基于數據挖掘的統(tǒng)計過程控制項目研究

    統(tǒng)計過程控制(Statistical Process Control)是一種借助數理統(tǒng)計方法的先進質量管理和控制技術，以過程的穩(wěn)定性為主要目標，強調全過程的預防，能夠有效地降低產品的不合格率，從而降低生產成本。 近年來SPC技術在國外的應用已經非常廣泛，已經成為提高企業(yè)管理的有效工具，通過“SPC”方法運用統(tǒng)計技術對生產過程中的各工序參數進行監(jiān)控，從而達到保證產品質量和生產精細化的目的。目前“SPC”在國內煙草企業(yè)的生產過程應用在生產管理和統(tǒng)計數據分析中大多只停留在現(xiàn)場的監(jiān)控，和事后數據羅列。大部分還停留在使用MiniTab軟件，或應用Excel表格中的一些簡單SPC統(tǒng)計功能。只能進行事后分析和處理，數據處理滯后且效率較低，不能達到實時監(jiān)控。 本文基于數據挖掘(data mining) SPC項目應用，利用數據挖掘理論識別卷煙生產關鍵工序，從大量數據中獲取有效的、穩(wěn)定模式的生產過程數據，對其進行分析建模。進行軟件開發(fā)，采用面向多對象的思想，將制絲生產中所有質量特征經過檢測儀器實時檢測后，轉換為計算機能識別連續(xù)型的隨機變量數值，進一步更好的應用實時數據指導生產。 首先，介紹了我國煙草行業(yè)的概況和論文研究背景，論述了國內外相關技術的發(fā)展狀況和研究狀況，闡述了本課題的研究內容和意義并探討了SPC及數據挖掘的原理及發(fā)展。 其次，進行了數據挖掘SPC質量控制系統(tǒng)設計。主要內容包括青島卷煙廠企業(yè)信息化現(xiàn)狀，確定實施SPC背景，及實施項目的軟硬件基礎。 再次，進行了數據挖掘SPC系統(tǒng)在關鍵工序中的應用。根據業(yè)務相關需求設計了可行的數據挖掘的功能模型及算法、系統(tǒng)架構及其實現(xiàn)，包括具體的功能的實現(xiàn)，主要是在混絲加香段這個關鍵工序上驗證了設計的可行性。具體是由帶智能積分器的微分控制器保證其精度，并通過采集的樣本來測算關鍵性能指標，使其符合預期的期望，滿足生產工藝的要求，從而實現(xiàn)煙草質量控制的實時化、智能化。 最后，對全文進行了總結，并對課題下一步工作做了展望。
 

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