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摘要 w 公司手机芯片封装质量管理系统设计 摘要 本文以质量管理理论为基础，针对手机芯片封装行业过于繁琐的 海量质量数据，建立以数据挖掘技术为基础的质量管理系统，通过对 手机芯片封装质量数据的采集、分析和处理，对手机芯片的质量缺陷 和不合格产品进行分析和统计，诊断造成产品不合格的原因。 本文首先回顾了国内外关于质量管理的发展历程及最新趋势，并 对手机芯片封装质量管理进行了综述。在对数据挖掘、合格率管理等 方面进行深入分析探讨的基础上，提出了手机芯片封装质量管理系统 的设计目标、设计思路和功能模块。本文的研究工作主要有以下几个 方面：1 、对手机芯片封装的制造过程、系统模式进行了分析，着重 研究了合格率管理和数据挖掘在手机芯片封装中的应用；2 、运用数 据挖掘的方法，针对影响芯片封装质量的多个相关因素，进行各因素 的权重判定，确定哪些因素是影响质量的关键因素，针对影响质量的 关键因素，通过对低合格率数据的提取与分析，定位封装过程中可能 造成不合格产品的关键点，为质量改善提供依据；3 、搜集w 公司2 0 0 6 年5 月到8 月的手机芯片封装测试数据，进行实证研究，验证了所提 出的研究方法的准确性。 本论文的创新点就在于从手机芯片封装中最重要的产品合格率 入手，将数据仓库和数据挖掘等商业智能技术应用于芯片封装质量管 理中，并结合w 公司的实例进行了数据分析和验证，为企业提供了质 量控制方面的决策支持，从而提高产品质量，提升企业的核心竞争力。 由于作者水平有限，文中仍然对有影响手机芯片封装质量的其他因素 进行关联分析等问题需要其他学者作进一步的研究。 关键词：数据挖掘，手机芯片封装，合格率，质量管理 a b s t r a c t d e s i g no fm o b i l e p h o n ec m o sc h i p e n c a p s u l a t i o nq u a l i t yco n t r o ls y s t e m o fwc o a b s t r a c t t h ee n c a p s u l a t i o no ft h em o b i l ep h o n ec h i pg e n e r a t e sa1 a 玛e n u i l l b e ro ft h eq u a l 毋d a t ae v e 拶d a y ，t h i sa n i c l ew i l le s t a b l i s haq u a l 埘 c o n t r o ls y s t e mb a s e do nd a t ai n i n i n gt e c l m 0 1 0 鼢w h i c hc a i la n a l y z ea n d s t a t i s t i c st h eq u a l i t yd e f e c t sa j l df a i l u r ep r o d l l c t s ，d i a g n o s et h ec a u s e so f t h ef a i l u r ep r o d u c t st h r o u 曲c 0 1 l e c t i n g ，a n a l y z i n ga n dp r o c e s s i n gt h e m o b i l ep h o n ec 1 1 i pe n c a p s u l a t i o nq u a l i t yd a t a t h i sa r t i c l er e v i e w sm ed e v e l o p m e n tc o u r s eo fq u a l i t yc o n t r o la n d t h en e w e s tt e n d e n c yi nd o m e s t i ca n df o r e i g na tf i r s t ，a n dc a 仃i e so nt h e s u 删：n a 巧 a b o u tm eq u a l 时 c o n t r o lo ft h em o b i l e p h o n ec h i p e n c 印s u l a t i o n b a s e d o nt h ed e 印a n a l y s i so ft h ed a t am i n i n ga n d q u a l i f i e dr a t em a n a g e m e n t ，t h i sp a p e rp r e s e n t st h eq u a l 时c o n t r o lo ft h e m o b i l ep h o n ec l l i pe n c a p s u l a t i o nm a n a g e m e n ts y s t e m sd e s i g no b je c t i v e s ， d e s i g ni d e a sa n d 向n c t i o n a lm o d u l e s t h i ss t u d y i sm a i n l yi nt h ef o l l o w i n g a b s t r a c t a r e a s ：1 1 1 1 i sp 印e ra n a l y z e st h em a n u f a c t u r ep r o c e s sa n ds y s t e mp a t t e m o fm o b i l e p h o n ec h i pe n c a p s u l a t i o n ， a n d e m p h a t i c a l l ys m d i e st h e m a n a g e m e n to fq u a l i f i e dr a t ea n dt h ed a t am i n i n gi nt h em o b i l ep h o n e c h i pe n c a p s u l a t i o n 印p l i c a t i o n 2 t l l i sp a p e ru s e sd a t am i n i n gm e t h o d ， a n dc o n f i m st h e k e yf a c t o r s w h i c ha 虢c tt h e q u a l i t y ，t h r o u 曲 d e t e m i n i n gt h ew e i 曲to f an u m b e ro ff a c t o r sw h i c hi m p a c tt h eq u a l i t yo f m o b i l ep h o n ec h i pe n c a p s u l a t i o n t h i s 硪i c l ea l s oa d d r e s s e st h ek c y f a c t o r sa 虢c t i n g q u a l i 劬t h r o u 曲e x t r a c t i n g a n d a n a l y z i n gt h e 1 0 w q u a l i f i e dr a t eo fd a t a ，p o s i t i o n st h ek e yp o i n t sw h i c hm a yc a u s ef a i l u r e ， p r 0 v i d e st h eb a s i sf o rq u a l i t yi 1 p r o v e m e n t 3 t h i sp 印e rc 0 1 1 e c t st h et e s t d a t ao ft h en l o b i l ep h o n ec h i pe n c a p s u l a t i o n 舶mw c o m p a n yd u 血g m a y2 0 0 6t oa u g u s t2 0 0 6 ，a n dc o n d u c t st h er e a ld i a g l l o s i sr e s e a r c h ，a n d c o n f i m st h ea c c u r a c yo ft h er e s e a r c h 印p r o a c hw h i c hi sp r o p o s e d i nt h i sp 印e r t h ei n n o v a t i o nl i e si nu s i n gd a t aw a r e h o u s ea n dd a t a m i n i n gb u s i n e s si n t e l l i g e n c et e c l u l o l o g yi nt h eq u a l 埘c o n t r 0 1o ft h e m o b i l ep h o n ec h i pe n c a p s u l a t i o n ，s t 甜i n gw i t ht h ei m p o r t a n tq u a l i f i e dm o b l i ep n o n ec n l pe n c a p s u l a t l o n ，s t a n l n 2w 1 也t h ei m d o r t a n ta u a “f i e d r a t eo ft h ei n o b i l ep h o n ec h i pe n c a p s u l a t i o n t h i s 砒i c l et a k e st h ew c o n l p a n y 嬲t h e e x 锄p l et oc a r 巧 o nt h ed a t a a n a l y s i sa n dt l l e c o n f i n n a t i o n i th a sa l s op r o v i d e dt h ed e c i s i o ns u p p o r ti nt h ea s p e c to f q u a l i t yc o n t r o lf o re n t e 印r i s e s ，t h u se n h a n c i n gt h ep r o d u c tq u a l i t ya n d e n t e 印r i s e sc o r ec o m p e t i t i v ea b i l i 咄 a b s t ra c t l ( e yw o i m s ： d a t a 