为这些技术避免了专家系统的若干限制,另一方面是因为新算法让它们运行起来更加高效。

  神经网络的设计受到了大脑结构的启发。遗传算法的机制是,首先迭代生成备选解决方案,然后剔除最差方案,最后通过引入随机变量来产生新的解决方案,从而“进化”出解决问题的最佳方案。

  截止到21世纪前10年的后期,出现了一系列复兴人工智能研究进程的要素,尤其是一些核心技术。下面将对这些重要的因素和技术进行详细说明。

  在价格、体积不变的条件下,计算机的计算能力可以不断增长。这就是被人们所熟知的摩尔定律,它以Intel共同创办人GordonMoore命名。GordonMoore从各种形式的计算中获利,包括人工智能研究人员使用的计算类型。数年以前,先进的系统设计只能在理论上成立但无法实现,因为它所需要的计算机资源过于昂贵或者计算机无法胜任。今天,我们已经拥有了实现这些设计所需要的计算资源。举个梦幻般的例子,现在最新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的400万倍。

  得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器,这个世界产生的数据量急剧增加。随着对这些数据的价值的不断认识,用来管理和分析数据的新技术也得到了发展。大数据是人工智能发展的助推剂,这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算,比如图像、文本或者语音,通过把这些模型暴露在数据的海洋中,使它们得到不断优化,或者称之为“训练”——现在这样的条件随处可得。

  和大数据现象紧密相关,互联网和云计算可以被认为是人工智能基石有两个原因,第一,它们可以让所有联网的计算机设备都能获得海量数据。这些数据是人们推进人工智能研发所需要的,因此它可以促进人工智能的发展。第二,它们为人们提供了一种可行的合作方式——有时显式有时隐式——来帮助人工智能系统进行训练。比如,有些研究人员使用类似MechanicalTurk这样基于云计算的众包服务来雇佣成千上万的人来描绘数字图像。这就使得图像识别算法可以从这些描绘中进行学习。谷歌翻译通过分析用户的反馈以及使用者的无偿贡献来提高它自动翻译的质量。

  算法是解决一个设计程序或完成任务的路径方法。最近几年,新算法的发展极大提高了机器学习的能力,这些算法本身很重要,同时也是其他技术的推动者,比如计算机视觉(这项科技将会在后文描述)。机器学习算法目前被开源使用,这种情形将促成更大进步,因为在开源环境下开发人员可以补足和增强彼此的工作。

  我们将区分人工智能领域和由此延伸的各项技术。大众媒体将人工智能刻画为跟人一样聪明的或比人更聪明的计算机的来临。而各项技术则在以往只有人能做到的特定任务上面表现得越来越好。我们称这些技术为认知技术(下图),认知技术是人工智能领域的产物,它们能完成以往只有人能够完成的任务。而它们正是商业和公共部门的领导者应该关注的。下面我们将介绍几个最重要的认知技术,它们正被广泛采纳并进展迅速,也获得大量投资。

  是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如,一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

  计算机视觉有着广泛应用。其中包括,医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗;人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物;在安防及监控领域被用来指认嫌疑人;在购物方面,消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。

  机器视觉作为一个相关学科,泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里,计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体,因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究,而机器视觉则是“已经解决的问题”,是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大,计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。

  指的是计算机系统无需遵照显式的程序指令而只是依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。其核心在于,机器学习是从数据中自动发现模式,模式一旦被发现便可用于做预测。比如,给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库,系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多,预测就会越好。

  机器学习的应用范围非常广泛,针对那些产生庞大数据的活动,它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外,这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探、以及公共卫生。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色,比如计算机视觉,它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。现如今,机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一,在2011-2014年中这段时间内就已吸引了近十亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美金收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。

