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文档简介

1、企业质量大数据的应用目前我国制造企业已逐步实现生产自动化，管理信息化，正在向着制造智能化迈进， +”的企 业大数据平台，是企业通往智能制造的必经之路。1 质量数据中心构建企业的质量数据中心，首先收集与质量相关的数据，其中包含来自于自动化系统ERP 系统或 MES 系统的生产标准数据、来自于销售系统或 ERP 须进行数据的重新组织。大数据的技术应用在质量数据中心的建设中，使用业界流行的大数据技术HADOOP 技术进行海量明细数据的存储，解决了以前数据存储速度慢、实时性低的特点。采用大数据技术进行分析相比于传统的数据仓库应用4 VB 级别跃升到B 级别；秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值信

2、数据采集数据的采集是实现质量中心的关键。在生产过程中会产生大量的工艺数据，从对产品 TCP/IP 协议，将数据以电文方式发送给数据 中 心 。 2）3）实时性对于质量数据中心来说，数据的采集、计算都需要有一定的实时性。通过特定的技术能保证数据采集和计算的实时性。数据组织的目的。数据重新组织步骤。首先要建立钢铁生产跟踪的物料树，通过材料跟踪号勾联出生产 取、方向情况、翻卷情况（因为涉及到表面检测的数据，形成能够跟踪整个生产流程的物料树主线。按照物料号，业务属性（温度、速度、设备、缺陷等、数据粒度（毫秒、秒、米）（分结构化数据和非结构化数据，表面检测涉及到图片，便于未来的使用和检索。数据组织时要判

3、断数据的合理性、过滤掉噪声数据、从时间轴转换为位置轴、板坯数据定位，子母卷同步、协调不同数据的采样频率、二次计算、长期存储。全过程质量数据分析在质量数据中心的基础上建立全过程质量分析系统，通过对影响产品质量的关键输入/输出工艺变量及中间过程进行监控，实现全过程统计控制，保证生产过程稳定受控，支持 现场操作人员及质量技术管理人员高效监控减少产品质量波动，最终实现产品质量的持续改进。质量预警过程质量预警是将过程工艺参数纳入到过程质量监控体系，统计关键工艺参数的违规记录、异常原因。过程监控与分析利用统计分析工具,监控生产过程是否处于受控状态，判断过程质量的稳定状态。质量评价按照给定的原则对工艺质量指

4、标进行统计分析，做出综合工序能力评价，以便后续工作的改善。统计质量判定通过统计分析和业务经验进行离线质量判定。制造履历追溯360 产品信息。质量报告从数据中心中读取数据，并以图形、表格的形式显示，实现重点质量报表展示功能， 反映业务管理信息。并能以预定义的格式通过Web、Email 或文件服务器发布。系统根据质量诊断、质量判定、违规报警等为每个产品出具质量报告。/质量指标的最大Cp Cpk 途等不同分类的报告。企业大数据平台在企业内部，质量数据中心的基础上，对生产、成本、库存、能源建立相应的数据 （电商、 采购（电商/数字化车间，通过大数 据分析，加快人/机智能交互、工业机器人、智能物流管理、增材制造等技术和装备在生产 务和

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