如何利用SPC進行生產質量分析?實施案例來了,多圖預警

統計工具在質量控制和質量分析中有廣泛的用途。透過統計工具,能深入分析質量現象,得到很多有用的資訊。圖表有著很直觀的表達能力,能簡潔直觀的表達意思,也容易得到共識。

本文將為大家演示SPC統計工具,在製造業質量分析中的重要應用:

一、質量異常追溯分析

在對不良品的生產質量分析中,要找到質量異常產品在生產過程中各工序的生產時間、工序的工藝引數,機臺記錄的備註(生產異常說明)、交接班的備註(生產異常說明)、各工序的評審記錄、品檢資訊、工器具資訊、輔材資訊、停機記錄、班廠量、裝置運維狀況等資訊,並判斷是否出現異常。

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二、質量缺陷關鍵因子及根因分析

分析產線上的工藝引數和感測器資料(一共大約400個左右)與產出產品質量的關聯影響關係,找出關鍵影響引數(特徵選取),然後結合相應的標籤資料作為資料集,透過多種模型訓練(包括LDA+Knn分類器、人工神經網路ANN、SVM等),最後使用“留一法交叉驗證”評估驗證集上的準確率,最終構建相應產品的質量缺陷及最佳化模型。

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三、SPC與大資料質量分析--相關性分析

系統具備分析因子間關聯關係的重要統計方法,相關性分析,它透過相關係數來度量各因素間的關聯關係方向及強度,主要實現如下功能:

1、找出對過程輸出(因變數y)有影響的因子(自變數x);

2、分析對的影響重要程度及影響方向;

3、相關係數r及其解釋。

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四、SPC與質量大資料分析--方差分析

具有強大方差分析能力,並能生成專業化的、易於解讀的方差分析報告。支援的方差分析模型有:單因子方差分析、多因素方差分析設計、混合效應模型、分級巢狀模型、失衡資料。

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五、SPC與質量大資料分析--假設檢驗

假設檢驗在質量可靠性資料分析中的主要作用如下:

1、改善效果的驗證;

2、潛在原因的確認;

3、不同過程的對比;

4、不同供應商的質量可靠性水平的對比等。

系統支援常用的統計假設檢驗方法,包括引數方法與非引數方法,如:單樣本均值檢驗、雙樣本均值檢驗、配對樣本均值檢驗、方差檢驗、比例檢驗等等。

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