Samsung 三星手机后盖注塑模设计【含CAD图纸】
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三星手机后盖注塑模设计【含CAD图纸】
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毕业设计（论文）存档资料 手机后盖注塑模设计学 院 工业自动化学院专 业：姓 名：指导老师：机械工程学 号：职 称： 毕业设计（论文）开题报告题 目： 手机后盖注塑模具设计 学 院： 工业自动化学院 专 业： 学生姓名： 指导教师： 一、研究的现状及其意义随着塑料等非金属材料在工业产品中的广泛应用，模具工业在国民经济中的作用也越来越大。在机械、电子等行业中，有一半以上的产品是采用模具制造的方法。利用模具成型的生产方法很多，其中注塑成型具有制成品精度高、生产效率高和可以用来生产几何形状非常复杂的产品等特点，在整个塑料制品生产行业中具有非常重要的地位。模具是塑料成型加工的重要装备，其设计周期、生产效率和质量直接影响产品的进度、成本和效率。故很有必要利用现有软件技术对其制造前期进行模拟分析及设计。 模具工业是国民经济的基础工业，受到国家和企业界的高度重视，发达国家就有“模具工业是进入富裕社会的源动力”之说。当今“模具就是经济效益”的观念已被越来越多的人所认可。我国模具行业近年来发展很快，当前，我国模具行业的发展具有如下特征：大型、精密、复杂、长寿命中高档模具及模具标准件发展速度快于行业总体发展水平；塑料模和压铸模成比例增长；专业模具厂家数量及其生产能力增加较快；“三资”企业及私营企业发展迅速；股份制改造步伐加快等。从地区分布来看，以珠江三角洲和长江三角洲为中心的东南沿海地区发展快于中西部地区。南方的发展快于北方。目前发展最快、模具生产最集中的省份是广东和浙江，其模具产值约占全国总产值的60以上。我国模具总量虽然已位居世界第三，但设计制造水平总体上落后于德、美、日、法、意等发达国家，模具商品化和标准化程度也低于国际水平。1，成型工艺方面,多材质塑料成型模、高效多色注射模、镶件互换结构和抽芯脱模机构的创新设计方面也取得较大进展。气体辅助注射成型技术的使用更趋成熟，一些厂家还使用了C-MOLD气辅软件，取得较好的效果。热流道模具开始推广，但总体上热流道的采用率与国外相比，差距较大。2，产品结构方面，我国塑料模具工业从起步到现在，历经半个多世纪，有了很大的发展。模具水平有了较大提高，但与国外相比仍有较大差距 3，制造技术方面,CAD/CAM/CAE技术的应用水平上了一个新台阶，以生产家用电器的企业为代表，陆续引进了相当数量的CAD/CAM系统，如美国EDS的UG、美国ParametricTechnology公司的Pro/Engineer及澳大利亚Mold flow公司的MPA塑模分析软件等等。这些系统和软件的引进，在我国模具行业中，实现了CAD/CAM的集成，并能支持CAE技术对成型过程，促进和推动了我国模具CAD/CAM技术的发展。塑料模标准模架、标准推杆和弹簧等越来越广泛地得到应用，并且出现了一些国产的商品化的热流道系统元件。但目前与国外先进工业国家相比，仍有很大差距。 我国塑料模具的发展方向：提高大型、精密、复杂、长寿命模具的设计制造水平及比例。在塑料模模具设计制造中全面推广应用CAD/CAM/CAE技术。推广应用热流道技术、气辅注射成型技术和高压注射成型技术。开发新的塑料成型工艺和快速经济模具。以适应多品种、少批量的生产方式。提高塑料模标准化水平和标准件的使用率。应用优质模具材料和先进的表面处理技术对于提高模具寿命和质量显得十分必要。研究和应用模具的高速测量技术与逆向工程。二、研究目标、研究内容和拟解决的关键问题 手机后盖是个对细节要求比较高的塑料件，其基本数据首先对照原图形读懂图转化成自己所学知识，注意各部分细节的设计方法，尽可能操作简单、经济、省时效率高。尽可能避免在生产中存在的成型件精问题和冷却不均等问题，认真设计模具各系统，包括工艺分析和工艺方案制定，给以计算和设计，型腔型芯工作部位尺寸的确定对该产品影响过大，需多次验算。三、研究的基本思路和方法、技术路线、实验方案及可行性分析 1，浇塑件材料的基本特性，成型性能及成型条件 设计生产一批手机后盖的注射模具，该手机后盖不易损坏，具有较高强度，耐磨耐摔，而且要保证较高手感。设计中利用CAD/CAE技术进行模具设计和成型工艺分析。首先，在三维高端软件UG上进行产品3D造型，然后使用Auto CAD绘制注射模具总装图和模具零件图，最后将产品三维图转入MOLDFLOW软件中进行注射工艺过程模拟分析，确定最佳的注射工艺参数，同时分析制品缺陷的原因及解决办法。塑件材料对注射工艺和模具结构的适应能力叫做注射成型性能，注射成型性能的好坏直接影响到成型加工的难易程度和制品质量的优劣，同时还影响生产效率的高低和设备的辐射能损耗等。确定注射工艺条件时，需要根据塑料品种选择适当的工艺参数，知道了塑料的工艺参数还能选择合适的注射机，使机型的规格大小及性能参数的范围尽量与注射工艺参数接近，只有这样才能在保证制品质量的前提下，获得最高的生产效率和经济效益。 2，塑件的结构和基本数据塑件的结构设计，尺寸及精度，表面粗糙度，体积和质量等 3，注射成型工艺方案及模具结构的分析和确定（1）注射成型工艺过程分析根据塑件的结构、材料及质量，确定其成型工艺过程为： 第一步：注射前准备工作。 第二步: 注射成型过程 第三步：制件的后处理（2）浇口种类的确定（3）型腔数量的确定（4）注射机的选择和校核 4，注射模具结构设计（1）分型面的设计将模具适当地分成两个或几个可以分离的主要部分，它们的接触表面分开时能够取出塑件及浇注系统凝料，当成型时又必须接触封闭，这样的接触表面称为分型面，它是决定模具结构的重要因素，每个塑件的分型面可能只有一种选择，也可能有几种选择。合理地选择分型面是使塑件能完好的成型的先决条件。 （2）型腔的布局型腔的布局与浇注系统的布置密切相关,型腔的排布应使每个型腔都通过浇注系统从总压力中均等的分得所需的压力,以保证塑料熔体均匀地充满每个型腔,使各型腔的塑件内在质量均一稳定。这就要求型腔与主流道之间的距离尽可能短，同时采用平衡流道。（3）浇注系统浇注系统是指注射模中从主流道始端到型腔之间的熔体进料通道，浇注系统可分为普通流道浇注系统和无流道凝料浇注系统两类，本设计中采用普通流产浇注系统。正确设计浇注系统对获得优质的塑料制品极为重要。 （4）注射模成型零部件的设计模具闭合时用来填充塑料成型制品的空间称为型腔。构成模具型腔的零部件称成型零部件。一般包括凹模、凸模、型环和镶块等。成型零部件直接与塑料接触，成型塑件的某些部分，承受着塑料熔体压力，决定着塑件形状与精度，因此成型零部件的设计是注射模具的重要部分。成型零部件在注射成型过程中需要经常承受温度压力及塑料熔体对它们的冲击和摩擦作用，长期工作后会发生磨损、变形和破裂，因此必须合理设计其结构形式，准确计算其尺寸和公差并保证它们具有足够的强度、刚度和良好的表面质量。 