  是指计算机拥有的人类般文本处理的能力,比如,从文本中提取意义,甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式,但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本,例如自动识别一份文档中所有被提及的人与地点;识别文档的核心议题;或者在一堆仅人类可读的合同中,将各种条款与条件提取出来并制作成表。以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成,后者仅能针对简单的文本匹配与模式进行操作。请思考一个老生常谈的例子,它可以体现自然语言处理面临的一个挑战。在句子“光阴似箭(Timeflieslikeanarrow)”中每一个单词的意义看起来都很清晰,直到系统遇到这样的句子“果蝇喜欢香蕉(Fruitflieslikeabanana)”,用“水果(fruit)”替代了“时间(time)”,并用“香蕉(banana)”替代“箭(arrow)”,就改变了“飞逝/飞着的(like)”与“像/喜欢(like)”这两个单词的意思。

  自然语言处理,像计算机视觉技术一样,将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布,举例来说,就是某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字,通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来,比如垃圾邮件同正常邮件。以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准,用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。

  因为语境对于理解“timeflies(时光飞逝)”和“fruitflies(果蝇)”的区别是如此重要,所以自然语言处理技术的实际应用领域相对较窄,这些领域包括分析顾客对某项特定产品和服务的反馈、自动发现民事诉讼或政府调查中的某些含义、以及自动书写诸如企业营收和体育运动的公式化范文等。

  将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、致动器、以及设计巧妙的硬件中,这就催生了新一代的机器人,它有能力与人类一起工作,能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如无人机,还有可以在车间为人类分担工作的“cobots”,还包括那些从玩具到家务助手的消费类产品。

  主要是关注自动且准确的转录人类的语音。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题,在不同口音的处理、背景噪音、区分同音异形异义词(“buy”和“by”听起来是一样的)方面存在一些困难,同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术,再辅以其他技术,比如描述声音和其出现在特定序列和语言中概率的声学模型等。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino’sPizza最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。

  上面提到的认知技术进步飞快并吸引了大量投资,其他相对成熟的认知技术仍然是企业软件系统的重要组成部分。这些日渐成熟的认知技术包括决策最优化——自动完成对复杂决策或者在资源有限的前提下做出最佳权衡;规划和调度——使设计一系列行动流程来满足目标和观察约束;规则导向系统——为专家系统提供基础的技术,使用知识和规则的数据库来自动完成从信息中进行推论的处理过程。

  自动欺诈探测系统使用机器学习可以识别出预示着欺诈性付款行动的行为模式;借助语音识别技术能够自动完成电话客服;声音识别可以核实来电者的身份

  美国有一半的医院采用自动语音识别来帮助医生自动完成医嘱抄录,而且使用率还在迅速增长;机器视觉系统自动完成乳房X光检查和其他医学影响的分析;IBM的Watson借助自然语言处理技术来阅读和理解大量医学文献,通过假设自动生成来完成自动诊断,借助机器学习可以提高准确率。

  机器学习系统被用来预测生物数据和化合物活动的因果关系,从而帮助制药公司识别出最有前景的药物。

  许多公司正在使用数据分析和自然语言生成技术,自动起草基于数据的的公文材料,比如公司营收状况、体育赛事综述等。

  出于监控、合规和欺诈检测等特定目的,公共部门也已经开始使用认知技术。比如,乔治亚州正在通过众包的形式来进行财政披露和竞选捐助表格的数字化,在这个过程中他们就采用了一套自动手写识别系统。

  它们正利用机器视觉、机器学习等认知技术来改进产品或者开发全新产品,比如Roomba机器人吸尘器,Nest智能恒温器。

  上述例子表明,认识技术的潜在商业收益远大于自动化带来的成本节约,这主要体现在:

  在未来五年,认知技术在商业领域的影响力将显著增长。原因有二,首先,近些年来,技术性能有了实质进步,并处于持续研发状态。其次,数亿美元已经投入到技术商业化中,许多公司正致力于为各商业部门的广泛需求提供定制化开发和打包方案,以使这些技术更易购买和配置。虽然并非所有的技术提供商都能幸存,但他们的努力将共同推动市场前进。技术性能的改善和商业化正在共同扩大着认知技术的应用范围,这种情况在未来几年都将持续下去。

