面向持续改进的质量工具模式与方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    70101007
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    13.0万
  • 负责人：
    何桢
  • 依托单位：
    天津大学
  • 学科分类：
    G0108.工业工程与质量管理
  • 结题年份：
    2004
  • 批准年份：
    2001
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2002-01-01 至2004-12-31

项目摘要

在大量实证研究基础上，揭示我国企业缺乏持续质量改进的原因。深入研究现代质量管理方法和工具之间的内在联系，将产品设计、生产、服务等阶段的质量工具实现有效的集成，建立持续质量改进的质量管理模式并开发相应软件，完成企业应用验证，实现产品质量持续改进，降低企业质量损失，提高企业产品质量竞争能力。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）

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其他文献

ANALYSIS AND IMPROVEMENT OF LEAD TIME FOR JOB SHOP UNDER MIXED PRODUCTION SYSTEM
混合生产系统下作业车间前置时间的分析与改进
  • DOI：
    10.3901/cjme.2006.04.487
  • 发表时间：
    2006
  • 期刊：
    机械工程学报(英文版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    EDWARD M Knod;车建国;何桢
  • 通讯作者：
    何桢
应用稳健性设计改进真空镀膜过程质量
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2010
  • 期刊：
    数理统计与管理
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    施亮星;何桢
  • 通讯作者：
    何桢
考虑因子容差的多响应曲面稳健优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    系统工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朱鹏飞;何桢
  • 通讯作者：
    何桢
基于支持向量机的汽车曲轴质量诊断模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    统计与决策
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵凯;何桢;何曙光;赵永满
  • 通讯作者：
    赵永满
基于遗传算法的多响应优化方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机工程与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    马彦辉;何桢;赵有
  • 通讯作者：
    赵有

其他文献

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AI技术路线图

何桢的其他基金

面向智能制造的定制化生产与质量管理
  • 批准号：
    72261147706
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    200 万元
  • 项目类别：
    重点项目
基于工业互联网平台的质量管理创新
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    200 万元
  • 项目类别：
产品质量保证策略与质保服务运作研究
  • 批准号：
    71532008
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    240.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
复杂产品制造过程质量控制与诊断的理论及方法研究
  • 批准号：
    70931004
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
    110.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
基于RSM的多响应稳健性参数设计方法研究
  • 批准号：
    70871087
  • 批准年份：
    2008
  • 资助金额：
    24.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
制造业六西格玛设计方法和应用研究
  • 批准号：
    70572044
  • 批准年份：
    2005
  • 资助金额：
    16.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
实施6σ质量改进的关键技术研究
  • 批准号：
    70372062
  • 批准年份：
    2003
  • 资助金额：
    15.1 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 财政年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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