第42卷 第4期 2020-04
【147】
Research on the quality prediction in the process of product production
tcl纯平电视夏铭泽，石春鹏，刘征宇，张建超
XIA Ming-ze, SHI Chun-peng, LIU Zheng-yu, ZHANG Jian-chao
精彩极了和糟糕透了教学设计（北京机械工业自动化研究所，北京 100120）曼彻斯特编码
摘 要：通过质量预测可以在生产过程中实时监测产品质量提前发现和修正潜在的影响产品质量的因
素。产品质量预测的核心就是能到一个适合的预测模型。总结了常用的几种模型的特点应用范围和优缺点，通过实验进行测试来分析验证几种模型的预测效果，并分析了质量预测办法的未来发展方向。 关键词：智能制造；质量预测；质量管理
中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2020)04-0147-03
收稿日期：2019-02-24
作者简介：夏铭泽（1994 -），男，辽宁人，硕士研究生，主要从事智能制造，MES 系统的研究工作。
降膜吸收塔0 引言
质量是一个企业的生命，是企业得以继续发展的安身之本，要想在市场竞争中发展壮大，不光要生产设计出合适的产品，同时质量的管理也要加强。一个企业要想加强质量管理，需要的不仅是先进的质量思想、方法和手段，更需要的是先进的质量管理技术。质量管理技术也从传统的事后检验的方式发展到通过数理统计方式的统计质量控制阶段，近年来又有通过历史数据建立数学模型进而对当前生产的产品质量进行预测分析的基于数据模型的质量预测方法。质量预测即基于历史数据和当前实时数据，通过建立预测模型来对未来时刻质量波动趋势进行预测，便可以实现生产过程的实时监控和预警，提前发现和修正生产过程中潜在的影响产品质量的因素，减少生产资源浪费的同时也优化产品良品率和提升生产效率，降低损失。
实现产品质量预测的核心就是能够构筑一个准确的模型。经过许多学者多年的研究已经将许多建模预
测办法应用到产品质量预测上。目前预测的方法主要多元线性回归分析、神经网络、支持向量机三种。
1 传统质量管理方法
行政区划论坛传统的质量管理一般是简单的统计数据例如良品率，缺陷统计等，通过对一段时间内一件产品的良品数量或者某道工序工位的生产质量数据来进行统计，形成对应图表来给管理人员对当前车间的生产流程或者工艺进行判断，出影响质量的因素进行改进保证之后生产产品的质量。
而后又引入了统计过程控制（Statistical Process Control ，SPC ）的概念其主要方法就是使用控制图来监
图片红叉控生产状况。传统生产过程中认为生产过程是一个稳态，而产品的质量值会服从正态分布，偶尔会有异常点出现，如果是偶然因素导致的异常不会影响稳态，但如果是异常因素导致的则会对产品质量造成较大影响[1]。控制图就是用来出生产过程中的异常因素，它的基本结构是在直角坐标系中平行于X 轴的一条实线（中心线）和上下两条虚线（上下控制限），其中中心线一般取值为控制量的均值，上下限分别是正负三个标准差。如果监测的点在控制图上下限内或者有规律偏离中心线的点没有很多就认为当前生产状态正常，否则需要根据当前控制图来判别异常原因并修改。通过统计过程控制可以实现对产品生产过程的监控，判断当前生产过程是否处于正常状态，当生产出现异常时能及时发现报
警，减少问题产品的产出。不过这些方法都只能在产品生产完成后进行统计和控制，不能在产品的生产过程中根据当前生产状况对产品质量进行预测。
2 基于数据模型的质量预测方法
质量预测即基于历史数据和当前实时数据，通过建立预测模型来对未来时刻质量波动趋势进行预测，便可以实现生产过程的实时监控和预警，提前发现和修正生产过程中潜在的影响产品质量的因素，减少生产资源浪费的同时也优化产品良品率和提升生产效率，降低 损失。
实现产品质量预测的核心就是能够构筑一个准确的模型。经过许多学者多年的研究已经将许多建模预测办法应用到产品质量预测上。目前比较常用的是简单的线性回归方法或者是BP 神经网络，支持向量机等人工智能预测方法。
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