  认知技术大踏步前进的例子非常多。比如Google的语音识别系统,一份报告显示,Google用了不到两年时间就将语音识别的精准度从2012年的84%提升到如今的98%。计算机视觉技术也取得了突飞猛进的发展。如果以计算机视觉技术研究者设置的技术标准来看,自2010年到2014年,图像分类识别的精准度提高了4倍。Facebook的DeepFace技术在同行评审报告(译者注:同行评审,是一种学术成果审查程序,即一位作者的学术著作或计划被同一领域的其他专家学者评审。)被高度肯定,其脸部识别率的准确度达到97%。2011年,IBM为了让Watson在智力节目《危险边缘》中获胜,曾对Watson进行优化,提升两倍的答案精确度。现在,IBM又宣称如今的Watson比当时“智能”了2400%。

  随着技术的改进和提高,技术应用的范围也在不断扩大。比如,在语音识别方面,机器曾经需要大量训练才能在有限词库里勉强识别出来,由语音识别技术延伸出的医疗应用程序也很难得到真正普及。而现在,每个月互联网上都会有数以百万次的语音搜索。另外,计算机视觉技术过去被狭隘的理解为部署在工业自动化方面,但现在,我们早已看到这一技术被广泛运用到监控、安全以及各种各样的消费应用里。IBM如今正拓展Watson在竞赛游戏之外的应用,从医疗诊断到医学研究再到财务建议以及自动化的呼叫中心。

  并不是所有的认知技术都有如此令人瞩目的发展。机器翻译有了一定发展,但幅度很小。一份调查发现,从2009年到2012年,将阿拉伯语翻译到英语的精确度仅仅提升了13%。尽管这些技术还不完美,但他们已经可以影响到专业机构的工作方式。很多专业翻译人员依靠机器翻译提升翻译精准度,并把一些常规翻译交给机器,自己专注在更具挑战性的任务上。

  很多公司正努力将认知技术做进一步研发,并逐步将其融入到更多产品尤其是企业级产品里,以方便企业用户购买和部署。

  从2011年到2014年5月,超过20亿美元的风险投资流入到基于认知技术研究的产品和服务里。与此同时,超过100家的相关公司被兼并或收购,其中一些被互联网巨头如亚马逊、苹果、Google、IBM或Facebook收购。所有这些投资都在培育一个多样化的公司图谱,这些公司正在加速认知技术的商业化进程。

  在这里,我们并不会提供关于某公司在认知技术商业化方面的细节,我们希望说明,认知技术产品拥有丰富的多样性。下面就是致力于认知技术商业化的公司名单,这个名单既不是完整无缺也非固定不变,而是一个动态的,用于推动和培育市场的指标。

  数据管理和分析工具主要使用自然语言处理、机器学习等认知技术。这些工具利用自然语言处理来从非结构化的文本中提取出意思,或者借助机器学习帮助分析人员从大规模数据集中发现深层含义。这个领域的公司包括ContextRelevant(译者注:美国的一家大数据挖掘和分析公司)、PalantirTechnologies(译者注:这家公司称要将数据、技术、人类和环境连接起来)、以及Skytree(译者注:一家借助机器学习进行市场分析并提供决策依据的大数据公司)。

  认知技术的各个部分可以被整合到各种应用和商业决策中,分别起到增加功能和提高效率的作用。例如,Wise.io公司提供一套模块来促进商业决策,比如客户支持、营销和销售,这里面会用到机器学习模型来预测哪些客户比较容易流失,以及哪些潜在客户更加容易转化。Nuance公司通过提供一种语音识别技术来帮助开发者进行需要语音控制的移动APP的开发。

  单点解决方案。众多认知技术成熟的标志是它们正在被不断的嵌入到特定商业问题的解决方案中。这些解决方案的设计初衷是要比公司原有的解决方案更加有效,并且几乎不需要认知技术方面的专业人员。普及度比较高的应用领域包括广告、营销和销售自动化、预测以及规划。

  技术平台。平台的目的是为建立高度定制化的商业解决方案提供基础。它们会提供一系列功能,包括数据管理、机器学习工具、自然语言处理、知识表示和推理、以及将这些定制化软件整合在一起的统一框架。

