最早的虛擬精工技術的應用是為了檢查NC代碼的正確性。但是由于計算機硬件的 限制，仿真的對象僅僅是刀具和工件幾何體的加工過程。然而隨著計算機硬件發展，仿 真對象已經擴大到整個精工機床，包括刀具、夾具、機床床身、控制面板等。同時，仿 真的機床對象范圍也擴大了，以前大都集中在車床和銑床，現在幾乎所有的精工機床都
在對國內外相關技術研宄現狀分析基礎上，本文以精工機床典型代表——加工中心為研究對象，借助有向圖的相關理論來進行子系統故障關聯結構建模 分析，借助Pagerank算法實現子系統的相關影響度的量化，結合子系統的相關 影響度和全概率公式構造子系統固有可靠性模型并對其固有可靠性進行評價， 最后在綜合各種故障風險因素的基礎上，考慮故障相關性因素并使用灰色關聯 度一TOPSIS法進行加工中心子系統故障風險的綜合評估。
本章首先介紹了有向圖的相關概念，用圖來表征子系統的相關關系，在此 基礎上引申出鄰接矩陣的概念，通過對精工加工中心進行子系統劃分和故障分析， 查閱相關故障診斷手冊構建故障傳遞有向圖，從客觀上反映了子系統之間的故 障相關性。基于加工中心故障相關有向圖模型，借助Pagerank算法來求解基于 相關故障的子系統影響度、被影響度指標，雖然基于Pagemnk算法的子系統相 關度計算也存在局限性，是一種比較理想的計算方式，但是這種算法為基于故 障相關的加工中心可靠性研究指明了 一個新的方向。篩選出故障影響度比較高 的子系統能夠對多故障時的故障源定位起到指導作用，篩選出故障被影響度比 較高的子系統能夠對傳統的子系統可靠性建模進行改進，有利于更準確地進行 子系統的可靠性評價。
根據過去的研究成果，基于現場故障信息精工機床的故障間隔時間更加貼 近于服從威布爾分布或者指數分布，本節通過構造進給系統故障間隔模型，求 解故障分布函數、概率密度函數、可靠度函數以及故障率函數。用Minitab軟 件進行模型篩選，基于子系統服從的函數模型，采用最小二乘法進行模型的參 數估計，借助相關系數法進行假設檢驗，進而獲得故障間隔時間分布模型。
本章考慮故障相關性、子系統危害度及維修時間因素對CNC加工中心子系統進 行故障風險評估，借助灰色關聯度-TOPSIS方法進行綜合評價，子系統故障風 險由大到小依次是進給系統、刀庫系統、排屑系統、主軸系統、電氣系統、冷 卻系統、精工系統、氣動系統、潤滑系統及防護系統。
本文主要研究對象是CNC加工中心在汽車板配送產品開發流程中進行前期介入的流 程再造的工作。參與者主要包括加工中心的市場部、加工中心的生產部以及C整車制 造企業采購部，C整車制造企業制造部。
盡管CNC加工中心通過上述與C整車制造企業在DS5新車型開發項目中出現了諸多 問題，但對于這些問題，如果不采取有效的改進措施，在后續車型的開發中，新產品開 發流程不完善不僅會對開發過程造成損失，也會給后續量產過程持續造成損失。而且， 因為沒有新的流程來應對汽車板產品開發過程，會導致由單純加工服務轉變為產品開發 和穩定量產供貨并行的整套服務方案，服務能力無法跟上，客戶滿意度大幅降低，從而 失去了當前在汽車板配送市場上的競爭優勢。為此，流程改造不僅僅是企業增加效益， 降低成本，也是提升服務競爭力的必須途徑了。
從技術交流，技術共享，到商務報價定價等多方面按照雙方的工作流程文件，框架 合同及技術規范等進行固化，通過一系列的手段，為客戶提供成本更低，品質適合的產 品，以及更高的風險預警保障了流程改善方案的持續執行。伴隨流程的開啟，雙方新的 車型項目也在持續進行。同時，CNC加工中心將這一全新的流程方案，也引入到與新客戶 的項目中，進行對應的新車型開發。
隨著各個行業對復雜零件需求的擴大以及五軸精工加工在現實中的應用推廣，對數 控加工過程中后處理也提出了越來越高的要求，然而，由于技術的不全面，研宄相對薄弱，目前國內很多企業在五軸機床的使用過程中，特別是在后置處理模塊的應用中面臨 著很多問題[15]: (1)刀位文件格式不統一；（2)精工程序格式不統一；（3)機床類 型多樣復雜從而導致的技術要求形式繁多。
以上介紹的幾種網絡節點重要度求解指標都存在各自的優點和缺點，對于 節點重要度的計算比較容易受到主觀因素的干擾。度數指標雖然求解簡單，易 于掌握，但是忽略了太多因素，與實際情況并不相符；緊密度指標考慮到了整 個系統的拓撲關系和節點的中心程度，但是僅僅只適用于部分網絡結構，具有 較大的局限性；介數指標以節點是否途經最短路徑為切入點，在一定程度上反 映了節點的動態特征，但是計算過于復雜；特征向量指標雖然考慮到了鄰接節 點的影響，但是通過線性累加計算重要度顯然與實際有所偏差。下一節我們將 介紹Pagerank算法來探討復雜網絡的重要度求解問題，Pagerank算法不僅考慮 到了鄰接節點的影響能力及整個網絡圖的節點結構關系，而且計算并不復雜， 并適用于有向或無向網絡圖系統，被廣泛運用于網頁搜索排名、文獻檢索排名 等領域。