制造業(yè)智能工廠質(zhì)量管理體系_第1頁(yè)
制造業(yè)智能工廠質(zhì)量管理體系_第2頁(yè)
制造業(yè)智能工廠質(zhì)量管理體系_第3頁(yè)
制造業(yè)智能工廠質(zhì)量管理體系_第4頁(yè)
制造業(yè)智能工廠質(zhì)量管理體系_第5頁(yè)
已閱讀5頁(yè),還剩12頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

制造業(yè)智能工廠質(zhì)量管理體系引言在全球制造業(yè)向智能工廠轉(zhuǎn)型的浪潮中,質(zhì)量管理作為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的基石,正經(jīng)歷著從“傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)”的根本性變革。傳統(tǒng)質(zhì)量管理體系(如ISO9001、IATF____)雖已形成成熟的流程框架,但面對(duì)智能工廠的大規(guī)模定制、復(fù)雜供應(yīng)鏈、實(shí)時(shí)生產(chǎn)動(dòng)態(tài)等新場(chǎng)景,其“事后檢驗(yàn)、人工判斷、流程固化”的模式已難以滿足高效、精準(zhǔn)、可預(yù)測(cè)的質(zhì)量要求。智能工廠質(zhì)量管理體系(IntelligentFactoryQualityManagementSystem,IF-QMS)的核心目標(biāo),是通過物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、人工智能(AI)、數(shù)字孿生(DigitalTwin)、區(qū)塊鏈等技術(shù),構(gòu)建“感知-分析-決策-控制-優(yōu)化”的閉環(huán)質(zhì)量生態(tài),實(shí)現(xiàn)“事前預(yù)測(cè)、事中控制、事后追溯”的全生命周期質(zhì)量管控。本文基于制造業(yè)實(shí)踐,系統(tǒng)闡述IF-QMS的核心框架、關(guān)鍵模塊、實(shí)施路徑及挑戰(zhàn)應(yīng)對(duì),為企業(yè)提供可落地的參考方案。一、智能工廠質(zhì)量管理體系的核心邏輯與框架IF-QMS并非對(duì)傳統(tǒng)質(zhì)量體系的否定,而是以“數(shù)據(jù)智能”為核心,對(duì)傳統(tǒng)質(zhì)量要素(人、機(jī)、料、法、環(huán)、測(cè))的數(shù)字化重構(gòu)。其核心邏輯是:通過全鏈路數(shù)據(jù)采集,構(gòu)建質(zhì)量數(shù)字孿生,利用AI模型實(shí)現(xiàn)質(zhì)量問題的提前預(yù)測(cè)與自動(dòng)決策,最終形成“自感知、自學(xué)習(xí)、自優(yōu)化”的智能質(zhì)量管控能力。1.1體系框架的五層模型結(jié)合制造業(yè)實(shí)踐,IF-QMS可分為戰(zhàn)略層、流程層、技術(shù)層、組織層、文化層五大核心層級(jí),各層級(jí)相互支撐,形成閉環(huán)(見圖1):層級(jí)核心內(nèi)容**戰(zhàn)略層**對(duì)齊企業(yè)智能工廠戰(zhàn)略,明確質(zhì)量目標(biāo)(如“零缺陷”“預(yù)測(cè)性質(zhì)量”),制定質(zhì)量數(shù)字化轉(zhuǎn)型roadmap**流程層**重構(gòu)質(zhì)量流程(如從“檢驗(yàn)-整改”到“預(yù)測(cè)-預(yù)防”),優(yōu)化質(zhì)量活動(dòng)(如FMEA、SPC的智能化升級(jí))**技術(shù)層**構(gòu)建“數(shù)據(jù)采集-存儲(chǔ)-分析-應(yīng)用”的技術(shù)棧,包括IoT、AI、數(shù)字孿生、區(qū)塊鏈等**組織層**調(diào)整組織架構(gòu)(如設(shè)立質(zhì)量數(shù)據(jù)中心、智能質(zhì)量工程師角色),建立跨部門協(xié)作機(jī)制**文化層**培育“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、持續(xù)改進(jìn)、容錯(cuò)創(chuàng)新”的質(zhì)量文化,推動(dòng)員工從“執(zhí)行者”向“問題解決者”轉(zhuǎn)變1.2與傳統(tǒng)質(zhì)量體系的銜接IF-QMS需兼容傳統(tǒng)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(如ISO9001:2015的“基于風(fēng)險(xiǎn)的思維”“過程方法”),并通過智能技術(shù)強(qiáng)化其落地效果:過程方法:通過數(shù)字孿生模擬生產(chǎn)過程,識(shí)別質(zhì)量關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)(如焊接溫度、裝配壓力),優(yōu)化過程參數(shù);基于風(fēng)險(xiǎn)的思維:利用AI模型預(yù)測(cè)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)(如零部件疲勞失效),提前制定預(yù)防措施;持續(xù)改進(jìn):通過大數(shù)據(jù)分析質(zhì)量問題的根因(RootCauseAnalysis,RCA),推動(dòng)流程迭代(如SPC從“靜態(tài)控制”到“動(dòng)態(tài)自適應(yīng)控制”)。