  如果这些技术的表现和商业化趋势继续发展,我们就能够大胆预测认知技术的应用将更加广泛,被接受程度也会大大增加。数亿美金的投资涌入这些基于机器学习、自然语言处理、机器视觉或者机器人技术的公司,这预示着许多新应用即将投入市场。在商业机构依托认知技术构建自动化业务流程、增强产品和服务方面,我们也看到了巨大空间。

  认知技术将在接下来几年里变得流行。在未来2-5年,技术层面的进步和商业化将扩大认知技术对企业的影响。越来越多的企业会找到一些创新性应用来显著改善他们自身的表现或者创造新功能,以增强他们的竞争地位。企业的IT部门现在可以行动起来,增加对这些技术的了解,评估出适用这些技术的机会,将这些技术可能带来的价值向领导进行汇报。高级商务和公共部门的领导应该思考认知技术将对他们的部门以及整个公司产生何种影响,这些技术将如何激发创新并提升经营表现。

  和储存物品的火灾危险性分类(一) 第二篇 建筑防火 第一章 概述 建筑防火是指在建筑设计和建设过程中采取防火措施,以防止火灾发生和减少火灾对生命财产的危害。...

  2019/1/4 【录播】2018一消精华班-实务-一级消防工程师-环球网校 第二篇第一章概述及第二章生产和储存物品的火灾危险性分类(一) 第二篇 建筑防火 第一章 概述 建筑防火是指在建筑设计和建设过程中采取防火措施,以防止火灾发生和减少火灾对生命财产的危害。 通常,建筑防火措施包括被动防火和主动防火两个方面。建筑被动防火措施主要是指建筑防火间距、建筑耐 火等级、建筑防火构造、建筑防火分区分隔、建筑安全疏散设施等;建筑主动防火措施主要是指火灾自动报 警系统、自动灭火系统、防排烟系统等。 三、建筑防火的原理和技术方法 (一)总平面布置 (二)建筑结构防火 (三)建筑材料防火 (四)防火分区分隔 (五)安全疏散 安全疏散是建筑防火最根本、最关键的技术,也是建筑消防安全的核心内容。 (六)防排烟 (七)建筑防爆和电气防火 第二章 生产和储存物品的火灾危险性分类 学习要求:通过本章的学习,要求了解评定物质火灾危险性的主要指标,了解生产和储存的火灾危险性 分类方法,了解生产、储存各类别物品的火灾危险性特征。 第一节 生产的火灾危险性分类 一、 评定物质火灾危险性的主要指标 物料状态 评定指标 火灾危险性大 其余影响因素 气体 爆炸极限 范围越大,下限越低 比重和扩散性、化学性质活泼与否、 带电性和受热膨胀性等 自燃点 越低 液体 闪点 越低(蒸气压越高) 爆炸温度极限、受热蒸发性、流动扩 散性和带电性 自燃点 越低 固体 熔点 越低 反应危险性、燃烧危险性、毒害性、 腐蚀性和放射性 燃点 越低 评定粉状可燃固体是以爆炸浓度下限作为标志的,评定遇水燃烧固体是以与水 反应速度快慢和放热量的大小为标志,评定自燃性固体物料是以其自燃点作为 2019/1/4 【录播】2018一消精华班-实务-一级消防工程师-环球网校 标志。 二、生产火灾危险性分类方法 物质形态 危险性类别 甲 乙 丙 气体 爆炸下限<10% 爆炸下限≥10% 液体 闪点<28℃ 28℃≤闪点<60℃ 闪点≥60℃ 第二节 储存物品的火灾危险性分类 一、储存物品的火灾危险性分类方法 表2-2-3 储存物品的火灾危险性分类及举例 类别 特征 举例 甲 1.闪点28℃的液体 2.爆炸下限10%的气体,受到水 或空气中水蒸气的作用能产生爆炸下 限10%气体的固体物质 3.