[发明专利]一种质量影响因素相关性分析方法

说明书

本发明提出了一种质量影响因素相关性分析方法，其包括如下步骤：筛选，依据实际收集的数据对多个因子的效应进行分析；析因，分析与验证目标相关的多个因子的主效应及交互效应；优化和验证，找到目标与因子之间的函数关系，依据不同因子的参数变化，调整其他因子的参数，最后对相关性分析及调整后的结果进行实时监控及评估。根据本发明的方法，可以通过多元异构的质量、检测数据，输入参数，对模型进行训练，分析相关因素对质量问题的影响，改进质量工艺，提升企业的经济效益。

技术领域

本发明属于智能制造技术及工业大数据分析领域，具体涉及一种质量影响因素相关性分析方法。

背景技术

大数据及数据分析技术，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。通过大数据技术，使企业在运营过程中，对运营所需资源的挖掘、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。大数据的虚拟化特征，大大降低了企业的经营风险，使企业能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。

目前企业对于质量问题和关键参数数值的预测功能还不够完善，质量过程控制及工艺优化需得到进一步提升。

发明内容

本发明要解决的技术问题

本发明的目的在于研究和处理多因子与响应变量关系，通过质量问题知识库与工艺知识库的集成，对质量数据与工艺数据、生产数据等数据信息的潜在关系进行分析挖掘，建立基于质量数据的工艺改进模型，预测产品或过程的性能，找优化关键技术参数的设置，即：

1利用大数据及经典统计算法，挖掘数据价值，应用于工业生产；

2通过建立模型、训练算法从多视图、多层次、多关联、全方面分析质量相关性信息，辅助决策；

3通过对使用数据的分析，量化变量的作用，确定显著变量，了解变量之间的相互联系。

解决技术问题的技术手段

为了解决上述技术问题，本发明的发明人提出了一种质量影响因素相关性分析方法，其包括如下步骤：筛选，依据实际收集的数据对多个因子的效应进行分析；析因，分析与验证目标相关的多个因子的主效应及交互效应；优化和验证，找到目标与因子之间的函数关系，依据不同因子的参数变化，调整其他因子的参数，最后对相关性分析及调整后的结果进行实时监控及评估。

优选地是，在筛选步骤中，通过DOE方法中的部分析因试验，筛选出关键的影响质量的因子，按因子对质量的主效应值对因子进行排序。

进一步优选地是，在筛选步骤中，筛选试验采用两水平试验。

优选地是，在析因步骤中，结合已知影响质量的因子，通过全析因试验，计算出所有因子对验证目标的因子效应和交互效应，对交互效应进行排序。

优选地是，在优化和验证步骤中，通过曲面响应设计，确定因子对验证目标是否有弯曲效应，如果有，则提高因子水平数，找到因子与目标值之间的函数关系，根据函数关系，依据不同因子的参数变化，调整其他因子的参数，以提升产品质量。

进一步优选地是，在优化和验证步骤中，根据设定的样本量、各质量测量点的上下线，通过过程能力指数实时监控总览窗口对制造过程的精确能力和准确能力做出评估。

发明效果