數(shù)據(jù)挖掘和SPC在生產(chǎn)過程質(zhì)量控制中應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計算機網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)迅猛發(fā)展，現(xiàn)代制造業(yè)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)和其分析能力間矛盾日益突出。本文針對現(xiàn)代制造業(yè)中大量數(shù)據(jù)無法有效轉(zhuǎn)化為“知識”的問題，結(jié)合某公司實際項目，提出了綜合運用統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)于現(xiàn)代制造行業(yè)中質(zhì)量控制的方案，并加以實現(xiàn)。 本文首先通過比較傳統(tǒng)控制圖和CUSUM控制圖的優(yōu)缺點，將CUSUM控制圖運用于分段判斷工序運行穩(wěn)定性的應(yīng)用中，結(jié)果驗證其對狀態(tài)識別的可靠性，為產(chǎn)品失效診斷和工序判穩(wěn)方面的應(yīng)用提供新的思

2、路。其次，運用統(tǒng)計分析的方法對蓄能器壓裝工序壓裝壓力異常問題進行分析，結(jié)合5M1E的分析方法逐步縮小懷疑范圍。 其中，本文還對數(shù)據(jù)挖掘中決策樹若干算法進行深入研究，利用ID3、NB決策樹和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對產(chǎn)品在高壓性能測試中的數(shù)據(jù)進行挖掘，并比較、分析三種算法試驗結(jié)果。試驗證明，可有效地區(qū)分產(chǎn)品裝配中兩種難以發(fā)現(xiàn)的新失效模式。 最后，本文對關(guān)聯(lián)分析中Apriori算法進行研究，并闡述其主要算法。針對高壓性能測試設(shè)備首次