常温下能自行分解或在空气中 氧化能导致迅速自燃或爆炸的物质 4.常温下受到水或空气中水蒸气 的作用能产生可燃气体并引起燃烧或 爆炸的物质 5.遇酸、受热、撞击、摩擦以及 遇有机物或硫黄等易燃的无机物,极 易引起燃烧或爆炸的强氧化剂 6.受撞击、摩擦或与氧化剂、有 机物接触时能引起燃烧或爆炸的物质 1.己烷、戊烷,石脑油,环戊烷,二硫 化碳,苯,甲苯,甲醇,乙醇,,蚁 酸甲酯、醋酸甲酯、硝酸乙酯,汽油,丙 酮,丙烯,酒精度为38度以上的白酒 2.乙炔,氢,甲烷,乙烯,丙烯,丁二 烯,环氧乙烷,水煤气,硫化氢,氯乙 烯,液化石油气,电石,碳化铝 3.硝化棉,硝化纤维胶片,喷漆棉,火 胶棉,赛璐珞棉,黄磷 4.金属钾、钠、锂、钙、锶,氢化锂、 氢化钠,四氢化锂铝 5.氯酸钾、氯酸钠、过氧化钾、过氧化 钠,硝酸铵 6.赤磷,五硫化二磷,三硫化二磷 2019/1/4 【录播】2018一消精华班-实务-一级消防工程师-环球网校 乙 1.闪点≥28℃至60℃的液体 2.爆炸下限≥10%的气体 3.不属于甲类的氧化剂 4.不属于甲类的易燃固体 5.助燃气体 6.常温下与空气接触能缓慢氧 化,积热不散引起自燃的物品 1.煤油,松节油,丁烯醇,异戊醇,丁 醚, 醋酸丁酯,硝酸戊酯,乙酰丙酮, 环己胺,溶剂油,冰醋酸,樟脑油,蚁酸 2.氨气,一氧化碳 3.硝酸铜,铬酸,亚硝酸钾,重铬酸 钠,铬酸钾,硝酸,硝酸汞,硝酸钴,发 烟硫酸,漂白粉 4.硫黄,镁粉,铝粉,赛璐珞板 (片),樟 脑,萘,生松香,硝化纤维 漆布,硝化纤维色片 5.氧气,氟气液氯 6.漆布及其制品,油布及其制品,油纸 及其制品,油绸及其制品 丙 1.闪点≥60℃的液体 2.可燃固体 1.动物油,植物油,沥青,蜡,润滑 油,机油,重油,闪点≥60℃的柴油,糖 醛,白兰地成品库 2.化学、人造纤维及其织物,纸张, 棉、毛、丝、麻及其织物,谷物,面粉, 粒径≥2mm的工业成型硫黄,天然橡胶及其 制品,竹、木及其制品,中药材,电视 机、收录机等电子产品,计算机房已录数 据的磁盘储存间,冷库中的鱼、肉间 丁 难燃烧物品 自熄性塑料及其制品,酚醛泡沫塑料及其 制品,水泥刨花板 戊 不燃烧物品 钢材,铝材,玻璃及其制品,搪瓷制 品,陶瓷制品,不燃气体,玻璃棉,岩 棉,陶瓷棉,硅酸铝纤维,矿棉,石膏及 其无纸制品,水泥,石,膨胀珍珠岩 注:1.同一座仓库或仓库的任一防火分区内储存不同火灾危险性物品时,仓库或防火分区的火灾危险性 应按火灾危险性最大的物品确定。 2.丁类、戊类储存物品仓库的火灾危险性,当可燃包装重量大于物品本身重量的1/4或可燃包装体积大 于物品本身体积的1/2时,应按丙类确定。 生产和储存物品的火灾危险性有相同之处,也有不同之处。有些生产的原料、成品都不危险,但生产中 的条件变了或经化学反应后产生了中间产物,也就增加了火灾危险性。例如,可燃粉尘静止时火灾危险性较 2019/1/4 【录播】2018一消精华班-实务-一级消防工程师-环球网校 小;但生产时,粉尘悬浮在空中与空气形成爆炸性混合物,遇火源则能爆炸起火,而储存这类物品就不存在 这种情况。与此相反,桐油织物及其制品在储存中火灾危险性较大,因为这类物品堆放在通风不良地点,受 到一定温度作用时,能缓慢氧化,积热不散便会导致自燃起火,而在生产过程中不存在此种情况。所以,要 分别对生产物品和储存物品的火灾危险性进行分类。

