《離散制造產(chǎn)品質(zhì)量智能管控技術(shù)規(guī)范》

ICS

CCS

T

團體標準

T/CIXXX-2023

離散制造產(chǎn)品質(zhì)量智能管控技術(shù)規(guī)范

TechnicalSpecificationforIntelligentControlofProductQualityfor

DiscreteManufacturing

（征求意見稿）

2023-X-X發(fā)布2023-X-X實施

中國國際科技促進會?發(fā)布

離散制造產(chǎn)品質(zhì)量智能管控技術(shù)規(guī)范

1范圍

本文件提供了面對離散制造的產(chǎn)品質(zhì)量智能管控技術(shù)規(guī)范及應用的術(shù)語和定義、數(shù)據(jù)處

理、設(shè)備及人員異常檢測、追溯及溯源方案等關(guān)鍵技術(shù)的指南。

本文件適用于面對離散制造的產(chǎn)品質(zhì)量智能管控的研究、設(shè)計、技術(shù)路線，可作為離散

產(chǎn)品制造管控設(shè)計與研究的技術(shù)依據(jù)。

2規(guī)范性引用文件

本文件沒有規(guī)范性引用文件。

3術(shù)語和定義

下列術(shù)語和定義適用于本文件。

3.1

傳輸控制協(xié)議/網(wǎng)際協(xié)議（TransmissionControlProtocol/InternetProtocol）

能夠在多個不同網(wǎng)絡(luò)間實現(xiàn)信息傳輸?shù)膮f(xié)議簇，核心協(xié)議為傳輸控制協(xié)議和網(wǎng)際協(xié)議。

3.2

超文本傳輸協(xié)議（HypertextTransferProtocol）

超文本傳輸協(xié)議是一種用于分布式、協(xié)作式和超媒體信息系統(tǒng)的應用層協(xié)議。

3.3

可擴展標記語言（eXtensibleMarkupLanguage）

標準通用標記語言的子集，具有通用性、靈活性和可擴展性的用于標記電子文件使其具

有結(jié)構(gòu)性的標記語言。

3.4

射頻識別技術(shù)（RadioFrequencyIdentification）

在頻譜的射頻部分，利用電磁耦合或感應耦合，通過各種調(diào)制和編碼方案，與電子標簽

交互通信唯一讀取電子標簽身份的技術(shù)。

3

3.5

電子標簽（electronictag）

用于物體或物品標識、具有信息存儲功能、能接收閱讀器/讀寫器的電磁場調(diào)制信號，

并返回響應信號的數(shù)據(jù)載體。

注：電子標簽又稱為射頻標簽、應答器，簡稱標簽

3.6

推薦標準232（RecommendedStandard232）

推薦標準232是一種用于在計算機和外部設(shè)備之間進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)拇型ㄐ沤涌跇藴省?/p>

3.7

紫蜂協(xié)議（ZigBee）

紫蜂協(xié)議是為低數(shù)據(jù)速率、短距離無線網(wǎng)絡(luò)通信定義的一系列通信協(xié)議標準。

3.8

異常檢測（AbnormalDetection）

異常檢測是一種識別和捕捉數(shù)據(jù)中不尋常或不典型模式的技術(shù)，它可以應用于許多領(lǐng)域，

例如金融、制造業(yè)、醫(yī)療保健等，以幫助識別潛在的問題或異常情況。

3.9

分類模型（ClassificationModel）

分類模型是指一類基于已有的異常樣本和正常樣本進行訓練，通過學習樣本中的特征和

規(guī)律來判斷新的數(shù)據(jù)點是否為異常。常見的模型包括基于統(tǒng)計學的模型、基于機器學習的模

型和基于深度學習的模型。

3.10

回歸模型（RegressionModel）

回歸模型是指一類使用回歸模型來進行異常檢測的技術(shù)，它通過學習輸入特征和輸出之

間的關(guān)系來預測新的數(shù)據(jù)點是否為異常。常見的異常檢測回歸模型包括基于線性回歸、局部

異常因子（LOF）回歸、支持向量回歸（SVR）等模型。

4總體設(shè)計

4.1離散制造生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)采集方案

4.1.1設(shè)備數(shù)據(jù)采集方案

（1）工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)采集方案

4

離散制造車間中存在大量的工業(yè)設(shè)備，制定設(shè)備數(shù)據(jù)采集方案可以幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)

