一种基于过程工艺数据的大数据质量分析方法和系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于过程工艺数据的大数据质量分析方法和系统，该方法包括：按照制造工艺对PBOM表进行重构，建立PBOM表和EBOM表的结构关联关系；基于PBOM表数据，创建工艺清单，并进行展示；连通企业数据库系统，获取工艺数据进行处理，并图形化展示处理结果；建立线平衡模型，对输入的工艺要求进行分析，输出满足企业工厂线平衡要求的工艺清单，工艺要求包括UPH要求、工序约束和工时信息；根据结构化数据中的设备数据，建立疲劳损伤模型，进行设备疲劳强度的回归预测。本发明专利技术输出满足企业工厂线平衡要求的工艺清单，可以提高产线平衡，也节省了人力资源，降低模型对数据量的需求，提高预测准确度。高预测准确度。高预测准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于过程工艺数据的大数据质量分析方法和系统


[0001]本专利技术涉及大数据分析
，具体而言，涉及一种基于过程工艺数据的大数据质量分析方法和系统。

技术介绍

[0002]工艺设计工作作为连接产品设计和产品制造的桥梁，所产生的工艺数据是产品全生命周期中最重要的数据之一，同时是企业编排生产计划、制定采购计划、生产调度的重要基础数据，在企业的整个产品开发及生产中起着重要的作用，整个工艺设计工作的开展效果与效率直接影响着企业乃至产业上下游环节的整体研制进展。而其中最大的因素莫过于：目前，影响工艺质量的因素为：企业产品质量管理能力参差不齐，质量追溯标准不一，部分企业依靠传统纸质化来进行结果记录，或用状态监控的方式进行产品质量管理，易出现产品质量监管漏洞，信息查询追溯起来也较耗时耗力。同时，伴随着产品越来越复杂，制造精度越来越高，增加了产品装配的难度。传统装配工艺缺乏事前的虚拟仿真手段，装配工艺的可行性很大程度取决于工艺人员的个人经验，很多的装配工艺问题只有在生产现场才被发现，导致了生产现场的工程更改工作量巨大，生产周期长，生产成本高。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于过程工艺数据的大数据质量分析方法，其特征在于，包括：按照制造工艺对PBOM表进行重构，建立所述PBOM表和EBOM表的结构关联关系；基于所述PBOM表数据，创建工艺清单，并进行展示；连通企业数据库系统，获取工艺数据进行处理，并图形化展示处理结果，所述工艺数据包括结构化数据和非结构化数据；建立线平衡模型，对输入的工艺要求进行分析，输出满足企业工厂线平衡要求的工艺清单，所述工艺要求包括UPH要求、工序约束和工时信息；根据所述结构化数据中的设备数据，建立疲劳损伤模型，进行设备疲劳强度的回归预测。2.根据权利要求1所述的基于过程工艺数据的大数据质量分析方法，其特征在于，所述按照制造工艺对PBOM表进行重构，包括创建零部件，调整PBOM表结构，维护零部件属性，以及拟定零部件工艺路线。3.根据权利要求1所述的基于过程工艺数据的大数据质量分析方法，其特征在于，所述创建工艺清单，包括利用Glaway工艺编辑器，建立PBOM表中零部件与相应工艺数据之间的关联关系，实现各类工艺数据的关联化管理及变更历史记录。4.根据权利要求1所述的基于过程工艺数据的大数据质量分析方法，其特征在于，所述结构化数据包括PBOM表、MBOM表、制造资源、工艺过程计划表、关键过程项目表、特殊过程项目表和防护控制计划表，所述非结构化数据包括作业指导书、检查卡片、质量检测卡、工艺辅料数据、清洁防护数据、制造技能点数据和工艺技术点数据；对所述结构化数据进行处理，包括：通过根据结构化数据建立饼图、柱状图、和线性图，并进行图形化界面展示；对所述非结构化数据进行处理，包括：提供全文检索及语义分析功能，实现智能的导航分类或自定义的导航分类。5.根据权利要求1所述的基于过程工艺数据的大数据质量分析方法，其特征在于，所述建立线平衡模型，包括：步骤1，参照所述工艺要求，根据工厂实际生产顺序生成工序约束图；步骤2，多次遍历所述工序约束图，生成初始种群的基因序列；步骤3，对所述初始种群的基因序列进行交叉和变异运算，获得交叉个体和变异个体；步骤4，合并所述初始种群、交叉个体和变异个体的基因序列，计算合并后基因序列的适应度；步骤5，判断是否满足迭代终止条件，若满足，则根据所述适应度，确认最佳基因序列并输出与其对应的工序清单，反之，则进行下一步；步骤6，根据所述适应度剔除部分基因序列，并将剔除后的基因序列作为初始种群进行更新，同时调整交叉运算和变异运算的算子，重复上述步骤3。6.根据权利要求5所述的基于过程工艺数据的大数据质量分析方法，其特征在于，所述适应度的函数表达式如下：

【专利技术属性】
技术研发人员：付金国，黄浩炜，陈威，刘斌，何淼，
申请(专利权)人：南京复创大数据产业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：