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质量优化

质量优化

发布时间:2012-11-9 10:25:27  点击数:2280

   制造业的生产管理过程中,随业务流程和生产系统会产生大量的数据。统计分析与数据挖掘适合解决的制造业生产管理问题,常见的是统计质量管理、机械设备维护保障预测性分析等。
   我们提供的统计分析在制造业质量管理中的应用,包括数据管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等。是在生产、管理的所有阶段运用统计方法对产品质量信息、数据所进行的处理和分析过程。其具体分析方法主要包括:数据的收集和简单处理、质量指标的描述统计和多元统计、编制统计质量控制图、工艺过程设计(又称实验设计)、抽样验收、设备维保预测分析等 。

工艺过程质量分析实验设计

   方差分析方法主要用于实验数据的分析确定哪些因素水平或组合影响产品的质量特性,从而优选出最佳机型、流程或配方等。具体可以包括单因素方差分析(ANOVA)、协方差分析(ANCOVA)、多因素方差分析(MANOVA),正交实验设计等等,会更好地提高实验设计的效率。

统计质量控制图分析

   控制图分析可以对产品的各个质量指标进行监测和控制,及时扑捉到生产过程中质量指标的变化,告警质量分析人员,分析或调整生产过程,使生产线正常运行。

分析影响质量指标的因素

   高级的统计分析还可以对质量指标进行描述统计,进行质量监控,并分析出影响质量指标的因素。
   回归分析主要用于寻找有关质量特性与各个生产因素之间的关系,以作出科学预测或确定最佳作业条件。回归分析主要包括线性回归、Probit、 Logit、多变量回归、Logistic回归、非线性和约束非线性回归(NLR和CNLR)等。
   在生产过程中的抽样数据往往带有时序性,时间序列技术可以更好地分析数据之间的关系(如自相关性)。时间序列技术包括ARIMA、EXSMOOTH、SEASON、SPECTRA、AREG等。我们提供从产品设计、生产过程分析到产品质量监控,产品差错分析到质量控制和预测的各种统计分析服务。

预测产品质量和设备运行状况

   在生产过程中的质量指标历史数据反映了现有生产线的运行状况,其中隐含了多种原料的内在质量因素和工艺过程的随机组合模式。
   数据挖掘模型和算法可以来实现传统方法所不能完成的预测分析。常见的数据挖掘质量管理解决方案可以完成:需求规划预测、产品质量状况模式和预测、生产过程短期监控分析、生产过程长期走势分析、生产过程异常模式分析、产品质量分析、质量影响因素分析、工艺参数预测模型等任务。
   我们提供的数据挖掘分析建模,可以在海量的随机数据里捕捉重要的生产规律,通过建立预测模型来提高原材料供应管理水平和工艺过程的优化调整,从而能够在现有质量管理水平上,进一步向偶然因素要效益,进一步提高过程的稳定和产品的质量,并使设备运行在更稳定良好的水平上。

 
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