[发明专利]一种基于大数据分析平台下的钢板预处理漆膜厚度的过程控制方法

权利要求书

1.一种基于大数据分析平台下的钢板预处理漆膜厚度的过程控制方法，其特征在于：将客户需求的漆膜厚度作为目标值代入模型，利用大数据分析原理，最终导出各输入因子最佳值的方法。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析平台下的钢板预处理漆膜厚度的过程控制方法，其特征在于：根据影响漆膜厚度的关键输入因子进行DOE试验，DOE试验采用2K全因子设计，得出关键输入因子的不同组合输出，并整理得到如下模型公式：

Y＝146.438-25.25A+154.875B-35.5C-2.865D-138.75A*B+0.77C*D，

其中：Y：漆膜厚度A：稀释比例B：泵压C：辊道速度D：油漆小车速率。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析平台下的钢板预处理漆膜厚度的过程控制方法，其特征在于：所述输入因子的确定过程包括以下步骤：

1)寻找影响输出的根本原因

通过变量流程图，找出涂装线生产过程中所有的输入、输出变量；

2)从原因与项目指标间的关联程度进行评价，找到关键影响原因

确定评分原则和评分标准，然后评分原则和评分标准建立CE矩阵；

3)失效模式及影响分析FMEA

建立失效模式及影响分析名称注释表、SEV严重度加重值评分基准表、OCC发生频率加重值评分基准表、DET探测力加重值评分基准表，通过FMEA筛选找出分值高的因子；

4)影响因子的删选和分析

通过对步骤3)筛选出的因子分别进行假设试验、数据采集、正态性检验、稳定性分析、等方差检验/回归分析,最终确定输入因子为漆膜厚度、稀释比例、泵压、辊道速度和油漆小车速率。