一、产品数据采集质量控制方法（论文文献综述）
杨沛锦[1]（2021）在《A公司制造过程质量智能控制改进研究》文中认为近十年来我国制造业发展迅猛,在不断的向制造强国迈进,而制造过程质量控制是保障转型的重要内容。目前随着生产过程中智能化提升,生产设备数字化程度加强,网络信息化的数据传输过程优化,不断提升制造过程质量控制能力,提升质量控制的智能化水平,进行实现质量全面实时监控、智能控制以及质量预警,因此如何通过利用数字化设备、仿真模型、智能算法等智能化工具,构建自适应、自优化、自学习的闭环质量智能控体系,减少人工对质量控制的干预,提升质量智能控制水平,是未来质量控制发展的必要目标。本文通过对A公司制造过程质量智能控制的现状调查,对其制造过程质量智能控制中存在的制造过程质量数据收集自动化程度不高、未有效构建制造过程质量数据预警与可视化诊断及未建立有效的质量智能控制迭代过程等三个问题进行了分析,并依据分析结果构建了制造过程质量控制流程及制造过程质量智能控制框架;针对A公司质量数据未有效利用的问题,构建了 5M1E状态数据、制造过程质量数据的收集流程及质量数据处理流程;针对A公司未建立及时的智能质量控制过程的问题,依据改进方案构建了基于极端学习机模型的制造过程产品质量数据预警模型,通过运用构建了过程质量控制可视化方案,对可视化方案中的框架、功能进行了论述,并依据过程质量智能迭代的要求,通过自适应、自学习、自优化三个过程对A公司制造过程质量智能迭代过程进行了构建。相对于已有研究,本论文在制造过程质量智能控制,尤其在制造过程质量智能迭代改进方面创新性明显。以往质量控制研究很少对质量智能迭代过程进行论述,对质量智能控制过程中自适应、自学习、自优化过程分析较少。本文提出了基于质量智能控制的整体流程方案与整体框架,构建了基于极端学习机的智能质量预警模型与过程质量控制可视化框架,并通过自适应、自优化、自学习的制造过程质量智能迭代流程,构建出免人工干预的质量闭环控制体系,解决了过往相关研究较少的问题,并在实际运用中具有一定的实践性。
马羽[2]（2021）在《基于控制图的汽车零部件制造过程质量控制方法研究与应用》文中研究表明在当前竞争激烈的汽车市场下,产品质量水平已经成为影响企业竞争至关重要的因素,因此制定有效的质量管理方法对企业至关重要。本文以提高生产过程的质量、加强企业的质量管理为目的,对当前企业质量控制模式进行深入的研究,并以A公司为例,结合现有的生产模式,针对产品质量低下提出了解决方案,且对该方案进行了深入的理论分析。本文主要完成了以下几个方面的研究:（1）分析了近年来汽车制造业在市场需求多样化的形势之下,生产模式由单一品种、大批量变成多品种、小批量的生产模式特点;对企业的质量现状和需求进行了深入的分析,并在此基础上构建了质量控制的方法体系结构和基本框架流程,包括数据采集-质量分析-质量诊断-质量反馈整个过程。（2）对在现有质量控制图-休哈特控制图进行了深入的研究,并根据质量控制需求分析对休哈特控制图的模型进行了改进,充分利用历史数据对生产过程进行质量控制,增强了控制图对小波动生产过程的敏感性以及预见性,同时基于Matlab对改进后控制图的平均运行长度参数进行了优化。（3）对质量控制系统的总体功能进行了描述,并对数据收集、数据存储、数据分析、数据反馈过程进行深入的研究并实现,完成了针对A公司产品质量数据库的构建,并通过Minitab完成了对质量数据的分析,得到数据分析结果对生产过程进行监控。本文的研究主要针对A公司进行,解决了公司现有控制图对小波动不敏感的问题,提升了过程生产能力、降低了产品报废率及经济损失,过程能力从改进前的1.4左右上升到1.5左右,产品报废率下降1%左右,如果全面推广将会给A公司带来巨大的利益。
丁梓恒[3]（2020）在《大庆矿区电梯远控系统安装项目质量控制研究》文中进行了进一步梳理近年来全国电梯安全事故频发,其运行质量一度成为社会热点话题。一套能够实时监控电梯运行情况和自主判断故障、分析故障的智能化设备,是电梯维保、管理以及安全运行的重要保障。尤其在大庆矿区这样一个人口密集型地区,电梯安全事故影响着每个居民社会生产、生活出行的方方面面。经质监局摸查,大庆矿区目前仍存在大庆未办理注册登记电梯,近15%的电梯超期未检测,部分电梯带“病”运行。在这样的运行环境下,电梯远程监控系统显得尤为重要,该系统由大庆矿区服务事业部主导并参与设计,同时联合多家电梯企业共同推出的一套集监控、预警、故障分析为一体的监控系统。如果该系统的安装质量出现问题,将会直接影响到整体工程的实现效果,因此,在整个系统的推进过程中,其安装项目的质量控制,是一个尤为重要的环节,在安装项目推进过程中,应以安装质量项目管理为中心,把项目管理涉及的多个环节作为系统工程来研究和处理以确保整体工程的质量。本文以大庆矿区电梯远控系统安装项目为研究对象,对其安装标准、建设方案进行研究,明确该项目的施工过程和各分部项目的质量控制要求,分析该项目可能出现的质量缺陷,明确问题产生的原因并结合矿区事业部的实际情况,制定一套切实可行的质量控制方案及保证措施,力求实现矿区电梯远控系统安装项目的质量控制目标,同时也为其他电梯行业监控系统的施工项目提供了参考。
赵春梅[4]（2020）在《粮食生产功能区和重要农产品生产保护区数据质量管理体系研究》文中研究指明我国是农业大国,农业信息化发展迅速、需求日益增加。农业数据涉及范围广、种类多,近年来,随着地理信息技术的不断发展,与农业发展需求相结合,出现了多种基于固定业务或服务共享需求的富有特定属性的农业地理信息数据。粮食生产功能区和重要农产品生产保护区（以下简称“两区”）数据是基于高精度测绘等手段获取的用于明确我国特定类型粮食作物和重要农产品的种植区域等多重信息数据。目前,国内外对于教育质量管理、政府统计数据质量管理等方面研究较多,但对于农业信息数据,尤其是带有空间属性的集成性信息数据的质量控制理论体系及其应用的研究较少。“两区”数据质量管理的研究有助于从总体提高“两区”数据质量,为开展“两区”数据应用服务提供数据基础;为指导同行业农业地理信息数据多源属性数据质量管理体系建立提供参考。本研究以全面质量管理理论为基础,以农业“两区”划定数据为研究对象,通过研究“两区”数据质量现状、管理现状,设计数据生产环节、建库环节以及验收和汇交等多环节控制体系方法,并设定了针对“两区”数据质量多维度评价指标,分析了多种适用评价方法,建立了数据质量评价体系和流程。同时,选择H县“两区”划定数据作为实例,依据本研究建立的控制体系、评价体系,从H县数据质量管理举措、数据质量现状等方面出发,对H县数据质量进行分析评价和小结。综上,研究结果表明:结合全面质量管理理论,及相关数据管理理论,与“两区”划定工作相融合运用,能够高效地明确数据质量控制与管理的目标、范围、方法,并能够全面、清楚地对具体案例进行剖析;“两区”数据质量的优劣主要取决于数据生产过程各阶段控制实施的效果,对数据建库环节的过程,范围、规则、质量评价,以及更新和维护等流程进行全面的管理,能够有效提高农业行业正在开展的“两区”划定数据及其数据库建设的质量。
