SPC程序在数据采集与数据挖掘方面的应用特点外文翻译资料

 2022-05-24 21:20:59

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SPC程序在数据采集与数据挖掘方面的应用特点

摘要

本文介绍了铸造工程中SPC（统计过程控制）程序可用性的分析。作者特别关注过程的复杂性和正确准备数据采集程序的必要性。SPC系统与现有IT解决方案在制造过程中的帮助和协助方面非常重要。对于每个特定的代工厂，选择性SPC应用的方法需要准备监督和控制制造条件的稳定性，数据的特殊性，特别是铸造生产的“分支”（金沙，浇注，冶金，质量）。

关键词：信息技术在铸造行业的应用，统计过程控制，Shewhart控制图，数据收购，数据挖掘

1.介绍

正如名称所暗示的那样，统计过程控制（SPC）不仅限于检查（监视）过程本身。作为一套行动，它起源于战后时期，最初主要在日本开发，这得益于应用Deming和Shewhart的先驱工作【1】。 给定过程的参数偏差与参考值之间的关系，特别是以图表的形式，可以预测过程预期的潜在偏差，并在适当的时候执行纠正措施。通过假设，SPC方法可以引入任何行业或经济部门。铸造厂也被列为其应用领域[2]。

SPC包括一些技术的并行或独占使用，其中包括供应（交付）控制程序，实验计划,回归技术,基于帕累托指南的分析，控制图等。根据定义和流通的文献报告,可以得出结论:当给定的过程开始以“非标准”方式行为并且如果需要的话，迅速作出反应时，控制图的应用允许“早期看见”。它也可以用来及时验证和控制制造过程的稳定性。

基本问题仍然是：“非标准”行为的标准是什么，应该被理解为“快速反应”。 本文作者认为，铸造过程的特殊性导致了在铸造厂实施SPC期间最为关注这个问题的必要性。这一点也很重要，因为目前绝大多数严格的客户进行的审计程序都包含强制性要求-应用SPC程序。它通常完成自动转移关于例如行业中SPC的客户“学术”背景。加工到其他制造技术,以及代工。

本文对这些做法进行评估，并试图回答一个问题-这个过程有多少权利。本文参考了以前的作品，其中对铸造工艺中的有效数据采集给予了充分的关注，并举例说明特定的代工厂[1-13]。 需要说明的是很可能，SPC工具是评估和控制铸造工艺稳定性的极好选择。

2.代工厂中的SPC，偶然还是正式要求？

全球范围内理解的铸件质量是一个与接收器的要求（规格）有关的概念，通过假设铸件的作业任务产生的完整文件[12]。如果在铸造结构中检测到气体收缩不连续性，则不需要将其分类为有缺陷的产品[12-14]。 使用NDT（非破坏性测试）方法进行铸造测试并具有适当的证书给接收器。如果在加工完成后没有检测到视觉缺陷，则允许使用铸件进行正常操作。在文献[15]中，铸件制造商和接受者（设计者）之间的有效沟通状况往往不足，而且在特定阶段的协同作用过于微不足道[12-15,25]。

考虑到上述说法，最终铸件质量没有严格的定义。提到接收条件，它是间接参数的综合，而它们的复杂性和对这种质量的影响引入了一种混淆SPC程序的“学术”处理。并非总是（不经常说）超过所选过程的给定参数的考水平（例如浇注温度）需要以明显的结果以缺陷铸件的形式结束（失败）。这个事实通常基于几何和尺寸参数反对SPC的经典“原理”，其中超过公差字段等于所考虑部分的缺陷和拒绝。

回到整体理解的铸造质量，需要从供应商购买的材料质量（型砂和膨润土，粘合剂,废料,合金元素等），到进一步加工的材料（绿砂,准备的铸造模具，合适的成分和冶金质量的液体合金等）。供应商负责提供材料的质量，并提供适当的合格证书。根据GIGO规则（Garbage In，Garbage Out - 输入垃圾最终会导致垃圾），代工厂应该对责任进行转达，这应该有选择地进行质量检查。铸造厂应进一步关注材料加工相关参数的控制程序，涉及与客户接受条件（客户接受条款，TCA）相关的领域，并根据公认的制造技术（适用于技术的术语，TAT）进行调整。

事实上，铸件的客户接收器依次对特定工业领域中制造的机器的质量负责。 上述交付和服务链中的产品加工的每个阶段都应受到控制，根据严格建立的程序，以适当的标准支持。它主要适用于汽车制造业中使用的铸件。根据这些行业的生产商，代工厂应该增加SPC方法的使用量，同时对过程能力指数Cp和Cpk进行评估。

