基于工厂信息的实时数据流分析与全过程质量监控

针对某钢铁企业生产过程中的生产信息不畅通、产品质量无法追踪问题,开展了基于工厂信息（PI）的实时数据流分析与全过程质量监控方法的研究。着重研究了实时数据流分割和过程监控,提出基于统计质量控制（SQC）图和工序性能指标的统计监控方法,并开发了一个产品技术质量监控系统,应用结果表明基于PI的实时数据流分析与产品质量监控实现了企业对生产工序质量的监控,以及关键生产工艺的识别与改进。     

基于Plature的入口钢卷跟踪画面管理系统

针对入口钢卷跟踪过程的工艺特点及技术要求,设计了基于Plature软件平台的入口钢卷跟踪画面管理系统.分析了入口钢卷跟踪的工艺过程,对控制流程进行了说明.该系统采用Client/Server体系结构,客户机一侧采用Visual Basic为画面制作工具,服务器一侧使用高级语言编写各画面的服务程序.介绍了二者交换数据的方法.所提出的系统已成功应用于某不锈钢厂退火酸洗生产线的入口钢卷跟踪段,对整个过程实现了有效的监控,提高了产品的产量和质量,取得了明显的应用成效.     

卷烟厂卷包车间SPC系统功能设计

本文主要介绍烟草行业卷包SPC系统的功能构建,应用SPC技术对设备参数、卷接包过程质量指标、质量成本等数据进行多维度监控、分析、评价,实现卷接包过程工艺参数化、精准化控制,推动管理与技术创新,为提质降耗和质量创优核心工作提供基础保障。描述利用SPC工具对卷接包过程质量数据进行管理、分析、评价和改进。     

基于SPC和神经网络的卷烟制丝生产质量监控方法研究

为解决卷烟制丝生产过程中现有SPC监控方法存在的问题,提出了基于SPC和BP神经网络的质量监控方法.首先在传统控制图的基础上,提出了适合在线监控的移动窗口式控制图,然后分别建立了用于控制图模式识别和质量缺陷原因诊断的两个神经网络模型,最后通过松散回潮工序中出口物料含水率的质量监控实例,证明了该质量监控方法的有效性.     

电缆钢（铝）带复合机生产线电控系统改造

钢（铝）复合带主要用作通信电缆和光缆的屏蔽、隔潮和铠装层，而覆膜是复合带加工过程中的一道重要的生产工序。本文关于钢（铝）带复合机老式电控系统的改造，作者介绍了电缆钢（铝）带复合机生产线的工艺过程和设备，描述了新的电控系统的构成和控制方案，着重讨论了该直流传动系统在放卷、收卷过程中的速度和张力控制。     

烟叶化学成分采集分析系统的开发

根据配方工艺对烟叶内在质量检测、控制的要求,应用SPC技术,设计了烟叶数据采集、存储、分析流程,开发了烟叶化学成分采集分析系统.系统采用重量控制实现烟箱数据匹配,通过转储程序对配方数据进行集中归档;利用ADO.NET实现了对数据库的检索和配方数据的统计;基于ActiveX控件编程绘制了SPC图,并实现了计算工序能力指数、自动识别数据异常等功能.该系统实现了配方打叶SPC控制,为卷煳配方提供了数据支持.     

采用过程分析技术的中药质量控制系统方案设计

中药产业是我国医药工业的重要组成部分,已被列入国家战略性新兴产业,但是当前中药制药的工艺水平仍比较低,缺乏过程质量监控手段,阻碍了中药制药质量的进一步提升.文章通过采用质量源于设计的理念,研究中药生产过程中关键工序的工艺参数对产品质量的影响,采用过程分析技术设计了一套中药质量控制方案,对整个流程的数据进行监测与分析,有效地解决了中药质量复杂性和质量控制系统性难题.     

监控平方变异系数的MEWMA-γ2控制图

变异系数已广泛应用于不同领域来衡量资料中各观测值的变异程度。为了监控各种制造或服务过程的质量特性，记忆型控制图已成为一种重要的实时监控方案。提出了一种改进的指数加权移动平均变异系数(记为MEWMA-γ2)控制图，通过蒙特卡罗模拟研究了其在不同参数下的平均运行长度，并与其他EWMA控制图进行了比较分析。结果表明，所给控制图具有良好的监测能力。最后，利用机械零件烧结过程的实际数据，说明了该方法在应用中的优良性。     

基于实时数据处理的钢铁加热炉在线质量监控方法

针对钢铁企业加热炉生产过程中数据流不易于集中管理和分析,无法有效地进行生产监控及在线质量分析问题,提出了一种基于实时数据分析的生产监控与在线质量分析的方法。结合实时数据库和关系数据库,引入六西格玛管理手段和控制图技术,设计和实现了加热炉生产监控与在线质量分析系统。系统具有实时数据处理、生产监控与质量分析、产品在线质量监控等功能。应用结果表明,系统有效地集成了企业的生产数据和标准数据,实现了对加热炉生产的实时监控与质量判定。     

基于实时数据处理的钢铁加热炉在线质量监控方法

针对钢铁企业加热炉生产过程中数据流不易于集中管理和分析,无法有效地进行生产监控及在线质量分析问题,提出了一种基于实时数据分析的生产监控与在线质量分析的方法。结合实时数据库和关系数据库,引入六西格玛管理手段和控制图技术,设计和实现了加热炉生产监控与在线质量分析系统。系统具有实时数据处理、生产监控与质量分析、产品在线质量监控等功能。应用结果表明,系统有效地集成了企业的生产数据和标准数据,实现了对加热炉生产的实时监控与质量判定。     

