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  制造业的生产管理过程中,随业务流程和生产系统会产生大量的数据。统计分析与数据挖掘适合解决的制造业生产管理问题,常见的是统计质量管理、机械设备维护保障预测性分析等。

制造行业应用

  制造业生产管理过程中,会随着业务流程和生产系统产生大量的数据。统计分析和数据挖掘技术经常被应用于质量控制、生产过程优化、设备维护和保障等方面。我们在生产制造过程中常用的分析方法主要包括:数据的收集和简单处理、质量指标的描述统计和多元统计、编制统计质量控制图、工艺过程设计(又称实验设计)、抽样验收、预测分析等 对实验数据的分析,确定哪些因素水平或组合影响产品的质量特性,从而优选出机型、流程或配方等。统计质量控制图分析:对产品的各个质量指标进行监测和控制,及时扑捉到生产过程中质量指标的变化,告警质量分析人员,分析或调整生产过程,使生产线正常运行。

分析影响质量指标的因素

  对质量指标进行描述统计,进行质量监控,还能够分析出影响质量指标的因素。寻找有关质量特性与各个生产因素之间的关系,以作出科学预测或确定作业条件。回归分析主要包括线性回归、Probit、 Logit、多变量回归、Logistic回归、非线性和约束非线性回归(NLR和CNLR)等。在生产过程中的抽样数据往往带有时序性,可以更好地分析数据之间的关系(如自相关性)。从产品设计、生产过程分析到产品质量监控,产品差错分析到质量控制和预测的各种相关分析应用解决方案。

产品质量和设备运行状态分析及评估

  在生产过程中的质量指标历史数据反映了现有生产线的运行状况,其中隐含了多种原料的内在质量因素和工艺过程的随机组合模式。在海量的随机数据里捕捉重要的生产规律,通过建立预测模型来提高原材料供应管理水平和工艺过程的优化调整,从而能够在现有质量管理水平上,进一步向偶然因素要效益,进一步提高过程的稳定和产品的质量,并使设备运行在更稳定良好的水平上。