5，排气结构设计 6，推杆机构具体设计7，脱模机构类型的选择8，注射模温度调节系统9，模具材料的选用10，成型零件材料选用四、研究计划及进度安排2016.12.10-2016.12.20 选择毕业设计题目、下达设计任务书 2016.12.21-2017.02.25 查阅资料、撰写开题报告 2017.02.26-2017.03.15 总体结构方案设计 2017.03.16-2017.03.30 设计技术参数计算及确定 2017.04.01-2017.04.10 主要零部件设计及绘图 2017.04.11-2017.04.20 设计修改完善，撰写毕业设计说明书 2017.04.21-2017.05.01 整理并完成毕业设计 2017.05.02-2017.05.20 毕业设计答辩五、参考文献 1 曹宏深,赵仲治主编,塑料成型工艺及模具设计D,北京机械工业出版社 ,19932 黄虹主编,塑料成型加工与模具D,化学工业出版社2003年3月第一版3 中国模具设计大典编委会.中国模具设计大典.江西科学技术出版社，20034 宋卓颐,史勤芳,房双宽,赵永仙编着 ,塑料原料与助剂M,科学技术文献出版社2003年9月第1版5 黄锐主编,塑料成型工艺学第二版M,中国轻工业出版社,1997年5月第2版6 李德群. 塑料成型工艺及模具设计.北京：机械工业出版社，2004.27 王文广,田宝善,田雁晨,主编,塑料注射模具设计技巧与实例D,化学工业出版社2004年1月第1版8 田春年主编,塑料注射成型模具结构设计图册D,北京轻工业出版社 19989 刘力主编,机械制图（第二版）M高等教育出版社10 屈华昌.塑料成型工艺与模具设计.北京：机械工业出版社，2001.411 唐志玉.塑料模具设计师指南.国防工业出版社，2000.512 塑料模设计手册编写组.模具设计手册.北京：机械工业出版社，2002.313 丁浩主.塑料工艺实用手册M.北京：化学工业出版社，199814 单岩，王蓓.Mold flow模具分析技术基础M.北京：清华大学出版社，200415 张荣清.模具设计与制造.高等教育出版社，2003.8.16 许鹤峰，陈言秋.注塑模具设计要点与图解.化学工业出版社,2002.6指导教师意见：指导教师签名： 年 月 日工作小组审查意见：工作小组组长签名： 年 月 日 注：可附页9 手机后盖注塑模设计学 院 工业自动化学院专 业：姓 名：指导老师：机械工程 材料清单1、毕业设计（论文）文本2、毕业设计（论文）任务书3、开题报告4、指导教师意见表5、评阅教师意见表6、答辩小组意见表7、指导教师指导记录8、指导教师中期检查表毕业设计： 手机后盖注塑模设计3表七 毕业设计（论文）答辩小组意见表（使用届别： 届）专业学院工业自动化专业机械工程姓名毕业设计（论文）题目手机后盖注塑模具设计答辩日期 答辩时间9.30am所提问题、回答内容、评判结果 问题1： 有没有参考图？回答1： 先画的三维图零件图及装配图，然后导出二维，再在此二维图的基础上画的现有零件图以及装配图。问题2：结构是否不完整？回答2： 结构完整，装配严格按照工艺要求设计，并选取标准模架进行装配。问题3： 图纸表达是否有问题？回答3： 画装配图时想尽可能多的表达各个零件以及零件之间的关系，想法过多导致在剖视图这块表达不明确。答辩小组意见成绩（百分制）： 组长签名： 年 月 日毕业答辩,手机后盖注塑模具设计,姓 名,PPT模板： PPT素材： PPT背景： PPT图表： PPT下载： PPT教程： 资料下载： 范文下载： 试卷下载： 教案下载： PPT论坛： PPT课件： 语文课件： 数学课件： 英语课件： 美术课件： 科学课件： 物理课件： 化学课件： 生物课件： 地理课件： 历史课件：,C,ontents,1,2,3,4,设计背景,设计任务,设计流程,设计总结,Part,ONE,设计背景,模具的地位,注塑成型,模具是工业之 母。一个国家的模具技术是衡量其产品制造水平的重要标志之一,又称注射模塑成型，它是一种注射兼模塑的成型方法,塑料制品的应用已深人到社会的每个角落，从工业生产到衣食住行，塑料制品无处不在,塑料产品,1. 手机后盖是在我们的日常用品手机的必备品之一。 2. 塑料经济实用，使用塑料做日常用品价格低廉，品质优良。 3. 注塑成型具有生产效率高，塑件质量好，易于实现自动化生产,选择本次课题的原因,Part,TWO,设计任务,塑料制品的名称：Samsung note3手机后盖 塑料制品材料：PC/ABS工程塑料 塑料制品150784mm 精度等级：5级 生产批量：大批量,PC/ABS（工程塑料合金）： PC/ABS，聚碳酸酯和丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物的混合物，是由聚碳酸酯（Polycarbonate）和聚丙烯腈（ABS）合金而成的热可塑性塑胶。 在化工业的中文名字叫塑料合金，这种材料既具有PC树脂的优良耐热耐候性、尺寸稳定性和耐冲击性能，又具有ABS树脂优良的加工流动性。所以应用在薄壁及复杂形状制品，能保持其优异的性能，以及保持塑料与一种酯组成的材料的成型性,选材PC/ABS,Part,THREE,设计流程,排气系统及导向机构,脱模机构和冷却系统的设计,注塑机的选择与浇注系统的设计,分型面和型腔的确定,成型零件的设计,分型面的选择,1）定在塑件最大的轮廓处； 2）应该对产品的脱模有利； 3）保证精度要求； 4）满足产品外观的需求应； 5）侧抽芯的行程不能太长，应该尽量短,分型面定在投影面最大的部位，如下,型腔的确定,从该塑料制件的大小，形状，精度要求以及生产效率等方面考虑，本次设计的模具结构选取为一模两腔,Add your text here and write down your opinion here,选择注塑机,根据设计要求，参考实用注塑模设计手册，选取XS-Z-60(卧式)注塑机。ere,Add your text here and write down your opinion here,浇注系统,在模具的内部，从喷嘴部分的进入开始算起，一直到型腔入口为止的流道。ere,Add your text here and write down your opinion here,1.主流道 2.分流道 3.冷料井 4.浇 口,排气系统,YOUR TITLE,一般情况下只有排气量大的模具才会额外设置排气系统，本次设计的模具型号较小，制件的尺寸不大，因而其排气量也不大，所以这次设计的模具通过模具各部分的间隙进行排气就可以解决型腔内气体的排放，没有额外设置气槽，即自然排气法,导向机构,YOUR TITLE,导向方面采用带头导柱与带头导套。经过查询与标准模架相关的资料可知导柱直径是 。导柱的固定部位按H7/m6的配合要求对模板进行配合。导柱以及导套孔的滑动部位按H7/f7进行间隙配合。