一种基于大数据平台的过程能力分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及大数据分析技术领域，特别是指一种基于大数据平台的过程能力分析方法及装置，所述方法包括：获取产品的原始数据，确定原始曲线数据；对所述原始曲线数据进行特征值计算，得到特征值数据；配置过程能力分析的主题数据，所述主题数据包括所述原始曲线数据以及特征值数据；当接收到一键获取结果的指令时，确定所述主题数据对应的控制图，选择对应的参数配置，获取过程能力计算结果；展示所述控制图以及过程能力计算结果。采用本发明专利技术，可以提高工艺人员的工作效率。高工艺人员的工作效率。高工艺人员的工作效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据平台的过程能力分析方法及装置


[0001]本专利技术涉及大数据分析
，特别是指一种基于大数据平台的过程能力分析方法及装置。

技术介绍

[0002]产品生产完成交付给客户之前都会经过质量检测，但实际上仍然存在质量异议，其原因是质量检测一般采用抽样的方式，检测的是最终的质量结果，而产品在生产过程中符合规范的生产能力并没有被表征出来，这样就会导致交付的产品质量会存在波动，对企业的产品效益产生不良影响，尤其在目前冶金行业供大于求的背景下，用户对产品质量要求越来越高，因此，现在的冶金企业也越来越关注产品在生产过程中的表现能力，及时了解生产情况，当发现产品生产过程中存在缺陷或问题时，及时进行相关方面的改进，从而提升最终产品质量稳定性，提升企业竞争力。
[0003]以往冶金企业对于过程能力分析通常采用离线获取数据，将数据拷贝到数据分析工具内进行分析，该方法在数据收集阶段就会耗费较多时间，而且表征质量的特征值不容易得到，一般采用的是人工手动加工数据方式来计算原始数据的特征值，容易出现计算误差。同时，离线分析工具需要通过数据拷贝的方式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据平台的过程能力分析方法，其特征在于，所述方法由大数据平台实现，所述方法包括：获取产品的原始数据，确定原始曲线数据；对所述原始曲线数据进行特征值计算，得到特征值数据；配置过程能力分析的主题数据，所述主题数据包括所述原始曲线数据以及特征值数据；当接收到一键获取结果的指令时，确定所述主题数据对应的控制图，选择对应的参数配置，获取过程能力计算结果；展示所述控制图以及过程能力计算结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取原始数据，包括：在所述大数据平台上获取产品经过时空变换后的长度数据，或者，从大型仪表上获得测量数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始曲线数据进行特征值计算，得到特征值数据，包括：当接收到特征值计算的指令时，基于所述原始曲线数据的类型，通过所述大数据平台集成的规则引擎计算不同特征值类型对应的特征值数据，所述特征值类型包括但不限于基于平均值类型、最大值类型、最小值类型、标准差类型、命中率类型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述原始曲线数据分为曲线头部、曲线尾部以及曲线中部，其中，所述曲线头部包括曲线头第一预设距离内的部分，所述曲线尾部包括曲线尾第二预设距离内的部分，所述曲线中部为所述原始曲线数据去除曲线头部和曲线尾部的其余部分；当所述原始曲线数据为厚度时，所述通过所述大数据平台集成的规则引擎计算不同特征值类型对应的特征值数据，包括：采用下述公式(1)对原始曲线数据的曲线头部进行平均值类型的特征值数据的计算，其中，HH
avg
表示厚度头部平均值，i＝0,1,2,...,k，H
i
表示头部任一点的厚度，k为厚度曲线头部最后一个纵向厚度测量点的序号；采用下述公式(2)对原始曲线数据的曲线头部进行最大值类型的特征值数据的计算：HH
max
＝max(H0,...,H
k
)
……
(2)其中，HH
max
表示厚度头部最大值，H0、H
k
为厚度曲线头部第一个和最后一个厚度纵向厚度测量点；采用下述公式(3)对原始曲线数据的曲线头部进行最小值类型的特征值数据的计算：HH
min
＝min(H0,...,H
k
)
……
(3)其中，HH
min
表示厚度头部最小值，H0、H
k
为厚度曲线头部第一个和最后一个厚度纵向厚度测量点；采用下述公式(4)对原始曲线数据的曲线头部进行标准差类型的特征值数据的计算：HH
stdev
＝stdev(H0,...,H
k
)
……
(4)
其中，HH
stdev
表示厚度头部标准差，H0、H
k
为厚度曲线头部第一个和最后一个厚度纵向厚度测量点；采用下述公式(5)对原始曲线数据的曲线头部进行命中率类型的特征值数据的计算：其中，HH
percent
表示厚度头...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈丹，邵健，殷实，陆惟见，张雅倩，李斌，秦健，
申请(专利权)人：北京科技大学设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：