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在日趋激烈的市场竞争中,可靠的产品质量已成为制造企业立足行业、赖以发展的根本。制造过程中的工序质量是形成产品最终质量的关键。随着制造技术的不断发展和信息管理系统的不断完善,如何利用海量的制造数据来服务于制造质量已成为质量控制领域的研究热点。本文在现有质量控制技术的基础上着眼于产品制造过程,提出以预防—分析—改进为主线的工序质量控制方法,降低零件加工不合格率从而保证产品质量。通过采集工艺资源状态类、检验数据类、计划排产类及技术资料类四大类数据形成质量数据分析层,结合数据挖掘技术和人工智能技术等进行质量