動的生產(chǎn)與管理。本文件所提供的工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)采集方案如圖1所示。其具體流程如下：

圖1工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)采集方案

a）利用網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議（如TCP/IP）將設(shè)備層與協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊相連接，給每個工業(yè)設(shè)備

均配備獨立的協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊。

b）將從各個工業(yè)設(shè)備中采集到的私有協(xié)議數(shù)據(jù)輸入到相應的協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊，建立數(shù)學

模型并統(tǒng)一語義規(guī)范，然后將處理過的數(shù)據(jù)輸入到工業(yè)設(shè)備通信服務(wù)器并存儲，為后續(xù)應用

服務(wù)器的調(diào)用提供支持。

c）通過應用層協(xié)議（如HTTP）客戶與應用服務(wù)器進行通信，并經(jīng)過交互界面向應用

服務(wù)器發(fā)送指令；應用服務(wù)器尋址到對應的工業(yè)設(shè)備通信服務(wù)器，調(diào)用相應的數(shù)據(jù)并返回給

客戶。

（2）檢測設(shè)備數(shù)據(jù)采集方案

除了工業(yè)設(shè)備，檢測設(shè)備在離散制造車間中也占據(jù)了重要地位。本文件提供的檢測設(shè)備

數(shù)據(jù)采集方案如圖2所示。其具體流程如下：

a）根據(jù)檢測設(shè)備的特點采用網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議（如TCP/IP）或串行通信接口（如USB）將

數(shù)據(jù)傳輸?shù)綑z測數(shù)據(jù)采集端。

5

b）通過格式轉(zhuǎn)換模塊將其轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式數(shù)據(jù)，使其能被標記語言（如XML）同一

框架處理，為后續(xù)應用服務(wù)器的調(diào)用提供支持。

c）通過應用層協(xié)議（如HTTP）客戶層與應用服務(wù)器進行交互，實現(xiàn)與工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)

采集方案接口的統(tǒng)一。

圖2檢測設(shè)備數(shù)據(jù)采集方案

4.1.2物料數(shù)據(jù)采集方案

在新信息技術(shù)的發(fā)展過程中，射頻識別（RFID）技術(shù)因具有良好的性能被廣泛應用到

車間數(shù)據(jù)采集中。本文件提供的物料數(shù)據(jù)采集方案如圖3所示。其具體流程如下：

（1）設(shè)備層包括倉儲貨架、AGV小車、各門類物料、自動堆垛機以及RFID標簽等物

料資源相關(guān)設(shè)備。

（2）感知層內(nèi)含有RFID讀寫器、條碼掃描儀等智能感知設(shè)備，負責識別設(shè)備層的物

料資源、傳輸射頻識別數(shù)據(jù)到通信層并將通信層指令數(shù)據(jù)寫入RFID卡內(nèi)；其中感知層通過

串行通信接口（如RS-232）與通信層相連接。

（3）通信層通過串行通信接口（如RS-232）與服務(wù)層相連，并利用無線通信（如ZigBee）

主副模塊分別完成對數(shù)據(jù)的讀寫操作以及對RFID的識別。

6

（4）服務(wù)層包括數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、RFID中間件服務(wù)器、企業(yè)物料管理系統(tǒng)、交換機等組