刘冰洁[5]（2020）在《面向微电机装配的在线质量控制技术研究》文中认为以智能制造为主导的“中国制造2025”战略,给企业提出了实现产品质量管理模式数字化、智能化升级的发展目标。作为国际上被广泛使用的质量管理技术,统计过程控制（SPC）正受到国内越来越多的企业的重视。为了帮助企业实现装配质量管理模式升级,本文以控制图为基础,以微电机装配过程为研究对象,进行了在线质量控制技术的研究。论文的主要工作如下:首先,本文在分析了微电机装配工艺的基础上,根据装配特点与企业装配质量管理现状及需求,确立了以控制图为基础的过程质量控制与故障诊断的研究方向,设计了微电机装配在线质量控制系统总体方案。其次,在系统总体方案的支持下,本文对质量管理进行了架构设计和标准化流程设计。根据微电机产品的关键质量特性和验收指标,为装配线设置了质量监测点并完成了质量数据采集的硬件布局。为满足质量控制实时性和质量数据持久化的需求,设计了主从数据库架构。应用均值-极差控制图判定了微电机装配过程的受控状态;应用过程能级指数分析了装配过程能力情况。同时对实时质量数据监控与分析进行了规划。然后,为实现质量监控工作中的在线故障识别与诊断,本文提出一种将质量特性数值转换为灰色图像的数据处理方法,成功将卷积神经网络（CNN）应用到控制图模式识别中。利用Monte Carlo方法进行六种模式的样本数据仿真,训练基于LeNet-5设计的CNN模型,并基于案例推理的方法完成控制图异常模式向故障的映射,实现装配过程的在线故障识别与诊断。最后,本文开发了一套微电机装配在线质量控制系统,实现了控制图生成、质量数据实时监控、质量数据查询与导出、装配线故障实时诊断与报警等功能,并基于信息安全的考量,进行了系统用户权限的设定。
吴江进[6]（2020）在《产品电子履历构建及质量溯源关键技术研究与应用》文中提出目前航天航空企业的生产线手工记录履历信息无法实时反馈产品质量情况,且在产品质量溯源中因产品质量与产品制造过程履历信息不能建立有效的联系导致溯源过程困难、复杂等问题。因此研究适用于企业产品质量溯源的技术、方法具有重要意义。本研究以产品电子履历构建及质量溯源关键技术研究与应用为题:以某企业的SMT生产线的产品制造过程为研究对象,研究适用于企业质量管理的SMT生产线产品电子履历系统和质量溯源系统及溯源方法。旨在为企业提供可行的产品质量溯源方案,从而达到在产品质量问题出现时可进行有效溯源管控的目的。主要研究内容如下;首先研究了产品电子履历构建及产品质量溯源的相关理论,包括质量溯源理论以及基于批次和案例推理的质量溯源方法;同时研究了数据采集处理平台、方法以及产品电子履历构建中所涉及的数据库、物联网以及条码等关键技术。随后研究了SMT生产线产品制造过程及其履历数据特点,把制造过程简化为丝印、贴片、回流焊、质检及仓储五个环节,并对各环节涉及的履历数据进行分析,取关键数据作为本研究基础数据。研究了不同数据的采集方法,针对性的设计了表贴产品标识编码,该标识包括初始码+工序码+属性码+代码标识+二维码五部分;其中初始码表示该批产品的初始身份信息,工序码表示该批产品在制造过程中记录的各种信息,属性码表示该批次产品属性信息,代码标识表示产品在整个制造环节中识别代码的唯一标识,二维码由以上4个构成部分记录的表贴产品各种信息合成。最后基于Petri网构建了产品质量溯源模型,提出了基于表贴制造过程质量特性的贝叶斯网络,该网络可实现对SMT生产线产品质量特性的预测和产品质量问题溯源,同时提出一种基于贝叶斯网络节点逐级变化的质量溯源方案。结合系统搭建中数据库、web等技术首先设计实现了一个基于Web的可实现表贴制造过程履历数据电子化记录的SMT生产线产品电子履历系统,然后在此基础上构建了一个包括系统管理、物料信息溯源、制造过程溯源、品检溯源以及仓储溯源功能模块的可实现产品局部溯源和整体溯源的产品质量溯源系统,并以基础数据进行质量溯源系统部分功能的验证。本文进行质量溯源技术的研究对企业智能制造改进、产品管理、质量控制及流程监控具有重要意义。
董欣[7]（2020）在《水泥质量管理系统的设计与实现》文中指出当前,中国传统行业尤其是水泥行业的发展处于“工业2.0”与“工业3.0”之间,大而不强,想要长久发展,就要用技术改造传统行业,逐步实现传统产业的智能化,将工厂变为智能化工厂,利用网络技术来提升并改造传统产业。为了改善水泥企业的管理方法和模式,企业应当加强信息化建设,该系统是山东省科技重大专项项目《水泥工业智能化工厂关键技术研究与应用示范》中信息管理系统的一部分,是水泥企业管理平台中必不可少的一个子系统。本人在研究水泥生产工艺技术及分析水泥质量数据的基础上,研发了水泥质量管理系统,主要完成以下工作:（1）分析水泥企业对质量管理的需求,提出系统的总体框架。（2）完成数据采集子系统的功能设计。单纯的人工采集质量数据效率低下,数据采集子系统按质量数据的来源将数据分类采集,过程质量参数来源于质量控制系统,通过OPC接口技术,对这类数据进行自动采集;检验报告数据来源于水泥企业化验室,本文在客户端子系统的Web界面预留人工录入接口,通过此接口完成对这类数据的采集。（3）完成数据存储子系统的功能设计。数据存储子系统根据质量数据种类的不同,共建四个数据库分别是:1)系统数据库,此数据库专门存储系统用户的页面角色信息、页面信息等;2)过程质量数据库,用于存储通过OPC接口技术自动采集的数据;3)检验报告数据库,根据化验室部门的分类,将化验室检验报告数据分类存储;4)质量控制标准数据库,用于存储中国建材协会制定的水泥企业质量标准和企业内控标准。（4）设计与实现了包括六大模块的客户端子系统,根据企业需求共设计6大模块,分别为:1)原始数据处理模块,本模块提供了原始数据录入接口,能够完成对原始数据的录入、修改、删除、查询等操作;2)质量实时监控模块,能够实现对水泥生产过程的质量监控;3)台账管理模块,完成对水泥企业质量台账的智能化管理,用户可查询、可导出台账;4)报表统计模块,本模块包括水泥质量日报表和月报表,是对水泥质量信息的汇总;5)质量分析模块,实现水泥原燃材料的对比分析以及水泥生产过程的关联分析;6)系统管理模块,为系统的安全增加了一道防护墙,能够对用户的角色、授权信息等进行设置。
