机床与液压

作者：张帅，吕晨，杨剑锋

单位：河南工程学院;郑州大学商学院；河南工程学院；郑州大学商学院

关键词：数字化工厂;过程质量监控; T2控制图;Logistic回归

基金：国家自然科学基金联合基金项目（U1904211）；国家自然科学基金面上项目（71672182）；国家社会科学基金（20BTJ059）;河南省科技攻关项目（232102211040）

针对数字化工厂“数据丰富，信息贫瘠”环境下制造车间生产过程存在异常信息利用不充分而造成监控效率低的问题，提出基于SPC技术和Logistic回归模型的制造过程质量监控方法。将关键工序中相关质量数据采集到MES系统，根据过程质量数据绘制 T2控制图，然后利用Logistic回归模型挖掘过程异常信息，并通过 T2和Logistic回归的联合优化实现数字化工厂制造过程质量监控的动态调整。以某薄膜晶体管液晶显示器等离子薄膜沉积生产工序为实际案例，验证了该制造过程质量监控方法的可行性和有效性。因此，在 T2控制图的基础上通过Logistic回归模型考虑过程异常信息能够提高制造过程质量监控的灵敏性和鲁棒性。

来源：2023年第11期

《机床与液压》期刊编辑部

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