  2019/1/4 【录播】2018一消精华班-实务-一级消防工程师-环球网校 第二篇第二章生产和储存物品的火灾危险性分类(二) 第一节 生产的火灾危险性分类 表2-2-1 生产的火灾危险性分类及举例 类别 特征 举例 甲 1.闪点 28℃的液体 2.爆炸下限 10%的气体 1.闪点小于28℃的油品和有机溶剂的提炼、回收或洗 涤部位及其泵房,橡胶制品的涂胶和胶浆部位,二硫化 碳的粗馏、精馏工段及其应用部位,青霉素提炼部位, 原料药厂的非纳西丁车间的烃化、回收及电感精馏部 位,皂素车间的抽提、结晶及过滤部位,冰片精制部 位,农药厂乐果厂房,敌敌畏的合成厂房,磺化法糖精 厂房,氯乙醇厂房,环氧乙烷、环氧丙烷工段,苯酚厂 房的硫化、蒸馏部位,焦化厂吡啶工段,胶片厂片基厂 房,汽油加铅室,甲醇、乙醇、丙酮、丁酮异丙醇、醋 酸乙酯、苯等的合成或精制厂房,集成电路工厂的化学 清洗间(使用闪点28℃的液体),植物油加工厂的浸出 车间;白酒液态法酿酒车间、酒精蒸馏塔,酒精度为38 度及以上的勾兑车间、灌装车间、酒泵房;白兰地蒸馏 车间、勾兑车间、灌装车间、酒泵房 2.乙炔站,氢气站,石油气体分馏(或分离)厂房, 氯乙烯厂房,乙烯聚合厂房,天然气、石油伴生气、矿 井气、水煤气或焦炉煤气的净化(如脱硫)厂房压缩机 室及鼓风机室,液化石油气罐瓶间,丁二烯及其聚合厂 房,醋酸乙烯厂房,电解水或电解食盐厂房,环己酮厂 房,乙基苯和苯乙烯厂房,化肥厂的氢氮气压缩厂房, 半导体材料厂使用氢气的拉晶车间,硅烷热分解室 甲 3.常温下能 自行分解或在 空气中氧化即 能导致迅速自 燃或爆炸的物 质 4.常温下受 到水或空气中 水蒸气的作 用,能产生可 燃气体并引起 燃烧或爆炸的 物质 3.硝化棉厂房及其应用部位,赛璐珞厂房,黄磷制备 厂房及其应用部位,三乙基铝厂房,染化厂某些能自行 分解的重氮化合物生产,甲胺厂房,丙烯腈厂房 4.金属钠、钾加工房及其应用部位,聚乙烯厂房的一 氯二乙基铝部位、三氯化磷厂房,多晶硅车间三氯氢硅 部位,五氧化二磷厂房 5.氯酸钠、氯酸钾厂房及其应用部位,过氧化氢厂 房,过氧化钠、过氧化钾厂房,次氯酸钙厂房 6.赤磷制备厂房及其应用部位,五硫化二磷厂房及其 应用部位 7.洗涤剂厂房石蜡裂解部位,冰醋酸裂解厂房 2019/1/4 【录播】2018一消精华班-实务-一级消防工程师-环球网校 .遇酸、受 热、撞击、摩 擦、催化,以 及遇有机物或 硫黄等易燃的 无机物,极易 引起燃烧或爆 炸的强氧化剂 6.受撞击、 摩擦或与氧化 剂、有机物接 触时能引起燃 烧或爆炸的物 质 7.在密闭设 备内操作温度 不小于物质本 身自燃点的生 产 乙 1.闪点≥28℃ 至60℃的液体 2.爆炸下限 ≥10%的气体 3.不属于甲类 的氧化剂 4.不属于甲类 的易燃固体 5.助燃气体 6.能与空气形 成爆炸性混合 物的浮游状态 的粉尘、纤 维,闪点 ≥60℃的液体 雾滴 1.闪点≥28℃至60℃的油品和有机溶剂的提炼、回 收、洗涤部位及其泵房,松节油或松香蒸馏厂房及其应 用部位,醋酸酐精馏厂房,己内酰胺厂房,甲酚厂房, 氯丙醇厂房,樟脑油提取部位,环氧氯丙烷厂房,松针 油精制部位,煤油灌桶间 2.一氧化碳压缩机室及净化部位,发生炉煤气或鼓风炉 煤气净化部位,氨压缩机房 3.发烟硫酸或发烟硝酸浓缩部位,高锰酸钾厂房,重铬 酸钠(红钒钠)厂房 4.樟脑或松香提炼厂房,硫黄回收厂房,焦化厂精萘厂 房 5.氧气站,空分厂房 6.铝粉或镁粉厂房,金属制品抛光部位,煤粉厂 房, 面粉厂的碾磨部位,活性炭制造及再生厂房,谷物筒仓 工作塔,亚麻厂的除尘器和过滤器室 丙 1.闪点 ≥60℃的液体 1.闪点≥60℃的油品和有机液体的提炼、回收工段及 其抽送泵房,香料厂的松油醇部位和乙酸松油脂部位, 2019/1/4 【录播】2018一消精华班-实务-一级消防工程师-环球网校 .