血n i n g ，e n c a p s u l a t i o no ft h em o b i l ep h o n ec h i p ， q u a l i f i e dr a t c ，q | u a l i 够c o n t r o l v 北京化工大学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本 论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文 的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本 人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 作者签名：独捆日期： 关于论文使用授权的说明 弦略f 弓。 学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论 文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单 位属北京化工大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交 论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公 布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它 复制手段保存、汇编学位论文。 保密论文注释：本学位论文属于保密范围，在土年解密后适用 本授权书。非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授 权书。 作者签名：独翅日期：丝堑：苎：主旦 导师签名： 第一章绪论 1 1 研究背景 第一章绪论 在国际竞争日益激烈的今天，质量是一个企业的生命线和保障，对于一个企 业的生存和发展至关重要。美国著名质量管理学家j m j u 锄上世纪9 0 年代曾 在美国质量管理学会年会上说，2 0 世纪将以“生产力的世纪 载入史册，而2 1 世纪将是“质量的世纪。f l 】在新世纪，质量将成为企业发展的主题。 质量管理作为企业管理的一个重要组成部分，自二十世纪中期以来获得长足 的发展，现代质量管理是一门综合性、边缘性学科，涉及到自然科学、技术科学 和社会科学等诸多学科领域。质量是经济效益的基础，经济规模、技术进步都会 带来经济效益的增加，质量控制是为了实现产品或服务所规定的质量要求，定性 或定量的规范、标准等，而进行的作业技术和活动，质量控制不局限于制造过程， 而是贯穿于质量环的所有环节，质量控制的基本目的是预防，通过控制因素达到 控制结果的目的，以实现经济效益。 企业管理是企业可持续发展的重要一环，它与技术进步一起构成现代企业发 展的永恒的主题。现代化管理主要是运用计算机技术和当今世界一些先进的管理 理念，使公司人的因素和物的因素在生产过程中实现最佳结合，取得最佳效益， 从而大大提高企业的竞争力。目前很多企业都在推行现代化管理，重点实施以 q s 9 0 0 0 质量管理体系为代表的系列管理项目，包括深化降本增效、改进业务流 程以及展开各项质量管理体系的认证工作等。此外，许多公司还大力推进企业制 造质量信息的自动化处理，通过计算机软硬件，并综合运用现代管理技术、制造 技术、信息技术、自动化技术和系统工程技术，将企业生产全部过程中有关的人、 技术、经营管理三要素及其信息，与仓储物流有机集成并优化运行，形成一个复 杂而高效的信息流系统。质量信息管理属于管理信息分系统的一部分，质量信息 系统的管理目的是为了能够经济而有效地为产品的研制、生产、使用和售后服务 等工作提供充分而必要的信息。一个设计合理管理得当的质量信息系统，是企业 实施全面质量管理，保证产品质量，提高企业竞争能力的重要因素。 1 2 研究的目的和意义 芯片封装，也称i c 封装，是将集成电路芯片用塑料或陶瓷材料包装或密封 起来形成外壳，保护芯片免受外界影响，从而使芯片能在各种环境和工作条件下 稳定、可靠地工作。【2 】对于今天的i c 制造商而言，随着芯片集成度的提高，工 作频率的加快，封装引脚数的增加以及设计周期的缩短，对每一家i c 制造商寻 北京化工大学硕士研究生学位论文 求更高的成品率及更高的成品率及更好的产品可靠性造成困难。对制造和测试人 员来说，生产芯片时最重要的是可靠地将芯片封装尺寸越减越小的同时，确保芯 片稳定地在数百兆赫的频率上工作。一套有效的质量管理系统可以降低生产成 本，因为越早发现并马上修正产品的瑕疵或缺陷，企业付出的成本就越低。本文 研究的w 公司目前正在进行一项新型芯片的生产，对其建立质量控制模型，将 对芯片封装生产的进一步计划排产和优化提供决策支持。 本文将应用数据挖掘技术针对芯片封装过程中的质量问题建立质量控制模 型，进行产品质量检测和改善。该方法以芯片封装加工的历史数据为基础，利用 关联分析挖掘出生产过程中影响生产质量的关键因素及其内在联系，利用聚类分 析挖掘出影响生产质量的关键点，进行质量控制和诊断，最后对生产调控前后的 产品质量情况进行对比分析，验证该方法的正确性。 