件，其中數(shù)據(jù)庫服務(wù)器負責存儲和管理物料資源的相關(guān)數(shù)據(jù)，RFID中間件服務(wù)器負責處理

RFID數(shù)據(jù)，交換機則用于將各個組件進行互聯(lián)并形成車間局域網(wǎng)。

圖3物料數(shù)據(jù)采集方案

4.1.3產(chǎn)品數(shù)據(jù)采集方案

離散制造車間加工過程關(guān)鍵工藝（裝調(diào)）人工加工方式居多，質(zhì)量的控制保證更依賴于

質(zhì)量體系的貫徹保證，制定產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)采集方案可以幫助企業(yè)實現(xiàn)質(zhì)量的持續(xù)改進、優(yōu)化

生產(chǎn)流程、降低質(zhì)量風險。本文件提供的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)采集方案如圖4所示。其具體流程如

下：（1）采用條碼掃描、RFID、機器視覺等技術(shù)獲取工序零部件信息。

（2）利用數(shù)字化檢測設(shè)備獲取零部件的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)和質(zhì)量檢驗數(shù)據(jù)。實時監(jiān)測零部

件生產(chǎn)過程中各個工序節(jié)點的質(zhì)量控制狀態(tài)并進行在線統(tǒng)計分析。

（3）將質(zhì)量數(shù)據(jù)與工序零部件信息進行關(guān)聯(lián)，之后通過工業(yè)網(wǎng)絡(luò)將生產(chǎn)過程質(zhì)量信息

傳輸至質(zhì)量數(shù)據(jù)庫中，為后續(xù)產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)化和溯源提供數(shù)據(jù)支撐。

7

圖4產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)采集方案

4.1.4人員數(shù)據(jù)采集方案

離散制造車間內(nèi)人員復雜、工序與工種繁多、行為不規(guī)范、操作流程錯亂等都易引發(fā)安

全事故，降低生產(chǎn)效率，給實際生產(chǎn)帶來巨大損失。制定人員數(shù)據(jù)采集方案，可以提高企業(yè)

生產(chǎn)效率、優(yōu)化企業(yè)管理、確保企業(yè)生產(chǎn)安全。本文件提供的人員數(shù)據(jù)采集方案如圖5所示。

其具體流程如下：

（1）前端視頻數(shù)據(jù)采集部分：通過網(wǎng)絡(luò)攝像機實現(xiàn)對各個監(jiān)控區(qū)域的圖像采集。

（2）視頻數(shù)據(jù)傳輸部分：通過VGA線、光纖、網(wǎng)線、網(wǎng)絡(luò)交換機等設(shè)備組成轉(zhuǎn)發(fā)視

頻圖像數(shù)據(jù)的傳輸網(wǎng)絡(luò)，并通過傳輸網(wǎng)絡(luò)將圖像數(shù)據(jù)從前端監(jiān)控設(shè)備傳送到后端監(jiān)控中心進

行視頻顯示和存儲。

（3）后端視頻監(jiān)控中心部分：視頻監(jiān)控中心是將前端采集的視頻圖像信息通過軟件解

碼，轉(zhuǎn)化為圖像信號傳送到監(jiān)視器上，形成直觀圖像信息并且顯示出來，同時對視頻信息按

照存儲策略進行存儲。

8

圖5人員數(shù)據(jù)采集方案

4.2離散制造生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)分析與可視化方案

4.2.1離散制造車間數(shù)據(jù)分析方案

離散制造車間中，產(chǎn)品型號眾多，工藝路線靈活多變，各類生產(chǎn)要素繁多，通過對離散

制造車間內(nèi)生產(chǎn)要素產(chǎn)生的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行整合存儲、融合分析和可視化展示，可以為車

間管理者做出科學決策提供數(shù)據(jù)支撐。

（1）離散制造車間數(shù)據(jù)

離散制造車間數(shù)據(jù)具有實時性與海量性、強時空關(guān)聯(lián)性、多源異構(gòu)性、不完備性等特點。

離散制造車間主要數(shù)據(jù)如圖6所示。

（2）離散制造車間數(shù)據(jù)分析方案

a）數(shù)據(jù)建模

針對離散制造車間數(shù)據(jù)所具有的時空特性，采用數(shù)據(jù)時空建模的方法，從不同維度描述

數(shù)據(jù)中的對象屬性、時間和空間信息等，如表1所示。

9

圖6離散制造車間主要數(shù)據(jù)

