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                        工業大數據分析螺栓擰緊工藝質量方法

                        添加時間:2019/12/24 來源:山東大學 作者:王磊
                        建立了大數據分析方案,包括對數據采集裝置和平臺之間建立數據接口,來完成數據集的獲取。對樣本數據進行數據清洗、去除離群點等數據預處理,對數據進行特征提取,從而建立數據模型,形成完整的工業大數據分析方案。
                        以下為本篇論文正文:

                        摘要

                          螺栓擰緊工藝廣泛應用于制造業等領域,其工藝完成的質量直接影響產品的良品率,為了保證產品的質量和企業聲譽,需要對螺栓擰緊工藝建立一套深入完善的評價方法。螺栓擰緊工藝涉及到扭矩、轉角等多種、大量的數據,傳統的數理統計方法對此分析有很大的局限性,難以保證企業對質量管理的更高要求,借助工業大數據分析方法可以建立一套深度質量評價方法。

                          本文首先建立了工業大數據分析方案。在數據采集裝置和分析平臺之間建立數據接口,以此完成數據集的獲取;對樣本數據進行數據清洗、去除離群點等數據預處理;進一步的,對數據進行特征提取,建立數據模型,形成一套完整的工業大數據分析方案。

                          針對螺栓擰緊數據的特點,分析機器學習算法,選擇了聚類算法作為主要If宄手段。針對具體的兩類螺栓擰緊數據特點分別選擇K-means和DBSCAN兩種聚類算法并對己有數據進行深度分析,為最終質量評價方法的建立打下基礎。

                          最后,在介紹了基于大數據分析的等級評價方法之后,結合質量控制的6sigma體系對工業實例中內燃機生產工廠的高強度螺栓和普通螺栓擰緊數據分別建立了質量評價方法。通過這一基于大數據分析的螺栓抒緊質量評價方法的建立,一定程度地對企業實際生產具有質量分級、提高良品率和降低生產成本的作用,也對大數據分析和質量評價方法的結合應用研宄有著一定指導借鑒意義。

                          關鍵詞:螺栓擰緊;大數據分析;聚類算法;質量評價方法;6 sigma

                        ABSTRACT

                          Bolt tightening technology is widely used in the manufacturing industry and other fields. TTie quality of a product is directly affected by the quality of this technology. In order to ensure the quality of a product, as well as the reputation of the enterprise, a set of thorough and accurate evaluation methods for the bolt tightening process is needed. The bolt tightening process involves analyzing vasts amounts of data, such as torque, turning angle, and more. The traditional statistical analysis method is limited for this application since it is difficult to meet the high quality standards set by the enterprise.

                          However, a complete set of accurate and thorough evaluation methods can be established with the help of industrial big data analysis.

                          In this paper, we first set up an industrial data analysis plan. A data interface is established between the data collection device and the analysis platform to allow for the acquisition of data sets. These sets are then cleaned and any outlying data is removed. Further, the data model is set up using the extracted data, forming a complete industrial big data analysis scheme.

                          Looking to imitate the characteristics of bolt tightening data, multiple machine learning algorithms are analyzed, and ultimately a clustering algorithm is selected as the main research method. After analyzing the characteristics of two kinds of bolt tightening data, two clustering algorithms, K-means and DBSCAN, are selected for further investigation. The depth analysis of the existing data using these algorithms is carried out, laying the foundation for the establishment of the final quality evaluation method.

                          Finally, after introducing the hierarchical evaluation method based on the big data analysis, and combining that with a 6 sigma system of quality control, the quality evaluation method is established. This method is used to evaluate an industrial case, analyzing tightening data of high strength bolts, as well as ordinary bolts, from an internal combustion engine production plant. Through the establishment and application of a rigorous bolt tightening quality evaluation method based on big data analysis, an enterprise can simultaneously increase quality production while decreasing production costs. It also has major significance for the combined application of big data analysis and quality evaluation methods.