导套的外径按H7/m6对镶入模板进行间隙配合,脱模机构,脱模机构：完成脱出制品的装置。脱模机构的设置的作用就是将制件注塑模具从型腔内或型芯上自动的脱出模具之外。 典型脱模结构，基本由七个零件构成，包括：推杆，推杆固定板，导套，导柱，推板，拉料杆和复位杆,本次设计的模具相对来说是个小件批量生产的简单模具，而这个类型的模具一般采用外接直通式的冷却方式。依据模具的大小，在凹模部分一共开通八条水道；型芯部分共有四条；水道尺寸统一标准，都设置为直径6mm，长290mm的外通圆形管道,设计流程,冷却系统,成型零件的设计,在模具中，型腔是模具上成型塑料制件产品的部位，而相应的，构成模具型腔的所有零部件都被称为成型零件。包括凹模，凸模，成型杆，成型环以及各种型腔镶嵌件等。凹模和凸模分别对应塑件的外、内表面的成型,模架的选择,凹模凸模的计算,从模具零件结构，模具分析要求及经济成本等多个方面考虑；结合标准模架，根据本注塑模具设计的相关要求及零件位置尺寸，选取标准模架350L ，再依据一模两腔选取L为350mm，符合相关要求,设计流程,校核,1. 注射量的校核 2. 型腔数目的校核 3. 制件锁模力的校核 4. 最大注射压力校核 5. 开合模行程的校核,Part,FOUR,设计总结,时光荏苒，白驹过隙，大学四年的光阴即将成为过去，在这四年里我的收获颇多，不论是在学业上还是在生活上，然而，最让我感到充实和感动的是做毕业设计的这短短三个月。在此过程中，我感受到了专业知识掌握的重要性，也明白了自身对专业知识某些方面的匮乏，通过此次毕业设计，也给我提供了对专业知识再学习和对基础知识夯实的机会。 对于毕业设计，我能说的只有无尽的感激和无数的感谢，首先要感谢在此次毕业设计当中指导我的老师和帮助我的同学，尤其得到了我的指导老师彭新艳的悉心指导和帮助，在此表示由衷的感谢。如果没有他们给的宝贵的意见和建议，我的毕业设计不会有现在那么完整。 最后再次感谢四年来老师们对我们的教导和关照，以及同窗朋友给我的关心和鼓励,THANKS,2017 材料清单1、毕业设计（论文）文本2、毕业设计（论文）任务书3、开题报告4、指导教师意见表5、评阅教师意见表6、答辩小组意见表7、指导教师指导记录8、指导教师中期检查表 2 手机后盖注塑模设计学 院 工业自动化学院专 业：姓 名：指导老师：机械工程 英文文献Probability and punishment John Anderrton is the chief of a special police unit in Washington,D.C. This particular morning,he bursts into a suburban house moments before Howard Marks, in a state of frenzied rage, is about to plunge a pair of scissors into the torso of his wife,whom he found in bed with another man. For Anderton, it is just another day preventing capital crimes.By mandate of the District of Columbia Precrime Division,he recites,Im placing you under arrest of Sarah Marks, that was to take place today. Other cops start restraining Marks, who screams, i did not to do anything! The opening scene of the film Mfnority Report depicts a society in which predictions seem so accurate that the police arrest indiviuals for crimes before they are committed. People are imprisoned not for what they did, but for what they are foreseen to do,even though they and preemptive law enforcement to the visions of three clairvoyants,not to data analysis. But the unsettling future Minority Report portrays is one that unchecked big-data analysis threatens to bring about,in which judgments of culpability are based on individualized predictions of future behavior.Already we see the seedlings of this, Parole boards in more than half of all U.S. states use predictions founded on data analysis as a factor in deciding whether to release somebody from prison or to keep him incarcerated.A growing number of places in the United States from precincts in Los Angeles to cities like Richmond,Virginia employ predictive policing: using big-data analysis to select what streets, groups and individuals to subject to extra scrutiny,simply because an algorithm pointed to them as more likely to commit crime. In the city of Memphis, Tennessee a program called Blue CRUSH(for Crime Reduction Utilizing StatisticaJ History) provides police officers with relatively precise areas of interest in terms of locality (a few blocks) and time(a