【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其涉及一种基于spc针对连续质量参数进行连续快速监测分析方法。
技术介绍
1、工业领域内，工艺质量数据成为企业生产关注的重点，工艺质量不仅可以带来产品质量上升、成本下降等优点，同时对于进行企业数字化转型有着重要的意义。量化和准确的质量数据可以帮助企业更好的去改良工艺过程、减少质量事件、以及分析生产过程的扰动影响。spc作为一种标准化过程质量分析工具，被广泛应用于生产过程分析，但是传统spc分析存在对于采样过程要求高、对质量数据量化困难、spc计算过程容错性较差以及计算性能受限难以进行连续分析等问题，并且多用于事后分析和历史统计分析的应用场景，缺少在线实时过程分析，对于其应用是存在局限性的，同时spc建模过程复杂，涉及到较多的概念，因此对于非专业人士或缺少相关体系建设的企业无法有效的推行，相关分析结果也无法起到有效的指导作用。
2、因此，亟需一种能够解决上述问题的质量参数监测分析方法。
技术实现思路
1、(一)要解决的技术问题
2、鉴于现有技术的上述缺点、不足，本专利技术提供一种基于spc针对连续质量参数进行连续快速监测分析方法，其解决了传统spc分析对于采样过程要求高、对质量数据量化困难、使用复杂、spc计算过程容错性较差以及计算性能受限难以进行连续分析问题的技术问题。
3、(二)技术方案
4、为了达到上述目的，本专利技术采用的主要技术方案包括：
5、第一方面，本专利技术实施例提供一种基于spc针对
6、本专利技术实施例提出的基于spc针对连续质量参数进行连续快速监测分析方法，包括：
7、s1、接收到用户的启动指令后，将第一样本数据集进行切分，得到多个第二样本数据集；
8、第一样本数据集包括：时间点t和时间点t之前的样本数据集；
9、s2、将多个所述第二样本数据集按照预设标准进行分组聚类，得到多个不同的第一聚类分组；
10、s3、将每一所述第一聚类分组内的第三样本数据集和第四样本数据集按照第一预设比例进行混合，得到第五样本数据集；
11、其中，第四样本数据集为时间点t的样本数据集；
12、第三样本数据集为时间点t之前的样本数据集；
13、s4、根据第一方差和第二方差判断当前生产过程是否稳定，得到判断结果；
14、所述第一方差为第三样本数据集的方差，所述第二方差为第四样本数据集的方差；
15、s5、若判断结果为稳定，则对每一所述第一聚类分组的数据进行第一迭代计算，得到每一所述第一聚类分组下的spc指标的计算结果；
16、若判断结果为不稳定，则重新分组聚类，得到第二聚类分组，对所述第二聚类分组的数据进行第二迭代计算，得到每一所述第二聚类分组下的cpk指标的计算结果；
17、s6、计算出当前迭代计算出的cpk值与前一次迭代计算出的cpk值的差值；
18、若所述差值大于预设差值，则标定当前分析的样本数据集为异常的样本数据集，并将异常的样本数据集对应的迭代计算结果输出，供用户判断参考；
19、s7、获取每次迭代计算出的计算结果，并将当前时间迭代计算出的计算结果与之前时间迭代计算出的计算结果进行比对，得到监测分析结果。
20、可选地，所述s1中的所述切分的方式为将第一样本数据集按照时间属性和/或空间属性进行切分，得到多个时间属性和/或空间属性第二样本数据集；
21、样本数据集包括工业生产中的基础数据和过程数据；
22、其中，基础数据包括产品信息和产线信息，过程数据包括生产批次信息和生产过程参数信息；
23、所述基础数据和过程数据具有时间属性和空间属性；
24、其中，空间属性为产品信息和产线信息。
25、可选地，所述s2包括：
26、在分组聚类时，将相同产品根据产线的不同进行分组，得到产品在不同产线下的多个不同的所述第一聚类分组。
27、可选地，所述s3中的所述第一预设比例的取值范围为0-0.6。
28、可选地，所述s4包括：
29、计算出所述第一方差与所述第二方差之间的差值；
30、若所述差值小于或等于预设值，则判断结果为稳定；
31、若所述差值大于预设值，则判断结果为不稳定。
32、可选地，所述预设值的取值范围为3σ-6σ。
33、可选地，所述s5中的重新分组聚类，得到第二聚类分组具体包括：
34、获取每一产品对应产线的cpk波动范围，将每一产品按照cpk波动范围的不同进行分组聚类，得到多个第二聚类分组。
