基于大数据分析的产品质量异常侦测研究

• 作者: 张钦嘉 赵强 郝国亮 陈嘉丰 高鹤鸣
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 不良预警 制程参数 大数据分析
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 信息化应用
• 页码范围: 119-122
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 1238字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-4706.2019.11.046

摘要

众所周知,常规产品不良分析方法通过经验分析不良成因及发生位置,并根据少量数据推断存在问题的设备.这种分析方法费时费力,验证周期长,准确度低;为改善这一状况,本文基于FDC(Fault Detection and Classification)系统,利用JMP、Minitab等品质分析工具,通过大量收集不良发生前、发生时、发生后的数据,得到FDC大数据分析五步法,使得验证周期减少70％以上,准确率达85％以上,极大地提高了产品不良改善效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张钦嘉		1	0	0.0	0.0
2	赵强		1	0	0.0	0.0
3	陈嘉丰		1	0	0.0	0.0
4	郝国亮		1	0	0.0	0.0
5	高鹤鸣		1	0	0.0	0.0