面向数字化工厂的动态工序质量在线控制

针对数字化工厂背景下制造企业机加工车间存在的数据实时采集难、质量异常状态分析与诊断不及时等问题,提出了集质量数据采集—分析—诊断—调整于一体的面向数字化工厂的动态过程在线质量控制方法。该方法综合运用SPC、神经网络、专家系统等理论与技术,建立工序质量在线控制系统,并对其中面向数字化工厂的质量数据在线采集方法、基于SPC和神经网络的工序质量智能诊断方法以及基于专家系统的工序质量调整方法进行了详细分析。最后,以某电梯零部件企业的机加工车间为例,验证了该多品种小批量动态过程在线质量控制方法的可行性和有效性。     

基于二维码、RFID的电梯零部件质量追溯系统研究

为满足多品种、小批量生产方式的电梯零部件企业对产品制造过程质量可追溯性的需求,在分析了电梯零部件实际生产流程中及其存在的问题的基础上,提出了基于二维码和RFID(无线射频识别)技术的离散产品工序质量数据实时采集以及质量可追溯的方法,并把批次管理的思想引入车间的工序控制中,构建了一种新的电梯零部件生产流程管理和质量追溯模式。在此基础上,设计开发了基于RFID和二维码技术的系统模型,并在某企业得到成功运用,实现了产品的实时跟踪与质量追溯。     

面向多品种小批量的工序质量控制系统

市场发展和客户需求的多样化,使得多品种小批量生产成为主要生产方式,但是传统质量控制方法在小批量生产中的应用遇到困难,为了解决传统的质量控制技术在多品种小批量应用中难以解决的问题,在分析其加工特点与质量影响因素的基础上,提出对小批量生产方式进行质量控制的思想和策略,将质量控制的目标从产品转向工序,提出一种面向工序,基于质量预防、制造过程的质量诊断与分析改进的工序控制系统,对生产工序进行控制,确保制造过程处于稳定状态.     

统计过程控制(SPC)在形位误差控制中的应用

在制造业中,形位误差是对机械零件在加工或装配过程中,对几何要素的形状和位置误差的限制,及评定机械零件质量的重要技术经济指标之一。由于生产的零部件的质量特性值总是波动的,应用统计过程控制(SPC)系统对生产车间的零件形位误差数据进行统计,并得出相应的控制图,利用控制图的判断规则判断出零件的工序质量是否合格,进一步体现了SPC的思想和应用状况。     

基于Logistic回归的数据富裕环境下制造过程质量动态监控

针对数字化工厂“数据丰富，信息贫瘠”环境下制造车间生产过程存在异常信息利用不充分而造成监控效率低的问题，提出基于SPC技术和Logistic回归模型的制造过程质量监控方法。将关键工序中相关质量数据采集到MES系统，根据过程质量数据绘制T²控制图，然后利用Logistic回归模型挖掘过程异常信息，并通过T²和Logistic回归的联合优化实现数字化工厂制造过程质量监控的动态调整。以某薄膜晶体管液晶显示器等离子薄膜沉积生产工序为实际案例，验证了该制造过程质量监控方法的可行性和有效性。因此，在T²控制图的基础上通过Logistic回归模型考虑过程异常信息能够提高制造过程质量监控的灵敏性和鲁棒性。     

工序质量波动图的应用

工序质量波动图(简称波动图)是多品种、小批量生产企业,在工序质量控制点上用来控制质量特性波动的控制图。它具有使用方便、观察分析简易的特点,并能结合企业内控标准和“三自一控”(自检、自分、自打工号、控制自检准确率)、专检人员错漏检考核     

多品种小批量生产模式下质量控制数据转换方法研究

多品种小批量生产模式中同一设备上加工的零件标称值不同,精度等级不一,难以利用传统质量控制方法检测生产过程。为了解决这一问题,通过分析现有数据转换方法,建立基于结构相似的零件族,充分利用历史加工数据,解决样本容量不足的问题;利用实时均值建立动态控制图,提高了检测的时效性,可以及时发现制造过程中的异常波动,做出相应的调整,有利于产品质量的提高。     

基于SPC的树脂磨具加工过程质量控制研究

针对我国大多数树脂磨具生产企业存在的问题,提出将统计工序控制(SPC)方法应用到树脂磨具的质量控制领域,研究基于SPC的树脂磨具加工过程质量控制方法。分析了SPC的实施流程,将粒度、均匀度、废品数和外形尺寸作为控制对象,分别从质量信息采集、数据处理、数据分析和工序能力分析四个方面论述了SPC的原理与操作方法。结果表明:将SPC方法应用到树脂磨具加工过程的质量控制,能够有效的减少废品率,节约成本,提高产品质量和市场竞争力。     

多工序冲压成形的过程控制研究

基于多工序冲压成形过程的设计与开发,构建了面向过程的多工序冲压成形控制系统模型,对影响多工序冲压成形过程质量的主要过程变量进行了识别与分析,并介绍了SPC与EPC的整合在冲压成形过程控制中的应用思路,提出以最终冲压件(包括工序件)的技术特性指标和质量要求为目标,通过多工序冲压成形过程的设计与开发,采用合适的过程控制技术,实时调整、改进冲压生产过程,控制最终冲压件的质量。     

