缺陷预警咨询

缺陷预警系统是在某大企业现有锂电池生产线的基础上开发出来的。系统采用智能制造的主要方法：工程建模、机器学习和智能系统架构开发。主要技术在于模型的高精度。比如在与该客户的合同中，要求达到命中率85%；实际验收中达到了98%，甚至某些验收达到100%！此缺陷预警系统是深圳市质量月重点推进的项目之一，为此，主设计师也应邀在深圳质量月开幕当天做了专场讲座。此产品的信息可见于专门的介绍文章。
 

缺陷预警系统的特点

缺陷预警系统是在特定的中国智能制造环境下和本团队特定的技术环境下，开发的极好的一个解决方案，具有难度大，市场大，利润大三大特征。详见文档缺陷预警系统的特点。
 

缺陷预警系统建模

就目前的缺陷预警系统而言，只要选取待预警的缺陷，选择出影响此缺陷的主要因素，结合现场的数据系统比如制造执行系统的数据或其它类数据，则可建立模型或提供模型建立的指导。
 

基于预报的缺陷数据进行的生产过程优化

选定某个缺陷，建立该缺陷与工艺、产品和设备等参数的关联；一旦基于在线模型预报出该缺陷，则可进行生产过程和产品质量的优化，详述见文档。
 

数据源可适性分析

工业4.0的核心在于定制。通过一系列特殊的定制方式，使其能够安装于各类不同的数据系统，比如MES数据库，或者工业互联网数据库，或者SCADA数据采集系统；同时也可以将不同系统的个性模型结合到缺陷预警系统之上。项目基于国内智能制造基础的成熟程度，主要涉及制造业中 各个MES是否有足够信息安装缺陷预警系统。
 

材料很昂贵时添加缺陷预警系统

当材料很昂贵时，任何次品造成的损失都很大，需要在MES等数据源上增加缺陷预警系统以减少次品。

MES现有功能，当生产线出现缺陷时，很难让操作人员调动基础自动化来解决缺陷，因为操作人员不具备这方面素质，即在何种情况下怎么解决缺陷问题。

为了增加MES与基础自动化之间的桥梁，在产品有缺陷时，可以添加一个缺陷预警系统的模块。此模快可以理解为MES的一个延伸系统。有了此缺陷预警系统，只要能够界定何种参数组合和设备组合将产生缺陷，系统便不允许此类组合运行，特别是在将出现次品时，系统要进行报警。操作人员知道报警后，先检查参数组合是否最优化，然后确定要不要更换磨损件比如刀具、模具等。
 

智能制造基于现有软件的咨询

团队在智能制造方面的主要贡献在于，对现场次品相关的因素进行数据采集或者基于其他数据源进行数据分析，建立工程模型，进行机器学习，优化生产运行。最终目的是消除或降低生产过程中次品，提高成品率。

参考客户的MES或工业互联网或其它基于SCADA等所获得的数据，基于现有软件，进行缺陷预警。当生产的产品还没有完成之前，就通过历史预报未来的思路，建立模型，进行机器学习，用所产生的模型预报出相关产品在生产完成后将是否成为次品；若将来是次品，则现在在生产没完成之前就进行报警，操作人员通过更改参数组合甚至更改磨损件，而使得产品成为正品。现有软件提供最佳参数组合的建议值。
 

缺陷预警系统中的软测量系统咨询与开发

锂电池极片分切缺陷预警系统，通过模型预报，预报出缺陷程度，比如锂电池极片毛刺长度，在锂电池中影响缺陷程度毛刺长度的各个主要因素中，刀豁口值是最关键的影响参数。在计算毛刺长度时，需要在任意时刻的刀豁口值。但是刀豁口数值通常在高倍（常用的事1000倍）显微镜下测量，因为在生产过程中，刀具被包在被分切的极片之中，难以看见刀豁口；同时生产过程中的分切速度，大约在每分100米，在1000倍的显微镜下，这对应于每分十万米的速度，这也使得在生产过程中直接测量每一时刻的刀豁口几乎不可能。基于这两个因素，必须要用软测量技术来确定任意时刻的刀豁口数值。 

刀具在切削一定的时间后，从生产线上拆下来进行磨削，磨削后继续使用。对于锂电池极片分切的刀具，大约使用一周后拆下来进行上述的磨削。 

在利用软测量技术确定任意时刻刀豁口值的过程中，要通过机器学习与优化刀豁口预报的模型精度。为此利用离线的刀豁口测量装置，在刀具磨削后使用前先测一次初始刀豁口值，在刀具使用后磨削前再测量一次结束刀豁口值。 

当缺陷值超出最大允许的缺陷值时，生产的产品变成为次品，由此在一个产品尚未完成生产之前，便可以通过模型预报出此产品是否为次品？如果是次品，则系统报警，提醒操作人员采取措施，比如改变参数组合，甚至更换磨损件（提前换刀等）。

基于本团队在个性开发上面的优势，比如在建立个性模型和完善个性逻辑方面的优势，本团队对缺陷预警系统进行了一系列的定制，使得其核心逻辑能够应用于大量的制造业工段，缺陷预警系统因而能够应用于几乎所有的制造业，解决中国制造业产品质量差和次品率高的问题。
 

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