基于數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制項(xiàng)目研究

    統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制(Statistical Process Control)是一種借助數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的先進(jìn)質(zhì)量管理和控制技術(shù)，以過(guò)程的穩(wěn)定性為主要目標(biāo)，強(qiáng)調(diào)全過(guò)程的預(yù)防，能夠有效地降低產(chǎn)品的不合格率，從而降低生產(chǎn)成本。 近年來(lái)SPC技術(shù)在國(guó)外的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，已經(jīng)成為提高企業(yè)管理的有效工具，通過(guò)“SPC”方法運(yùn)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的各工序參數(shù)進(jìn)行監(jiān)控，從而達(dá)到保證產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)精細(xì)化的目的。目前“SPC”在國(guó)內(nèi)煙草企業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程應(yīng)用在生產(chǎn)管理和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析中大多只停留在現(xiàn)場(chǎng)的監(jiān)控，和事后數(shù)據(jù)羅列。大部分還停留在使用MiniTab軟件，或應(yīng)用Excel表格中的一些簡(jiǎn)單SPC統(tǒng)計(jì)功能。只能進(jìn)行事后分析和處理，數(shù)據(jù)處理滯后且效率較低，不能達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)控。 本文基于數(shù)據(jù)挖掘(data mining) SPC項(xiàng)目應(yīng)用，利用數(shù)據(jù)挖掘理論識(shí)別卷煙生產(chǎn)關(guān)鍵工序，從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、穩(wěn)定模式的生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行分析建模。進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)，采用面向多對(duì)象的思想，將制絲生產(chǎn)中所有質(zhì)量特征經(jīng)過(guò)檢測(cè)儀器實(shí)時(shí)檢測(cè)后，轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能識(shí)別連續(xù)型的隨機(jī)變量數(shù)值，進(jìn)一步更好的應(yīng)用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)指導(dǎo)生產(chǎn)。 首先，介紹了我國(guó)煙草行業(yè)的概況和論文研究背景，論述了國(guó)內(nèi)外相關(guān)技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r和研究狀況，闡述了本課題的研究?jī)?nèi)容和意義并探討了SPC及數(shù)據(jù)挖掘的原理及發(fā)展。 其次，進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘SPC質(zhì)量控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。主要內(nèi)容包括青島卷煙廠企業(yè)信息化現(xiàn)狀，確定實(shí)施SPC背景，及實(shí)施項(xiàng)目的軟硬件基礎(chǔ)。 再次，進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘SPC系統(tǒng)在關(guān)鍵工序中的應(yīng)用。根據(jù)業(yè)務(wù)相關(guān)需求設(shè)計(jì)了可行的數(shù)據(jù)挖掘的功能模型及算法、系統(tǒng)架構(gòu)及其實(shí)現(xiàn)，包括具體的功能的實(shí)現(xiàn)，主要是在混絲加香段這個(gè)關(guān)鍵工序上驗(yàn)證了設(shè)計(jì)的可行性。具體是由帶智能積分器的微分控制器保證其精度，并通過(guò)采集的樣本來(lái)測(cè)算關(guān)鍵性能指標(biāo)，使其符合預(yù)期的期望，滿足生產(chǎn)工藝的要求，從而實(shí)現(xiàn)煙草質(zhì)量控制的實(shí)時(shí)化、智能化。 最后，對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)，并對(duì)課題下一步工作做了展望。
 

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