表1維度屬性

維度功能

空間維度信息描述在車間中的空間位置

時間維度信息反應生產(chǎn)要素發(fā)生變化的先后順序

屬性維度信息描述基本信息和狀態(tài)變化

b）數(shù)據(jù)分析

首先，對數(shù)據(jù)進行預處理，即采用數(shù)據(jù)過濾、噪聲清洗等方法將容量大、價值密度低的

制造過程數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)過程分析可用的數(shù)據(jù)集。

10

然后，為解決數(shù)據(jù)的不同量綱問題，采用歸一化的方式將數(shù)據(jù)統(tǒng)一區(qū)間縮放，以滿足后

續(xù)數(shù)據(jù)分析任務(wù)的要求。

最后，利用特征提取、時序挖掘、回歸預測、強化學習等方法從制造大數(shù)據(jù)中學習有價

值的信息，獲取生產(chǎn)過程中的潛在規(guī)律，實現(xiàn)智能化的生產(chǎn)過程管控。

4.2.2離散制造車間數(shù)據(jù)可視化方案

（1）采用時空數(shù)據(jù)模型切片的方法，在統(tǒng)一時間維度下統(tǒng)計空間中不同制造單元的制

造要素狀態(tài)；在不同時間維度下統(tǒng)計空間中相同制造單元的制造要素狀態(tài)。實現(xiàn)對制造要素

狀態(tài)在時間和空間維度上的靈活統(tǒng)計和分析。

（2）在車間數(shù)據(jù)可視化界面中，使用折線圖、直方圖、環(huán)形圖等可視化方式來展示不

同制造要素的狀態(tài)變化情況。表2列出了幾種常見情形生產(chǎn)數(shù)據(jù)的可視化方式，其可使車間

生產(chǎn)人員可以直觀地了解車間中不同制造要素狀態(tài)的變化趨勢，實現(xiàn)車間生產(chǎn)狀態(tài)的實時監(jiān)

測和有效管控。

表2不同制造要素統(tǒng)計結(jié)果可視化方式

功能使用圖表類型

人員缺勤情況、加工質(zhì)量統(tǒng)計折線圖

各工位加工數(shù)量、機床主軸轉(zhuǎn)速直方圖

加工合格率、設(shè)備加工合格率、

環(huán)形圖

零件質(zhì)量問題分布、設(shè)備狀態(tài)分布

故障統(tǒng)計分析、各工位加工時間統(tǒng)計表

設(shè)備運行效率、設(shè)備加工狀態(tài)柱形圖

在制品走勢、設(shè)備加工零件狀況帶平滑線的散點圖

4.3設(shè)備故障檢測與預測性維護

4.3.1設(shè)備異常檢測方法及處理方案

如果能在工業(yè)過程運行的可控范圍內(nèi)及時發(fā)現(xiàn)故障，尤其是盡早檢測出早期、微小故障，

進行故障辨識和溯源，從而通過控制手段進行調(diào)控，降低異常事件的發(fā)生。本文件所提供的

設(shè)備異常檢測流程如圖7所示，具體流程如下：

A）數(shù)據(jù)收集：收集設(shè)備的實時運行數(shù)據(jù)，如傳感器數(shù)據(jù)、狀態(tài)數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等信息，

具體方法可參見4.1節(jié)。

11

圖7設(shè)備異常故障檢測流程

B）數(shù)據(jù)預處理：對收集到的數(shù)據(jù)進行預處理，如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)可視化等

操作，其有助于減少數(shù)據(jù)噪聲、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和降低計算成本。具體方法可參見4.2節(jié)。

C）模型訓練：利用支持向量機、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最近鄰等機器學習方法，對預處理后

的數(shù)據(jù)進行訓練與分析，建立設(shè)備異常檢測模型。

D）故障檢測：利用設(shè)備異常檢測模型，對生產(chǎn)設(shè)備的運行數(shù)據(jù)進行實時分析，監(jiān)測設(shè)