郭佳明[8]（2020）在《中压绝缘件间歇生产过程质量控制的无梯度优化研究》文中研究说明中压绝缘件是电力设备的重要组成部分,其质量决定着电气设备的寿命与绝缘性能。因此,中压绝缘件的质量控制是中压绝缘件的关键生产过程。在中压绝缘件生产过程中,诸多生产工艺参数（如:熔体温度、保压压力、保压时间等）影响着中压绝缘件的最终质量,因此,为提高其产品质量,需要确定其最优的工艺参数。在工业现场,试凑法、实验设计法是两种传统的确定产品最优工艺参数的方法,然而这两种方法试验成本高且效率低。为了解决上述问题,提高中压绝缘件产品质量,本文结合知识指引机制,提出了一种基于改进无梯度优化的产品质量控制方法。基于上述优化方法,形成了一种系统性的绝缘件质量控制架构:1.针对中压绝缘件间歇生产过程工艺参数采集问题,设计了一种以无线采集现场产品生产工艺参数的方法,通过这种方法收集了产品生产工艺参数以此来为后文目标绝缘件代理模型搭建提供数据支持。2.针对中压绝缘件间歇生产过程非线性强,且不适用于梯度优化的特点,提出了一种无梯度的优化方法。3.针对无梯度优化方法中的并行摄动随机逼近优化方法,结合知识指引机制,本文利用历史迭代点、梯度近似等历史信息,提出了三种不同的改进方法,并通过测试函数验证了改进优化方法相比传统优化方法迭代次数更少、性能更优的特点。4.针对无梯度优化方法中的单纯形优化方法,结合知识指引机制,本文利用优化过程中最大点、重心点等历史信息,提出了一种新的单纯形改进方法,并通过测试函数进验证了改进优化方法相比传统优化方法迭代次数更少、性能更优的特点。5.利用无线采集方法采集到的产品生产工艺参数,搭建目标绝缘子3D模型,在此模型基础上,通过Moldflow进行目标绝缘子仿真并将仿真数据用于BP神经网络生成绝缘子代理模型,在此模型上验证了改进无梯度优化方法质量控制的效率更好。6.基于Moldflow,以目标绝缘子3D模型仿真的方式,进一步验证了相比传统无梯度优化方法,改进无梯度优化方法对于目标绝缘子质量控制的优化成本更低,效果更好。最后通过总结分析,提出了中压绝缘件间歇生产过程质量控制的无梯度优化方法改进方向的展望。
杨岚[9]（2020）在《基于大数据的多工序制造过程产品质量控制研究》文中研究指明大数据环境下,前沿信息技术的应用促使车间采集到大规模多元样本数据。这些数据源于几十甚至上百上千道工序,蕴含着反映加工设备与加工过程实际状态的丰富信息,但这些信息中的大部分价值往往由于技术方法以及意识观念的影响而被遗漏。多工序制造过程所具备的关联性、波动性和传递性等特性,以及大数据下产品质量数据的全样本、多特征特性,促使数据分析的广度与维度不断向全量数据过渡。传统质量控制过程,以抽样检查结合SPC方法解决产品相关质量问题,但此种控制方法存在延后性,无法满足实时数据的质量事先预测、在线全局监控以及实时追溯诊断等需求。因此本文主要利用大数据分析方法解决多工序制造过程中的产品质量预测控制问题,主要研究如下:（1）对基于大数据的多工序制造过程产品质量问题进行分析。考虑信息技术给制造业带来的改变,对多工序制造过程的特点、质量特性以及大数据下的多工序制造过程的需求进行了详细分析,并对质量预测与具体控制技术的关键问题点进行了剖析。（2）建立基于时序特征重构的SC-PSO-RBF多工序产品质量预测模型。针对大数据下多工序过程的关联特性,质量数据的全样本、多特征特性,建立改进RBF质量预测模型,SC与PSO实现RBF模型的参数优化,并以均方根误差为检验模型优劣的指标。同时在Python3.5平台上仿真验真,利用实例数据,在数据处理与特征提取之后,分别对有无时序特征的RBF神经网络、BP神经网络、SC-RBF模型以及SC-PSO-RBF混合模型进行实例仿真。（3）建立SPC结合知识发现的质量控制模型。建立知识库,包括专家经验等显性知识,以及K-means-PSO-Apriori方法挖掘出的产品质量指标和相应特征因素间的规则集,从而形成的隐性知识。现场操作人员可以根据知识库的指导,结合(3?-控制图联合MEWMA控制图过程监测情况,解决多工序制造过程中产品质量问题,确保产品质量处于可控状态。研究结果证明了本文建立的基于时序特征的SC-PSO-RBF预测模型效果最佳,均方根误差为0.085,低于10%,满足实际工业要求;同时证明了SPC结合知识发现的质量控制模型,指导生产过程的质量管控,切实可行。
李江[10]（2020）在《面向多品种小批量生产模式下的动态多元质量控制研究》文中研究说明当前制造业正面临百年未有之大变革,人们生活水平的提高及对产品需求的多样化促使传统制造业大批量生产模式转向多品种小批量生产模式。由于多品种小批量生产模式具有多指标、多种类、多评价指标和样本数据小的特点,传统质量控制方法已无法满足多品种小批量生产模式下的质量控制。近年来,对多品种小批量生产模式下的质量控制方法虽取得了很多成果,但能够有效对其进行多元质量控制的研究工作尚且不够。因此,面向多品种小批量生产模式下进行动态多元质量控制研究具有较高的理论和现实意义。本文以汽车曲轴为研究对象,开展针对该多品种小批量生产模式下的动态多元质量控制方法研究,具体研究内容如下:（1）采用模糊物元方法判定相似工序。为解决多品种小批量实时采集数据的数据匮乏问题,结合RFID技术的实时数据以模糊物元理论方法确定原始工序并找出与其相似的工序,构建相似零件族从而达到样本扩容。（2）采用原始数据与实时生产数据相结合的数据转换方法将数据进行标准化,后将标准化后的数据进行正态分布检验、方差均值一致性检验。（3）采用组合权重的多元过程能力分析。熵权法结合专家经验给出曲轴各关键质量特性权重,以几种单元过程能力指数为基础建立组合权重多元过程能力指数的计算方法,并对生产过程进行多元过程能力分析。（4）采用贝叶斯方法建立多元质量控制模型。以原始数据结合原有生产信息组成贝叶斯方法的先验信息,结合实时数据进行贝叶斯方差均值参数估计,建立实时数据的贝叶斯动态单值移动极差控制图,识别生产变异原因并提出改善措施。（5）采用多变量贝叶斯更新及成本函数。以生产过程中已知参数建立生产过程整体优化模型,为多品种小批量生产模式下实施动态多元质量控制方法提供一种经济可行的研究方法。
二、产品数据采集质量控制方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、产品数据采集质量控制方法（论文提纲范文）
（1）A公司制造过程质量智能控制改进研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 研究内容与框架 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 研究思路与框架 |
| 2 国内外相关研究现状分析 |
| 2.1 制造过程质量控制研究现状 |
| 2.2 制造过程质量智能控制研究现状 |
| 2.3 企业制造过程质量智能控制理论应用现状 |
| 3 A公司制造过程质量智能控制现状及存在问题分析 |
| 3.1 A公司基本情况 |
| 3.2 A公司制造过程质量智能控制现状调查分析 |
| 3.2.1 A公司智能制造过程质量控制现状调查 |
| 3.2.2 调查问卷结果统计分析 |
