基于Logistic回归的数据富裕环境下制造过程质量动态监控
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T 2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
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