備的運行狀態(tài)，識別出現(xiàn)的異常。

在離散制造車間中，存在多種異常檢測技術(shù)可供選擇，具體的選擇應根據(jù)場景和設(shè)備而

定。截止目前，面對離散制造車間生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的設(shè)備異常問題，針對檢測模型構(gòu)建方法

的不同，可分為基于距離度量、基于密度估計、基于聚類等不同類型的檢測方案。本文件所

提供的部分設(shè)備異常檢測方案具體如表3所示，具體方案如下：

表3部分設(shè)備異常檢測方案

檢測方案代表性檢測方法檢測標準

K近鄰規(guī)則分類K近鄰平均距離>閾值

基于距離度量的檢測方案

K均值聚類距離簇中心點距離>閾值

基于密度估計的檢測方案局部離群因子局部離群因子值>閾值

與任何核心對象的距離>閾

基于聚類的檢測方案噪點空間聚類

值

基于決策樹的檢測方案孤立森林異常得分>閾值

空間在所有方向上偏差程

主成分分析

基于線性模型的檢測方案度>閾值

一類支持向量機評分函數(shù)的值>閾值

重建樣本和原始樣本的誤

自編碼器

差>閾值

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測方案

數(shù)據(jù)點的相似度或距離>閾

生成對抗網(wǎng)絡(luò)

值

12

由于不同的設(shè)備故障具有不同的形成原因和表現(xiàn)形式，因此可針對具體的故障情況采用

相應的解決方案。本文件所提供的設(shè)備異常情況與解決方案如表4所示，具體方案如下：

表4設(shè)備異常解決方案

常見設(shè)備異常情況解決方案

可以通過升級設(shè)備、優(yōu)化工作流程、調(diào)整工作

負載等措施來避免設(shè)備過載；可以使用傳感器

設(shè)備過載

監(jiān)測設(shè)備負載情況，并根據(jù)負載情況調(diào)整設(shè)備

的工作狀態(tài)等等。

可以通過定期保養(yǎng)、更換易損件、使用高質(zhì)量

的機械部件等措施來避免機械故障；可以使用

機械故障

傳感器監(jiān)測機械部件的磨損情況，并及時進行

維護等等。

可以通過定期檢修、更換老化電線、使用高質(zhì)

量的電氣部件等措施來避免故障；可以使用傳

電氣故障

感器監(jiān)測電氣部件的電流電壓情況，并及時進

行維護等等。

可以通過定期校準傳感器、使用高質(zhì)量的傳感

器部件、及時更換失效的傳感器等措施來避免

傳感器故障傳感器故障；可以使用多個傳感器對同一參數(shù)

進行監(jiān)測，以提高監(jiān)測的準確性和可靠性等

等。

可以通過定期更新軟件、備份程序、使用高質(zhì)

量的控制系統(tǒng)部件等措施來避免控制系統(tǒng)故

控制系統(tǒng)故障

障；可以使用傳感器監(jiān)測控制系統(tǒng)的狀態(tài)，并

及時進行維護等等。

可以通過優(yōu)化車間環(huán)境、加裝環(huán)境監(jiān)測設(shè)備等

環(huán)境因素故障措施來避免環(huán)境因素故障；可以使用傳感器監(jiān)

測環(huán)境條件，并根據(jù)監(jiān)測結(jié)果進行調(diào)整等等。

13

4.3.2人員行為異常檢測方法及處理方案

對于離散制造車間場所，人員行為異常操作問題至關(guān)重要，不僅會導致生產(chǎn)過程異常及

生產(chǎn)產(chǎn)品瑕疵等問題，還會引起危險活動的發(fā)生，進行異常辨識和溯源，從而通過控制手段

進行調(diào)控，降低異常事件的發(fā)生，保障區(qū)域安全。本文件所提供的人員行為異常檢測流程如

圖8所示，具體流程如下：

圖8人員行為異常檢測流程

A）數(shù)據(jù)收集：收集人員視頻的實時行為數(shù)據(jù)，如傳感器數(shù)據(jù)、攝像頭數(shù)據(jù)等信息，具

體方法可參見4.1節(jié)。

B）數(shù)據(jù)預處理：對收集到的數(shù)據(jù)進行預處理，如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)可視化等