| 3.3 A公司制造过程智能质量控制现状分析 |
| 3.3.1 制造过程质量智能控制流程现状分析 |
| 3.3.2 制造过程质量数据收集现状分析 |
| 3.3.3 质量预警与可视化诊断现状分析 |
| 3.3.4 质量控制智能迭代现状分析 |
| 3.4 A公司制造过程质量智能控制主要问题分析 |
| 4 A公司制造过程质量智能控制改进设计 |
| 4.1 A公司制造过程质量智能控制集成化流程设计 |
| 4.1.1 质量智能控制整体流程设计 |
| 4.1.2 质量智能控制框架设计 |
| 4.1.3 制造过程质量智能控制集成化设计 |
| 4.2 A公司制造过程质量智能控制数据收集流程设计 |
| 4.2.1 制造过程质量数据收集 |
| 4.2.2 制造过程质量数据处理 |
| 4.3 A公司制造过程质量智能控制预警与可视化改进设计 |
| 4.3.1 制造过程质量智能预警模型构建 |
| 4.3.2 制造过程可视化框架设计 |
| 4.3.3 齿轮制造过程预警与可视化案例运用 |
| 4.4 A公司制造过程质量智能迭代流程改进设计 |
| 4.4.1 制造过程质量自适应构建 |
| 4.4.2 制造过程质量自学习构建 |
| 4.4.3 制造过程质量自优化构建 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
（2）基于控制图的汽车零部件制造过程质量控制方法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 国外质量管理研究现状及发展趋势 |
| 1.2.2 国内质量管理研究现状及发展趋势 |
| 1.2.3 制造过程质量控制发展历程 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 2 汽车零部件生产中的质量控制需求分析及方案设计 |
| 2.1 A公司零部件生产模式的特点及质量控制现状 |
| 2.1.1 A公司生产背景介绍 |
| 2.1.2 A公司零部件生产模式的特点 |
| 2.1.3 A公司的质量控制现状 |
| 2.2 A公司的汽车零部件制造过程中质量需求分析 |
| 2.3 统计质量控制的方法体系结构 |
| 2.4 统计质量控制的基本框架及流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 生产制造过程中的质量控制模型 |
| 3.1 控制图介绍 |
| 3.1.1 控制图的定义 |
| 3.1.2 控制图的原理 |
| 3.2 过程能力与过程能力指数 |
| 3.2.1 过程能力的基本概念 |
| 3.2.2 过程能力指数及其计算 |
| 3.2.3 过程能力的评价 |
| 3.3 统计理论数据分析 |
| 3.4 生产过程控制模型的改进 |
| 3.4.1 质量控制模型的建模要求 |
| 3.4.2 控制图模型的改进 |
| 3.4.3 平均运行长度 |
| 3.5 改进后控制图参数的优化 |
| 3.5.1 控制图参数的优化算法 |
| 3.5.2 控制图参数对控制图的影响 |
| 3.5.3 控制图参数优化实例 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 统计过程质量管理系统的设计与实现 |
| 4.1 质量控制系统总体功能设计 |
| 4.2 数据收集系统 |
| 4.2.1 数据的收集方案 |
| 4.2.2 数据收集的方式 |
| 4.3 数据的存储 |
| 4.4 数据的处理 |
| 4.5 控制图异常判定及纠正 |
| 4.5.1 控制图的受控状态判断准则 |
| 4.5.2 控制图的失控状态判断标准 |
| 4.6 过程质量问题分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 控制图在A公司中的应用及效果分析 |
| 5.1 控制图在A公司的实际应用 |
| 5.1.1 选定控制对象 |
| 5.1.2 选定控制图种类 |
| 5.1.3 控制图样本数和样本大小选择 |
| 5.1.4 确定控制图的参数 |
| 5.1.5 收集数据并利用Minitab软件制图 |
| 5.1.6 异常反馈与处理 |
| 5.1.7 判断过程能力是否达到要求 |
| 5.2 实施效果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）大庆矿区电梯远控系统安装项目质量控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状分析 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 研究述评 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第2章 大庆矿区电梯远控系统安装项目概况及质量控制要点 |
| 2.1 项目概况 |
| 2.1.1 矿区服务事业部电梯工程公司简介 |
| 2.1.2 矿区服务事业部电梯远控系统特性 |
| 2.1.3 矿区服务事业部电梯远控系统简介 |
| 2.2 分部项目建设要求与技术标准 |
| 2.2.1 分部项目建设要求 |
| 2.2.2 项目技术标准 |
| 2.3 项目质量影响因素 |
| 2.3.1 人员因素 |
| 2.3.2 进场机具因素 |
| 2.3.3 材料因素 |
| 2.4 项目质量控制点 |
| 2.4.1 项目施工不同时期的质量控制点 |
| 2.4.2 分部项目质量控制点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 大庆矿区电梯远控系统安装项目质量控制方案 |
| 3.1 项目质量控制的目标和总体框架 |
| 3.1.1 项目质量控制目标 |
| 3.1.2 项目质量控制原则 |
| 3.1.3 项目质量控制总体框架 |
| 3.2 项目各阶段质量控制方案 |
| 3.2.1 PDCA循环法在项目各阶段质量控制中的应用 |
| 3.2.2 施工前期准备环节质量控制方案 |
| 3.2.3 项目建设环节质量控制方案 |
| 3.2.4 项目验收环节质量控制方案 |
| 3.3 各分部项目质量控制方案 |
| 3.3.1 轿厢部分施工质量控制方案 |
| 3.3.2 底坑部分施工质量控制方案 |
| 3.3.3 曳引部分质量控制方案 |
| 3.3.4 消防环节质量控制方案 |
| 3.3.5 数据控制系统建设质量控制方案 |
| 3.3.6 线缆铺设施工质量控制方案 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 大庆矿区电梯远控系统安装项目质量控制保障措施 |