二、智能工廠質(zhì)量管理體系的關(guān)鍵模塊設(shè)計(jì)IF-QMS的核心價(jià)值在于將“質(zhì)量數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)化為“質(zhì)量決策”,其關(guān)鍵模塊圍繞“數(shù)據(jù)全鏈路管理”與“智能決策能力”展開,具體包括以下五個(gè)模塊:2.1智能質(zhì)量感知:全鏈路數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理目標(biāo):實(shí)現(xiàn)“人、機(jī)、料、法、環(huán)、測(cè)”六要素的實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)、全面數(shù)據(jù)采集,為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。2.1.1數(shù)據(jù)采集范圍與技術(shù)人員:操作工人的技能等級(jí)、培訓(xùn)記錄、作業(yè)時(shí)長(zhǎng)(通過ERP、MES系統(tǒng)集成);機(jī)器:設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)(振動(dòng)、溫度、轉(zhuǎn)速)、故障歷史(通過IoT傳感器、PLC采集);物料:原材料的批次、成分、供應(yīng)鏈溯源信息(通過RFID、區(qū)塊鏈采集);方法:工藝參數(shù)(如注塑壓力、焊接時(shí)間)、作業(yè)指導(dǎo)書(通過MES、數(shù)字孿生系統(tǒng)采集);環(huán)境:生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的溫度、濕度、潔凈度(通過環(huán)境傳感器采集);檢測(cè):產(chǎn)品的尺寸、外觀、性能(通過機(jī)器視覺、無損檢測(cè)設(shè)備采集)。2.1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理采集的數(shù)據(jù)需經(jīng)過清洗、集成、標(biāo)準(zhǔn)化處理,解決“數(shù)據(jù)孤島”與“數(shù)據(jù)質(zhì)量差”問題:清洗:去除異常值(如傳感器誤報(bào)的極值)、缺失值(通過插值法補(bǔ)全);集成:通過工業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)(如西門子MindSphere、華為FusionPlant)整合ERP、MES、IoT等系統(tǒng)數(shù)據(jù);標(biāo)準(zhǔn)化:采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式(如OPCUA、MQTT),確保數(shù)據(jù)的互操作性。2.2智能質(zhì)量分析:從“經(jīng)驗(yàn)判斷”到“數(shù)據(jù)決策”目標(biāo):利用AI與大數(shù)據(jù)技術(shù),挖掘質(zhì)量數(shù)據(jù)中的隱藏規(guī)律,實(shí)現(xiàn)質(zhì)量問題的提前預(yù)測(cè)與根因定位。2.2.1預(yù)測(cè)性質(zhì)量分析通過機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型,預(yù)測(cè)生產(chǎn)過程中的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn),避免批量次品:分類模型(如隨機(jī)森林、XGBoost):預(yù)測(cè)產(chǎn)品是否合格(如電子元件的短路風(fēng)險(xiǎn));回歸模型(如LSTM、Prophet):預(yù)測(cè)質(zhì)量指標(biāo)的變化趨勢(shì)(如注塑件的尺寸偏差);異常檢測(cè)(如孤立森林、One-ClassSVM):識(shí)別生產(chǎn)過程中的異常狀態(tài)(如設(shè)備振動(dòng)異常)。案例:某汽車制造企業(yè)通過LSTM模型預(yù)測(cè)焊接過程中的溫度變化,當(dāng)預(yù)測(cè)值超過閾值時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)整焊接參數(shù),使焊接缺陷率下降35%。