[发明专利]一种烟草卷包车间异常质量数据模型的建立方法

说明书

本发明涉及一种烟草卷包车间异常质量数据模型的建立方法，获取历史烟草卷包车间影响质量问题的质量因素，及设定数量的质量模式因素，依据各质量模式因素的特性，设定各质量模式因素所对应质量合格数据的阀值；将预处理数据依据质量模式因素确定相应的质量模式子数据集；提取相应的质量模式子数据集中的数据与相应的质量模式因素所对应质量合格数据的阀值进行判断。若在阀值范围内，说明该数据为影响到产品质量异常的数据，并将这些质量异常数据按时间顺序进行排列形成参考数列，以用于对实际生产中的数据进行比对，以快速获得质量异常数据并进行快速的决策，提高数据利用效率。

技术领域

本发明属于烟草卷包车间质量管理辅助决策技术领域，特别是指一种烟草卷包车间异常质量数据模型的建立方法。

背景技术

烟草生产车间，卷包设备类型众多、产品质量问题的种类和产生原因错综复杂，质量问题对应产生原因之间各种因素互相关联，这对卷接包车间质量管控带来了较大困难。

传统质量管控方法不能及时发现并合理做好质量管控先觉指导。在传统的工作中，只能通过不断地巡视观察质量情况从而查找存在的质量隐患。由于卷接包装工艺较复杂，并不能面面俱到，以往操作人员及维修人员处理故障都是凭借自身的经验，存在疏漏。

如下图1所示，目前卷包车间质量分析方法主要是通过单一的物理指标数据通过单一的数据源进行人工分析，由于生产过程中的物理指标是测试后的结果，属于一个结果的体现，并不能实时关联生产状态对生产过程进行实时评价和分析并判断和定位具体的质量问题。

目前卷包车间影响产品质量问题的因素较多，与产品质量问题相关的数据的来源及数量均较多，如何能够精确对卷包车间质量做出辅助决策，需要对卷包车间各类与生产质量相关数据进行分类，但是现技术尚没有针对相应数据分类的模型，影响了数据的调用效率。

发明内容

本发明的目的是提供一种烟草卷包车间异常质量数据模型的建立方法，以解决现有技术没有针对相应的质量属性数据分类的模型，影响质量辅助决策的问题。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种烟草卷包车间异常质量数据模型的建立方法，包括以下步骤：

获取历史烟草卷包车间影响质量问题的质量因素；

所述质量因素包括设定数量的质量模式因素，依据各质量模式因素的特性，设定各质量模式因素所对应质量合格数据的阀值；

获取用户原始数据并依据所述质量模式因素确定相应的质量模式子数据集；

提取相应的质量模式子数据集中的数据与相应的质量模式因素所对应质量合格数据的阀值进行判断，若判断为否，则确定为该数据为质量异常数据，存入相应的质量模式因素异常数据集，并将设定时间段内的质量模式因素异常数据集依据时间顺序排为质量模式因素异常数据参考数列；

若判断为是，则放弃该数据，重新进行提取。

所述质量因素至少包括物理指标因素、生产过程实时状态因素、设备维修因素、辅料信息因素或外观缺陷因素中的一种或一种以上组合。

所述物理指标因素至少包括烟支圆周模式因素、烟支长度模式因素、烟支重量模式因素或吸阻模式因素中和一种或一种以上组合。

所述生产过程实时状态因素至少包括设备停机信息模式因素、产量信息模式因素、停机原因模式因素或设备有效作业率模式因素中的一种或一种以上组合。

所述外观缺陷因素至少包括条装外观缺陷模式因素、盒装外观缺陷模式因素或烟支外观缺陷模式因素中的一种或一种以上组合。

进一步的，还包括对所述原始数据进行预处理，获得预处理数据。

所述预处理的方法，包括以下步骤：