| 4.1 项目质量控制组织保障 |
| 4.1.1 质量管控专管专责 |
| 4.1.2 细化质量控制岗位职责 |
| 4.2 项目质量控制制度保障 |
| 4.2.1 建立电梯远控安装质量分析研讨会制度 |
| 4.2.2 完善特种设备(电梯)培训制度 |
| 4.2.3 制定现金考核制度 |
| 4.2.4 规范特种设备施工(电梯)审查、校验制度 |
| 4.3 项目质量控制技术保障 |
| 4.3.1 加强特种设备施工图纸会审 |
| 4.3.2 规范特种设备施工技术交底 |
| 4.4 项目质量控制人员保障 |
| 4.5 项目质量控制资金保障 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（4）粮食生产功能区和重要农产品生产保护区数据质量管理体系研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状综述 |
| 1.2.2 国内研究现状综述 |
| 1.3 研究框架 |
| 1.3.1 研究思路和方法 |
| 1.3.2 论文框架结构及内容 |
| 2 理论基础和评价方法概述 |
| 2.1 全面质量管理理论 |
| 2.1.1 全面质量管理理论的内涵 |
| 2.1.2 全面质量管理理论的发展 |
| 2.2 相关概念 |
| 2.2.1 “两区”数据含义及范围 |
| 2.2.2 数据质量含义 |
| 2.2.3 数据质量管理方法 |
| 2.3 评价方法概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 “两区”数据的质量管理现状和存在问题 |
| 3.1 “两区”数据现状 |
| 3.1.1 “两区”划定工作要求及进展 |
| 3.1.2 “两区”数据特点 |
| 3.1.3 “两区”划定数据情况 |
| 3.1.4 “两区”数据生产过程 |
| 3.2 数据质量管理现状 |
| 3.2.1 策划阶段现状 |
| 3.2.2 实施阶段现状 |
| 3.2.3 检查阶段现状 |
| 3.2.4 改进阶段现状 |
| 3.3 存在的问题 |
| 3.3.1 源数据中存在的问题 |
| 3.3.2 数据生产造成的问题 |
| 3.3.3 现行数据质量管理措施中存在的问题 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 “两区”数据质量控制 |
| 4.1 “两区”数据质量控制要求 |
| 4.1.1 控制的含义与认识 |
| 4.1.2 “两区”数据质量控制范围 |
| 4.1.3 数据质量控制的基本要求 |
| 4.2 “两区”数据质量过程控制认识 |
| 4.2.1 数据质量的过程控制含义 |
| 4.2.2 数据质量过程控制流程 |
| 4.3 数据生产环节的质量控制 |
| 4.3.1 数据采集环节的质量控制 |
| 4.3.2 公告公示环节的质量控制 |
| 4.3.3 审核环节的质量控制 |
| 4.4 数据建库环节的质量控制 |
| 4.5 检查验收和数据汇交环节的质量控制 |
| 4.5.1 检查验收环节的质量控制 |
| 4.5.2 数据汇交环节质量控制 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 “两区”数据质量评价 |
| 5.1 数据质量评价的认识 |
| 5.1.1 评价的意义 |
| 5.1.2 评价指标和质量维度的区别 |
| 5.2 “两区”数据质量评价指标体系 |
| 5.2.1 “两区”数据质量评价基本要求 |
| 5.2.2 数据质量评价指标体系设计 |
| 5.2.3 数据质量评价指标的选择 |
| 5.2.4 数据质量评价流程 |
| 5.3 数据质量评价方法选择 |
| 5.3.1 缺陷扣分法 |
| 5.3.2 专家组评议法 |
| 5.3.3 问卷调查法 |
| 5.3.4 第三方评价法 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 H县“两区”划定数据质量管理案例分析 |
| 6.1 H县“两区”划定工作总体情况 |
| 6.2 H县“两区”数据质量控制举措 |
| 6.2.1 成立质量管理小组 |
| 6.2.2 构建数据质量控制框架 |
| 6.2.3 设计数据质量检查控制程序 |
| 6.3 H县“两区”划定数据质量评价 |
| 6.3.1 评价的范围和现状 |
| 6.3.2 评价的维度、指标和方法选择 |
| 6.4 H县数据质量评价结果分析 |
| 6.4.1 定性分析结果 |
| 6.4.2 定量分析结果 |
| 6.4.3 评价结果小结 |
| 6.5 H县数据质量管理成功经验与存在的问题 |
| 6.5.1 H县“两区”划定数据质量管理成功经验 |
| 6.5.2 H县“两区”划定数据质量管理存在的问题 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 “两区”数据质量管理建议 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 “两区”划定数据库质量检查内容 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）面向微电机装配的在线质量控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 质量控制的产生与发展 |
| 1.2.2 装配过程质量控制国内外研究现状 |
| 1.2.3 统计过程控制技术国内外研究现状 |
| 1.2.4 故障诊断技术国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究目的和意义 |
| 1.4 本文主要内容与章节安排 |
| 第二章 微电机装配质量控制方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 产品质量的形成过程 |
| 2.3 微电机产品及装配过程介绍 |
| 2.3.1 微电机产品介绍 |
| 2.3.2 微电机装配过程介绍 |
| 2.3.3 微电机装配过程特点分析 |
| 2.4 企业装配质量管理现状及需求 |
| 2.4.1 企业装配质量管理现状 |
| 2.4.2 在线质量控制需求分析 |
| 2.5 微电机装配在线质量控制系统总体方案设计 |
| 2.5.1 系统架构设计 |
| 2.5.2 技术方案设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 微电机装配质量数据管理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 质量数据管理规划 |
