基于数据建模的产品缺陷分析方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及产品缺陷分析技术领域，具体涉及一种基于数据建模的产品缺陷分析方法、装置和存储介质。其中方法包括步骤：获取产品制造工艺数据库；所述产品制造工艺数据库包括多个数据表，每个所述数据表为影响产品缺陷发生概率的影响因素；构建最优决策树模型；使用所述最优决策树模型，分别计算各个所述数据表影响产品缺陷发生概率的影响值；根据所述最优决策树模型计算出的影响值的大小，对所述数据表进行排序，形成第一序列；其中，各个所述数据表的影响值表示所述数据表代表的影响因素对产品缺陷发生概率的影响程度。该基于数据建模的产品缺陷分析方法、装置和存储介质，可以解决相关技术中分析过程效率低且分析效果有限的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
基于数据建模的产品缺陷分析方法、装置和存储介质


[0001]本申请涉及产品缺陷分析
，具体涉及一种基于数据建模的产品缺陷分析方法、装置和存储介质。

技术介绍

[0002]在零部件产品的生产制造中难以避免地存在一定量的缺陷件，若缺陷率较大则会造成该产品生产成本大幅增加，并且售后质量难以保证甚至导致客户投诉。因此需要通过分析出影响该产品缺陷率的因素，以对相应的工艺进行改造，以降低产品制造缺陷率，进一步的降低生产成本以及保证产品质量。
[0003]相关技术在分析生产因素对产品缺陷发生概率的影响时，不仅需要对要针对不同因素做大量的仿真以及对照实验，浪费大量人力物力，而且其仅对各个生产因素的影响进行独立分析统计，分析效果有限，另外相关技术还无法量化某一因素对结果的影响，不利于工艺参数调整。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种基于数据建模的产品缺陷分析方法、装置和存储介质，可以解决相关技术中分析过程效率低且分析效果有限的问题。
[0005]为了解决
技术介绍
中所述的技术问题，本申请的第一方面提供一种基于数据建模的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据建模的产品缺陷分析方法，其特征在于，所述基于数据建模的产品缺陷分析方法包括以下步骤：获取产品制造工艺数据库；所述产品制造工艺数据库包括多个数据表，每个所述数据表为影响产品缺陷发生概率的影响因素；构建最优决策树模型；使用所述最优决策树模型，分别计算各个所述数据表影响产品缺陷发生概率的影响值；根据所述最优决策树模型计算出的影响值的大小，对所述数据表进行排序，形成第一序列；其中，各个所述数据表的影响值表示所述数据表代表的影响因素对产品缺陷发生概率的影响程度。2.如权利要求1所述的基于数据建模的产品缺陷分析方法，其特征在于，在形成所述第一序列后，还进行以下步骤：获取所述数据表之间的约束关系信息；基于所述产品制造工艺数据库和所述约束关系信息构建贝叶斯网络模型；使用所述贝叶斯网络模型，遍历所述产品制造工艺数据库中不同数据表的组合，分别计算不同数据表的组合影响产品缺陷发生概率的影响值；根据所述贝叶斯网络模型计算出的影响值的大小，对所述数据表进行排序，形成第二序列；基于各个所述数据表在所述第二序列中的排序位置，和对应所述数据表在所述第一序列中的排序位置是否一致，确定所述数据表代表的影响因素对产品缺陷发生概率的影响程度是否可信。3.如权利要求2所述的基于数据建模的产品缺陷分析方法，其特征在于，在形成所述第二序列后，还进行以下步骤：使用概率统计方法，遍历所述产品制造工艺数据库中不同数据表的组合，分别计算不同数据表的组合影响产品缺陷发生概率的影响值；根据所述概率统计方法计算出的影响值的大小，对所述数据表进行排序，形成第三序列；基于各个所述数据表在所述第三序列中的排序位置对应所述数据表在所述第一序列中的排序位置是否一致，或者，基于各个所述数据表在所述第三序列中的排序位置和对应所述数据表在所述第二序列中的排序位置是否一致，或者，基于各个所述数据表在所述第三序列中的排序位置、对应所述数据表在所述第二序列中的排序位置，和对应所述数据表在所述第一序列中的排序位置是否一致，确定所述数据表代表的影响因素对产品缺陷发生概率的影响程度是否可信。4.如权利要求1所述的基于数据建模的产品缺陷分析方法，其特征在于，在形成所述第一序列后，还进行以下步骤：使用概率统计方法，遍历所述产品制造工艺数据库中不同数据表的组合，分别计算不同数据表的组合影响产品缺陷发生概率的影响值；
根据所述概率统计方法计算出的影响值的大小，对所述数据表进行排序，形成第三序列；基于各个所述数据表在所述第三序列中的排序位置，与对应所述数据表在所述第一序列中的排序位置是否一致，确定所述数据表代表的影响因素对产品缺陷发生概率的影响程度是否可信。5.如权利要求1所述的基于数据建模的产品缺陷分析方法，其特征在于，在获取所述产品制造工艺数据库的步骤前，还进行以下步骤：获取产品制造工艺原始数据库；对所述产品制造工艺原始数据库进行数据清洗，获得所述产品制造工艺数据。6.如权利要求5所述的基于数据建模的产品缺陷分析方法，其特征在于，所述对所述产品制造工艺原始数据库进行数据清洗，获得所述产品制造工艺数据的步骤包括：去除所述产品制造工艺原始数据库中存在异常的数据；去除所述产品制造工艺原始数据库中不完整的数据；对所述制造工艺数据库中的类型数据表的各个类型特征进行编码；对所述制造工艺数据库中数据表中的连续型变量进行离散化。7.如权利要求1所述的基于数据建模的产品缺陷分析方法，其特征在于，所述构建最优决策树模型的步骤，包括：基于所述产品制造工艺数据库设定训练集和验证集；设置不同决策树最大深度，并根据各个所述决策树最大深度分别建立决策树模型；使用所述训练集和所述验证集分别对各个所述决策树模型进行训练和验证；确定使得所述决策树模型，对所述训练集和所述验证集表现相同的决策树最大深度作为最优决策树最大深度，确定带有所述最优决策树最大深度的决策树模型为最优决策树模型。8.如权利要求7所述的基于数据建模的产品缺陷分析方法，其特征在于，通过以下公式一，对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹏，陆唯佳，李兵洋，刘创，朱海瀛，胡凌俊，龙勇波，谢歆，赵兵，
申请(专利权)人：联合汽车电子有限公司，
类型：发明
国别省市：