本课题的研究内容是针对手机芯片日常质量检测数据，提出利用数据挖掘和 时间序列分析相结合的方法，结合实际生产和检测状况，建立了一套行之有效的 信息流管理系统模型，并利用该模型对获取的数据进行分析处理，从大量的测量 数据中找出导致产品不合格的关键点，对手机芯片封装的质量状况进行分析和控 制，从而指导实际生产、提升企业产品质量，如图1 1 所示。 数据挖掘研究方法 图1 1 数据挖掘技术应用 f 自g l l l - la p p l i c a t i o no f d a t am i n i n g 2 第一章绪论 统计分析后的数据构成质量信息的反馈系统，为新产品的设计人员提供信 息，使其能合理设计产品及相应的工艺规程，在产品的工程设计过程中，将以前 生产加工过的产品质量信息作为基础，将设备的制造能力与产品的质量要求结合 起来，为新产品的设计人员选择决策支持，缩短设计周期提高设计效率；可对加 工过程( 供应商生产过程) 作质量评价，对加工过程的稳定性、可靠性及设备的运 行状况进行评价，通过产品加工的质量信息反馈过程，分析产品工艺过程中工序 参数与其加工质量的内在关系，为工艺规划人员确定待生产产品的加工质量控制 规范提供辅助信息，找出薄弱环节进行改进，通过加工质量仿真进行质量的控制。 1 3 研究内容及结构 本文的主要研究内容包括： 针对影响芯片封装质量的多个相关因素，进行各因素的权重的判定，确定 哪些因素是影响质量的关键因素； 针对影响质量的关键因素，通过对低合格率数据的提取与分析，定位封装 过程总可能造成不合格产品的关键点，为质量改善提供依据； 通过实证与仿真研究验证所提出的思想和方法的可用性，对方法的可操作 性和效果进行评价。 本文的结构如下： 第一章主要阐述本课题研究的内容、目的和意义，提出了本文主要使用的研 究方法，然后对本课题即将开始的研究内容和研究方法予以介绍； 第二章阐述了质量管理的发展和数据挖掘技术在质量管理中的应用，并介绍 了手机芯片封装制造过程及其质量管理问题，着重研究了合格率管理和数据挖掘 在手机芯片封装中的应用； 第四章提出手机芯片封装质量管理系统的设计目标和设计思路，在此基础上 提出具体的系统功能模块设计，并利用小量数据进行了分析，最后归纳设计出具 体的质量管理系统； 第五章主要是本文理论的实际应用，通过将理论付诸实际，利用w 公司大 量数据实例验证了本文提出的方法的可靠性； 第六章对全文进行了总结，并对未来的应用进行了分析。 3 北京化工大学硕士研究生学位论文 1 4 研究方法及技术路线 本文运用数据挖掘技术，与质量管理的基本方法想结合，构建了基于数据挖 掘技术的手机芯片封装质量管理系统。采用理论研究与实证仿真相结合的研究方 法，研究的重点是利用数据挖掘技术对大量手机芯片封装质量数据的提取和分 析，最终找到影响合格率的质量改善关键点，为企业提供决策支持。 本文的技术路线如图1 2 所示。 图1 2 技术路线 f i g u l - 2te c _ b n o l o g yc 伽【蹦器 4 第二章与本论文相关的文献综述 第二章与本论文相关的文献综述 2 1质量管理的发展 不同的学者对“质量 有不同的定义：朱兰将质量定义为“产品和服务满足 规定或潜在需要能力的特征和特征的综合；c r 0 s b y 将质量定义为“同需求保持 统一”；戴明对于质量的定义是“有效满足顾客预期目的的产品 。【3 】质量管理方 法的发展分为三个主要阶段：2 0 世纪初到2 0 世纪4 0 年代的质量检验阶段、2 0 世纪4 0 年代到6 0 年代的统计质量控制阶段和2 0 世纪6 0 年代至今的全质量管 理阶段。【4 】 2 1 1 质量检验 质量检验阶段形成于2 0 世纪2 0 年代，其首次将检验作为一种管理职能从 生产过程中分离出来，建立了专职检验制度，包括设立专职检验人员、检验机构， 制定检验的基本依据一技术标准。 质量检验就是设立质量检验专职人员，通过严格检验来控制和保证出厂产品 或转入下道工序的产品的质量。【5 l 这种做法实质上是在成品中挑出废品。虽然这 样可以保证出厂产品的质量，但却有其固有的弱点，总的说来其质量管理的效能 较差，一是它属于“事后检验”，无法在生产过程中起到预防和控制的作用，即 使检验出了废品，也成了既成事实，一般很难补救。二是初期的质量检验，要求 对成品进行百分之百的检验，这样做在经济上并不合理( 因为增加了质量检验成 本延误了出厂交货日期) ，有时从技术上考虑也不可能做到( 例如进行破坏性检 验) ，在生产规模不断扩大和大批量产品生产的情况下，这一弱点就暴露得更加 明显。 2 1 2 统计质量控制 统计质量控制( s q c s t a t i s t i c a lq 吡a l 埘c o n 仃d 1 ) 首次在第二次世界大战中得 到应用，当时由于大量生产的需要，使企业质量检验工作立刻显示出了其弱点， 检验部门成了生产中最薄弱的环节，因此，政府部门就组织数理统计专家去解决 问题，提出统计抽验检验原理和抽验表，取代了原始的质量检验方法。由于采取 质量控制的方法带来了巨额利润，战后，很多公司继续运用这一方法五十年代初 期达到高峰。 5 北京化工大学硕士研究生学位论文 这一阶段的手段是利用数理统计原理，预防产生废品并检验产品质量，在方 式上是由专职检验人员转移给专业的质量控制工程师和技术人员承担，这标志着 将事后检验的观念改变为预测质量事故的发生并事先加以预防的观念。