《离散式生产制造中特定工件的质量符合率预测》
工业工程与管理/2020/华南理工大学
质量管理的关键环节在于探索影响产品质量的关键因素、以及如何实现高效地产品质量检测，优化产品质量的控制过程，进而提高产品质量。
质量符合率的预测研究主要分为两种：
（1）研究通过统计过程的控制实现对产品质量水平进行预测研究。
（2）基于生产数据分析的机器学习智能预测研究。
统计过程把控的方法最早由休哈特提出，他的主要观点是统计过程把控需要综合考虑离散式生产制造中出现的所有因素包括原材料、工人、设备等，控制这些因素不变的情况下才能预测产品的质量。
机器学习预测方法主要是通过对制造活动的综合分析构建机器学习模型来预测产品的质量。
这篇文章研究的重点是基于离散式生产制造中设备加工的工艺参数和成品工件的相关质量属性数据统计分析，挖掘不同质量水平工件的主要特征，预测工件的质量符合率，为制造企业高质量制造该特定工件提供重要决策参考和依据。
离散式制造的概念定义为在制造企业生产的过程中，按照确定流程的工艺 对原材料进行加工，在加工的过程中不断改变原材料的形状和功能，从而制成新的工件或者产品的制造活动。
质量符合率是表示在离散式制造中生产的工件经过规范化的检测所得到的工件质检标准符合率。
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