基于制造执行系统的统计过程控制在质量管理上的应用

统计过程控制是现代质量管理中的一个重要工具,它能实现在线数据的实时监控与离线数据的统计分析,从而达到监控与改进产品质量的双重功效。而如何获取准确有效的实时数据又是SPC控制系统的重中之重,基于此条主线建立了基于MES(制造执行系统)的统计过程控制系统,并且研究了其在烟草制丝行业质量管理上的应用。     

炼钢电炉基于SPC的质量管理系统设计

统计过程控制（SPC）是生产过程质量控制的重要工具。基于SPC设计开发一种质量管理系统,并将此系统应用炼钢电炉中。该系统能够显著提高检测效率和数据准确率。它可以对电炉进行有效监管,消除质量隐患。     

间歇过程多变量统计过程控制的理论与方法

统计过程控制技术作为一种用统计分析方法保证产品质量和生产稳定性的手段,在现代工业生产中的应用日益广泛。阃歇生产过程因其过程变量的时间相关性和变量之间大多存在强非线性关系的特点,采用传统的统计过程控制方法难以满足其对产品高质量的要求。通过多元投影的方法压缩过程变量的维数,在较低维的主元空间对过程进行监控。可以较好的解决上述矛盾。针对间歇过程运行的特点,分析了线性和非线性多元统计过程控制技术的理论和方法。     

应用统计过程控制监控软件测试过程

统计过程控制(SPC)是通过使用控制图来制定过程决策和预测过程行为的一种质量控制方法.SPC的方法用于软件过程,可以通过描述过程行为来监控过程的稳定性.讨论了将SPC应用于软件测试过程,针对测试过程中所度量的不同分布形式的数据而采用不同计算方式应用SPC的控制图,然后根据控制图判断测试过程是否稳定,并分析可能存在的可归属原因.     

Non-parametric confidence bounds for process performance monitoring charts

Statistical Process Control (SPC) provides a tool for achieving and maintaining product quality. In today's climate of major data monitoring campaigns there has been an increase in interest in the multivariate statistical projection techniques of principal components analysis and projection to latent structures for process performance monitoring. Within univariate SPC, techniques for identifying when a process is moving out of control are well established. Similar guidelines are required for multivariate statistical process control (MSPC). Two approaches will be discussed - Hotelling's T² statistic and a new approach, the M² statistic. Both approaches will be illustrated by application to a high pressure low density polyethylene tubular reactor and to a batch methyl methacrylate polymerisation reactor.     

轴承统计过程控制的研究及软件编制

统计过程控制（SPC）是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控,区分出生产过程中产品质量的异常波动,以便管理人员及时采取措施,消除异常,达到提高和控制质量的目的。针对SPC的实际应用研究,SPC的软件编制阐述了统计过程控制原理,提出相关数学模型,对其模拟软件的设计进行了研究分析,并对相关的内容作了进一步的讨论。在理论知识的基础上采用高级编程语言进行软件编制,实现具有一定实用性的软件应用系统。     

A review of neural networks for statistical process control

This paper aims to take stock of the recent research literature on application of Neural Networks (NNs) to the analysis of Shewhart's traditional Statistical Process Control (SPC) charts. First appearing in the late 1980s, most of the literature claims success, great or small, in applying NNs for SPC (NNSPC). These efforts are viewed in this paper as useful steps towards automatic on-line SPC for continuous improvement of quality and for real-time manufacturing process control. A standard NN approach that can parallel the universality of the traditional Shewhart charts has not yet been developed or adopted, although knowledge in this area is rapidly increasing. This paper attempts to provide a practical insight into the issues involved in application of NNs to SPC with the hope of advancing the use of NN techniques and facilitating their adoption as a new and useful aspect of SPC. First, a brief review of control chart analysis prior to the introduction of NN technology is presented. This is followed by an examination and classification of the NNSPC existing literature. Next, an extensive discussion of implementation issues with reference to significant research papers is presented. Finally, after summarising the survey, a set of general guidelines for future applications of NNs to SPC is outlined.     

统计过程控制分析与管理系统

统计过程控制(SPC)分析与管理系统，实现了SPC数据的计算机采集与处理，大大提高了SPC分析的效率与准确性，对推动目前国内SPC应用，提高产品质量管理水平具有重要的现实意义。具体介绍了SPC分析与管理系统的结构、特点、功能及其数据采集与处理系统的软、硬件设计与实现。     

Decision rule of assignable causes removal under an SPC-EPC integration system

In order to obtain the advantages of eliminating both assignable causes and common causes, an effective method to integrate Statistical Process Control (SPC) and Engineering Process Control (EPC) under the continuous process is rousing increasing interest. This study found that an EPC feedback compensation mechanism affects SPC out-of-control detection and degrades the output quality once suddenly assignable causes are removed. Based on this finding, we propose a novel SPC control scheme that can effectively detect and identify the disturbance types. Further, we introduce a cost-oriented decision rule for removing assignable causes in an SPC and EPC integration system. Based on this decision rule, a more accurate selection methodology of SPC charts' control limits is also proposed.     

SPC与EPC的集成及相关关键技术研究

构建了SPC与EPC的集成模型。通过对模型运转方式和各模块集成方式的分析及对模型中所采用的联合控制图技术、基于MCMC方法的过程调整技术、系列过程调整策略、模糊质量诊断技术、EPC模块起停控制规则的研究阐明了该集成模型的合理性。