MES环境下基于数据挖掘技术的质量预测与诊断系统研究的中期报告.docx

MES环境下基于数据挖掘技术的质量预测与诊断系统研究的中期报告
中期报告
一、项目概述
本项目旨在设计一种基于数据挖掘技术的MES厂务系统下的质量预测与诊断系统，以降低产品制造过程中出现的缺陷率，并提高产品质量。
二、已完成工作
1.研究了MES系统在制造领域的应用现状和发展趋势，对MES系统架构和功能进行了探究。
2.对产品质量的预测与诊断方法进行了研究，确定了基于数据挖掘技术的预测与诊断方法。
3.收集了系统需要的生产数据，包括工艺参数、生产过程数据、传感器数据等，同时提出了数据处理、特征提取和分类方法。
三、存在问题
1.数据的质量和获取方式需要进一步完善，需要考虑如何让数据更加真实可靠。
2.需要建立一套完整的评价标准和体系，以评估系统的准确性和稳定性。
3.应用场景需要深入挖掘，包括通过制造数据帮助企业进行降本增效等。
四、下一步工作
1.完善数据质量和获取方式，以确保数据的真实可靠。
2.在已有的基础上，进一步完善数据处理、特征提取和分类方法。
3.建立完整的评价标准和体系，针对不同的应用场景进行测试和优化。
4.深入挖掘应用场景，与企业合作进行实际案例研究，验证系统的实用性和效果。
五、项目进度计划
1.完善数据质量和获取方式，制定实现方案，计划完成时间为1个月。
2.进一步完善数据处理、特征提取和分类方法，计划完成时间为2个月。
3.建立评价标准和体系，针对不同的应用场景进行测试和优化，计划完成时间为3个月。
4.与企业合作进行实际案例研究，验证系统的实用性和效果，计划完成时间为4个月。
六、参考文献
[1]陈田、应秀珍、王利民、张爱玲.基于PSP和“滴水效应”的质量预测技术研究[J].科学技术与工程,2017,17(10):2978-2983.
[2]刘德锋、夏中华.基于数据挖掘的制造质量预测[J].机电工程,2018,35(1):88-91.
[3]张廷刚、李琪琪.基于生产数据挖掘的质量预测方法[J].制造业自动化,2017(9):19-22.
[4]焦鑫、周怡清、李雪峰.基于关联规则数据挖掘的制造质量预测研究[J].现代制造技术与装备,2017(4):102-103.