[发明专利]一种面向数字化车间的产品多元质量监控方法

说明书

技术领域

本发明属于机械产品加工制造过程质量控制技术领域，尤其涉及一种面向数字化车间的产品多元质量监控方法，是一种基于主成分分析方法的对机加产品制造质量的工序能力分析和质量问题诊断的技术。

背景技术

统计过程控制(SPC)是指应用数理统计分析理论对生产过程进行产品质量监视和控制的方法，它是质量控制中的重要技术，是获得合格产品质量的有效保证工具，同时也是过程性能监视和过程异常诊断的基础。传统SPC技术利用标准休哈特控制图，能够监测过程是否处于稳定状态，并对过程异常进行预警。这种质量控制方法得到了广泛的应用，并且取得了良好的经济效益。SPC技术已相当成熟，但是传统SPC技术在实际应用中仍存在一些问题：

首先，我国制造业水平不断提高，大量先进的生产设备不断投入使用，生产效率得到了惊人的提高，传统的依靠手工采集记录质量特性数据的工作方式已经无法满足企业的需要。目前，制造业企业大量采用先进的数控加工设备，提高了车间生产率，车间需要测量的质量数据量呈现爆发式增长，车间质量检验的效率已经成为制约生产效率提高的瓶颈。此外，车间为了减少工序之间的不必要流转，采用流水线工作方式，这种工作方式给质量数据的采集提出了更高的要求，要 求质量数据可以及时获取及时处理，以防止上一道工序的质量问题进入下一道工序，造成不必要的资源浪费。最后，企业车间生产具有柔性化的趋势，车间的产品种类多种多样，这也给质量数据的采集提出了新的要求，要求针对不同类型的质量数据可以及时采集分析。基于数字化车间的最新特点，传统的数据采集方式已经不能满足数字化车间中统计过程控制对数据采集的要求。

其次，传统的统计过程控制由于测量技术、分析技术等限制往往只能完成对单变量的统计过程控制。在实际应用中采取对关键工序的关键质量特性进行单独监控，这种方法在过去几十年得到了广泛应用，在一定程度上大大提高了车间加工质量水平。但是随着制造业水平的不断提高，以及人们对质量要求的不断提高，这种对单变量进行单独控制的方式暴露出一些问题。在实际车间制造过程中，各个工序之间以及各个质量特性之间并不全是相互独立的，它们之间往往是相关的，将它们简单的分别监控起来必定会给车间质量控制带来一定的误差。而在数字化加工车间，这些误差将给企业带来更大的经济损失。为了将变量之间的相关关系考虑进来，K.S.Chen,W.L.Pearn和P.C.Lin等人提出用变量间的关联图来做进一步监控，采用这种方法的缺点是当需要监控的变量数量较多时，关联图的数量增加太快，工作量大且可操作性不大。在这种背景下我们迫切需要将多元统计过程控制(Multivariate Statistical Process Control，MSPC)与诊断技术应用到车间统计过程质量控制中。采用MSPC技术对车间制造过程进行质量管理，可以有效的对制造过程中的各个变量进行统一监控，及时发 现整个制造过程中存在的隐患并及时处理，提高车间生产质量水平。

针对传统车间质量控制方面存在的问题，构建面向数字化车间的车间质量信息采集方案并对车间多元质量控制问题展开深入研究具有紧迫而现实的意义。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明的目的是提供一种面向数字化车间的产品多元质量监控方法，通过该方法可使车间对于关键产品的关键工序的质量保证能力进行量化的评估，并在出现质量问题时及时定位质量问题产生的源头，从而避免了进一步的成本损失。

为了实现上述目的，本发明采用了如下的技术手段。

一种面向数字化车间的产品多元质量监控方法，包括以下步骤：

步骤1：通过机加车间内部局域网构建数字化车间质量数据的采集方案；

步骤2：通过采集关键工序的关键质量特性得到质量数据，对关键工序的多元质量特性进行多元过程能力分析，当多元过程能力分析结果满足顾客提出的要求或质量管理体系的要求时，转入根据关键质量特性来确定抽样方案和控制图的类型的过程；当多元过程能力分析结果不满足顾客提出的要求或质量管理体系的要求时，需对质量问题进行分析，找到解决问题的措施并加以纠正，直到达到质量水平；

步骤3：控制图选取一般原则是计量值控制图优先，确实没有找到合适的计量值控制图的情况下，再考虑计件或计点控制图；根据采集得到的质量数据对样本数据进行处理，计算相应的规格限，并绘制 相应的初始控制图对过程进行判稳；

步骤4：当控制图不处于受控态时，寻找系统异因，若未找到系统异因，则补充抽样并进行控制图的绘制；若找到系统异因，消除异因后，根据抽样方案重新绘制控制图；当控制图处于受控态时，进行生产状态的监控；