针对装配过程质量管控的质量问题析因溯源方法及系统

本申请涉及质量管控，特别是涉及一种针对装配过程质量管控的质量问题析因溯源方法及系统。

背景技术：

1、在复杂产品装配过程中，质量管控是至关重要的一环。传统上，质量问题的解决主要依赖于经验和专业知识，但这种方法存在主观性强、效率低下等问题。近年来，随着数据分析和人工智能技术的发展，越来越多的企业开始尝试利用数据来进行质量管控和问题溯源。

2、然而，现有的质量问题溯源方法往往存在以下问题：数据来源零散、类型不一致，难以有效整合和利用；缺乏针对性的数据处理和分析方法，无法充分挖掘数据潜在的信息价值；对质量问题的溯源过程依赖人工经验，易受主观因素影响。因此，上述问题导致了质量问题的溯源效率低下。

技术实现思路

1、本申请的目的是提供一种针对装配过程质量管控的质量问题析因溯源方法及系统，可以自动化地对装配过程质量数据进行整合、分析和溯源，相比传统的人工方法，提高了质量问题的溯源效率。

2、为实现上述目的，本申请提供了如下方案：

3、第一方面，本申请提供了一种针对装配过程质量管控的质量问题析因溯源方法，包括：

4、收集装配过程中的历史质量问题数据；所述历史质量问题数据的数据形式包括文本数据和检测数据。

5、利用自然语言处理技术和数据处理技术，对所述文本数据和所述检测数据进行融合处理，得到处理后的装配过程质量数据；所述装配过程质量数据是由贝叶斯网络结构学习数据集和参数学习数据集构成的。

6、基于所述装配过程质量数据，采用贝叶斯网络学习算法和最大似然估计算法，构建质量问题贝叶斯网络模型。

7、基于所述质量问题贝叶斯网络模型以及装配过程中获取的观察数据，采用贝叶斯推断方法进行问题溯源分析。

8、第二方面，本申请提供了一种针对装配过程质量管控的质量问题析因溯源系统，包括：

9、数据采集模块，用于收集装配过程中的历史质量问题数据；所述历史质量问题数据的数据形式包括文本数据和检测数据。

10、数据处理模块，用于利用自然语言处理技术和数据处理技术，对所述文本数据和所述检测数据进行融合处理，得到处理后的装配过程质量数据；所述装配过程质量数据是由贝叶斯网络结构学习数据集和参数学习数据集构成的。

11、模型构建模块，用于基于所述装配过程质量数据，采用贝叶斯网络学习算法和最大似然估计算法，构建质量问题贝叶斯网络模型。

12、溯源分析模块，用于基于所述质量问题贝叶斯网络模型以及装配过程中获取的观察数据，采用贝叶斯推断方法进行问题溯源分析。

13、根据本申请提供的具体实施例，本申请公开了以下技术效果：

14、本申请提供了一种针对装配过程质量管控的质量问题析因溯源方法及系统，方法包括：首先，收集装配过程中产生的历史质量问题数据，这些数据包括文本数据和检测数据，确保数据的全面性和多样性；随后，将运用自然语言处理技术和数据处理技术，对收集到的文本数据和检测数据进行深度融合处理，从而得到更加精确且结构化的装配过程质量数据；这些处理后的数据将作为贝叶斯网络结构学习和参数学习的基础数据集；接着，基于上述装配过程质量数据，将采用先进的贝叶斯网络学习算法和最大似然估计算法，构建出专门用于质量问题分析的贝叶斯网络模型；这一模型能够准确描述装配过程中各变量之间的概率关系，为后续的溯源分析提供有力支撑；最后，基于构建好的质量问题贝叶斯网络模型以及装配过程中实时获取的观察数据，将采用贝叶斯推断方法进行问题溯源分析；通过这种方法，可以更加精准地定位到质量问题的根源，为后续的改进和优化提供科学依据；本申请通过利用贝叶斯网络模型，实现对装配过程中质量问题的精准溯源和分析，有效提升了装配过程的质量管控水平。

技术特征：

1.一种针对装配过程质量管控的质量问题析因溯源方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种针对装配过程质量管控的质量问题析因溯源方法，其特征在于，利用自然语言处理技术和数据处理技术，对所述文本数据和所述检测数据进行融合处理，得到处理后的装配过程质量数据，具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种针对装配过程质量管控的质量问题析因溯源方法，其特征在于，所述目标质量特性的文本形式为质量问题归集表，所述目标质量特性包括序号、批次号和质量问题描述。

4.根据权利要求1所述的一种针对装配过程质量管控的质量问题析因溯源方法，其特征在于，所述初始质量特性的文本形式为检测数据报表，所述初始质量特性包括工序号、工步号、特性编号理论要求、上偏差、下偏差、检测值、检测方法以及是否合格。

5.根据权利要求1所述的一种针对装配过程质量管控的质量问题析因溯源方法，其特征在于，所述质量问题贝叶斯网络模型，具体如下：

6.根据权利要求1所述的一种针对装配过程质量管控的质量问题析因溯源方法，其特征在于，所述质量问题贝叶斯网络模型的训练过程，具体包括：

7.一种针对装配过程质量管控的质量问题析因溯源系统，其特征在于，包括：

8.根据权利要求7所述的一种针对装配过程质量管控的质量问题析因溯源系统，其特征在于，所述数据处理模块，具体包括：

技术总结
本申请公开了一种针对装配过程质量管控的质量问题析因溯源方法及系统，涉及质量管控技术领域，该方法包括收集装配过程中的历史质量问题数据；历史质量问题数据的数据形式包括文本数据和检测数据；利用自然语言和数据处理技术，对文本数据和检测数据进行融合处理，得到处理后的装配过程质量数据；装配过程质量数据是由贝叶斯网络结构学习数据集和参数学习数据集构成的；基于装配过程质量数据，采用贝叶斯网络学习算法和最大似然估计算法，构建质量问题贝叶斯网络模型；基于质量问题贝叶斯网络模型以及装配过程中获取的观察数据，采用贝叶斯推断方法进行问题溯源分析。本申请通过利用贝叶斯网络模型，可以更加准确地对质量问题进行溯源和分析。

技术研发人员：刘家俊,曹鹏勇,段桂江,欧阳中川
受保护的技术使用者：北京航空航天大学
技术研发日：
技术公布日：2024/11/26