                          Keywords: Screw Tightening; Big Data Analysis; Clustering Algorithm; Quality Evaluation Method; 6 sigma

                          “工業4.0”通常被定義為第四代工業革命,在2013年漢諾威工業博覽會上,德國政府提出了 “工業4.0”的術語及其定義[1],來建立最終實現智能制造的智能工廠。相似地,美國針對“智能制造”提出了專注于“數字制造”和“設計創新”的國家戰略來與其他工業國家競爭。在類似的國家戰略中,數據都以資源的身份重新被人們所重視,現有技術條件下,我們從海量的數據中可以分析和提煉出很多有用的信息。特別地,在我國目前“互聯網+”的戰略實施下,傳統企業閑置的大量數據將被充分利用,“先進制造”、“智能制造”的理念也將很大程度上依附于工業大數據技術。

                          《中國制造2025》技術路線圖指出,到2020年,中國聚焦生產效率提升與服務型制造升級,自主設計的“云端”“終端”工業大數據平臺在重點領域的使用普及率不低于40%,然而在大數據平臺層W,無論是信息基礎設施技術還是工業實時數據庫,國外公司在市場的占有率都很高。

                          螺栓在工業產品中是十分常見的零件,并且螺栓擰緊質量直接關系到機械整體的質量等級,所以對螺栓擰緊工藝的過程數據進行分析,利用數據挖掘方法對擰緊工藝的質量進行深層次的評價,為企業提高質量管理水平提供關鍵的數據支撐依據。在汽車、內燃機等行業產品中,存在大量關鍵部件,其連接形式需要通過螺紋連接方式來實現。例如,內燃機氣缸蓋高強度螺栓擰緊質量關乎著氣缸套與氣缸蓋間的氣密性,這對柴油機穩定性和行車安全至關重要。氣缸蓋螺栓的預緊力過大、過小或散差過大,會造成氣缸蓋的非彈性形變、受力不均勻,造成漏油、漏氣等故障。結合時代背景,如何在工業4.0的新時代中建立更加行之有效的螺栓質量評價方法事關產品良品率和企業盈利率。論文對國內相關企業調研的基礎上,在進行相關數據分析的基礎上,建立合理的深度質量評價方法,能夠幫助企業完善產品生產環節、售后跟蹤反饋、提高良品率,從而降低損失、提高利潤。

                          大數據為巨量數據集合,指無法通過常規軟件、傳統數理統計方法進行處理的海量數據。如何從海量復雜的數據資源中分析出對傳統企業經營管理有所改善的決策信息,是國內外學界今年主要關注的問題之一。大數據的定義存在著一定誤區,數據的規模和量級在理論上或許重要,但目前為止并不是唯一起關鍵作用的方面。不同文獻對此有著不一樣的釋義。結合工業4.0帶來的機遇和挑戰,全球著名的獨立咨詢公司Gartner IT Group提出了新的廣義定義:大數據就是高量級、高速率和高變換的信息資產,這是有成本效益的創新信息處理方式增強了決策者洞察力和決策能力。Gandomi和Haider針對結構化數據(例如預測分析)和非結構化數據(例如文本,音頻和視頻)進行大數據分析。在大數據的應用中,其流程嚴重依賴于不同的大數據分析技術,包括模式識別,關聯性分析,預測分析和圖標報告生產。

                          在工業具體應用方面,企業每時需要面對的挑戰是必須將損耗控制在最低水平。與此同時,重要的不僅僅是維持產品的質量本身,各個零件穩定性的維護同樣重要。企業能維持自身的競爭力的方法之一便是充分了解企業生產過程及過程中產生的大量信息。在當今數字時代,信息化的生產環境中的企業每天會產生關于產品、機器、處理、材料、股票、組裝、維護、計劃和管理的海量數據[2]。然而由于數據的數量級過大,要存儲、分析、處理并用數據來創造價值是非常困難的。這種狀況經常導致“富足數據”但“貧乏信息”。從產品加工中收集而來的數據經常包含著非常重要的信息和知識,這不僅僅用來改進和提高生產本身,而且事關全公司利潤。如果每次都針對相關質量問題對整體海量數據進行一次分析,就嚴重影響了大數據分析的初衷和企業實際運轉時的效率。