| 3.2.1 架构设计 |
| 3.2.2 标准化流程 |
| 3.3 质量数据的采集方案 |
| 3.3.1 质量监测点设置 |
| 3.3.2 质量数据采集管理硬件布局 |
| 3.4 主从数据库设计 |
| 3.5 基于SPC控制图的质量数据分析 |
| 3.5.1 控制图基础 |
| 3.5.2 装配过程受控状态分析 |
| 3.5.3 装配过程能力指数计算 |
| 3.5.4 实时质量数据监控与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 微电机装配的在线故障识别与诊断 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 卷积神经网络 |
| 4.2.1 算法原理 |
| 4.2.2 分类流程 |
| 4.3 控制图模式识别 |
| 4.3.1 控制图的模式定义 |
| 4.3.2 Monte Carlo数据模拟方法 |
| 4.4 面向堵力测试的故障识别与诊断 |
| 4.4.1 故障识别与诊断流程 |
| 4.4.2 控制图样本数据仿真 |
| 4.4.3 数值到图像的数据预处理 |
| 4.4.4 CNN网络训练与测试 |
| 4.4.5 基于案例推理的故障诊断 |
| 4.4.6 实验验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 微电机装配在线质量控制系统开发 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 开发环境、工具介绍 |
| 5.2.1 系统开发环境配置 |
| 5.2.2 UGUI |
| 5.2.3 Tensor Flow |
| 5.2.4 Redis |
| 5.2.5 MySQL |
| 5.3 系统功能设计与实现 |
| 5.3.1 功能设计 |
| 5.3.2 功能实现 |
| 5.4 用户权限设定 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（6）产品电子履历构建及质量溯源关键技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 当前产品质量溯源面临的主要问题 |
| 1.1.3 课题研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 质量溯源 |
| 1.2.2 质量溯源技术研究现状 |
| 1.2.3 电子履历技术研究现状 |
| 1.2.4 质量溯源方法综述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 产品质量溯源相关理论研究 |
| 2.1 质量内涵及可追溯性 |
| 2.2 质量溯源相关技术研究 |
| 2.2.1 基于批次管理的质量溯源研究 |
| 2.2.2 基于案例推理的质量溯源研究 |
| 2.2.3 质量溯源其它相关技术研究 |
| 2.3 数据采集与处理技术研究 |
| 2.3.1 数据采集系统的组成 |
| 2.3.2 数据采集方法研究 |
| 2.3.3 数据处理技术研究 |
| 2.4 基于Petri网的建模技术研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 产品电子履历系统构建关键技术研究 |
| 3.1 表贴产品履历数据采集与处理研究 |
| 3.1.1 表贴产品制造过程分析 |
| 3.1.2 表贴产品制造过程履历数据分析研究 |
| 3.1.3 关键履历数据的采集方案设计 |
| 3.2 基于EPC编码技术的表贴产品标识代码设计 |
| 3.2.1 识别代码定位 |
| 3.2.2 识别代码构成 |
| 3.3 表贴电子履历系统的设计及实现 |
| 3.3.1 电子履历系统数据库设计 |
| 3.3.2 电子履历系统的设计与实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于产品电子履历的质量溯源关键技术研究 |
| 4.1 表贴产品质量溯源总体框架研究 |
| 4.2 基于Petri网的质量溯源模型构建 |
| 4.3 基于贝叶斯网络的表贴产品质量溯源研究 |
| 4.3.1 贝叶斯网络理论概述 |
| 4.3.2 实验数据处理 |
| 4.3.3 基于表贴产品质量特性的贝叶斯网络模型构建 |
| 4.3.4 基于贝叶斯网络的表贴产品质量特性预测 |
| 4.3.5 基于贝叶斯网络概率逐级变化的产品质量溯源 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于产品电子履历的表贴质量溯源系统设计与实现 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.2 表贴产品质量溯源系统的实现与应用 |
| 5.2.1 系统功能模块及结构设计 |
| 5.2.2 质量溯源系统数据库设计 |
| 5.2.3 质量溯源系统的实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 在校期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）水泥质量管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 水泥质量管理系统研发的背景意义 |
| 1.2 水泥质量管理信息化研究现状 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 水泥质量管理系统需求分析 |
| 2.1 水泥企业质量数据分析 |
| 2.1.1 数据来源 |
| 2.1.2 数据特点 |
| 2.1.3 数据分类 |
| 2.2 系统功能需求分析 |
| 2.3 系统非功能需求分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统开发环境和关键技术 |
| 3.1 开发框架和架构模式 |
| 3.1.1 开发框架 |
| 3.1.2 架构模式 |
| 3.2 开发环境 |
| 3.2.1 C#开发语言 |
| 3.2.2 SQL Server 2012 |
| 3.3 ADO.NET数据库接口技术 |
| 3.3.1 ADO.NET组件 |
| 3.3.2 数据库连接与访问 |
| 3.4 Ajax数据交互技术 |
| 3.4.1 Ajax工作原理 |