2.2.2根因分析(RCA)通過因果推斷與關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù),定位質(zhì)量問題的根本原因:因果推斷(如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、Do-calculus):分析“物料批次”“設(shè)備狀態(tài)”“工藝參數(shù)”與“產(chǎn)品缺陷”之間的因果關(guān)系;關(guān)聯(lián)規(guī)則(如Apriori算法):發(fā)現(xiàn)“某原材料批次”與“某類缺陷”的強(qiáng)關(guān)聯(lián)(如“鋼材批次A”與“零件裂紋”的關(guān)聯(lián)度達(dá)0.85)。工具:可采用Tableau、PowerBI等可視化工具展示根因分析結(jié)果,幫助工程師快速理解問題邏輯。2.3智能質(zhì)量控制:實(shí)時(shí)閉環(huán)決策與執(zhí)行目標(biāo):基于分析結(jié)果,實(shí)現(xiàn)質(zhì)量決策的自動(dòng)執(zhí)行,減少人工干預(yù),提升響應(yīng)速度。2.3.1自適應(yīng)過程控制通過數(shù)字孿生與PLC聯(lián)動(dòng),實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的動(dòng)態(tài)調(diào)整:數(shù)字孿生:構(gòu)建生產(chǎn)過程的虛擬模型,模擬不同工藝參數(shù)下的質(zhì)量結(jié)果;自適應(yīng)控制:當(dāng)數(shù)字孿生預(yù)測(cè)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)向PLC發(fā)送指令,調(diào)整設(shè)備參數(shù)(如注塑機(jī)的壓力、速度)。案例:某電子企業(yè)的SMT生產(chǎn)線通過數(shù)字孿生模擬錫膏印刷過程,當(dāng)預(yù)測(cè)錫膏厚度偏差時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)整印刷機(jī)的刮刀壓力,使錫膏缺陷率下降28%。2.3.2智能檢測(cè)與分選采用機(jī)器視覺與機(jī)器人實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的自動(dòng)檢測(cè)與分選:機(jī)器視覺:通過高分辨率相機(jī)與深度學(xué)習(xí)模型(如YOLO、ResNet)檢測(cè)產(chǎn)品外觀缺陷(如劃痕、污漬);機(jī)器人分選:檢測(cè)到缺陷產(chǎn)品后,機(jī)器人自動(dòng)將其從生產(chǎn)線移除,避免流入下一道工序。優(yōu)勢(shì):機(jī)器視覺的檢測(cè)速度(可達(dá)每秒數(shù)百件)遠(yuǎn)高于人工,且準(zhǔn)確率(可達(dá)99.9%)更穩(wěn)定。2.4智能質(zhì)量追溯:全生命周期溯源與責(zé)任界定目標(biāo):實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品從“原材料采購(gòu)”到“終端用戶”的全鏈路追溯,快速定位質(zhì)量問題的來源,降低召回成本。2.4.1追溯技術(shù)與流程區(qū)塊鏈:用于原材料溯源(如鋼材的冶煉批次、運(yùn)輸路徑),確保數(shù)據(jù)不可篡改;RFID/二維碼:用于產(chǎn)品標(biāo)識(shí),掃描即可獲取生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)(如設(shè)備編號(hào)、操作工人、檢測(cè)結(jié)果);追溯流程:當(dāng)終端用戶反饋質(zhì)量問題時(shí),通過產(chǎn)品二維碼查詢其生產(chǎn)數(shù)據(jù),快速定位問題環(huán)節(jié)(如“某批次零件由設(shè)備B生產(chǎn),當(dāng)時(shí)溫度超標(biāo)”)。案例:某食品企業(yè)通過區(qū)塊鏈追溯原材料的種植、加工、運(yùn)輸過程,當(dāng)出現(xiàn)食品安全問題時(shí),可在1小時(shí)內(nèi)定位到具體的農(nóng)戶與批次,召回成本降低50%。2.4.2追溯數(shù)據(jù)的應(yīng)用追溯數(shù)據(jù)不僅用于責(zé)任界定,還可用于質(zhì)量改進(jìn):分析某批次缺陷產(chǎn)品的共同特征(如均由某臺(tái)設(shè)備生產(chǎn)),推動(dòng)設(shè)備維護(hù)或工藝優(yōu)化;統(tǒng)計(jì)終端用戶的反饋(如“某型號(hào)手機(jī)的電池壽命短”),推動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)改進(jìn)。2.5智能質(zhì)量?jī)?yōu)化:持續(xù)迭代的自學(xué)習(xí)能力目標(biāo):通過反饋循環(huán),讓質(zhì)量體系不斷學(xué)習(xí)新數(shù)據(jù),提升預(yù)測(cè)與決策的準(zhǔn)確性。