                          對于工業大數據的國內外高?蒲袡C構都展開了廣泛的應用研宄。芬蘭的學者EsaHSmSlainen利用大數據對企業消減故障、節能減排、降低生產成本,更加關注過程工業和應用集成,擅長對工業數據提取價值。韓國高麗大學的學者Byung Cho Kim針對數據量級的降維,應用到企業經營規劃中[5]。印度的學者Dr. SuchithraR和Sivaramakrishnan R Guruvayur詳細論證了機器學習算法的詳細分類和原理介紹,并闡述了對工業數據應用中可行性。澳洲的墨爾本大學的Koch FL教授對大數據應用于企業產品的分析進行了前沿性研究[e]。美國的田納西州立大學的Abdulla Al-Salah, Saleh Zein-Sabatto等對飛機上四個螺栓的海量數據進行聚類等多種機器學習算法分析,從而監測飛機結構健康狀況,取得了明顯的成效[7]。在國內,隨著國家互聯網戰略的實施,學界也有很多學者對數據十分重視并展開了研究。在原理相關領域,北京郵電大學的周志宏等學者應用機器學習對工業大數據進行數據歸集和降維的研究[8]。

                        工業大數據分析螺栓擰緊工藝質量方法:

                        高強度螺栓擰緊數據可視化
                        高強度螺栓擰緊數據可視化

                        普通螺栓最終扭矩-轉角可視化
                        普通螺栓最終扭矩-轉角可視化

                        角度分窗示意圖
                        角度分窗示意圖

                        類別一
                        類別一

                        類別二
                        類別二

                        目錄

                          摘要
                          ABSTRACT
                          第1章 緒論
                            1.1 研究背景及研究意義
                            1.2 工業大數據及質量評價方法的研究現狀
                              1.2.1 大數據及質量評價的相關應用
                              1.2.2 工業大數據及質量評價在國內外的研究現狀
                            1.3 本文的主要工作
                              1.3.1 工業大數據分析方案的建立
                              1.3.2 應用機器學習算法對螺栓數據的分析處理
                              1.3.3 對6sigma質量評價方法的研宄
                            1.4 論文的組織結構
                          第2章 基礎介紹
                            2.1 相關業務介紹
                              2.1.1 螺栓擰緊的工藝過程介紹
                              2.1.2 螺栓類型介紹
                            2.2 相關技術介紹
                              2.2.1 大數據技術
                              2.2.2 機器學習技術
                              2.2.3 6sigma管理技術與3sigma準則
                            2.3 本章小結
                          第3章 數據預處理與聚類算法分析
                            3.1 數據預處理
                              3.1.1 大數據分析環境的建立
                              3.1.2 故障螺栓數據的處理
                              3.1.3 建立數據模型
                            3.2 聚類算法分析及實現
                              3.2.1 聚類算法的原理
                              3.2.2 聚類算法的分類原則和方法對比
                              3.2.3 K-means聚類算法介紹及實現
                              3.2.4 DBSCAN聚類算法介紹及實現
                              3.2.5 聚類算法的適用性分析
                            3.3 本章小結
                          第4章 基于大數據分析的質量等級評價方法
                            4.1 基于大數據分析的等級評價方法的創建
                            4.2 基于3 sigma準則的質量等級劃分方法
                            4.3 決策樹在等級確立中的應用
                            4.4 本章小節
                          第5章 工業案例分析
                            5.1 工業案例描述
                              5.1.1 內燃機相關螺栓的擰緊問題描述
                              5.1.2 兩種螺栓擰緊數據的算法選擇分析
                            5.2 K-means在高強度螺栓數據中的應用分析
                              5.2.1 高強度螺栓擰緊流程及現狀
                              5.2.2 基于K-means的高強度螺栓大數據分析方案
                              5.2.3 高強度螺栓基于6 sigma質量評價方法的分析
                            5.3 DBSCAN在普通螺栓數據中的應用分析
                              5.3.1 普通螺栓抒緊流程及現狀
                              5.3.2 基于DBSCAN的普通螺栓大數據分析方案
                              5.3.3 普通螺栓基于6 sigma質量評價方法的分析
                            5.4 本章小結
                          第6章 結論與展望
                            6.1 結論
                            6.2 展望
                          參考文獻
                          致謝
                          攻讀學位期間發表的學術論文目錄

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