基于數據挖掘的統計過(guò)程控制項目研究
統計過(guò)程控制(Statistical Process Control)是一種借助數理統計方法的先進(jìn)質(zhì)量管理和控制技術(shù)，以過(guò)程的穩定性為主要目標，強調全過(guò)程的預防，能夠有效地降低產(chǎn)品的不合格率，從而降低生產(chǎn)成本。 近年來(lái)SPC技術(shù)在國外的應用已經(jīng)非常廣泛，已經(jīng)成為提高企業(yè)管理的有效工具，通過(guò)“SPC”方法運用統計技術(shù)對生產(chǎn)過(guò)程中的各工序參數進(jìn)行監控，從而達到保證產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)精細化的目的。目前“SPC”在國內煙草企業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程應用在生產(chǎn)管理和統計數據分析中大多只停留在現場(chǎng)的監控，和事后數據羅列。大部分還停留在使用MiniTab軟件，或應用Excel表格中的一些簡(jiǎn)單SPC統計功能。只能進(jìn)行事后分析和處理，數據處理滯后且效率較低，不能達到實(shí)時(shí)監控。 本文基于數據挖掘(data mining) SPC項目應用，利用數據挖掘理論識別卷煙生產(chǎn)關(guān)鍵工序，從大量數據中獲取有效的、穩定模式的生產(chǎn)過(guò)程數據，對其進(jìn)行分析建模。進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)，采用面向多對象的思想，將制絲生產(chǎn)中所有質(zhì)量特征經(jīng)過(guò)檢測儀器實(shí)時(shí)檢測后，轉換為計算機能識別連續型的隨機變量數值，進(jìn)一步更好的應用實(shí)時(shí)數據指導生產(chǎn)。 首先，介紹了我國煙草行業(yè)的概況和論文研究背景，論述了國內外相關(guān)技術(shù)的發(fā)展狀況和研究狀況，闡述了本課題的研究?jì)热莺鸵饬x并探討了SPC及數據挖掘的原理及發(fā)展。 其次，進(jìn)行了數據挖掘SPC質(zhì)量控制系統設計。主要內容包括青島卷煙廠(chǎng)企業(yè)信息化現狀，確定實(shí)施SPC背景，及實(shí)施項目的軟硬件基礎。 再次，進(jìn)行了數據挖掘SPC系統在關(guān)鍵工序中的應用。根據業(yè)務(wù)相關(guān)需求設計了可行的數據挖掘的功能模型及算法、系統架構及其實(shí)現，包括具體的功能的實(shí)現，主要是在混絲加香段這個(gè)關(guān)鍵工序上驗證了設計的可行性。具體是由帶智能積分器的微分控制器保證其精度，并通過(guò)采集的樣本來(lái)測算關(guān)鍵性能指標，使其符合預期的期望，滿(mǎn)足生產(chǎn)工藝的要求，從而實(shí)現煙草質(zhì)量控制的實(shí)時(shí)化、智能化。 最后，對全文進(jìn)行了總結，并對課題下一步工作做了展望。
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