35、可选地，所述第一迭代计算包括：
36、计算出所述第五样本数据集的平稳系数，并将所述第五样本数据集的平稳系数作为spc计算的输入值进行spc计算，得到第一spc计算结果；
37、将得到的所述第一spc计算结果和第六样本数据集的平稳系数作为spc计算的新的输入值进行spc计算；
38、所述第六样本数据集是第四样本数据集的前序样本数据集和第四样本数据集按照第二预设比例混合得到的；
39、其中，前序样本数据集指在生产过程中连续生产的状态下，在相同产品规格要求下的前一个生产批次或者前一个生产流水节拍对应的样本数据集。
40、可选地，所述第二迭代计算包括：
41、计算出所述第七样本数据集的平稳系数，并将所述第七样本数据集的平稳系数作为cpk计算的输入值进行cpk计算，得到第一cpk计算结果；
42、将得到的所述第一cpk计算结果和第八样本数据集的平稳系数作为cpk计算的新的输入值进行cpk计算；
43、所述第七样本数据集是每一所述第二聚类分组对应的样本数据集；
44、所述第八样本数据集是第七样本数据集的前序样本数据集和第七样本数据集按照第三预设比例混合得到的。
45、该方法结合spc算法过程，通过快速实时采集数据并进行切分及分类，将分类后得到的聚类分组进行稳定判断，根据每个组是否稳定，分别采取不同的迭代计算方法，计算分析过程中进行异常分布识别和分类，快速得出监测分析结果，将异常的样本数据集所对应的计算结果进行输出，供用户判断参考。因此，相对于现有技术而言，该方法可以对工艺生产中产生的质量参数进行连续快速地监测及分析，达到了使工艺生产中产品质量上升、成本降低的技术效果，同时对于企业进行数字化转型产生了重要且积极的意义。
46、第二方面，本专利技术实施例提供一种基于spc针对连续质量参数进行连续快速监测分析系统。
47、本专利技术实施例提出的基于spc针对连续质量参数进行连续快速监测分析系统，包括数据集切分模块、分组聚类模块、数据集混合模块、稳定判断模块、迭代计算模块、异常标定模块和结果输出模块；
48、数据集切分模块，用于接收本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于SPC针对连续质量参数进行连续快速监测分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的监测分析方法，其特征在于，所述S1中的所述切分的方式为将第一样本数据集按照时间属性和/或空间属性进行切分，得到多个时间属性和/或空间属性第二样本数据集；
3.如权利要求2所述的监测分析方法，其特征在于，所述S2包括：
4.如权利要求1所述的监测分析方法，其特征在于，所述S3中的所述第一预设比例的取值范围为0-0.6。
5.如权利要求1所述的监测分析方法，其特征在于，所述S4包括：
6.如权利要求5所述的监测分析方法，其特征在于，所述预设值的取值范围为3σ-6σ。
7.如权利要求2所述的监测分析方法，其特征在于，所述S5中的重新分组聚类，得到第二聚类分组具体包括：
8.如权利要求1所述的监测分析方法，其特征在于，所述第一迭代计算包括：
9.如权利要求1所述的监测分析方法，其特征在于，所述第二迭代计算包括：
10.一种基于SPC针对连续质量参数进行连续快速监测分析系统，其特征在
...【技术特征摘要】
1.一种基于spc针对连续质量参数进行连续快速监测分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的监测分析方法，其特征在于，所述s1中的所述切分的方式为将第一样本数据集按照时间属性和/或空间属性进行切分，得到多个时间属性和/或空间属性第二样本数据集；
3.如权利要求2所述的监测分析方法，其特征在于，所述s2包括：
4.如权利要求1所述的监测分析方法，其特征在于，所述s3中的所述第一预设比例的取值范围为0-0.6。
5.如权利要求1所述的监测分析方法，其特征在于，所述s4包括：
6.如...
【专利技术属性】
技术研发人员：孔伟阳，马楠桦，温瑞琦，
申请(专利权)人：中控技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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