基于虚拟工序的小批量工序质量控制方法研究

小批量生产过程中质量特征数据少,很难直接应用传统的统计过程控制技术。为此,建立了工序质量特征的分类编码系统,运用相似制造论将编码相同的工序划分为同一个虚拟工序,从而构成虚拟批量,解决了数据量少的难题,为运用统计过程控制技术进行工序质量控制打下了基础。另外,利用公差系数法将特征值数据转化为相对的数据,并绘制在一张控制图上,以判断工序控制状态和估算过程能力指数。通过实例表明,该方法可以实现对多品种小批量生产条件下的工序质量控制。     

导弹发射车总装工序评价研究与应用

航天导弹发射车产品总装与调试生产属于典型的多品种、小批量生产模式,传统的手工纸质记录、事后统计模式难以适应航天产品量化控制与风险控制的要求与发展趋势。通过在制造执行系统(Manufacturing Execution System,MES)中建立信息化质量信息分析模块的方式,实现了导弹发射车总装与调试工序相关测试数据的包络分析和批次比对分析;对1 000余项测试项目基于能力过程控制指数进行总装与调试工序健康度评价,并对装调异常工序进行预警,实现了装调数据结果的高效识别与判定;实现了小批量的导弹发射车产品生产过程的细化控制、量化控制,对航天小批量产品的总装与调试生产过程实现高效、便捷的精细化质量管控具有一定适用性。     

多品种小批量制造过程工序质量动态控制方法研究

针对某电梯零/部件制造企业对产品制造过程工序质量可控性的要求,结合电梯零/部件制造企业多品种小批量机加工车间存在的质量样本数据少且数据实时采集困难、质量状态实时监控及预警不准确等问题,提出了集制造过程质量数据智能采集、工序质量实时监测以及质量预警三层技术的多品种小批量制造过程工序质量动态控制方法。对其中基于无线射频识别(RFID)的产品工序质量数据实时采集方法、基于多图联合控制的小样本统计过程控制(SPC)工序质量控制方法以及基于T-S模糊神经网络的工序质量预警方法进行了研究。最后,通过实例验证了该制造过程工序质量动态控制方法的可行性。     

多品种小批量机加工车间关键工序动态SPC研究及应用

针对多品种小批量机加工车间关键工序因质量数据实时采集困难且样本数据量不足,导致质量统计过程实时控制困难和难于实现质量状态预警等问题,提出了一种集生产现场质量数据实时采集、小样本数据转化处理、质量状态在线控制及预警为一体的多品种小批量关键工序动态SPC(statistical process control)三层技术实现框架,并对其中基于多功能信息交互终端的车间现场质量数据实时采集、多图联合的小样本数据SPC质量控制、基于BP(back propagation)神经网络的质量状态预警等实现方法和技术进行了研究。最后,将该方法在一多品种小批量机加工车间进行了应用,取得了良好的效果。     

面向多品种小批量制造过程的关键工序识别与聚类分析方法

关键工序的有效识别及其质量特征数据不足问题是多品种小批量制造过程质量控制的关键.由此,提出一种基于清晰集与灰色关联分析的多品种小批量制造过程关键工序识别方法,综合考虑加工难度、成本、客户(VOC)等因素,构建多品种小批量质量关键工序的识别模型;在此基础上,基于层次聚类分析法对各品种的关键工序进行聚类分析,进而确定分辨率...     

面向网络化车间制造的工序质量智能控制系统

针对分布式企业复杂的车间制造环境,如何进行实时有效的质量波动监控、异常波动的诊断分析以及过程中适时的工序调整,是进行工序质量控制面临的问题。提出了集质量监控-异常诊断-工序调整为一体的工序质量控制模式,构建了系统功能体系结构。综合运用相似制造、统计学习、神经网络、统计过程控制等理论,开发了面向网络化车间制造的工序质量智能控制系统。采用针对多品种、小批量过程的基于相似工序的工序质量控制技术和针对多变量过程的基于混合自组织映射模型的控制方法,应用B/S五层架构,完成了工序质量控制系统的开发,验证了系统的可行性,为网络化车间制造提供有效工序质量控制。     

基于中小批量制造的SPC管理系统分析与设计

简要阐述了SPC统计分析方法及其控制图的概念,针对小批量生产的相关特征设计了一个SPC管理系统。系统主要依照控制图的思想,对中小制造企业的质量管理进行合理的控制。系统包含SPC分析模块、质量诊断模块和工序能力计算模块,通过多模块组合完成对中小批量制造的动态监控与管理。通过对该系统的分析与设计,促进了质量管理在质量检测中的应用,保证了企业对质量的控制。     

基于中小批量制造的SPC管理系统分析与设计

简要阐述了SPC统计分析方法及其控制图的概念,针对小批量生产的相关特征设计了一个SPC管理系统。系统主要依照控制图的思想,对中小制造企业的质量管理进行合理的控制。系统包含SPC分析模块、质量诊断模块和工序能力计算模块,通过多模块组合完成对中小批量制造的动态监控与管理。通过对该系统的分析与设计,促进了质量管理在质量检测中的应用,保证了企业对质量的控制。     

面向多种零件的CAPP系统中工序图的生成

介绍了一个面向单件小批量，多品种零件机械加工的ＣＡＰＰ系统，重点介绍了其中的零件信息处理方法，讨论适于多品种零件的工序图ＣＡＤ和工艺设计系统的信息集成问题。     

成组加工质量控制中应用公差百分数控制图的研究

公差百分数控制图是在多品种小批量生产过程,对关键工序进行加工质量控制的工具.文章将讨论该方法应用于成组加工质量控制的几个重要理论和实务问题.     

