季昆 孟丽丽 薛迁 孙晓伟 王才华

摘要：工业4.0背景下，大数据、物联网为传统质量控制带来了新的挑战和契机，为解决企业质量信息获取不完整、不精确以及实时监测和控制等难题，本文以研究大数据的关联分析方法，运用JavaWeb技术、神经网络分析和Mysql来设计面向产品制造质量监测控制的数据分析模型、算法及程序实现。本文通过对系统的研究来促进企业提升制造质量的监控控制能力，为智能制造环境下的质量控制提供理论依据。

关键词：数据分析;实时监控;预警

中图分类号：TP391.1;TP311.52 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）10-0176-02

0 引言

《中国制造2025》明确提出了“推进信息化与工业化深度融合”、“加强质量品牌建设”等重点建设任务和发展目标。这也驱使着产品质量控制进行变革，同时大数据平台的研究也为更好的进行产品质量控制提供了新的思路。本文通过运用大数据技术，构建跨工艺流程、覆盖全产线的产品质量监测和控制系统，提供产线监测、趋势预报和质量问题追溯等功能，以减轻生产操作人员和质量管理人员的劳动强度、提高产品质量一致性和生产效率。

1 产品质量监测预警系统的开发流程和方案设计

1.1 产品质量监测系统的方案设计

唐锯是中国最早金属圆锯片生产企业、原冶金工业部定点的金属圆锯片供应商、国家高新技术企业以及国家冶金锯片行业标准的制定者，是中国锯片行业龙头企业。为了加速该企业的转型升级和本文采用采用基于Java开发环境的 spring MVC框架和 Mybatis数据处理层。选用基于HDFS的非关系的数据库Cassandra分布式数据库和Hadoop（Hive）数据仓库、在数据处理和分析方面采用Matlab软件的神经网络和贝叶斯分析。

1.2 产品质量监测系统的开发流程

（1）以唐山冶金锯片有限公司为典型代表，分析其生产工艺流程及质量监测和控制方案，形成需求分析报告。

（2）结合需求分析报告，以UML建立机械制造企业制造质量监测控制系统模型，重点研究大数据存储方案设计，关键控制点的SPC监测和诊断设计，质量指标预测模型以及传统控制图等，最终确定基于大数据的质量监测和控制系统功能结构方案及体系结构方案。

（3）确定系统开发环境，对系统的体系结构、运行平台、开发模式进行研究：采用IBM Webshpere为应用服务器，选用基于HDFS的非关系的数据库Cassandra分布式数据库和Hadoop（Hive）数据仓库，数据抽取转换工具采用IBM Data Stage，应用开发采用基于Java开发环境的spring MVC框架和Mybatis 数据处理层。

（4）质量监测和控制系统数据仓库设计及程序设计，关键是关键控制点的SPC监测和诊断模块设计，质量指标预测模型算法开发及软件实现。

（5）完成各功能模块的系统集成与测试，完成基于大数据的质量监测控制系统的试运行。

1.3 产品质量监测预警系统的功能

针对企业的海量产品生产测试数据，研究大数据存储、分析建模、控制算法及程序实现的研究。具体目标如下：

（1）建立基于大数据的产品制造质量监测诊断模块，实现锯片生产过程的质量监测预警与诊断。

（2）研究质量指标预测模型的算法及程序实现，控制预测误差和精度，使预测更加合理，更加准确。

（3）建立基于Web的計算机监测与控制系统，功能包括产品过程能力分析、关键控制点质量监测与诊断、质量预测分析、传统质量控制图等。

2 产品质量监测预警系统的实现

2.1 数据的预处理

用Monte Carlo数据模拟方法对质量特征数据进行预处理：

y（t）=u+x（t）+d（t）

式中，y为工序质量观测值;μ为受控条件下质量参数均值; x（t）～（ 0，σ2）为质量参数的正态分布偏差，σ2为分布的方差;d（t）为异常干扰值;t为样本容量。但因此种方法偏差较大。

因此在此基础上，以图1所示方式进行样本数据的采集这样可以更加符合生产现场所需的精度要求。

2.2 过程监控

过程监控模块基于javaweb对整个车间的全部工序进行实时监控。

（1）车间监控：在车间设置质量监控点，并设置班组长监查生产情况，若出现情况则及时进行处理。

（2）工序监控：操作机器工人操作机器同时对设备及产品各参数进行实时监控，通过工序汇报单进行数据录入。

（3）异常判定：录入的数据经过处理后，可判断是否出现异常，当出现异常时进行报警通知。通知会出现在监控点的电脑上并同时报警到质量部门的系统相关界面上。

（4）异常处理：经系统报警后，可查看控制图是否控制界面，然后进一步可分析控制图异常类型，然后根据以往数据进行匹配看是否可直接分析出原因，再由技术人员进行认为分析，做出进一步指示，处理后进行原因总结，把相关记录录入数据库进行汇总。

3 结语

对于目前大多企业存在的SPC系统，报警的实现还是比较多的，但是直接不经人工就可以系统自动处理的还尚未普遍实现，这不仅仅是技术问题，还因为国内的大多此类型企业尚未实现全面自动化，现今这个大数据时代，数据信息的利用价值也越来越高，人工智能也逐步渗透人们的生活，对于研究其发展的人才需求也会越来越多，其手段也会越来越丰富，数据挖掘的发展前景是极其光明的，它会越来越利于人们的生活和工作。

参考文献

[1] 谌湘倩，狄文辉，孙冬.基于SSH框架与AJAX技术的JavaWeb应用开发[J].计算机工程与设计，2009，30（10）：2590-2592+2596.