一种面向数字化车间的产品多元质量监控方法技术

一种面向数字化车间的产品多元质量监控方法，先构建了一套适合数字化车间的质量信息采集方案；再构建了面向数字化车间的质量控制与改进模型，具体为针对机加车间关键产品关键工序的多质量特性进行了基于改进主成分分析方法的多元过程能力分析；针对多元统计控制控制图难以对过程异常进行诊断定位问题，提出利用主成分分析技术实现多元质量控制与诊断；本发明专利技术可使车间对于关键产品的关键工序的质量保证能力进行量化的评估，并在出现质量问题时及时定位质量问题产生的源头，从而避免了进一步的成本损失。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于机械产品加工制造过程质量控制
，尤其涉及一种面向数字化 车间的产品多元质量监控方法，是一种基于主成分分析方法的对机加产品制造质量的工序 能力分析和质量问题诊断的技术。
技术介绍
统计过程控制（SPC)是指应用数理统计分析理论对生产过程进行产品质量监视 和控制的方法，它是质量控制中的重要技术，是获得合格产品质量的有效保证工具，同时也 是过程性能监视和过程异常诊断的基础。传统SPC技术利用标准休哈特控制图，能够监测 过程是否处于稳定状态，并对过程异常进行预警。这种质量控制方法得到了广泛的应用，并 且取得了良好的经济效益。SPC技术已相当成熟，但是传统SPC技术在实际应用中仍存在一 些问题： 首先，我国制造业水平不断提高，大量先进的生产设备不断投入使用，生产效率得 到了惊人的提高，传统的依靠手工采集记录质量特性数据的工作方式已经无法满足企业的 需要。目前，制造业企业大量采用先进的数控加工设备，提高了车间生产率，车间需要测量 的质量数据量呈现爆发式增长，车间质量检验的效率已经成为制约生产效率提高的瓶颈。 此外，车间为了减少工序之间的不必要流转，采用流水线工作方式，这种工作方式给质量数 据的采集提出了更高的要求，要求质量数据可以及时获取及时处理，以防止上一道工序的 质量问题进入下一道工序，造成不必要的资源浪费。最后，企业车间生产具有柔性化的趋 势，车间的产品种类多种多样，这也给质量数据的采集提出了新的要求，要求针对不同类型 的质量数据可以及时采集分析。基于数字化车间的最新特点，传统的数据采集方式已经不 能满足数字化车间中统计过程控制对数据采集的要求。 其次，传统的统计过程控制由于测量技术、分析技术等限制往往只能完成对单变 量的统计过程控制。在实际应用中采取对关键工序的关键质量特性进行单独监控，这种方 法在过去几十年得到了广泛应用，在一定程度上大大提高了车间加工质量水平。但是随着 制造业水平的不断提高，以及人们对质量要求的不断提高，这种对单变量进行单独控制的 方式暴露出一些问题。在实际车间制造过程中，各个工序之间以及各个质量特性之间并不 全是相互独立的，它们之间往往是相关的，将它们简单的分别监控起来必定会给车间质量 控制带来一定的误差。而在数字化加工车间，这些误差将给企业带来更大的经济损失。为 了将变量之间的相关关系考虑进来，K. S. Chen，W. L. Pearn和P. C. Lin等人提出用变量间的 关联图来做进一步监控，采用这种方法的缺点是当需要监控的变量数量较多时，关联图的 数量增加太快，工作量大且可操作性不大。在这种背景下我们迫切需要将多元统计过程控 制（Multivariate Statistical Process Control，MSPC)与诊断技术应用到车间统计过程 质量控制中。采用MSPC技术对车间制造过程进行质量管理，可以有效的对制造过程中的各 个变量进行统一监控，及时发现整个制造过程中存在的隐患并及时处理，提高车间生产质 量水平。 针对传统车间质量控制方面存在的问题，构建面向数字化车间的车间质量信息采 集方案并对车间多元质量控制问题展开深入研宄具有紧迫而现实的意义。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术的目的是提供一种面向数字化车间的产品多元 质量监控方法，通过该方法可使车间对于关键产品的关键工序的质量保证能力进行量化的 评估，并在出现质量问题时及时定位质量问题产生的源头，从而避免了进一步的成本损失。 为了实现上述目的，本专利技术采用了如下的技术手段。 ，包括以下步骤： 步骤1 :通过机加车间内部局域网构建数字化车间质量数据的采集方案； 步骤2 :通过采集关键工序的关键质量特性得到质量数据，对关键工序的多元质 量特性进行多元过程能力分析，当多元过程能力分析结果满足顾客提出的要求或质量管理 体系的要求时，转入根据关键质量特性来确定抽样方案和控制图的类型的过程；当多元过 程能力分析结果不满足顾客提出的要求或质量管理体系的要求时，需对质量问题进行分 析，找到解决问题的措施并加以纠正，直到达到质量水平； 步骤3 :控制图选取一般原则是计量值控制图优先，确实没有找到合适的计量值 控制图的情况下，再考虑计件或计点控制图；根据采集得到的质量数据对样本数据进行处 理，计算相应的规格限，并绘制相应的初始控制图对过程进行判稳； 步骤4:当控制图不处于受控态时，寻找系统异因，若未找到系统异因，则补充抽 样并进行控制图的绘制；若找到系统异因，消除异因后，根据抽样方案重新绘制控制图；当 控制图处于受控态时，进行生产状态的监控； 步骤5:当监控过程出现异常，寻找异常产生的原因；若找到异常的异因，看是否 需要修改控制图；若需要对控制图进行修改，应重新确定抽样规则，并进行控制图的绘制， 反之使用之前的控制图进行生产状态的监控；若监控过程未出现异常，则加工结束，转入对 下一个样本的过程控制。 本专利技术具有以下优点： 本专利技术提出的数字化车间质量数据采集方案具有可靠性，及时性，完整性和连续 性的特点。这些数据是保证质量数据分析结果的准确性，可靠性的基础。 本专利技术改进了传统的针对多元过程能力分析进行降维的不足，提出改进的主成 分规格区间计算方法，并提出一套多元过程能力指数计算方法，使得分析结果更加准确。 本专利技术针对多元质量控制图只能对多元统计量进行监控，对于宄竟是哪个变量引 起异常很难做出准确解释的问题提出一种基于主成分分析的多元质量诊断方法，来帮助迅 速的定位异常位置，减少由此造成的车间成本损失。【附图说明】 图1是本专利技术数字化车间数据采集方案。 图2是本专利技术的多元质量控制与改进模型图。 图3是本专利技术的控制图选择流程图。 图4是本专利技术的基于主成分分析的多元质量控制诊断流程图。 图5是实例零件图。 图6是铣孔工序T2控制图。 图7是铣孔工序MEWMA控制图。 图8是第一主成分控制图。 图9是第二主成分控制图。 图10第三主成分控制图。 图11是直径变量的均值控制图。 图12是深度变量的均值控制图。 图13是距离1变量的均值控制图。 图14是距离2变量均值控制图。 表1是零件质量特性要求。 表2是实际测量数据。 表3是铣孔工序样本数据主成分分析结果。【具体实施方式】 下面结合附图对本专利技术的技术方案作进一步说明。 步骤1 :通过机加车间内部局域网构建数字化车间质量数据的采集方案，如图1所 示。手工数据采集方式主要针对的是一些只有通过专用量规和目测式量具才能获得的数据 及一些计数型的数据。RFID主要是用于质量计划编制时，RFID标签与车间每一型号的产 品--对应，在生产现场通过扫描枪扫描RFID标签便可将该产品对应的检验项显示在统 计过程控制系统中。数字化智能量仪主要通过有线/无线方式与计算机相连，质检人员对 零部件特性进行测量时便可将测量数据自动传输至统计质量控制系统以进行数据的分析。 步骤2 :通过采集得到的质量数据，对关键工序的多元质当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向数字化车间的产品多元质量监控方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过机加车间内部局域网构建数字化车间质量数据的采集方案；步骤2：通过采集关键工序的关键质量特性得到质量数据，对关键工序的多元质量特性进行多元过程能力分析，当多元过程能力分析结果满足顾客提出的要求或质量管理体系的要求时，转入根据关键质量特性来确定抽样方案和控制图的类型的过程；当多元过程能力分析结果不满足顾客提出的要求或质量管理体系的要求时，需对质量问题进行分析，找到解决问题的措施并加以纠正，直到达到质量水平；步骤3：控制图选取一般原则是计量值控制图优先，确实没有找到合适的计量值控制图的情况下，再考虑计件或计点控制图；根据采集得到的质量数据对样本数据进行处理，计算相应的规格限，并绘制相应的初始控制图对过程进行判稳；步骤4：当控制图不处于受控态时，寻找系统异因，若未找到系统异因，则补充抽样并进行控制图的绘制；若找到系统异因，消除异因后，根据抽样方案重新绘制控制图；当控制图处于受控态时，进行生产状态的监控。步骤5：当监控过程出现异常，寻找异常产生的原因，若找到异常的异因，看是否需要修改控制图，若需要对控制图进行修改，应重新确定抽样规则，并进行控制图的绘制，反之使用之前的控制图进行生产状态的监控，若监控过程未出现异常，则加工结束，转入对下一个样本的过程控制。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：许艾明，高建民，陈琨，于艳鹏，杨志明，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61