【6 l 由于这 个阶段过分强调质量控制的统计方法，忽视其组织管理工作，使得人们误认为“质 量管理就是统计方法 ，数理统计方法理论深奥，所以“质量管理是统计家的事 情，因而对质量管理产生了一种“高不可攀、望而生畏的感觉这在一定程度 上限制了质量管理统计方法的普及推广。 尽管如此，以统计质量控制阶段所采用的质量控制理论，仍有其不可磨灭的 历史贡献和伟大业绩，并且从质量控制理论产生至现在，在半个多世纪的发展完 善中，质量控制理论现已发展的比较成熟，从理论到实旅途径都比较完备和系统 化。 如果说质量检验对产品质量的保证着眼于事后把关的话，那么质量控制则立 足于事前的预防。质量控制理论的基本出发点就是产品质量的统计观点，在大量 生产的条件下，产品质量的波动或变异是客观存在的，合格的产品质量是指产品 质量的波动被限定的既定的标准或规格允许的范围内。【7 】对产品质量的控制是通 过控制工序质量来实现的，工序质量孕育产品质量，产品质量是工序质量的反映。 2 1 3 全面质量管理及其发展趋势 最早提出全面质量管理的是费根堡姆( f e i w e n b 卸m ) ，费根堡姆1 9 6 1 年出版 的全面质量管理( t 0 t a lq r l l a l 埘m a l l a g e i i l e l l t ( t q m ) ) 一书主张把统计方法的应 用与改善组织管理密切结合起来，建立一套完整的质量管理体系，以保证经济的 生产出可满足用户要求的产品。【8 】这一思想经过进一步的完善和发展，形成了一 门完整的学科，即全面质量控制( t 0 t a lq u a l 时c o i l t r o l ，t q c ) 。他给全面质量管 理所下的“定义 ：“为了能够在最经济的水平上，并考虑到充分满足顾客要求的 条件下进行市场研究、设计、制造和售后服务，把企业内各部门的研制质量，维 持质量和提高质量的活动构成为一体的一种有效的体系”。【9 】在质量管理的发展 过程中，t q m 是发展的第三个阶段，现在我们认为，全面质量管理指的是企业 全体职工及有关部门同心协力，综合运用管理技术，专业技术和科学方法，经济 地开发、研制、生产和销售用户满意的产品的管理活动。 全面质量管理的主要活动范围可以用下图描述： 6 第二章与本论文相关的文献综述 图2 1 全面质量管理活动范围图 f i g u 2 - lc 0 n f i n eo f t q m 全面质量管理理论的出现，改变了前两个阶段中仅仅依赖质量检验和运用统 计方法以及把质量职能全部交给专业的质量控制工程师和技术人员的做法，使公 司各级管理层次、各个职能部门都赋有了不同的质量管理职能，使公司的全体人 员都参加了全面质量管理，建立起了从产品的研究、设计、生产到服务的全过程 的质量保障体系。把过去的事后检验和最后把关改为事前控制、以预防为主；把 过去的就事论事、分散管理转变为全面的系统的综合管理，使产品的开发、生产 全过程都处于受控状态，既提高了产品质量，又降低质量成本，使企业获得了丰 厚的经济效益。 “预防为主 的思想是全面质量管理区别于传统质量管理的标志之一。【l o 】 优良的产品质量是设计、制造出来的，而不是检查出来的。根据这一基本道理， 全面质量管理要求把管理工作的重点，从“事后把关 转移到“事先预防”上来； 从管结果变为管因素，实行“预防为主 的方针。把不合格品消灭在它的形成过 程之中，做到“防患于未然”。因此，在设计、生产过程中要采取各种措施把影 响产品质量和可能造成废次品的有关因素都控制起来，形成一个能够稳定生产优 质产品的体系。 可见，全面质量管理强调动态质量，始终不断地寻求改进，但是它没有规范 化、没有统一的标准。到了2 0 世纪8 0 年代，质量管理理论的发展与应用出现了 两大突破： 7 北京化工大学硕士研究生学位论文 其一是成熟、完整的质量管理体系形成。随着经济的一体化、竞争的全球化 以及技术和产品的日益复杂，使得质量成为国际商贸竞争中的重要因素，导致了 在质量管理上必须走规范化和标准化的道路。国际标准化组织( i s o ) 为满足国际 经济交往中质量保证活动的客观需要，在总结各国的质量管理和质量保证经验的 基础上，于1 9 8 6 年6 月1 5 日正式发布了i s 0 8 0 4 2 质量术语，1 9 8 7 年3 月正 式发布了i s 0 9 0 0 0 9 0 0 4 系列标准。【l l 】i s 0 9 0 0 0 系列标准的发布，使世界主要工业 发达国家的质量管理和质量保证的概念、原则、方法和程序统一在国际标准的基 础上，它标志着质量管理和质量保证走向了规范化、程序化的新高度。1 9 9 4 年， 国际标准化组织对i s 0 9 0 0 0 系列标准进行了第一次补充修订和完善，由原来的6 个标准增加到2 6 个标准，形成了i s 0 9 0 0 0 族“质量管理和质量保证 标准。2 0 0 0 年，国际标准化组织又对i s 0 9 0 0 0 标准进行了重大结构性修订，使庞大的i s 0 9 0 0 0 族标准得到简化，形成了只有4 个核心标准，重点突出、体系结构分明的i s 0 9 0 0 0 质量管理体系标准。2 0 0 0 版标准反映了当前世界科学技术和经济贸易的发展情 况，以及“变革”和“创新”，这是2 1 世纪企业经营的主题。