SPC是一种统计方法，用于对生产稳定性进行评估和监督，通常以被测参数的平均值，范围或标准偏差的形式进行评估和监督，该测量参数是可测量的，并明确指示满足特定质量标准该产品。最重要的SPC工具（出自SPC所谓的“宏伟的七个”）是舒哈特控制图（SCC）。SCC是线性图，其上放置了控制极限和警告控制。SCC允许在线监测批量生产的参数。他们用后续的图形方式显示了在生产过程中出现的上述统计参数变化形式的不规则性 一个优势在于稳定性。质量控制过程中出现的变量具有随机性，因此统计方法的支持作用是明智的。

SPC的具体职业与全球汽车行业有关。它对产品质量，生产力和竞争力提出了很高的要求，成为不断发展的代名词。为了满足这些要求，许多车辆制造商要求零件供应商根据汽车行业供应商的质量管理标准（ISO TS 16949 [17]）对技术规范进行合理调整。

像上述汽车标准一样，分支标准通常要求有意识地控制铸件的质量。客户通常需要实施，或者至少服从包含的要求专业标准。正如ISO / TS 16949标准[18]所述，它们可以是：

——制造过程的FMEA（失效模式和效应分析）

——可以控制的铸造厂中的神经参数指示

——在线检查过程变异背后的原因

—— 快速检测和传递有关产品、制造过程不合格的反馈的方法。

因此，毫无疑问，SPC的应用是由于代工厂客户的需求不断增加，致使生产调整到汽车部门产品的设计开发，生产，安装和维护领域的标准。还有一个关于最高人民法院申请的目的性和正确性的问题——这些方法是否应该正式用于积极“通过”这个行业的客户、审计员的询问？或者，正确实施的SPC程序是否会带来另一个时间维度的影响，以及在过程控制中采用不同的连接方法？我们将尝试回答这个问题。

获取有关制造过程的完整可靠数据是评估其稳定性和控制产品质量的必要条件。这是通过适当集成的数据采集系统来保证的。作者在[3-11]中描述了这个主题，强调了源于特定生产“分支”的数据库记录完整性的重要性，以及关于制造过程规范更新监督的实质。也强调了在很短时间内快速访问数据及其联系人的重要性。

2.1 铸造厂与SPC生产“分支机构”数据库的完整性

应该强调的是，每种类型的数据都可以成为新知识的具体来源。 获取新知识并不总是一件容易的事，这在[5,6,11]中已有介绍。记录的数据应用于监督和计算机支持来解决具体任务。适当使用这些数据会促进其正确的采集。与SPC无关的数据应用的导向（所描述的，interalia，[2,19,20]）验证了过程的模拟， 在线检查和控制过程以及检测过程中发生的隐藏规律，使用计算机辅助的任务与硬模型或软建模方法相对应[2,19,21,22]。

在线检查参数和快速评估铸造过程的稳定性和质量，可以实时检测生产过程中的扰动并控制制造过程，但仅可能涉及形成整个生产过程的相对稀少的过程。值得提醒的是，铸造厂是一个非常复杂的制造系统，制造工艺的变化程度很高。因此，记录的数据集是分散的和不均匀的[4,5]。有制造型砂，模具和型芯，熔化合适化学成分合金的工艺，然后制备整个输入材料，如成型材料，废料，合金添加物等。可以收集数据以古典形式，如纸质记录或电子形式的数据库，数据库文件作为所谓的平面文件数据库（卡片索引文件类型的数据库）或专用数据格式，分配给独立的现代测量系统。最后一些需要使用辅助工具进行解码，这些辅助工具大多数只能由硬件供应商处置（这会带来额外的成本），以便在进一步的分析和报告中使用它们。也有注册数据可能仅以打印输出的形式存档，而供应商不打算提供解码程序。

除此之外，大量数据可能会受到干扰，例如缺乏数值和不完整或各种失真的数据，这是人为测量工具设备或数据采集计算机系统造成的错误的直接后果。数据清理是一项非常重要的操作[23]，可以在数据采集过程中实时进行[4]，或者在对已经记录的数据进行过滤时进行。作者建议将计算机系统装备到算法中，以便实时纠正或删除错误记录。这些操作包括数据转换，数据词汇表（关于分类的提示，分类的容忍度，铸件重量等）—— 与“方便”数据库的集成，这些数据库是由负责任的员工及时完成）和数据过滤（根据特殊程序省略或完成不完整的记录）[3-5,10]。数据清理操作是介绍SPC中准备的“试点”数据集。

设计过于严格的清洁算法可能会导致操作A＆DM系统的用户的批评（采集和数据挖掘）。 有关的更多信息作者在第4章中介绍了典型的KMESQ-SPC系统及其在铸造厂中的实现（系统的完整描述，正在制作中[26]）。