可燃固体 苯甲酸厂房,苯乙酮厂房,焦化厂焦油厂房,甘油、桐 油的制备厂房,油浸变压器室,机器油或变压油灌桶 间,柴油灌桶间,润滑油再生部位,配电室(每台装油 量60kg的设备),沥青加工厂房,植物油加工厂的精炼 部位 2.煤、焦炭、油母页岩的筛分、转运工段和栈桥或储 仓,木工厂 房,竹、藤加工厂房,橡胶制品的压延、 成型和硫化厂房,针织品厂房,纺织、印染、化纤生产 的干燥部位,服装加工厂房,棉花加工和打包厂房,造 纸厂备料、干燥厂房,印染厂成品厂房,麻纺厂粗加工 厂房,谷物加工房,卷烟厂的切丝、卷制、包装厂房, 印刷厂的印刷厂房,毛涤厂选毛厂房,电视机、收音机 装配厂房,显像管厂装配工段烧枪间,磁带装配厂房, 集成电路工厂的氧化扩散间、光刻间,泡沫塑料厂的发 泡、成型、印片压花部位,饲料加工厂房,畜(禽)屠 宰、分割及加工车间、鱼加工车间 丁 1.对不燃烧 物质进行加 工,并在高温 或熔化状态下 经常产生强辐 射热、火花或 火焰的生产 2.利用气 体、液体、固 体作为燃料或 将气体、液体 进行燃烧作其 他用的各种生 产 3.常温下使 用或加工难燃 烧物质的生产 1.金属冶炼、锻造、铆焊、热轧、铸造、热处理厂房 2.锅炉房,玻璃原料熔化厂房,灯丝烧拉部位,保温 瓶胆厂房,陶瓷制品的烘干、烧成厂房,蒸汽机车库, 石灰焙烧厂房,电石炉部位,耐火材料烧成部位,转炉 厂房,硫酸车间焙烧部位,电极煅烧工段配电室(每台 装油量≤60kg的设备) 3.难燃铝塑料材料的加工厂房,酚醛泡沫塑料的加工 厂房,印染厂的漂炼部位,化纤厂后加工润湿部位 戊 常温下使用 或加工不燃烧 物质的生产 制砖车间,石棉加工车间,卷扬机室,不燃液体的泵 房和阀门室,不燃液体的净化处理工段,金属(镁合金 除外)冷加工车间,电动车库,钙镁磷肥车间(焙烧炉 除外),造纸厂或化学纤维厂的浆粕蒸煮工段,仪表、 器械或车辆装配车间,氟利昂厂房,水泥厂的轮窑厂 房,加气混凝土厂的材料准备、构件制作厂房 2019/1/4 【录播】2018一消精华班-实务-一级消防工程师-环球网校 注:同一座厂房或厂房的任一防火分区内有不同火灾危险性生产时,火灾危险性类别应按火灾危险性较 大的部分确定。当生产过程中使用或产生易燃、可燃物的量较少不足以构成爆炸或火灾危险时,可按实际情 况确定;当符合下述条件之一时,可按火灾危险性较小的部分确定: 1.火灾危险性较大的生产部分占本层或本防火分区建筑面积的比例小于5%或丁类、戊类厂房内的油漆 工段小于10%,且发生火灾 事故时不足以蔓延到其他部位,或对火灾危险性较大的生产部分采取了有效的防 火措施。 2.丁类、戊类厂房内的油漆工段,应当采用封闭喷漆工艺,封闭喷漆空间内应保持负压,油漆工段应设 置可燃气体探测报警系统 或自动抑爆系统,且油漆工段占其所在防火分区面积的比例不大于20%。 例:某面粉加工厂的面粉碾磨车间为3层钢筋混凝土结构建筑,建筑高度为25m,建筑面积共3600㎡。根 据生产的火灾危险性分类标准,该面粉碾磨车间的火灾危险性类别应确定为( )。(2015真题) A. 甲类 B. 乙类 C. 丙类 D. 丁类 【答案】B 例: 某仓库存储有百货、陶瓷器具、玻璃制品、塑料玩具、自行车。该仓库的火灾危险性类别应确定为 ()。(2015真题) A. 甲类 B. 乙类 C. 丙类 D. 丁类 【答案】C 例:下列存储物品中,火灾危险性类别属于甲类的有()。(2017真题) A.樟脑油 B.石脑油 C.汽油 D.润滑油 E.煤油 【答案】BC 例:下列物品中,储存与生存火灾危险性类别不同的有()。(2017真题) A.铝粉 B.竹藤家具 C.漆布 D.桐油织布 E.谷物面粉 【答案】CDE 第二节 储存物品的火灾危险性分类 (四)石油库储存油品的火灾危险性分类方法 表2-2-4 石油库储存油品的火灾危险性分类 类 别 油品闪点Ft/℃ 甲 A 15℃时的蒸汽压力>0.1MPa的烃类液体及其他类似液体 2019/1/4 【录播】2018一消精华班-实务-一级消防工程师-环球网校 类以外,Ft28 乙 A 28≤Ft≤45 B 45ft120