模糊物元法在发动机选型评价中的应用

以发动机为例,利用层次分析法确定发动机的指标权重,然后通过模糊物元评价方法从多个备选方案中选出最佳方案.     

形式化语言驱动的相似工艺检索原理和方法研究

工艺检索是在单件、小批量整机生产模式企业中实施CAPP系统时需要解决的主要问题之一。本文基于工艺重用的思想,提出了一种新的相似性工艺检索原理,并以此原理为基础规整了在产品结构树中查找具有相似工艺的零件查询描述语句。基于形式语言的原理定义了一种形式化零件查询语言。建立了一种产品结构树的实体关系型数据组织模型,在此基础上,论述了这种语言驱动的相似工艺查找方法。讨论了利用此原理查找相似性工艺的系统结构各组成模块,最后对此方法的特点进行了探讨。     

批次管理下多品种制造企业生产流程精益化研究

针对在批次管理条件下,多品种小批量制造企业生产流程不畅、准时交货率低等问题,提出流程精益化思想.流程精益化将流程优化与精益生产理论相结合,利用精益生产思想对流程进行梳理、诊断、优化.使用重要性-成本分析矩阵来确定核心生产流程,运用ABC法和时间因素法对流程进行分析,消除、简化、合并不增值环节.在流程优化的基础上优化生产...     

基于数据挖掘的机加工生产进度预测方法

为解决多品种、小批量航天产品机加工的工时计算和生产进度预测问题,给出了基于数据挖掘预测方法的逻辑流程和体系架构,开展了数据需求及处理,数据分析及预测的相关研究,并提出了生产进度预测方法,可实现基于车间制造资源数据、历史数据和当前数据的工时计算和生产进度预测,为进一步明确生产节点、制定生产计划和优化生产过程,奠定了基础、提供了参考。     

乳化切削液配方方案优选的信息熵模糊物元分析模型

为确定乳化切削液配制的最佳配方方案，通过引用层次分析法(AHP)来确定乳化切削液各性能指标的权重，将信息熵理论和模糊物元分析理论相结合，建立了乳化切削液配方方案优选的信息熵模糊物元分析模型，并通过具体实例说明了模型的运用。结果表明，信息熵模糊物元分析法是配方方案择优的一个有效工具。     

[数据建模]针织生产智能管控的通用数据模型研究

针对针织面料生产智能管控需求,从车间计划与调度、产品生产过程和设备监控管理三个典型管控功能角度出发,基于针织生产大数据分析,建立了针织面料生产智能管控通用数据模型。依据“数据-模型-关键流程-管控”方法,对针织面料生产过程产生的大数据进行抽取分析,考虑产品信息、设备信息和生产流程信息,实现对高端针织面料生产全流程的多维数据描述;在此基础上,分析生产计划与调度、生产执行管理和设备监控关键流程中的数据流,建立相应的通用数据模型,为进一步实现针织生产关键流程织造和染整流程的智能制造管控提供基础指导。     

基于物元分析的一体化流程生产系统可靠性评价研究

针对一体化流程生产系统建设过程中可靠性因素难以评价的问题,在分析了一体化流程生产系统特征的基础上,构建了一体化流程生产系统可靠性影响因素指标体系,利用物元分析法构建了一体化流程生产系统可靠性评价模型.最后通过分析实际工程案例,验证了物元分析模型和算法在一体化流程生产系统可靠性评价中的有效性,为一体化流程生产系统项目可靠性评价提供了一种合理可行的评价方法.     

Selecting a supplier by fuzzy evaluation of capability indices C pm

A process capability index C_pm that fits nominal-the-best type quality characteristics is an effective tool for assessing process capability since the index can adequately reflect a centring process capability and process yield. A valuable method using C_p estimators was developed by Chou [7] for practitioners to use to determine whether or not two processes have equal capability. However index C_p failed to measure process yield and process centring with bilateral specifications and in addition, more than two suppliers can be selected in an actual application. This study proposes a fuzzy inference method to select the best among the competing suppliers based on an estimated capability index of C_pm calculated from sampled data. This method has the advantages of fuzzy systems where a grade can be obtained instead of a more specific exact evaluation result. An illustrated example of colour STN displays demonstrates that the proposed method is effective and feasible for the evaluation of competing process capability.     

A continuum sensitivity method for the design of multi-stage metal forming processes

A novel, efficient and mathematically rigorous continuum based sensitivity method is introduced that can be used to accurately evaluate the gradients of the objective function and constraints in the optimization-based design of multi-stage deformation processes. Weak sensitivity equilibrium equations are derived for the large deformation of the workpiece in each forming operation. This sensitivity kinematic problem is linearly coupled with the corresponding continuum sensitivity constitutive, contact and thermal sub-problems for the particular process. Thus a linear sensitivity problem with appropriate driving forces is identified and the analysis is carried out in an infinite dimensional framework. The multi-stage continuum sensitivity analysis takes a form similar to the updated Lagrangian sensitivity framework developed earlier for the design of single-stage deformation processes. It allows us to treat in a unified manner shape and parameter sensitivity analyses that are both present in a typical design problem of multi-stage deformation processes. The effectiveness of the proposed methodology is demonstrated with the solution of three practical problems in the design of two-stage metal forming processes.