【1 2 】 其二是利用计算机进行质量管理( c o m p u t e r 灿d e dq u a l n y ，简称c a q ) 和计算 机集成制造系统( c o m p u t e ri n t e g r a t e dm a n u f a c t l l r i n gs y s t e m ，简称c 订s ) 环境下的 质量信息系统( q u a l 时h 怕m a t i o ns y s t e m ，简称q i s ) 的出现。1 9 8 5 年，u i r i c h r e i i l b 0 1 d 等人首先提出了质量控制的系统观和计算机支持的质量控制系统的递 阶结构和功能。【1 3 】1 9 8 7 年n t t l e 总结了已被人们广泛接受的计算机辅助质量系 统( c o m l ) u t e fa i d e dq 叮a l 时，简称c a q ) 的概念。同年，美国l i n o i s 大学的u r b 褫a 分校的s g k 印o o r 等人提出了集成质量系统( i n t e 酉a t e dq u a l 埘s y s t 锄，简称i q s ) 的概念 ，认为在计算机集成系统环境中，把质量系统内部相互分离的单元质量 保证技术通过计算机网络有机地结合起来，及时采集处理与质量有关的信息，使 质量活动协调进行，以提高质量系统多变的质量需求及制造环境的适应能力。【1 4 】 迈入2 0 世纪9 0 年代之后，一种充分体现企业信息流、物流、资金流的有机集成， 以计划为主线，面向企业产、供、销、财的管理思想和方法的企业资源管理系统 ( 美国g a n n e r u p 于1 9 9 0 年将其定义为e i 冲) 出现并迅速发展，作为企业资源 管理系统的一个重要构成部分，计算机辅助质量管理系统随着企业管理信息系统 的不断发展而完善。 纵观国内外的发展趋势，全面质量管理主要有如下三个发展趋势：【1 5 】 ( 1 ) 借助管理信息系统向集成化方向发展。一方面，它趋向于与企业的产 品设计、计划、生产、成本控制等信息系统相集成，提供产品从设计、生产、销 售到售后服务等全生命周期的质量控制及决策信息；另一方面，全面质量管理的 范围越来越广，而它的各组成部分如质量审核、质量控制、不合格品管理、供需 8 第二章与本论文相关的文献综述 管理等一系列内容的集成度也越来越高。 ( 2 ) 借助管理信息系统融合越来越多成熟的质量管理技术。譬如现在世界 范围内己出现了融合s p c 技术、六西格玛技术、全面质量管理技术的质量管理 软件，可以预见未来将出现更多融合了最新技术的质量管理系统，如更精细的质 量成本控制技术很可能是下一个融入质量管理系统的技术。 ( 3 ) 借助管理信息系统向网络化、智能化方向发展。未来的质量信息管理 将以网络和数据库为基础，建立，各种质量评价、分析和决策系统。同时随着专 家智能系统理论的不断完善，质量管理系统将可以实现自动化的决策和控制。利 用这样的系统，就能从全局出发，分析和处理所有信息，综合评价质量和系统功 能，从而大大提高企业质量水平。 2 2 数据挖掘技术在质量管理体系中的应用 数据挖掘是介于人工智能与数据库之间的一门技术。它是从大量的数据中筛 选出隐含的、可信的、新颖的、有效的信息高级处理过程。数据挖掘利用了分类、 关联分析、序列分析、集群分析、机器学习、知识发现以及其他统计方法，从数 据库庞大的数据中，找出隐藏的、未知的、但却十分有用的信息。【1 6 】 数据挖掘虽然只有十多年的历史，但它的应用领域越来越广，并取得许多硕 果。商业上可以快速的对顾客的需求做出反应；在生物医学和d n a 数据分析上， 数据挖掘可以完成异构、分布式基因数据库的语义集成；在金融上，分析信用卡 欺诈系统，在w 曲上可通过对w 曲日志进行挖掘，发现w 曲用户访问模式等等。 在质量管理领域中，可靠、实时和信息化的质量数据需求，使质量信息系统 以及以质量信息为主要嵌入模块的企业信息化平台的研究和应用也在不断地发 展。各种先进的信息技术在质量信息系统中得到广泛应用，积累了巨大而复杂的 质量数据，复杂的质量数据对信息的管理和处理都提出了新的要求，一些相关文 献提出了利用数据仓库、数据一体化平台等对复杂质量信息进行组织与管理，并 对质量信息进行数据融合、数据压缩、数据标准化、数据挖掘、数据联机分析处 理等，实现了现场单个质量监控点的微观质量监测及整个流水线的宏观质量管 理。将质量管理与质量控制的信息集成于原始质量数据库中，创建智能质量知识 发现系统和质量评价决策系统，能有效解决专家决策系统的“知识瓶颈”问题。 数据挖掘技术作为一种产生于应用且面向应用的数据分析处理技术，可以快 速、有效、深入地分析海量质量信息。用于挖掘质量管理体系的各种控制模型和 被嵌入模型，可以用于现场检验的管理和控制，提高在不同阶段的服务水平。 9 北京化工大学硕士研究生学位论文 2 2 1 质量数据和质量信息管理 质量管理体系的质量数据来源广泛、形式多样，包括动态的质量管理数据 和质量管理子系统的控制数据，以及静态的质量检验数据等。【1 7 】 质量信息系统记录了大量质量信息，如反映产品质量保证各环节工作质量 的各项信息、基本数据，以及产品在使用过程中反映出来的各种技术经济资料。 对一个制造企业来说，质量信息可以包括： ( 1 ) 原辅材料、半成品等的质量检查记录，工作现场质量控制记录，与质 量密切相关的关键设备和仪器状况记录，工艺状况记录；( 2 ) 服务质量反馈记录， 质量投诉记录，顾客满意度调查记录，服务设施及服务质量检查；( 3 ) 技术状态 的信息，国内外同类产品、过程的质量水平和发展方向的信息资料。