few hours during a particular day of the week). The system ostensibly helps Jaw enforcement bettef taf. Get its scarce resources. Since its inception in 2006, major property crimes and violent oftenses have fallen by a quarter, according to one measure (though of course, this says nothing about causality;theres nothing to indicate that the decrease is due to Blue CRUSH).In many contexts, data analysis is already employed in the narne of prevention. It is used to lump us into cohorts of people like us,and we are often characterized accordingly. Actuarial tables note that men over 50 are prone to prostate cancer, so members of that group may pay more for health insurance even if they never get prostate cancer. High-school students with good grades, as a group, are less likely to get into car accidents-so some of their less-learned peers have to pay higher insurance premiums. Individuals with certain character-istics are subjected to extra screening when they pass through airport security.Thats the idea behind profilingin todays small-data world. Find a common association in the data,define a group of people to whom it applies, and then place those people under additional scrutiny. It is generalizable rule that applies to everyone in the group.Profiling, If misused, it can lead not only to discrimination against certain groups but also to guilt by association.In contrast, big data predictions about people are different.Where todays forecasts of likely behavior-found in the things like insurance premiums or credit scores-usually rely on a handful of factors that are based on a mental model of the issue at hand (that is, previous health problems or loan repayment history), with big datas noncausal analysis we often simply identify the most suitable predictors from the sea of information.Most important, usingbig data we hope to identify specific individuals rather than groups ; this liberates us from profilings shortcoming of making every predicted suspect a case of guilt by association, In a big-data world, somebody with an Arahic name, who has paid in cash for a one-way ticket in first class, may no longer be subjected to secondary screening at an airport if other data specific to him make it very unlikely that hes terrorist. With big data we can escape the straitjacket of groupidentities, and replace them with much more granul ar predictions for each individual.The promise of big data is that we do what weve been doing all along-profiling-but make it better, less discriminatory, and more individualized. That sounds acceptable if the aim is simply to prevent unwanted actions. But it becomes very dangerous if we use big-data predictions to decide whether somebody is culpable and ought to be punished for behavior that has not yet happened.The very idea of penalizing based on propensities is nauseating. To accuse a person of some possible future behavior is to negate the very foundation