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基于MES的机加车间制造过程工序质量控制方法与系统研究

基于MES的机加车间制造过程工序质量控制方法与系统研究

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作者：赵双凤重庆大学

学位级别：硕士

在日趋激烈的市场竞争中,可靠的产品质量已成为制造企业立足行业、赖以发展的根本。制造过程中的工序质量是形成产品最终质量的关键。随着制造技术的不断发展和信息管理系统的不断完善,如何利用海量的制造数据来服务于制造质量已成为质... 详细信息

在日趋激烈的市场竞争中,可靠的产品质量已成为制造企业立足行业、赖以发展的根本。制造过程中的工序质量是形成产品最终质量的关键。随着制造技术的不断发展和信息管理系统的不断完善,如何利用海量的制造数据来服务于制造质量已成为质量控制领域的研究热点。本文在现有质量控制技术的基础上着眼于产品制造过程,提出以预防—分析—改进为主线的工序质量控制方法,降低零件加工不合格率从而保证产品质量。通过采集工艺资源状态类、检验数据类、计划排产类及技术资料类四大类数据形成质量数据分析层,结合数据挖掘技术和人工智能技术等进行质量预测、质量诊断及质量统计来挖掘出对生产制造质量有用的质量信息,最后运用挖掘出的质量信息进行质量控制和质量改进。研究内容主要包括以下几个方面:首先,针对MES中工序质量控制现状及需求,提出基于MES的机加车间制造过程工序质量控制总体框架及运行流程。该框架涵盖现场控制层、生产执行层、计划管理层及质量数据分析层四个层次,并从事前质量预测、事中质量实时监测及事后质量统计三个阶段来阐述制造过程工序质量控制流程。其次,针对总体框架中的质量数据分析层阐述具体的质量数据分析。第一:通过灰色理论模型和BP神经网络模型利用历史质量特性数据预测未来时刻的质量特性值,预知未来时刻工件的加工情况;第二:结合预测结果将已加工工件的实际值与未来工件的预测值作为样本描绘控制图,利用基于案例的推理方法进行质量异常诊断,准确定位引起质量变异的原因,获取解决方案。第三:充分利用历史数据进行质量统计包括质量报表、诊断案例及工艺资源评估等方面,提取出对产品设计、生产排产、调度等有用的质量知识。然后,将质量数据分析层挖掘出的质量信息反馈到制造执行层,以MES系统为平台将挖掘到的质量信息转换为质量控制策略对整个生产系统进行质量控制。最后,结合重庆江增船舶重工有限公司实际情况及面临的质量问题,设计和开发了基于MES的制造过程质量管理系统,验证了其有效性。

关键词：机加车间工序质量控制工序质量预测工序质量诊断质量统计

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