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申请/专利权人：江苏大中电机股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于规划化生产的产品误差数据分析系统及方法，属于数据分析技术领域。本发明系统包括：数据采集模块、质量评估模块、趋势分析模块、影响因素分析与调整模块以及效果评估与反馈模块；所述数据采集模块的输出端与质量评估模块的输入端相连接；所述质量评估模块的输出端与趋势分析模块的输入端相连接；所述趋势分析模块的输出端与影响因素分析与调整模块的输入端相连接；所述影响因素分析与调整模块的输出端与效果评估与反馈模块的输入端相连接；本发明通过数据采集、质量评估、趋势分析、影响因素分析与调整以及效果评估与反馈等环节，实现了对产品生产过程中误差数据的动态监测、分析和调整，从而提高产品生产的质量。

主权项：1.一种基于规划化生产的产品误差数据分析方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤S100.获取产品生产全过程的规划信息和不同批次的产品生产数据，将产品生产数据根据规划信息对应的生产环节进行划分，构成若干个生产环节历史数据集合；步骤S200.获取不同批次的产品生产合格率，对所有生产环节历史数据集合的每个元素进行评估生产环节的质量评分；根据生产环节质量评分，将各个批次对应的产品生产数据划分为误差数据和正常数据，分析不同批次相同生产环节的误差数据和正常数据，得到误差数据变化趋势系数和正常数据变化趋势系数；所述步骤S200包括以下内容：S201.获取不同批次的产品生产合格率，结合生产环节历史数据集合Ai和产品生产全过程的规划信息中的合格产品生产数据，对每个生产环节历史数据集合的元素进行评估生产环节的质量评分，具体计算公式为： ，其中，Sij表示第j批次的第i个生产环节的质量评分，Sij表示第j批次的第i个生产环节的产品生产数据，μi表示第i个生产环节的合格产品生产数据，σi表示第i个生产环节的产品生产数据的标准差，hj表示第j批次的产品生产合格率；S202.获取每个生产环节历史数据集合的元素对应的生产环节的质量评分，对于每个生产环节历史数据集合，分别计算生产环节的质量评分平均值S0；将每个生产环节历史数据集合中大于等于相应的质量评分平均值S0的元素作为正常数据，将每个生产环节历史数据集合中小于相应的质量评分平均值S0的元素作为误差数据；S203.对于每个生产环节历史数据集合，分别获取误差数据和正常数据，从而分别计算误差数据变化趋势系数TC1和正常数据变化趋势系数TC2，且误差数据变化趋势系数和正常数据变化趋势系数具体计算公式为： ，其中，TCb表示误差数据变化趋势系数或正常数据变化趋势系数，其中b取1或2，xk表示误差数据或正常数据在第k个时间点的数值，m表示误差数据或正常数据的时间序列长度；步骤S300.分析误差数据变化趋势系数和正常数据变化趋势系数，找到与正常数据变化趋势系数相关的影响因素，并对存在误差数据的生产环节参照对应的正常数据的生产环节的影响因素的数据值进行动态调整；所述步骤S300包括以下内容：S301.针对每个生产环节历史数据集合中的元素，分别获取相应的误差数据变化趋势系数TC1和正常数据变化趋势系数TC2，计算同一生产环节历史数据集合的误差数据变化趋势系数TC1与正常数据变化趋势系数TC2的偏差值R，具体计算公式为： ，其中，TC2w表示同一生产环节历史数据集合中第w个正常数据变化趋势系数，且z表示同一生产环节历史数据集合中的正常数据变化趋势系数的个数，TC20表示同一生产环节历史数据集合中的正常数据变化趋势系数的平均值；S302.针对每个生产环节历史数据集合，获取同一生产环节历史数据集合的误差数据变化趋势系数TC1与正常数据变化趋势系数TC2的偏差值R，选择偏差值R最大的误差数据作为目标数据；将生产环节历史数据集合中的目标数据与正常数据逐一进行比对，从而提取目标数据与正常数据之间的差异性特征，从而得到差异性特征集合Bi，且差异性特征集合Bi={b1,b2,...,bv}i，其中，Bi表示第i个生产环节的差异性特征集合，b1表示第1个差异性特征，b2表示第2个差异性特征，以此类推，bv表示第v个差异性特征，且v表示差异性特征个数；针对差异性特征集合Bi中的每个元素，找到差异性特征对应的影响因素，根据差异性特征对应的影响因素，将目标数据对应的影响因素的数据值调整成与正常数据对应的影响因素的数据值，并将调整后的目标数据对应的影响因素的数据值作为模拟条件；步骤S400.获取经过调整后的产品生产合格率，将调整后的产品生产合格率与调整前的产品生产合格率进行比较，根据比较结果判断生产环节动态调整效果，并将所有生产环节动态调整效果输出至相关人员，由相关人员进一步处理。

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