【技术实现步骤摘要】
一种WIFI模组质量预测方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及信息处理
，具体而言，涉及一种WIFI模组质量预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
企业在进行WIFI模组采购之前，往往通过对样品的使用、测试来完成模组质量的评估，这种评估方式存在样品数量少，评估结果偶然性较高，且存在人为误导的可能，企业无法对WIFI模组质量有一个整体性的准确把握。此外，企业在对WIFI模组进行质量评估时，往往由工作人员手动测试并统计测试数据，再基于测试数据对质量进行评估，数据处理效率低下，资源耗费大。
技术实现思路
本专利技术解决的是现有技术中，企业在对WIFI模组进行质量评估时，往往由工作人员手动对WIFI模组质量进行评估，数据处理效率低下的问题。为解决上述问题，本专利技术提供一种WIFI模组质量预测方法，包括：获取所述WIFI模组的相关数据，其中，所述相关数据包括生产数据和故障数据；根据所述相关数据，计算所述WIFI模组相应的质量预测参数，其中，所述质量预测参数包括返工指数、平均故障率、平...
【技术保护点】
1.一种WIFI模组质量预测方法，其特征在于，包括：/n获取所述WIFI模组的相关数据，其中，所述相关数据包括生产数据和故障数据；/n根据所述相关数据，计算所述WIFI模组相应的质量预测参数，其中，所述质量预测参数包括返工指数、平均故障率、平均返工率、平均日产量及原料指数中的至少一个；/n根据预设的预测算法和所述质量预测参数，计算得到所述WIFI模组的质量预测值。/n
【技术特征摘要】
1.一种WIFI模组质量预测方法，其特征在于，包括：
获取所述WIFI模组的相关数据，其中，所述相关数据包括生产数据和故障数据；
根据所述相关数据，计算所述WIFI模组相应的质量预测参数，其中，所述质量预测参数包括返工指数、平均故障率、平均返工率、平均日产量及原料指数中的至少一个；
根据预设的预测算法和所述质量预测参数，计算得到所述WIFI模组的质量预测值。
2.如权利要求1所述的WIFI模组质量预测方法，其特征在于，所述质量预测参数包括所述返工指数；所述根据所述相关数据，计算所述WIFI模组相应的质量预测参数包括：
从所述相关数据中获取返工数据；
基于所述返工数据，统计所述WIFI模组生产过程中各个工序的实际返工次数；
确定所述各个工序的质量权重；
基于所述各个工序的实际返工次数及其质量权重，计算所述各个工序的处理后返工次数，并基于所述处理后返工次数计算获得所述返工指数。
3.如权利要求2所述的WIFI模组质量预测方法，其特征在于，所述WIFI模组生产过程的工序包括：焊锡贴片、贴标签、PCB分板、烧录通用固件、烧录mac地址、烧录license、检测mac一致性、固件版本检验、GPIO口检测、串口通信、连接路由器测试、出货验证、配网测试、透传测试，其中，所述串口通信、所述连接路由器测试、所述配网测试、所述透传测试的质量权重最大，所述焊锡贴片、所述烧录通用固件、所述烧录mac地址、所述烧录license、所述GPIO口检测的质量权重次之，所述贴标签、所述PCB分板、所述检测mac一致性、所述固件版本检验、所述出货验证的质量权重最小。
4.如权利要求1-3中任一项所述的WIFI模组质量预测方法，其特征在于，所述质量预测参数包括所述原料指数；所述根据所述相关数据，确定所述WIFI模组相应的质量预测参数包括：
获取所述WIFI模组所属厂商的来料免检率、预设品牌信誉值以及平均价格比率，基于预设计算公式以及所述来料免检率、预设品牌信誉值以及平均价格比率计算获得所述原料指数，其中，所述预设计算公式为：
M＝X-K*lg(P)
其中，M为所述原料指数，X为所述来料免检率，K为所述预设品牌信誉值，P为所述平均价格比率。
5.如权利要求1-3中任一项所述的WIFI模组质量预测方法，其特征在于，所述质量预测参数包括返工指数、平均故障率、平均返工率、平均日产量及原料指数；所述预测算法为：
Q＝1-(αF+βR+γe-D+λlg(T+1)+εM)
其中，Q为所述WIFI模组的质量预测值，F为所述平均返工率，R为所述平均故障率，D为平均日产量，T为所述返工指数...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱凯，
申请(专利权)人：宁波奥克斯电气股份有限公司，奥克斯空调股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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