of justice : that one must have done something before we can hold him accountable for it. After all, thinking bad things is not illegal, doing them is. It is a fundamental tenet of our society that individual responsibility is tied to individual choice of action. If one is forced at gunpoint to open the companys safe, one has no choice and thus isnt held responsible. If big-data predictions were perfect, if algorithms could foresee our future with flawless clarity, we would no longer have a choice to act in the future. We would behave exactly as predicted. Were perfect predictions possible, they would deny human volition, our ability to lives our lives freely. Also, ironically, by depriving us of choice they would exculpate us from any responsibility. Of course perfect prediction is impossible. Rather, big-data analysis will predict that for a specific individual, a particular future behavior has a certain probability.Consider, for example, research conducted by Richard Berk, a professor of statistics and criminology at the University of Pennsylvania. He claims his method can predict whether a person released on parole will be involved in a homicide (either kill or be killed). As inputs he uses numerous case-specific variables, including reason for incarceration and date of first offense, but also demographic data like age and gender. Berk suggests that he can forecast a future murder among those on parole with at least a 75 percent probability. Thats not bad. However, it also means that should parole boards rely on Berk analysis,they would be wrong as often as one out of four times.But thc core problem with relying on such predictions is not that expose society to risk. The fundamental trouble is that with such a system we essentially punish people before they do something bad. And by intervening before they act(for instance by denying them parole if predictions show there is a high probability that they will murder), we never know whether or not they would have actually committed the predicted crime. We do not let fate play out, and yet we hold individuals responsible for what our prediction tells us they would have done. Such predictions can never be disproven. This negates the very idea of the presumption of innocence, the principle upon which our legal system, as well as our sense of fairness,is based. And if we hold people responsible for predicted future acts, ones they may never commit, we also deny that humans have a capacity for moral choice.The important point here is not simply one of policing The danger is much broader than criminal justice; it covers all areas of society, all instances of human judgment in which big-data predictions are used to decide whether people are culpable for future acts or not. Those include everything from a companys decision to dismiss an employee, to a doctor denying a patient surgery,to a spouse filing for divorce.Perhaps with such a