網絡化QC管理與協同優化技術及其應用
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1．3 質量信息故障診斷與工藝參數的協同優化技術
該內容主要實現質量的協同監控和生產工藝的參數優化，對生產過程的信息進行收集從而便于質量信息的深度效據挖掘。系統通過對現場質量信息的數據挖掘、融入人工智能技術的故障模式及影響分析(FMEA)、故障報告、分析和糾正措施(FRACAS)來實現對產品生產工藝、過程參數的自動校正與優化，實現質量信息的跟蹤與追溯，并且實現企業質量信息共享。
2 系統平臺的實現
系統平臺制定了基于DotNet遠程框架技術的管理系統平臺總體方案和軟件實現方法。
2．1 服務器端
服務程序在后臺靜默執行，維護整體服務器端框架的運行，維護整個分布式系統在企業中正常運行。其中，服務器端數據庫服務器采用MS-SQL Server2005，實現數據庫接口的抽象封裝，共分為3層：第1層為原始數據層，用于處理修正數據與原始數據庫的交互；第2層為信息轉換層，用于分析和處理修正數據，協調并修正不同監控現場的差異；第3層為網絡服務層，給中控室和現場監控端提供數據錄入、查詢、分析等功能。
服務器框架支持DotNet Remoting遠程應用程序數據交互接口，并提供TCP通道／HTTP通道轉換，可以保證數據在企業網中的正確傳輸，而且可以適應存在多重子網和防火墻的情況。為了方便集中式分析的要求，服務器框架還支持WebService，從而對不同現場監控端均提供標準的XML數據輸入格式，實現基于SOAP協議的標準信息交互。
服務器給客戶端提供的功能主要有：產品質量綜合信息庫(工作流程庫、產品基本數據庫、業務數據庫、歷史數據庫等)；DotNet遠程服務框架(工作流服務、消息服務、文檔服務、后臺管理、用戶認證、FMEA服務、FRACAS服務、查詢服務、報表服務等)。
2．2 客戶端
系統由主控模塊、數據檢測、數據庫管理、數據通訊、圖表顯示、報表打印幾大模塊組成。
主控模塊主要用來實現系統的實時監測與系統的維護，完成系統的監測、管理與指導。主要包括系統參數設置、系統權限維護、系統數據維護、協調各模塊實時工作、開啟關閉各模塊等。
數據檢測模塊主要用來實現對信息的檢測與收集，完成數據的實時處理與保存。主要包括實時采集數據、數據處理、數據有效性、越限檢查、數據分類存放。
數據庫管理模塊主要用來實現對自動生成的數據庫管理。數據庫有系統參數庫、模擬量庫、開關量庫、事件記錄庫、臨時數據狀態庫等，分別用于存儲系統所有的設置參數、存儲數據、存儲狀態、存儲報警等事件的類型和時間以及部位及診斷、存儲當前系統工作情況，便于系統退出和啟動再恢復等。該模塊完成的功能主要包括數據、記錄的存儲；數據統計與分析；數據查詢：系統運行參數的查詢；記錄查詢：系統故障記錄的查詢；數據庫的更新：備份、刪除、恢復及安裝。
數據通訊主要用來實現工控機與各RTU、和中控室徽機通信。主要包括查詢、應答通訊，后臺中斷通訊；數據糾錯、實時數據DDE服務。
圖表顯示模塊主要用來實現各種一面的生成與顯示，完成人機交互及其瀏覽、籃測系統的運行。主要包括模擬圖畫面，顯示設備分布、流程模擬等；實時畫面來顯示運行參數、狀態實時等畫面；報警畫面：保護、故障等事件的類型、時間、部位及其應急操作指導顯示與聲、光報警；數據查詢：系統運行參數的查詢與瀏覽；記錄查詢：系統故障記錄的查詢與瀏覽。
報表打印模塊主要用來實現對生產日報表、統計分析表，設備運行圖表的生成與輸出，完成打印的設置、預覽與打印。主要包括開機條件的診斷及提示；保護的分類；故障類型、時間、部位的診斷、應急處理方法等。
