【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能制造及智能质量监控领域，特别涉及一种用于多品种小批量生产的控制图质量数据时序预测方法。
技术介绍
1、传统的产品质量控制流程，为检测已生产产品的某项数据，将其绘制为质量控制图，再对当前生产状态进行人为判定，这种方式适用于常规的生产过程，但并不适合于多品种小批量的生产过程，多品种小批量生产过程是离散生产，会出现插单、会因更换产品而调整产线。因此，导致该生产过程的产品质量智能控制面临以下难题，第一，难以为算法模型提供大量的优质训练数据；第二，多类产品交叉生产，导致使用传统spc技术难以将质量数据绘制成控制图对生产进行控制。因此，本专利技术提出了一种用于多品种小批量生产的控制图质量数据时序预测方法，解决小样本问题带来的数据稀缺问题并进行质量数据时序预测。
技术实现思路
1、本专利技术的目的：为解决多品种小批量生产过程中小样本问题以及一般质量控制过程只能对已生产产品进行控制，引入时间序列对抗生成网络解决质量数据样本量少的问题，并使用时间序列算法对未来产品质量数据进行预测，提出一种...
【技术保护点】
1.一种用于多品种小批量生产的控制图质量数据时序预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于多品种小批量生产的控制图质量数据时序预测方法，其特征在于，步骤1包括，将采集到的质量数据，依据加工工序、生产设备因素绘制短期单值控制图；
3.根据权利要求1所述的一种用于多品种小批量生产的控制图质量数据时序预测方法，其特征在于，步骤2包括，潜在空间的构建：TimeGAN首先通过一个随机过程在潜在低维连续空间中采样；
4.根据权利要求1所述的一种用于多品种小批量生产的控制图质量数据时序预测方法，其特征在于，步骤3包括，...
【技术特征摘要】
1.一种用于多品种小批量生产的控制图质量数据时序预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于多品种小批量生产的控制图质量数据时序预测方法，其特征在于，步骤1包括，将采集到的质量数据，依据加工工序、生产设备因素绘制短期单值控制图；
3.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：初红艳，东岳峰，曹建强，程强，王一，张月泽，闫俊，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：
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