system society would be safer or more efficient, but an essential part of what makes us human-our ability to choose the actions we take and be held accountable for them-would be destroyed. Big data would have become a tool to collectivize human choice and abandon free will in our society.Of course, big data ofters numerous benefits. What turns it into a weapon of dehumanization is a shortcoming, not of big data itself, but of the ways we use its predictions. The crux is that holding people culpable for predicted acts before they can commit them uses big data predictions based on correlations to make causal decisions about individual responsibility.Big data is useful to understand present and future risk, and to adjust our actions accordingly. Its predictions help patients and insurers, lenders and consumers. But big data does not tell us anything about causality. In contrast, assigning guilt-individual culpability-requires that people we judge have chosen a particular action. Their decision must have been causal for the action that followed. Precisely because big data is based on correlations, it is an utterly unsuitable tool to help us judge causality and thus assign individual culpability. The trouble is that humans are primed to see the world through the lens of cause and effect. Thus big data is under constant threat of being abused for causal purposes, of being tied to rosy visions of how much more effective our judgment, our human decision-making of assigning culpability, could be if we only were armed with big-data predictions.It is the quintessential slippery slope-leading straight to the sociew portrayed in Minority Report, a world in which individual choice and free will have been eliminated, in which our individual moral compass has been replaced by predictive algorithms and individuals are exposed to the unencumbered brunt of collective fiat. if so employed, big data threatens to imprison us-perhaps literally-in probabilities. 概率与惩罚约翰安德尔顿（John Anderrton）是华盛顿特区警察部队的负责人。在这个特定的早晨，他突然进入一个郊区的房子，霍华德马克斯（Howard Marks）在疯狂愤怒的状态之前，即将把一把剪刀放进他妻子的躯干里，他和另一个男人在床上发现。对于安德顿来说，这只是另一天的预防首都犯罪。根据哥伦比亚特区刑事司的授权，他说：“我把你们逮捕了今天要举行的萨拉马克斯，”其他警察开始遏制马克斯，谁尖叫，“我没有做任何事情！”电影“Mfnority Report”的开幕式描绘了一个社会，其中预测似乎如此准确，以至于在犯罪之前将警察逮捕个人犯罪。人们不是因为他们做了什么而被监禁，而是因为他们预见到的那样被监禁，即使他们和先发执法对三位透视者的愿景，而不是数据分析。但令人不安的未来“少数民族报告”描绘的是大型数据分析无可挑剔的挑战，其中的责任判断是基于对未来行为的个性化预测。我们已经看到这个幼苗，超过一半的美国国家的假释委员会使用基于数据分析的预测，作为决定是否释放某人离开监狱还是让他监禁的一个因素。在美国越来越多的地方从洛杉矶的地区到维吉尼亚州里士满市，都采用“预防性警务”：利用大数据分析来选择哪些街道，团体和个人进行额外的审查，只是因为一个算法指出他们更有可能犯罪。在孟菲斯市，田纳西州的一个名为蓝色 CRUSH（为减少犯罪利用StatisticaJ历史）的计划为警察提供了相对精确的地区（几个街区）和时间（几个小时在特定的一天）周）。该系统表面上可以帮助缉拿执法机构。获得其稀缺的资源。自2006年成立以来，主要的财产犯罪和暴力事件已经下降了四分之一，根据一个措施（当然这并不表示因果关系，没有什么可以表明减少是由于蓝色CRUSH）。在许多情况下，数据分析已经被用于预防的范围。它被用来把我们融入像我们这样的群体，我们往往是相应的。精算表中指出，50岁以上的男性易患前列腺癌，因此即使没有摄入前列腺癌，该组织的成员也可以为健康保险付出更多的代价。具有良好成绩的高中学生作为一个群体，不太可能陷入车祸，所以他们的一些不太了解的同行必须支付更高的保险费。具有某些特征的个人在通过机场安全时将受到额外的筛选
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