2.5.1反饋循環(huán)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)反饋:將生產(chǎn)過程中的實(shí)際質(zhì)量結(jié)果(如缺陷率、客戶反饋)反饋給AI模型;模型更新:通過在線學(xué)習(xí)(OnlineLearning)更新模型參數(shù),提升預(yù)測(cè)精度;流程優(yōu)化:根據(jù)模型結(jié)果優(yōu)化質(zhì)量流程(如調(diào)整FMEA中的風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先級(jí))。2.5.2持續(xù)改進(jìn)工具PDCA循環(huán):結(jié)合智能技術(shù),將PDCA從“季度/月度”縮短到“小時(shí)/分鐘”(如實(shí)時(shí)調(diào)整工藝參數(shù)的PDCA循環(huán));Kaizen(改善):通過大數(shù)據(jù)分析識(shí)別微小的質(zhì)量改進(jìn)機(jī)會(huì)(如降低某道工序的廢品率0.1%),累積形成顯著效益。三、智能工廠質(zhì)量管理體系的實(shí)施路徑IF-QMS的實(shí)施是一個(gè)漸進(jìn)式、迭代式的過程,需結(jié)合企業(yè)的現(xiàn)狀與戰(zhàn)略目標(biāo),分階段推進(jìn)。以下是通用的實(shí)施路徑:3.1現(xiàn)狀評(píng)估:明確痛點(diǎn)與目標(biāo)步驟:1.質(zhì)量體系診斷:采用價(jià)值鏈分析(ValueChainAnalysis)梳理現(xiàn)有質(zhì)量流程(如IQC、IPQC、FQC),識(shí)別痛點(diǎn)(如“檢驗(yàn)效率低”“根因定位慢”);2.數(shù)據(jù)maturity評(píng)估:評(píng)估現(xiàn)有數(shù)據(jù)的采集范圍、質(zhì)量、集成度(如“是否實(shí)現(xiàn)了設(shè)備數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集?”“是否有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)?”);3.目標(biāo)設(shè)定:結(jié)合企業(yè)戰(zhàn)略(如“未來3年實(shí)現(xiàn)零缺陷”),制定可量化的質(zhì)量目標(biāo)(如“缺陷率下降40%”“追溯時(shí)間縮短80%”)。3.2規(guī)劃設(shè)計(jì):制定roadmap與方案步驟:1.技術(shù)選型:根據(jù)現(xiàn)狀評(píng)估結(jié)果,選擇合適的技術(shù)棧(如IoT平臺(tái)選擇支持OPCUA的產(chǎn)品,AI模型選擇適合制造業(yè)的開源框架(如TensorFlow、PyTorch));2.流程重構(gòu):基于“預(yù)測(cè)-預(yù)防”的邏輯,重構(gòu)質(zhì)量流程(如將“事后檢驗(yàn)”調(diào)整為“事前預(yù)測(cè)+事中控制”);3.roadmap制定:分階段推進(jìn)(如第一階段:實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備的數(shù)據(jù)采集;第二階段:部署預(yù)測(cè)性質(zhì)量模型;第三階段:構(gòu)建全鏈路追溯體系)。3.3試點(diǎn)實(shí)施:驗(yàn)證效果與優(yōu)化步驟:1.選擇試點(diǎn)場(chǎng)景:選擇高價(jià)值、高痛點(diǎn)的場(chǎng)景(如汽車焊接線、電子SMT線)進(jìn)行試點(diǎn);2.部署技術(shù)方案:安裝IoT傳感器、搭建數(shù)據(jù)平臺(tái)、訓(xùn)練AI模型;3.效果驗(yàn)證:對(duì)比試點(diǎn)前后的質(zhì)量指標(biāo)(如缺陷率、檢驗(yàn)時(shí)間),評(píng)估方案的有效性;4.優(yōu)化調(diào)整:根據(jù)試點(diǎn)結(jié)果,調(diào)整技術(shù)方案(如優(yōu)化AI模型的特征選擇)或流程(如調(diào)整自適應(yīng)控制的閾值)。3.4全面推廣:規(guī)?;瘡?fù)制與標(biāo)準(zhǔn)化步驟:1.標(biāo)準(zhǔn)化輸出:將試點(diǎn)場(chǎng)景的成功經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化流程(如《智能質(zhì)量感知實(shí)施指南》《預(yù)測(cè)性質(zhì)量模型訓(xùn)練規(guī)范》);2.規(guī)?;渴穑簩?biāo)準(zhǔn)化方案推廣到其他生產(chǎn)線或工廠;3.監(jiān)控與迭代:通過質(zhì)量dashboard監(jiān)控全工廠的質(zhì)量指標(biāo)(如缺陷率、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率),持續(xù)優(yōu)化體系。3.5組織與文化變革:支撐體系落地步驟:1.組織架構(gòu)調(diào)整:設(shè)立質(zhì)量數(shù)據(jù)中心(負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集、分析與應(yīng)用),新增智能質(zhì)量工程師(負(fù)責(zé)AI模型訓(xùn)練與維護(hù))角色;2.