【1 8 】 质量信息是在质量形成的全过程中发出的各种信息。由于这些质量信息作用 的不同，基本可以分为三种类型。【1 9 】 ( 1 ) 质量指令信息 质量指令信息，是指国家和上级机关制定的有关质量的各项政策、法令、标 准、计划以及本企业制定的质量方针、目标、计划、技术标准和管理标准等。它 既是质量管理活动中的指令和原则，又是质量信息管理中进行比较和判定的标 准。 ( 2 ) 质量动态信息 质量动态信息，是指执行指令过程中的情况反映。企业在日常生产和经营管 理活动中与质量有关的各种资料，如生产过程中质量检验和工序控制等统计数 据；完成质量计划质量指标的情况和报告，企业外的市场动态和协作厂的质量状 态；本厂产品在用户中的反映情况等。 ( 3 ) 质量反馈信息 质量反馈信息，是指执行质量指令过程中产生的偏差信息，也就是把执行指 令的结果和有关标准进行比较后认为异常的信息。反馈信息返回决策部门后，产 生新的调节指令，达到纠正偏差的目的。由于它发生的时间、地点、内容等常常 难以预知所以，也称之为突发性质量信息。各种来自企业内外的质量问题信息， 就是这类信息最常见的形式。 质量信息在企业质量活动中可以起到以下几个方面的作用：【2 0 】 ( 1 ) 为质量方面的决策提供依据 各种决策必须建立在掌握情况的基础上，只有充分了解企业内外部的情况， 才有可能做出正确有效的质量决策。例如：只有充分了解了市场需求和企业自身 能力，企业才有可能做出关于产品品种和产品等级的正确决策。 ( 2 ) 为控制质量管理过程提供依据 l o 第二章与本论文相关的文献综述 企业各部门在执行质量方针、目标、计划的过程中，由于内外干扰因素的影 响，总会出现种种偏差。因此必须通过一定的途径来搜集反映各部门活动状态的 信息，掌握当前状态与计划要求之间的偏差，然后通过信息反馈，调节和控制各 部门的活动，才能使各项工作按照预计的要求进行。 ( 3 ) 为监督和考核各项活动提供依据 企业主管人员通过对质量信息的掌握来监督质量管理过程中的各种活动。要 落实质量责任制，考核各部门、各环节和每一个人，也必须依靠质量信息工作所 提供的各种数据、报表、原始记录等等。 对于质量信息流所表现的时间序列数据的挖掘，需要关注数据预测的演变模 式，即在时间序列数据中寻找数据随时间变化的规律或趋势并对其建模，包括时 间序列趋势分析、周期模式匹配等。质量信息流数据还具有时空相关性，只有与 一定的时刻及质量事件相联系时才有意义，质量信息系统时空规则的挖掘对质量 体系的预测具有重要的应用价值。通过可视化探索、聚类分析、模型建立、数据 预报、优化设计、趋势分析以及规范管理等，可以实现：( 1 ) 对产品的整个生命 周期质量实施控制。通过功能集成实现对产品质量各环节的控制，通过连续不断、 周而复始的过程实现持续的质量改进。( 2 ) 对质量信息的提取、处理、分析和共 享。通过信息集成实现质量信息的及时处理与反馈，以正确的方式、在正确的 时间、向正确的部门提供正确的质量信息。( 3 ) 对产品质量形成过程的整体控制。 通过过程集成实现对产品本身和产品质量形成过程的质量控制，从而促进产品质 量及制造过程的改进。 2 2 2 质量数据挖掘系统的建立步骤 数据挖掘是一个过程，每一种数据挖掘的技术方法都有其自身的特点和实现 步骤，数据挖掘与具体应用问题密切相关。一般来说，数据挖掘系统有以下步 骤：确定目的、数据采集、数据选择、模型建立、模型评估、结论发布( 见图2 2 ) 。 【2 l 】 北京化工大学硕士研究生学位论文 图2 - 2 数据挖掘系统的建立步骤 f i g u 托2 - 2e s t a b l i s h m 铋ts t e p so f 妇am m i l l gs y s t 锄 初始阶段首先需要明确企业应用所要达到的目的和成功标准；再对数据挖掘 应用的资源和风险做出估算；然后确定质量数据挖掘的目标和成功标准；编制挖 掘的项目计划。通过了解被挖掘对象，收集相关的数据，对数据进行选择、清理、 合成、合并及格式化等，然后核查数据，实现数据的可用性、可靠性、再现性， 确认数据的质量水平。 数据处理后要进行数据挖掘的建模，根据数据及应用的性质，首先选择合适 的建模算法以及该算法的参数，设计适当的测试方案，进行模型训练，使用测试 方案对模型的有效性和效率评审，以得到理想的应用模型。 理想的质量数据挖掘模型必须具有以下特征：【2 2 】 ( 1 ) 快速的在线响应能力，即便是需要长时间的系统处理操作时，也能将 实时信息动态地反馈给分析者； ( 2 ) 具备海量数据处理的能力，实现方法上具有较好并行处理能力； ( 3 ) 友好的、可交互的用户界面，使挖掘信息能用多种方式输出； ( 4 ) 良好的扩充能力，极易加入新的数据挖掘算法； ( 5 ) 自适应的选择和良好的导向作用。 2 2 3 数据挖掘技术的常用研究方法 利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种知识。在许多情况下，用户 并不知道数据存在哪些有价值的信息知识，因此对于一个数据挖掘系统而言，它 应该能够同时搜索发现多种模式的知识，以满足用户的期望和实际需要。此外数 据挖掘系统还应能够挖掘出多种层次( 抽象水平) 的模式知识。数据挖掘系统还 应容许用户指导挖掘搜索有价值的模式知识。 