| 3.4.2 Ajax数据传输格式 |
| 3.4.3 Ajax异步执行过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 水泥质量管理系统的详细设计 |
| 4.1 系统结构设计 |
| 4.1.1 整体结构 |
| 4.1.2 功能结构 |
| 4.2 数据采集子系统的设计 |
| 4.2.1 自动采集接口 |
| 4.2.2 手动录入接口 |
| 4.3 数据库子系统的设计 |
| 4.3.1 整体设计 |
| 4.3.2 系统数据库 |
| 4.3.3 过程质量数据库 |
| 4.3.4 检验报告数据库 |
| 4.3.5 质量控制标准数据库 |
| 4.4 客户端子系统各功能模块的设计 |
| 4.4.1 原始数据处理 |
| 4.4.2 质量实时监控 |
| 4.4.3 台账管理 |
| 4.4.4 报表统计 |
| 4.4.5 质量分析 |
| 4.4.6 系统管理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 水泥质量管理系统的具体实现 |
| 5.1 原始数据处理模块 |
| 5.1.1 原燃材料原始数据处理 |
| 5.1.2 控制组原始数据处理 |
| 5.1.3 化学分析原始数据处理 |
| 5.1.4 物理性能原始数据处理 |
| 5.1.5 其他原始数据处理 |
| 5.2 质量实时监控模块 |
| 5.2.1 生料制备过程实时监控 |
| 5.2.2 熟料煅烧过程实时监控 |
| 5.2.3 水泥粉磨过程实时监控 |
| 5.3 台账管理模块 |
| 5.4 报表统计模块 |
| 5.5 质量分析模块 |
| 5.5.1 原燃材料质量分析 |
| 5.5.2 生产过程质量关联分析 |
| 5.6 系统管理模块 |
| 5.6.1 登录界面 |
| 5.6.2 权限管理 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（8）中压绝缘件间歇生产过程质量控制的无梯度优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 中压绝缘件间歇生产过程质量控制的研究现状 |
| 1.2.2 无梯度优化质量控制的研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.4 论文框架 |
| 第二章 APG加工成型过程和质量控制介绍 |
| 2.1 APG加工成型过程介绍 |
| 2.1.1 APG结构 |
| 2.1.2 APG生产过程介绍 |
| 2.1.3 APG过程控制 |
| 2.2 中压绝缘件APG生产质量控制 |
| 2.2.1 产品重量控制 |
| 2.2.2 产品翘曲控制 |
| 2.3 基于改进无梯度优化的质量控制方法 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 中压绝缘件间歇生产过程数据采集系统设计 |
| 3.1 中压绝缘件间歇生产过程数据采集系统的整体框架 |
| 3.1.1 APG数据采集系统的框架 |
| 3.1.2 烘箱数据采集系统的整体框架 |
| 3.1.3 数据监控系统 |
| 3.2 中压绝缘件间歇生产工艺参数的处理与分析 |
| 3.2.1 工艺参数的采集分类、处理 |
| 3.2.1.1 APG工艺参数的分类 |
| 3.2.1.2 烘箱工艺参数的采集分类 |
| 3.2.2 数据采集系统实现 |
| 3.2.3 采集数据的存储、处理 |
| 3.3 中压绝缘件间歇生产实际测试 |
| 3.3.1 设备安装调试 |
| 3.3.2 现场测试 |
| 3.3.3 异常数据处理 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于知识指引型的改进型无梯度算法研究 |
| 4.1 知识指引型优化的基本思想及其融合实现机制 |
| 4.1.1 基本思想 |
| 4.1.2 融合实现机制 |
| 4.2 基于知识指引的改进型SPSA算法研究 |
| 4.2.1 知识指引型改进型SPSA算法原理 |
| 4.2.1.1 传统SPSA算法 |
| 4.2.1.2 知识指引型SPSA算法的优化思想 |
| 4.2.2 知识指引型SPSA的实现机制及其相应改进算法 |
| 4.2.2.1 基于相邻迭代点历史信息的改进型SPSA |
| 4.2.2.2 基于历史梯度近似的改进型SPSA |
| 4.2.2.3 基于混合型的改进型SPSA |
| 4.2.3 知识指引改进型SPSA算法的性能测试 |
| 4.3 知识指引型单纯形搜索算法研究 |
| 4.3.1 知识指引型单纯形搜索算法原理 |
| 4.3.1.1 传统单纯形算法 |
| 4.3.1.2 知识指引型单纯形搜索算法的优化思想 |
| 4.3.2 知识指引型单纯形搜索的实现机制及其相应改进算法 |
| 4.3.3 知识指引改进型单纯形搜索算法的性能测试 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 基于改进无梯度算法的中压绝缘件质量控制 |
| 5.1 基于Moldflow的中压绝缘件建模与仿真 |
| 5.1.1 仿真对象说明 |
| 5.1.2 Moldflow仿真 |
| 5.1.3 绝缘件代理模型搭建 |
| 5.1.3.1 BP神经网络 |
| 5.1.3.2 代理模型的搭建 |
| 5.2 基于代理模型的改进无梯度优化算法测试 |
| 5.2.1 基于代理模型的改进型SPSA性能测试 |
| 5.2.2 基于代理模型的改进型单纯形性能测试 |
| 5.2.3 噪声干扰下改进型无梯度优化性能测试 |
| 5.3 基于虚拟绝缘件仿真的改进无梯度优化算法质量控制 |
| 5.3.1 基于虚拟绝缘件的改进型SPSA中压绝缘件质量控制 |
| 5.3.2 基于虚拟绝缘件的改进型单纯形中压绝缘件质量控制 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
（9）基于大数据的多工序制造过程产品质量控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 课题来源及目标 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 多工序制造过程产品质量预测控制研究现状 |
| 1.3.2 大数据下质量预测控制研究现状 |
| 1.3.3 质量预测控制方法研究现状 |
| 1.3.4 研究现状总结 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究技术路线 |