人才培養(yǎng):開展數(shù)據(jù)技能培訓(xùn)(如Python、機(jī)器學(xué)習(xí))與質(zhì)量文化培訓(xùn)(如數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的持續(xù)改進(jìn));3.激勵(lì)機(jī)制:將質(zhì)量指標(biāo)(如缺陷率下降率、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率)納入員工績(jī)效考核,鼓勵(lì)創(chuàng)新(如設(shè)立“質(zhì)量改進(jìn)獎(jiǎng)”)。四、智能工廠質(zhì)量管理體系的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)IF-QMS的實(shí)施過程中,企業(yè)可能面臨數(shù)據(jù)孤島、技術(shù)復(fù)雜度、員工阻力等挑戰(zhàn),需采取針對(duì)性措施應(yīng)對(duì):4.1數(shù)據(jù)孤島問題挑戰(zhàn):企業(yè)內(nèi)部存在多個(gè)獨(dú)立系統(tǒng)(如ERP、MES、IoT),數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一,難以集成。應(yīng)對(duì):構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)(如PTCThingWorx、SAPIoT),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中存儲(chǔ)與標(biāo)準(zhǔn)化;采用API網(wǎng)關(guān)(如Kong、Apigee)整合不同系統(tǒng)的接口,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)同步。4.2技術(shù)復(fù)雜度問題挑戰(zhàn):IoT、AI、數(shù)字孿生等技術(shù)的集成難度大,企業(yè)缺乏相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。應(yīng)對(duì):采用模塊化設(shè)計(jì),分階段部署(如先部署數(shù)據(jù)采集模塊,再部署分析模塊);與技術(shù)供應(yīng)商(如西門子、華為)合作,借助其行業(yè)經(jīng)驗(yàn)快速落地。4.3員工阻力問題挑戰(zhàn):?jiǎn)T工對(duì)智能技術(shù)存在恐懼(如“機(jī)器會(huì)取代我的工作”),或缺乏數(shù)據(jù)技能。應(yīng)對(duì):領(lǐng)導(dǎo)帶頭:企業(yè)高層需明確支持智能質(zhì)量轉(zhuǎn)型,傳遞“技術(shù)輔助人”的理念;培訓(xùn)賦能:開展階梯式培訓(xùn)(如基礎(chǔ)數(shù)據(jù)技能培訓(xùn)、高級(jí)AI模型培訓(xùn)),提升員工的技術(shù)能力;角色轉(zhuǎn)型:將員工從“檢驗(yàn)員”轉(zhuǎn)變?yōu)椤百|(zhì)量分析師”(如通過數(shù)據(jù)監(jiān)控生產(chǎn)過程,發(fā)現(xiàn)潛在問題),增加其工作的價(jià)值感。4.4成本壓力問題挑戰(zhàn):智能技術(shù)(如IoT傳感器、AI平臺(tái))的投入成本較高,企業(yè)擔(dān)心回報(bào)周期長(zhǎng)。應(yīng)對(duì):ROI分析:提前計(jì)算智能質(zhì)量體系的回報(bào)(如缺陷率下降帶來的成本節(jié)省、追溯時(shí)間縮短帶來的召回成本降低),選擇高ROI的場(chǎng)景優(yōu)先試點(diǎn);云服務(wù):采用工業(yè)云(如AWSIoT、阿里云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng))降低硬件投入成本,按使用量付費(fèi)。五、案例分析:某汽車制造企業(yè)的智能質(zhì)量體系實(shí)踐5.1企業(yè)背景某全球領(lǐng)先的汽車制造商,擁有10家生產(chǎn)基地,主要生產(chǎn)乘用車與商用車。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇,企業(yè)面臨缺陷率高(約1.2%)、追溯時(shí)間長(zhǎng)(約24小時(shí))、客戶投訴多等問題,亟需提升質(zhì)量管理能力。5.2實(shí)施內(nèi)容1.智能質(zhì)量感知:在焊接線、裝配線安裝溫度、振動(dòng)、視覺傳感器,實(shí)時(shí)采集設(shè)備狀態(tài)與產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù);2.智能質(zhì)量分析:采用LSTM模型預(yù)測(cè)焊接

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論