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  最近一个月一直在忙着申报信息化项目的事情,经过这段时间的紧张奋战终于把这个稿弄出来,昨天都装订完毕报送出去。

  以往报这样的信息化项目,都是我们信息部门在做,也就是一两个人写,要写上好长时间,都是信息化方面的内容还好,轻车熟路有些材料可以借鉴。今年这次要报的项目是智能制造的项目,跟国家的发展方向很贴合,有很多的内容都是生产方面的,所以说写起来就不那么轻松了。

  先是找生产部门要些设备及工控方面的资料,其实他们这方面现成的文字材料也很少,有些工控截图和一些他们以往的项目的文字稿但不太相关。又和专家专门到生产分厂现场去看了一下生产设备及控制系统的情况,找生产分厂的车间主任给我们讲了一下工控的情况,智能制造么就得从这开始。

  接着又找项目管理部门要了最近3年的技改方面的投入资金情况,对项目有个概算,看看项目到底能达到多大的额度。

  又经过几次沟通,先出了一个材料提纲,然后几方把任务进行分解,有准备基础材料的,有写技术方案的,有准备附件材料的,有进行最终合稿的。经过大家的共同努力,这个稿件最终出来一共有近300页,这样的一个大项目真的不是一个人来写的,团队合作效率果然很高。

  宣传教育制度 2、班组实行上岗安全活动制度 3、集团安全活动日的活动制度 4、安全

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  本人参加了2019年上半年信息系统项目管理师考试,目前已经通过。...该项目总投资300万人民币,建设工期为10个月,通过项目的建设,实现了该公司物料管理、库存管理、

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