基于MES的SPC模块设计ppt课件

.,基于MES的SPC模块设计思路,.,主要内容,对SPC技术的简介SPC和MES的关系SPC模块整体设计思路质量检验建模与基础数据管理模块检验数据管理模块数据分析（SPC）模块质量控制图的智能诊断研究内容总结,.,1.统计过程控制（SPC）简介,SPC(StatisticalProcessContro1)统计过程控制，是一种借助数理统计方法的过程控制工具。应用SPC对质量数据进行统计和分析，从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，恢复过程的稳定性。传统的质量控制有赖于检验最终产品并筛选出不符合规范的产品，这种检验策略通常是浪费和不经济的，是事后检验。SPC技术的出现，让质量管理从这种被动的事后把关发展到过程中积极的事前预防为主，发现过程有不合格趋势时自动预警，及时调整，避免不合格品的产生。制造业企业生产过程中普遍存在的质量分析和控制问题，特别是企业信息化进程中更加凸现的过程质量预控方面难题。借助统计过程控制SPC技术，通过生成并分析质量控制图发现生产过程有不稳定趋势时实现自动预警，帮助企业现场人员及时调整生产过程。,.,1.1统计过程控制（SPC）的原理,随机分布定义：是指质量特性的数据分布所符合的某种规律。随机分布是正态分布、卡方分布、t分布和F分布等。自然界中大量的随机变量都服从或近似服从正态分布。,，-x,常记为：XN(,2),.,.,正态分布的概率分布：68.27%1.64590%1.9695%295.44%399.73%6(1-3.4PPM)?,.,控制图的形成：将正态分布图按顺时针方向旋转90，再将图旋转180,就是一张典型的控制图单值控制图。图中UCL=+3为上控制限，CL=为中心线，LCL=-3为下控制限。,1.2（SPC）质量控制图的原理,.,判异原则：点出界就判异；虽然点均未出界，但界内点排列不随机就判异；第二条准则的具体模式理论上有无穷多种，但具有实际物理意义并被广泛使用的有少数几种。,3原则：不论与取值为何，只要上下限距中心值（平均值）的距离各为3，则产品质量特征值落在范围内的为99.73%。产品质量特征值落在-3，+3之外的概率为0.27%其中单侧的概率分别为0.135%。,.,1.3（SPC）过程控制的原理,我们工作的方式资源的融合,产品或服务,顾客,识别不断变化的需求和期望,顾客的声音,人设备材料方法环境,输入,过程/系统,输出,过程的声音,统计方法,有反馈的过程控制系统模型,.,2.SPC和MES的关系,企业ERP和MES的实施，为企业正真实施SPC提供了前提条件和应用环境，SPC和MES是紧密联系在一起的。我们所要做的就是“基于MES的生产质量控制与分析（SPC）系统”。,.,3.质量控制与分析（SPC）模块的设计思路,质量检验建模与基础数据管理模块检验数据管理模块数据分析（SPC）模块质量控制图的智能诊断,.,手工录入,自动采集,数据库方式,仪器采集,P-chart,U-chart,C-chart,NP-chart,能力分析报表,过程控制图表,缺陷排列报表,过程异常报表,数据列表,Xbar-Rchart,Xbar-Schart,Median-Rchart,Median-Schart,直方图,质管模块,进货检验中检成检采购建议,数据采集,产品信息,控制特性,不良信息,检验规则,层别信息,层别信息,机器别班组别人员别。,基础数据,检验数据,参数设置,质量分析任务,计数值,计量值,数据库,计数值分析任务,计量值分析任务,报表分析,有无异常？,处于稳定,贯彻20字方针,查处异常，采取措施，保证消除，不再出现，纳入标准。,检验项目及条件,控制图选择,显示参数选择,质量诊断,检验数据管理,基础数据管理,.,2.1质量检验建模与基础数据管理模块,质量检验建模。对于不同的产品质量执行标准，其检验项目的类别和判定方法可能会有很大的不同。需要根据产品的执行标准来查阅需要哪些检验项目以及如何对这些检验项目结果进行质量判定，这就需要一个质量检验建模过程。基础数据管理。基础数据常常作为动态质量数据的环境参数、附属参数、层别参数等。主要包括：产品信息、缺陷信息、检验规则、层别信息以及控制图参数等。支持基础数据的录入、查询、修改、删除等功能。,.,质量检验建模的界面设计,.,质量检验建模与基础数据管理，主要涉及质量控制与分析数据库的建立，包括各种数据表的建立以及表之间的关联。（ORACLE数据库技术）,.,2.2检验数据管理模块,检验数据管理。该模块用于维护从各生产线、产品收集的原始检验数据，包括计数型和计量型两种类型数据。提供多种数据组织维护方式，具有便利的补充录入界面，可以产品树形式进行数据维护。具有外部数据导入接口，可以导入质量管理软件的已有数据进行SPC分析。对在线自动检测的计量型数据，可提供自动采集录入接口，可以通过MES数据采集系统，实现实时采集录入检验数据。（ORACLE数据库管理技术，软件与硬件接口技术）,.,检验数据维护的界面设计,.,2.3数据分析（SPC）模块,数据分析：通过检验数据检索条件，查找检验数据，生成相关控制图，进行异常判断和过程能力指数分析等。（C#编程技术）可以分析任务形式进行组织，建立任务列表，根据定义任务条件进行分析显示。提供了X-R图、X-S图、直方图、排列图、P图、C图等多种SPC控制图。具有灵活的数据查询方式，可以设置产品、日期、层别条件等进行数据查询分析。实时分析，具有在线检测条件下，可以实时进行SPC分析。异常报警功能，数据点超出设定的预警值时，进行异常报警。自定义的报表输出功能。,.,分析任务建立的界面设计,.,分析结果报表显示的界面设计,.,2.4质量控制图的智能诊断,质量控制图是质量状况最直接最确切的表现方式。研究将从控制图入手，深入挖掘控制图信息以明确工序质量状态。控制图异常模式的判异算法：通过优化判异算法，控制图出现异常的时可直接判断控制图异常状态的类型。质量诊断的目的就是根据质量控制图信息，结合其他工序异常现象，从人、机、料、法、环、测（MES的实施让上述信息的提供成为可能）的角度找出过程工序失控的主要影响因素。控制图异常模式识别的研究为质量诊断奠定了基础。,.,为了进一步确定性地描述工序质量状况，揭示生产过程潜在的质量问题，有必要对异常模式的表现参数进行估计，从而了解工序失控的程度，缩小质量问题的搜索范围，避免调整过渡或不足。确定了失控的模式和程度，质量诊断专家系统根据模式识别的信息，从人、机、料、法、环、测的角度找出过程工序失控的主要影响因素，提供专家改进建议（用户可识别的内容）。（涉及模式识别技术、神经网络与专家系统技术）可以利用烟草组的智能平台，建立专家诊断系统模型。,.,质量控制图的八种基本异常模