| 1.5 论文主体框架 |
| 2 基于大数据的多工序制造过程产品质量控制问题分析 |
| 2.1 多工序制造过程特性分析 |
| 2.2 多工序制造过程产品质量影响因素分析 |
| 2.3 多工序制造过程产品质量控制问题分析 |
| 2.3.1 质量控制过程需求及问题分析 |
| 2.3.2 质量控制过程关键技术分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于大数据的多工序制造过程产品质量预测模型研究 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 多工序制造过程产品质量预测模型算法确定及流程 |
| 3.3 大数据特征提取与数据包构建 |
| 3.3.1 数据预处理 |
| 3.3.2 特征工程处理 |
| 3.4 基于改进RBF的多工序制造产品质量预测模型具体构建 |
| 3.4.1 划分数据包与映射函数 |
| 3.4.2 质量预测模型参数优化设计 |
| 3.5 质量预测模型实例验证 |
| 3.5.1 实验数据分析 |
| 3.5.2 实验数据预处理 |
| 3.5.3 质量预测模型验证及评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于大数据的多工序制造过程产品质量控制模型建立 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 基于SPC结合知识发现的质量智能控制模型框架 |
| 4.3 多工序制造过程中的SPC具体过程 |
| 4.3.1 控制图选取 |
| 4.3.2 多工序制造过程SPC监控流程 |
| 4.4 多工序制造过程产品质量关联规则挖掘过程 |
| 4.4.1 基于Apriori算法的产品质量因素关联规则挖掘 |
| 4.4.2 基于PSO的关联规则抽取过程 |
| 4.5 质量控制模型实例验证 |
| 4.5.1 数据处理 |
| 4.5.2 基于PSO优化的规则挖掘 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（10）面向多品种小批量生产模式下的动态多元质量控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 质量控制发展阶段概况 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 国内研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容和结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 多品种小批量生产模式下的质量控制分析 |
| 2.1 多品种小批量质量控制面临的问题及解决方案 |
| 2.1.1 多品种小批量质量控制面临的问题 |
| 2.1.2 多品种小批量质量控制的解决方案 |
| 2.2 多品种小批量生产模式下的动态多元质量控制 |
| 2.2.1 统计变换处理 |
| 2.2.2 多元过程能力分析 |
| 2.2.3 利用贝叶斯方法构建质量控制体系 |
| 2.3 企业现状介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于工序质量的数据采集及相似工序分析 |
| 3.1 工序质量实时数据采集层 |
| 3.2 模糊物元 |
| 3.2.1 模糊物元的定义 |
| 3.2.2 模糊物元的特性 |
| 3.3 工序的相似分析 |
| 3.3.1 影响工序质量的因素 |
| 3.3.2 工序相似度计算 |
| 3.3.3 模糊物元模型 |
| 3.3.4 距离定义工序关联度 |
| 3.4 案例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 多元过程能力分析 |
| 4.1 过程能力指数 |
| 4.1.1 过程能力指数的概况 |
| 4.1.2 过程能力指数发展历程 |
| 4.2 数据转换 |
| 4.2.1 具有原始数据的数据转换 |
| 4.2.2 无原始数据的数据转换 |
| 4.2.3 原始数据与实时数据相结合的数据转换 |
| 4.3 标准化检验 |
| 4.3.1 数据的标准化及正态性研究 |
| 4.3.2 均值与方差一致性检验 |
| 4.4 多元过程能力分析方法 |
| 4.4.1 多元过程能力指数的计算方法 |
| 4.4.2 基于联合权重的多元过程能力指数计算方法 |
| 4.5 案例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 多品种小批量生产模式下的贝叶斯动态多元质量控制 |
| 5.1 贝叶斯方法 |
| 5.2 先验信息和参数估计 |
| 5.2.1 先验信息的选取 |
| 5.2.2 贝叶斯分析理论的参数估计 |
| 5.3 建立贝叶斯动态质量控制图 |
| 5.4 多变量贝叶斯更新和成本函数 |
| 5.4.1 多变量贝叶斯更新 |
| 5.4.2 成本函数 |
| 5.5 案例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录) |
四、产品数据采集质量控制方法（论文参考文献）
- [1]A公司制造过程质量智能控制改进研究[D]. 杨沛锦. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]基于控制图的汽车零部件制造过程质量控制方法研究与应用[D]. 马羽. 西南科技大学, 2021(08)
- [3]大庆矿区电梯远控系统安装项目质量控制研究[D]. 丁梓恒. 哈尔滨理工大学, 2020(04)
- [4]粮食生产功能区和重要农产品生产保护区数据质量管理体系研究[D]. 赵春梅. 北京交通大学, 2020(03)
- [5]面向微电机装配的在线质量控制技术研究[D]. 刘冰洁. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [6]产品电子履历构建及质量溯源关键技术研究与应用[D]. 吴江进. 贵州大学, 2020(04)
- [7]水泥质量管理系统的设计与实现[D]. 董欣. 济南大学, 2020(05)
- [8]中压绝缘件间歇生产过程质量控制的无梯度优化研究[D]. 郭佳明. 厦门理工学院, 2020(01)
- [9]基于大数据的多工序制造过程产品质量控制研究[D]. 杨岚. 西南科技大学, 2020(08)
- [10]面向多品种小批量生产模式下的动态多元质量控制研究[D]. 李江. 兰州理工大学, 2020(12)