面向多品种小批量机加工车间的工序质量控制方法研究

针对某电梯零部件制造企业对产品制造过程质量可控性的要求,结合电梯零部件生产企业多品种、小批量的生产特点,提出基于SPC(统计过程控制)和神经网络的电梯零部件工序质量控制方法。将加工件的质量相关数据采集到MES系统中,再根据质量数据绘制出加工件的x-R控制图(均差-极值),然后建立用于控制图模式识别的神经网络模型,并使用遗传算法对神经网络的参数进行优化,使网络误差达到最小。在正确的识别了控制图模式后,可实时的监控生产过程中存在的问题并予以处理。最后,通过实例验证了基于SPC和神经网络的多品种小批量机加工车间工序质量控制方法的可行性。