基于EWMA的零件加工过程质量控制系统研究

在传统生产线制造过程中,由于质量信息离散化,获取数据和存储信息不及时,过程质量状态不能实时监控等,造成产品质量异常问题处理不及时、生产成本浪费以及工序能力判断不准确等问题。为解决此问题,以主轴箱箱体加工生产线为研究对象,提出基于指数加权移动平均法(EWMA)的零件加工过程动态质量控制解决方案。利用指数加权移动平均法(EWMA)优化、OPC实时数据采集系统、Web开发平台、MySQL数据库等集成建立了QMS质量控制架构模型。实时采集主轴箱生产线制造过程中的质量数据并进行传输,得到过程质量监测的信息数据。结合EWMA分析主轴箱箱体加工过程中关键质量特征值的控制范围,并将绘制的SPC控制曲线显示在客户端,有效提高质量控制的实时性与准确性。     

基于改进BP神经网络的控制图模式识别系统

提出一种基于激励函数参数可调和动态阈值的改进BP神经网络控制图模式识别算法,并优化Monte Carlo工序数据模拟方法,使样本数据更具与实际生产数据相同的质量特性.根据改进后的网络参数迭代公式,将预处理后的样本数据作为输入对该神经网络识别器进行训练,训练结果用于生产过程的控制图模式识别.改进BP神经网络识别器的拓扑结构简单,在保证识别精度的前提下,提高识别速度,改善神经网络的泛化能力.最后,通过计算机模拟和生产现场应用验证该算法的可行性.     

离散制造业计划执行和控制方法

为解决离散制造企业由于离散工序多、派工任务转换快等引起的计划执行性差、过程质量控制困难的问题,提出了一种离散制造企业派工单生产管控模式。设计了以零件-组件-产品型号-派工单为主结构的任务派工模型,该模型将产品型号与生产工艺要求及零部件相关联,将派工单生产任务与现场生产线及工序相关联;通过派工任务匹配实现计划的执行流转;通过工序间差错互锁、工序位过程控制、离散装配电子看板等实现派工单在执行过程中对生产过程的质量控制。最后给出了派工单模式的操作流程和系统应用。     

(X)-R控制图在压缩机制造过程中的应用研究

针对压缩机制造过程中的联接管压入工序,运用(X)-R控制图进行动态的工序质量控制,并及时找出工序中存在的异常因素,使工序回到受控状态,建立一个预防、控制、改进工序质量的管理模式.通过理论和生产实践验证其有效性,有助于优化生产条件,提高生产质量.     

面向再制造的休哈特控制图分析

再制造生产模式在加工对象、生产流程、生产技术等方面不同于原始制造,因此在再制造中,休哈特控制图在原理和应用条件上均有各种不适应性.为了提高休哈特控制图在再制造质量控制中的可用性,通过利用在线检测技术收集数据,对数据做标准变换可以创造出利用休哈特控制图的条件.并提出对于多工序、多指标的生产模式运用T2控制图的方法.从而利用T2控制图结合相关的统计方法实现多元控制图的诊断,提高再制造产品质量.     

非正态样本下的多元控制图的性能优化

多变量统计过程控制(Multivariate Statistical Process Control, MSPC)是对经典的单变量的统计过程控制(Statistical Process Control, SPC)的拓展,通过对多个质量特征参数联合分析,达到控制生产过程的目的。传统的MSPC方法都是基于数据服从多元正态分布的假设,在实际生产过程中数据会呈现非正态特性。针对这一问题,提出基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)的非参数T~2控制图,记为G-T~2控制图,通过基于密度初始化的GMM对原始数据进行多元正态转化,用计算得出的均值μ和协方差σ代替样本均值和样本协方差,并引入混合权重系数α对μ进行修正,计算得到样本的T~2统计量,并用T~2控制图判断过程是否处于统计控制状态下。通过蒙特卡洛(Monte Carlo)仿真方法测试控制图的性能,结果表明:G-T~2控制图相比于普通多元控制图在非正态情况下有更好的性能表现。     

面向小批量制造环境的控制图理论的研究

文章对面向小批量制造过程有代表性的控制图理论，进行了分析和总结。对这些控制图按理论基础的不同进行了归纳，并对每种方法的应用场合及局限性进行了讨论。由于小批量生产环境是多种多样的，目前尚没有一种控制图适应所用的场合。因此，应从系统论和信息论的角度，对加工工序及整个加工环境进行全面的分析和研究，结合具体的应用特点和各种控制图的特点，灵活加以运用。     

汽车零部件制造企业数字化管理系统及基于RFID的解决方案

汽车零部件生产过程是一种离散生产过程,离散生产型企业的特点是小批量,多品种,这种生产形式的突出问题是订单的交货期不能保证.     

-R控制图在压缩机制造过程中的应用研究

针对压缩机制造过程中的联接管压入工序,运用-R控制图进行动态的工序质量控制,并及时找出工序中存在的异常因素,使工序回到受控状态,建立一个预防、控制、改进工序质量的管理模式。通过理论和生产实践验证其有效性,有助于优化生产条件,提高生产质量。     

考虑瓶颈工序外协的模具车间调度研究与应用

瓶颈工序是工件生产流动的窄口,直接影响产品的交货期和制造成本。模具生产为典型的多品种小批量生产方式,生产节拍难以控制,生产调度困难,瓶颈工序直接制约车间产量的提升。以最大化利润为调度目标,研究考虑瓶颈工序外协的调度算法,并在某公司模具车间进行运用,取得了较好的效益,验证了该调度算法对多目标柔性作业车间的指导意义。     

面向装备制造企业产能柔性的工艺规程优化设计

面对多品种、小批量的生产模式,企业需要具有一定的产能柔性,而工艺规程的优劣直接影响产能柔性的三维指标。为此,建立了面向制造过程产能柔性的工艺规程优化数学模型,并基于改进遗传算法进行了工艺规程的多目标优化,获得使生产时间、成本综合最优的工艺规程,以指导生产,从而提高制造过程产能柔性,使企业具有一定的竞争能力。