2.2 数据库参数获取准则更新监督

由于数据库系统A和DM每天收集的大量数据导致特定用户的期望差异。一个用户（我们称他为“分支专家”）寻找关于特定“分支”过程的参数的快速反馈，例如，关于倾倒次数，缺陷产品的数量，来自顾客的铸件返回数量，关于特定铸造系列的信息（用户可以访问其在数据库中的“分支”信息）与用户（来自质量管理组）具有不同的期望，有权访问整个数据库（所有“分支”）。第一组（“分支专家”）使用这些数据来评估参数的稳定性及其与生产计划的兼容性，第二组（让我们将其命名为AQ保证质量）拥有更广泛的权威机构，将A＆DM系统用于全球生产质量分析。尽管如此，“分支专家”仍然需要关注更新关于过程的指导方针（例如，实施限制范围值的准则对特定分类，参数稳定性的评估，包括对实现测量的工人的评估，记录或仅对其进行监督）。再一次，应该提到一个“试点”，它在SPC体系中具有实质意义，并负责“分支专家”的适当准备和应用，“分支专家”还负责实施工作场所指令，程序，与特定流程相关的专业标准，工程内的非官方定居点（官方定单）。与AQ用户合作，他们形成了一个连贯的制造过程控制团队。正如[5,19,21]中所写，采集是一个比数据记录更广泛的概念，包含更广泛的问题。

实施或打算实施数据采集和勘探系统（A＆DM）的铸造厂也应该使这种采集的精确标准，并附有关于制造过程组的说明，生产“分支”，例如：沙子，浇筑，冶金和质量，并且可以通过补充的“分支”来扩展。冶金 - 冶金 - 冶金 - 炉操作，接收要求（根据客户和分类），说明和NDT测试结果，制造技术（明确的阐述和修正历史），制造技术虚拟化流程以及其他被认为相关的。规范限制（上限和下限）的两个时间段。让我们假设，由于制造技术的改进，在铸造厂做出决定，纠正两种规格限制的位置，并将它们都向上移动5°以便X分类。这些变化从2012年2月1日开始放入图表中。仅仅几周后，用户可能不记得对容差限制的修正。然后对以前数据（比2012年2月2日更早）的分析显然会导致错误的结论。作者认为跟踪历史过程是准备和应用授权A＆DM系统的关键条件之一。 从更广泛的角度来看，它将促进SPC工具的使用，并且至少使用稳定化方法（试错法）对试点试验进行维修和设计[16]。

图1.自动造型生产线的浇注温度容许范围的上限和下限的各个位置，由“分支专家”针对相同种类在两个不同时间段内由于制造而实施技术更改为X品种。

3.使用SPC程序进行铸造厂的质量控制

通过假设，可用于铸造厂的SPC工具与制造系统中使用的这些工具没有什么不同，它们对这种分析更加“友好”。 构成铸造生产和数据采集方法的过程的特殊性需要另一种方法。需要特别注意舒哈特控制图。试图在铸造厂实施控制图表应该以与传统应用情况不同的方式来考虑，例如，对于加工行业或其他生产，其中测量的参数超过假定的标称尺寸规格限制意味着最终产品质量不合格。

在代工厂，人们可以越来越多地找到已安装的设备来自动测量和显示某些参数。 尽管有这些实时识别生产参数的可能性，但在超过由“分支专家”定义的规格限制的情况下，反应时间是有限的，并且反应只能主要影响下一个系列（因为检查过程的复杂性）

在这种情况下，如果知道SPC的主要思想是对过程及其变化性（监测参数的平均值或其他统计量的波动）进行持续监督，则过程中的干扰必须以不同的方式进行。

在铸造工程中，SPC应该首先用于评估工艺稳定性（其可测量阶段）。此外，应该保持由Shewhart控制图（SCC）保证的可能性 - SCC包含位于某个区域的控制限制在铸造厂很少只从给定部件的接收的尺寸条件产生。客户要求或由工艺工程师承担的参数的规格限制涉及最终质量，该最终质量至少为几组互补参数。 因此，两态质量要求（0-1）可能是正式的，但是在传统的SPC方法中，它被用于报告而不是直接用于过程控制（除非它处罚中间管理人员）。

SPC基于自然过程可变性的假设（参数可变性的正态高斯分布）。自然过程变异性的意义是什么？ SPC经典的结论是应该选择一个“试验性试验”（不少于30次测量），它不需要甚至不应该包含测量特征的准备值（即完全和非常对称地位于公差领域）。根据计算出的样本统计参数，设计了测试控制图，并根据过程能力指标（Cp，Cpk）计算控制极限值。

这是SPC与其他传统统计不同的地方，具有测量值的生产公差值的方法，由“分支专家”定义的特征 - 在SPC中是一个受到关注的长期的稳定性特征，并伴随着全面过程控制公差比技术公差更严格（“分支专家”）。SCC应为其创建基础评估答案，如果检查过程稳定（受到自然变异性，这通常不会受到影响），或者它是否以“非标准”方式行事（这是偶然的通常最有可能定义的原因）。SCC是基于一个假设，制造过程可以受到两种类型的干扰因素[24]：

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