操作，其有助于減少數(shù)據(jù)噪聲、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和降低計算成本。具體方法可參見4.2節(jié)。

C）模型訓練：利用自編碼器、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等機器學習方法，對預處理后的數(shù)據(jù)進行

訓練與分析，建立人員行為異常檢測模型。

D）行為異常檢測：利用人員行為異常檢測模型，對操作人員的行為數(shù)據(jù)進行實時分析，

監(jiān)測人員的行為狀態(tài)，識別出現(xiàn)的異常。

在離散制造生產(chǎn)過程中，人員行為異常是導致生產(chǎn)異常的主要原因之一。針對不同的人

員行為異常，可采取相應的解決方案。本文件所提供的人員行為異常解決方案如表5所示，

具體方案如下：

表5人員行為異常解決方案

常見異常問題解決方案

定期對操作人員進行技能培訓和安全教育，

提高其操作技能和安全意識，制定操作規(guī)程

操作失誤

和安全操作程序，加強對操作人員的管理，

確保其遵守規(guī)章制度和操作程序等等。

采用監(jiān)控設(shè)備對操作人員的操作行為進行

違規(guī)操作監(jiān)控，并及時反饋給操作人員，發(fā)現(xiàn)違規(guī)操

作及時進行糾正和處理。

忽略安全操作為操作人員提供必要的安全設(shè)備和防護措

14

施，例如安全帶、安全帽、防護眼鏡等，提

高工作場所的安全性。

制定明確的生產(chǎn)計劃和生產(chǎn)任務(wù)，規(guī)范生產(chǎn)

違反生產(chǎn)計劃順序和生產(chǎn)流程，確保生產(chǎn)任務(wù)的按時完成

和質(zhì)量保證。

建立生產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)控和反饋機制，加強對生產(chǎn)

舞弊行為

數(shù)據(jù)的審計和檢查，防范舞弊行為的發(fā)生。

4.3.3設(shè)備預測性維護方法及處理方案

設(shè)備運行時，對設(shè)備進行周期性、連續(xù)性的狀態(tài)檢測和故障診斷活動，判斷設(shè)備當前

的運行狀態(tài)，并預測設(shè)備的未來狀態(tài)，制定預測性維護計劃，確定設(shè)備的維護時間、內(nèi)容、

方式、方法、技術(shù)和物資，通過上述預測性維護方法，可以提高設(shè)備的可靠性和安全性，減

少設(shè)備故障和停機時間，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

預測性維護流程包括數(shù)據(jù)采集和處理、健康度預測、維護管理與執(zhí)行階段。本文件所

提供的預測性維護流程如圖9所示，其具體流程如下：

圖9預測性維護流程圖

對于設(shè)備健康度的預測，通常包括訓練和預測兩個階段。本文件所提供的健康度預測流

程如圖10所示。其具體流程如下：

圖10健康度預測流程圖

A）模型訓練：利用數(shù)據(jù)進行訓練與分析，建立預測模型。

B）健康度預測：利用預測模型，對生產(chǎn)設(shè)備的特征數(shù)據(jù)進行實時分析，監(jiān)測設(shè)備的運

行狀態(tài)，判斷設(shè)備未來的變化趨勢，提前預測故障可能發(fā)生的趨勢和未來設(shè)備的健康度。

在維護管理與執(zhí)行階段，需要根據(jù)設(shè)備的健康度預測結(jié)果，制定維護計劃并執(zhí)行維護操

作。本文件所提供的設(shè)備維護流程如圖11所示，其具體流程如下：

15

圖11設(shè)備維護流程圖

A）制定維護計劃：根據(jù)健康度預測結(jié)果，將預測結(jié)果與離散制造車間設(shè)備執(zhí)行管理進

行結(jié)合，制定維護的策略。

B）實施維護操作：根據(jù)維護計劃，監(jiān)控計劃的操作執(zhí)行。

C）記錄維護過程：根據(jù)維護操作，記錄維護的實施過程。

D）評估維護效果：根據(jù)維護記錄，如果維護效果不理想，通過維護記錄數(shù)據(jù)的累加不

斷地迭代升級維護策略，以提高維護效果。

預測性維護流程是一個長期的過程，需要不斷監(jiān)測設(shè)備的運行情況和趨勢，并進行數(shù)據(jù)