知识发现和数据挖掘的研究融合了许多领域的研究成果，包括机器学习、数 理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。数据挖 1 2 第二章与本论文相关的文献综述 掘的研究方法包括：分类、关联分析、回归分析、聚类分析、归纳分析、预测分 析、时序模式、偏差分析等等。数据挖掘的主要任务是进行数据描述和预测，也 就是人们经常说的知识发现( k n o w l e d g ed i s c o v 唧) 和预言模型( p r 础c t i o n m o d d ) 。这就要求数据挖掘系统要能够挖掘多种类型的数据模式，以适应不同 的用户需求。 2 2 - 3 1 分类与预测模式 分类的目的是构造一个分类函数或分类模型( 分类器( c w a s s i f i 神) ，该模型 能把数据库中的数据项映射到某一个给定类别。【2 3 】 分类定义：【2 4 】给定数据库d = ( t 1 ，t 2 ，t 1 1 ) ，元组t i 互d ，类的集合c = ( c 1 ，c m ) ，分类问题定义为从数据库到类集合的映射f ：dc ，即数 据库中的元组t i 分配到某个类c j 中，有c j = ( 6 l f m ) = c j ，l i n ，且t i d ) 。然后需要建立训练集，在数据库中为建立模型而被分析的数据元组形成训 练集。训练集中的单个元组称为训练样本，每个训练样本有一个类别标记。一个 具体样本的形式可为：( v 1 ，v 2 ，v n ；c ) ；其中表示属性值，c 表 示类别。进而形成测试集，用于评估分类模型的准确率。分类主要分为两个阶段： ( 1 ) 模型训练阶段，主要使用训练集。 使用模型分类阶段，主要评估准确率( 测试集) 以及对类标号未知的新数据 分类。以外协件管理系统为例，首先建立训练集，然后，利用分类算法产生分类 规则。 ( 2 ) 利用训练数据进而生成测试数据，用以评估测试的准确性。 目前较为常用的分类方法是决策树技术，它根据不同的重要特征，以树形结 构表示分类或者决策集合，从而产生规律和发现规律。决策树通过将大量数据有 目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分 类速度快，特别适合大规模的数据处理。最有影响和最早的决策树方法是由 q u i 提出的著名的基于信息熵的i d 3 算法。它的主要问题是：i d 3 是非递 增学习算法；i d 3 决策树是单变量决策树，复杂概念的表达困难；同性间的相互 关系强调不够；抗噪性差。针对上述问题，出现了许多较好的改进算法，如 s c h w i i 姗e f 和f i s h 盯设计了i d 4 递增式学习算法；钟鸣，陈文伟等提出了 m w e 算法，还有s w i q 、s p r j n t 和r a i l l f o d 鼯t 等。【2 5 】 贝叶斯分类是统计学分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算 法。在许多场合，朴素贝叶斯( n a i v eb a y e s ，n b ) 分类算法可以与决策树和神经 网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，且方法简单、分类准确率 高、速度快。【2 6 】由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属 性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。 1 3 北京化工大学硕士研究生学位论文 为此，就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如t a n ( t r e e a u l m e i l t e d b a y e sn e t 、o r l ( ) 算法。 ( 1 ) 朴素贝叶斯算法 设每个数据样本用一个n 维特征向量来描述n 个属性的值，即：x - f x l ， ) 【2 ，) 【l l ，假定有m 个类，分别用c l ，c 2 ，c m 表示。给定一个未 知的数据样本x ( 即没有类标号) ，若朴素贝叶斯分类法将未知的样本x 分配 给类c i ，则一定是p ( c i | x ) p ( q l x ) 1 j m ，j i 。【2 7 】 根据贝叶斯定理，由于p ( x ) 对于所有类为常数，最大化后验概率p ( c i | x ) 可转化为最大化先验概率p ( x c i ) p ( c i ) 。如果训练数据集有许多属性和元组，计 算p ( x i c i ) 的开销可能非常大，为此，通常假设各属性的取值互相独立，这样先 验概率p ( x 1i c i ) ，p ( x 2 l c i ) ，p ( x n i c i ) 可以从训练数据集求得。 根据此方法，对一个未知类别的样本x ，可以先分别计算出x 属于每一个 类别c i 的概率p ( x c i ) p ( c i ) ，然后选择其中概率最大的类别作为其类别。 朴素贝叶斯算法成立的前提是各属性之间互相独立。当数据集满足这种独立 性假设时，分类的准确度较高，否则可能较低。另外，该算法没有分类规则输出。 ( 2 ) 删算法 w 阑算法通过发现属性对之间的依赖关系来降低n b 中任意属性之间独