3 質量閉環管理與協同優化
質量閉環管理系統架構如圖2所示，它是產品在工藝工程化階段、生產階段、銷售階段、售后服務階段出現的問題，通過自定義的企業內部工作流形成閉環。它有效地收集各個信息鏈的質量信息，從而實現產品質量控制。系統收集到的故障歷史信息又成為企業的質量知識庫，設計人員、測試人員、生產人員、售后服務人員可以通過瀏覽檢索企業產品質量知識庫，獲取影響產品可靠性的關健因素并吸收歷史經驗。本文引用地址：http://www.104case.com/article/161142.htm
系統建立在網絡支撐環境上，主要分成基礎信息集成與維護、功能集成、協同監控等。在該系統中，協同監控最根本的基礎是通過產品質量數據挖掘對產品信息進行分析、統計，從而得到產品質量評價。數據挖掘內容包括：
事故追憶 對與事件相關點的歷史狀態進行詳實記錄，以便事后對事件產生原因進行分析。事件的種類、數量、關聯點、事件發生前后時間范圍等都可以自由指定。
物料平衡 實時計算裝置的投入產出數據、收率數據、損失數據，并可以對裝置班、日、月平衡數據進行統計、匯總，能夠準確反映整個生產過程物料移動情況。
班組考核 通過工藝重要參數的追蹤，發現操作的潛在問題，產生指導性信息、并能對各個班組的操作水平進行評估、考核。
工藝參數分析 用于進行歷史數據分析的工具，指定一段時間內，給出考核的上下限，系統自動計算出這段時間內的最大值、最小值、平均值、偏差、合格率、最長連續超標時間和累計超標時間等。
質量統計分析 統計過程控制(SPC)是質量管理的有力工具，它可以保持生產線穩定，減少質量波動，提商產品質量。數據庫內置SPC點，可以提供多種控制圖和分析數據，全程監控產品質量。
經過數據挖掘，結合企業標準以及ISO質量管理體系，融入人工智能技術建立知識庫，通過故障模式及影響分析(FMEA)和故障報告、分析和糾正措施(FRACAS)實現關鍵流程工藝的協同監控和參數優化，從而形成有效的閉環質量管理系統。FMEA實現產品批量生產前找出產品設計或工藝設計中所有可能出現的故障模式，結合專家知識庫對其進行原因和后果分析，進而在設計或工藝上采取適當的預防或補救措施。FRAC AS主要是通過數據挖掘的結果、供應商產品質量、客戶意見反饋以及結合數值仿真與數據擬合、優化求解，從而系統地對產品的故障進行報告、分析和采取相應的有效糾正措施，來達到對產品故障的控制和工藝參數的優化，從而提高產品的質量可靠性。這些內容均在質量計劃管理、質量改進管理、設計質量管理、制造質量管理等模塊中得以體現。
4 結束語
系統通過對行業中共性的關健工序中的質量信息進行提取，實現企業的質量管理監控體系，并建立起全面的數據庫，通過及時實驗對比，形成企業標準化的流程作業，對提高產品品質、降低成本起到至關重要的作用，從而實現有效的管理升級。一方面，網絡化的質量監控和工藝參數的優化，實現了遠程的協同質量管理，從而提升產品質量，構建行業核心競爭力。另一方面，完善的產品質量信息庫，方便質量信息的追溯和查詢，同時具有強大的統計分析功能，自動生成信息豐富的質量統計分析報表，從而提高企業生產過程的自動化和信息化。
因此該系統可以實現企業質量管理模式的3個轉變，即企業質量管理，從傳統的檢驗質量管理向預防和過程控制轉變，從經驗管理向全面的信息化管理轉變，從單一質量部門的管理向全員工、多部門全過程的質量管理轉變，從而實現企業對產品質量管理的“可知、可控、可管”。
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