基于數據挖掘的統計過程控制項目研究
統計過程控制(Statistical Process Control)是一種借助數理統計方法的先進質量管理和控制技術，以過程的穩定性為主要目標，強調全過程的預防，能夠有效地降低產品的不合格率，從而降低生產成本。 近年來SPC技術在國外的應用已經非常廣泛，已經成為提高企業管理的有效工具，通過“SPC”方法運用統計技術對生產過程中的各工序參數進行監控，從而達到保證產品質量和生產精細化的目的。目前“SPC”在國內煙草企業的生產過程應用在生產管理和統計數據分析中大多只停留在現場的監控，和事后數據羅列。大部分還停留在使用MiniTab軟件，或應用Excel表格中的一些簡單SPC統計功能。只能進行事后分析和處理，數據處理滯后且效率較低，不能達到實時監控。 本文基于數據挖掘(data mining) SPC項目應用，利用數據挖掘理論識別卷煙生產關鍵工序，從大量數據中獲取有效的、穩定模式的生產過程數據，對其進行分析建模。進行軟件開發，采用面向多對象的思想，將制絲生產中所有質量特征經過檢測儀器實時檢測后，轉換為計算機能識別連續型的隨機變量數值，進一步更好的應用實時數據指導生產。 首先，介紹了我國煙草行業的概況和論文研究背景，論述了國內外相關技術的發展狀況和研究狀況，闡述了本課題的研究內容和意義并探討了SPC及數據挖掘的原理及發展。 其次，進行了數據挖掘SPC質量控制系統設計。主要內容包括青島卷煙廠企業信息化現狀，確定實施SPC背景，及實施項目的軟硬件基礎。 再次，進行了數據挖掘SPC系統在關鍵工序中的應用。根據業務相關需求設計了可行的數據挖掘的功能模型及算法、系統架構及其實現，包括具體的功能的實現，主要是在混絲加香段這個關鍵工序上驗證了設計的可行性。具體是由帶智能積分器的微分控制器保證其精度，并通過采集的樣本來測算關鍵性能指標，使其符合預期的期望，滿足生產工藝的要求，從而實現煙草質量控制的實時化、智能化。 最后，對全文進行了總結，并對課題下一步工作做了展望。
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