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數(shù)控車床新代系統(tǒng)21TB|數(shù)控車床|凱恩利機(jī)械 ：

   上世紀(jì)70年代以后美國的服務(wù)業(yè)持續(xù)高增：一是其平均增速遠(yuǎn)高于制造業(yè)；二是其幾十年以來幾乎沒有經(jīng)歷過衰退，一次負(fù)增長還是在2008年金融危機(jī)時期，而2010年時美國的服務(wù)業(yè)便超越了危機(jī)以前的水平。目前，美國的私人服務(wù)業(yè)從大到小包括金融地產(chǎn)專業(yè)商業(yè)批發(fā)零售醫(yī)院教育信息服務(wù)娛樂文化交運(yùn)倉儲等七大類。其中金融地產(chǎn)專業(yè)商業(yè)教育醫(yī)學(xué)服務(wù)業(yè)占GDP比例持續(xù)上升，僅有批發(fā)零售業(yè)占比持續(xù)下滑。

   在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型開始的第壹個十年里，以專業(yè)商業(yè)教育醫(yī)學(xué)金融地產(chǎn)文化娛樂及信息服務(wù)業(yè)為代表的五大服務(wù)業(yè)增長為迅猛。以1977年~1987年10年的平均增速考察，專業(yè)商業(yè)增速快，而從其中的細(xì)項來看，計算機(jī)管理信息系統(tǒng)企業(yè)管理咨詢法律咨詢等行業(yè)發(fā)展相對更快。教育醫(yī)學(xué)業(yè)在這十年里年均增速也接近12%，僅次于專業(yè)商業(yè)，其中的醫(yī)學(xué)和救濟(jì)行業(yè)增速較快。我們還注意到，金融地產(chǎn)服務(wù)業(yè)雖然整體增速排名第三，但是其中的信托發(fā)展是所有服務(wù)業(yè)中發(fā)展快的，數(shù)控車床新代系統(tǒng)EZ4，其在1977年~1987年的平均增速高達(dá)32%，數(shù)控車床，遠(yuǎn)超同期8.8%的名義GDP增速，即便是在1977年~2009年的30年間，其平均增速也達(dá)到驚人的17%，遠(yuǎn)超同期6%的名義GDP增速。此外，證券業(yè)的發(fā)展也相對較快。信息服務(wù)業(yè)和娛樂文化業(yè)增速相當(dāng)，年均基本在10%左右。

   中國的情況：在1995年以后經(jīng)濟(jì)減速的數(shù)年中，服務(wù)業(yè)增速持續(xù)超過第二產(chǎn)業(yè)增速。這也意味著，數(shù)控車床億圖系統(tǒng)，如果未來中國經(jīng)濟(jì)潛在增速下滑，那么從歷史經(jīng)驗看，服務(wù)業(yè)或相對更好。目前近的中國服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)只更新到2007年，我們可以將其與美國2010年的服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)比較，不難發(fā)現(xiàn)衛(wèi)生福利文化娛樂業(yè)兩國的差距很大，美國占比是中國5倍以上。專業(yè)商業(yè)服務(wù)業(yè)是中國的4倍。而美國房地產(chǎn)業(yè)雖然達(dá)到了中國的2.7倍，但它包括自有住房估算的租金，因而夸大了差距。此外，美國信息軟件金融批發(fā)零售住宿餐飲業(yè)占比都是中國的一倍以上。因此，中國相應(yīng)的服務(wù)業(yè)都存在巨大成長空間。

   除了向服務(wù)轉(zhuǎn)型發(fā)展之外，中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的另一個方向是向更高轉(zhuǎn)型，目前許多子行業(yè)正處于大規(guī)模的進(jìn)口替代發(fā)展期。因此，各類產(chǎn)業(yè)進(jìn)出口消長變化，反映出我國產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷從勞動密集到資本密集再到技術(shù)密集的升級。

   從利潤率的角度來觀察制造業(yè)升級，例如機(jī)床行業(yè)利潤率從2009年后持續(xù)高于整個工業(yè)企業(yè)利潤率，也從側(cè)面印證了機(jī)床行業(yè)具有更大的增長空間和發(fā)展動力，這和2006年以來機(jī)床行業(yè)的進(jìn)口替代密不可分，從進(jìn)出口依存度和凈進(jìn)口變化趨勢來看，未來具有較大的替代空間。因此，中國機(jī)床業(yè)向服務(wù)轉(zhuǎn)型和向高質(zhì)量轉(zhuǎn)型具有廣闊的成長空間。

   工步數(shù)控工藝規(guī)程的層次化結(jié)構(gòu)四、數(shù)控工藝創(chuàng)成過程（見）數(shù)控工藝創(chuàng)成過程分為“正向離散”與“反向集中”兩個階段。

   通過掃描零件的信息庫特征，判別特征類型，讀取特征參數(shù)，數(shù)控車床新代系統(tǒng)21TB，并與數(shù)控工藝規(guī)則中各特征的數(shù)控加工方法進(jìn)行匹配并優(yōu)化，確定各特征的數(shù)控加工方法上的普通規(guī)則（如先主后次、先面后孔等）進(jìn)行了數(shù)控加工工步、工序的歸并與排序，得到粗略的數(shù)控工藝過程根據(jù)特征的數(shù)控加工方法，利用NCME與數(shù)控制造資源的關(guān)系模型通過掃描數(shù)控機(jī)床的能力庫，并根據(jù)數(shù)控車間信息、數(shù)控機(jī)床技術(shù)參數(shù)和零件的總體信息，合理選用數(shù)控機(jī)床；然后根據(jù)數(shù)控機(jī)床的加工位和各特征的數(shù)控加工方法，再次設(shè)計工步及進(jìn)行必要的工步再排序和再歸并；后，根據(jù)各工步的數(shù)控加工特征、數(shù)控工藝裝備和數(shù)控機(jī)床、數(shù)控加工特征之間的相互位置關(guān)系，選擇數(shù)控加工所用夾具、刀具、量具等工藝裝備。至此完成數(shù)控工藝過程卡的設(shè)計。再根據(jù)數(shù)控工步的加工情況確定數(shù)控加工切削用量，利用切削用量和其它條件確定數(shù)控加工工時。

結(jié)束語通過研究數(shù)控工藝的特點，歸納總結(jié)出數(shù)控工藝決策規(guī)則。在數(shù)控工藝決策規(guī)則的基礎(chǔ)上，建立數(shù)控工藝決策模型，從而可順利進(jìn)行數(shù)控工藝的自動創(chuàng)成。

數(shù)控工藝自動創(chuàng)成過程的研究為開發(fā)面向數(shù)控CAPP及實現(xiàn)數(shù)控加工CAD/CAPPi：AM奠定了重要基礎(chǔ)。