分析和模型調(diào)整。此外，還需要與設(shè)備運維團隊和維護供應商緊密合作，以確保維護計劃的

有效性和執(zhí)行效果，并不斷優(yōu)化預測性維護流程。

4.4產(chǎn)品質(zhì)量分析與處理

4.4.1產(chǎn)品質(zhì)量分析與優(yōu)化方案

在離散制造生產(chǎn)過程中，如何從大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)各個環(huán)節(jié)的有效組合模式、篩選

出最佳的生產(chǎn)工藝標準，是提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量方面面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。通過對影響

產(chǎn)品質(zhì)量的相關(guān)數(shù)據(jù)分析，能夠?qū)崿F(xiàn)對生產(chǎn)全過程的監(jiān)控和優(yōu)化，并發(fā)現(xiàn)和解決潛在的問題

和隱患。本文件所提供的方案從四個方面對影響產(chǎn)品質(zhì)量的相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析，具體如下：

（1）原材料的成分數(shù)據(jù)分析：對原材料進行采樣檢測，獲得物理性質(zhì)檢測和化學性質(zhì)

等，利用檢測數(shù)據(jù)建立一個數(shù)據(jù)分析模型，從而獲得影響產(chǎn)品質(zhì)量的原材料成分因素。

（2）設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)分析：利用傳感器或維修記錄等收集設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)，從而建立

一個數(shù)據(jù)分析模型，通過模型對數(shù)據(jù)進行分析找到影響產(chǎn)品質(zhì)量的設(shè)備狀態(tài)因素。

（3）生產(chǎn)過程的環(huán)境數(shù)據(jù)分析：通過監(jiān)測環(huán)境傳感器獲得生產(chǎn)過程的環(huán)境數(shù)據(jù)，建立

對應的數(shù)據(jù)分析模型，利用模型得到影響產(chǎn)品質(zhì)量的生產(chǎn)過程環(huán)境因素。

（4）操作人員的技術(shù)數(shù)據(jù)分析：對操作人員進行技術(shù)評估從而獲取操作人員的技術(shù)數(shù)

據(jù)，根據(jù)技術(shù)數(shù)據(jù)建立一個數(shù)據(jù)分析模型，得出影響產(chǎn)品質(zhì)量的操作人員技術(shù)因素。

16

通過上述數(shù)據(jù)分析找到影響產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的關(guān)鍵因素，具體的數(shù)據(jù)分析方法可參

見4.2節(jié)。由于不同的影響因素具有不同的形成原因和表現(xiàn)形式，因此可針對具體的影響因

素采用相應的優(yōu)化方案。本文件所提供的優(yōu)化方案如表6所示，具體方案如下：

表6優(yōu)化方案

常見關(guān)鍵影響因素優(yōu)化方案

制定嚴格的原材料采購標準，如原材料的檢

測標準、供應商的資質(zhì)要求等，以確保原材

材料質(zhì)量料的質(zhì)量符合要求，建立完善的原材料檢測

機制，對進貨的原材料進行全面的檢測，包

括物理性質(zhì)、化學成分等方面的檢測。

制定維護保養(yǎng)計劃，定期對設(shè)備進行檢查、

清潔和維護保養(yǎng)，及時發(fā)現(xiàn)并修復設(shè)備故障，

生產(chǎn)設(shè)備

預防設(shè)備故障的發(fā)生，降低維修成本和設(shè)備

故障