制造過程質量管控軟件系統設計與實現

王桂鋒

（中航工業綜合技術研究所，北京 100028）

制造過程質量管控軟件系統設計與實現

王桂鋒

（中航工業綜合技術研究所，北京 100028）

論述了制造過程質量管控軟件系統的核心功能和部署設計，介紹了制造過程質量管控軟件系統核心功能的設計與實現，并介紹了數據自動采集的實現技術、關聯規則提取和決策樹數據挖掘技術的應用實現。

質量管控；制造過程；質量管控軟件系統

隨著現代科學技術的發展，人們對產品質量提出了越來越高的要求，為了保證產品質量達到顧客滿意，企業必須在生產過程中控制產品質量特性的波動，防止不合格品的產生，以免造成企業和用戶的經濟損失。在產品的生產過程中，利用產品的檢驗數據和生產過程的測量數據，對產品的生產過程進行實時監控，能夠及時發現產品質量特性的波動，減少不合格產品。在采集產品質量數據方面，可以充分利用測量儀器的特性，實現自動化的數據采集，可以節省人力成本，也可以避免人為因素引起的數據準確度低的問題。制造過程質量管控軟件系統實現了某些測量儀器自動化采集數據的功能，在采集到數據的同時，根據系統用戶的設置，使用合適的控制圖對產品的生產過程進行實時的監控。另外，制造過程質量管控軟件系統也利用收集到的產品質量數據，結合產品的生產過程數據，應用Apriori算法，實現了關聯規則的提取功能，應用決策樹的C4.5算法，實現了決策樹的生成功能，使用關聯規則和決策樹，可以了解生成過程各環節的依賴關系，發現薄弱環節，進而對生成過程加以改進。

1 系統功能與部署設計

1.1 軟件系統的核心功能

制造過程質量管控軟件系統包括系統配置、在線監控、數據采集、數據分析與報表、數據挖掘5大核心功能模塊。制造過程質量管控軟件系統核心功能如圖1所示。

圖1 制造過程質量管控軟件系統核心功能

系統配置模塊包括BOM管理、日期范圍設置、失控代碼設置子功能。BOM管理功能實現了對BOM結構的維護及信息設置功能。日期范圍設置功能在數據分析時可實現按動態、靜態時間取值分析計算。失控代碼表設置功能用來自定義失控原因，實現按照失控原因進行數據分析。

在線監控模塊包括零件監控、關鍵特性監控、關鍵工序監控等子功能。零件的監控功能實現了在一個監控界面同時監控該零件的關鍵工序是否受

控，關鍵工序的監控能夠監控關鍵工序是否受控以及波動情況，關鍵特性的監控實現了在一個監控界面同時監控該關鍵特性的所有關鍵工序是否受控。

數據采集模塊包括三坐標測量儀數據采集、數顯卡尺數據采集、照相測量設備數據采集3個子功能。該模塊實現了在數據測量的同時，將測量數據采集到系統的數據庫中，在系統的在線監控功能模塊中，能夠實時的觀測到采集的數據和相應的狀態。

數據分析模塊包括過程能力計算、成組過程能力計算、不合格類型統計、工序能力匯總報表等子功能。該模塊實現了按動態、靜態時間取值分析計算。

數據挖掘模塊包括關聯規則提取和生成決策樹2個子功能。關聯規則提取使用Apriori算法，生成決策樹使用C4.5算法。

1.2 部署架構設計

制造過程質量管控軟件系統部署架構由WEB服務器、數據庫服務器、系統客戶端以及數據采集客戶端組成，它們通過局域網絡相連接。WEB服務器和數據庫服務器可以合并，也可以獨立部署。系統客戶端不需要額外部署軟件，用戶只需要使用瀏覽器通過局域網連接就能訪問到部署在WEB服務器上的應用程序。 數據采集客戶端分別連接不同的數據測量儀器，并部署相應的客戶端程序，數據采集客戶端也通過局域網連接訪問部署在WEB服務器上的應用程序和數據庫。制造過程質量管控軟件系統部署架構如圖2所示。

2 制造過程質量管控系統設計與實現

制造過程質量管控軟件系統采用流行的B/S架構，使用開放源代碼的關系型數據庫管理系統mysql集中統一管理數據。制造過程質量管控軟件系統基于穩定成熟的.net平臺，采用Silverlight技術，使用C#語言進行開發，具有一次安裝，多個客戶端免安裝的特點，大大簡化了系統維護工作。

2.1 在線監控

軟件系統的在線監控功能主要包括零件的監控和關鍵工序的監控。零件的監控功能實現了在一個監控界面同時監控該零件的關鍵工序是否受控，在監控圖中使用特定的圖形符號代表要監控的零件對應的關鍵工序，當圖形符號不斷閃爍時表示該符號對應的關鍵工序不受控，用戶可以設置監控背景圖和關鍵工序在背景圖上的顯示位置。關鍵工序的監控通過控制圖實現，能夠監控關鍵工序是否受控以及波動情況，系統提供的控制圖包括統計控制圖、彩虹圖和運行圖。統計控制圖包括均值—極差控制圖、均值標準差空圖、單值—移動極差控制圖等。彩虹圖包括雙側公差彩虹圖、單側上限彩虹圖和單側下限彩虹圖。

在線監控功能實現的技術要點和難點在于實時性，目前WEB應用的實時功能實現技術主要有兩種，一是采用輪詢機制，二是采用推送機制。輪詢機制就是由系統定時向服務器發出詢問請求，服務器接收到請求，若存在新數據，則返回新數據，否則返回沒有新數據的反饋信息，系統接收到返回信息后對數據進行相應的處理。推送機制即就是當服務器有新數據到達時，主動發送數據給系統，系統接收到數據對數據進行相應的處理。輪詢機制由于存在輪詢周期，并不能做到真正的實時，但一般輪詢周期都比較短，可以忽略。輪詢機制的另外一個問題就是當系統以固定頻率向服務器發起請求的時候，服務器端的數據可能并沒有更新，這樣會帶來

很多無謂的網絡傳輸。推送機制能夠實現真正的實時，但系統客戶端和服務器之間需要建立長久連接，保持連接狀態會浪費服務器端的資源，并且連接比較容易中斷。制造過程質量管控軟件的在線監控功能，采用了輪詢機制實現實時的在線監控，用戶可以根據實際需要，對輪詢周期進行設置。

圖2 制造過程質量管控軟件系統部署架構設計

2.2 軟件系統的數據自動采集實現

軟件系統采用數據庫的方式集中統一管理采集的數據，提供了多種數據采集方式。在線監控功能定時通過網絡從數據庫獲取采集的數據，數據采集終端通過網絡實時傳遞數據到數據庫。數據采集方式包括由用戶通過軟件系統提供的數據采集界面錄入數據、用戶使用儀器測量數據，通過連接測量儀器的工作站電腦讀取數據并通過網絡將數據傳遞到數據庫、從其他現有軟件系統自動提取所需的數據。關于軟件系統中的自動數據采集功能，除了要解決從測量儀器讀取測量的數據之外，還要對不同測量儀器的數據進行分析整理，將數據規范化、統一化，即使用系統統一的方式管理數據。

系統實現了三坐標測量儀數據采集、數顯卡尺數據采集、照相測量設備數據采集3個子功能。

2.2.1 三坐標測量儀數據采集

三坐標測量儀使用過程中是需要人為控制的，一般的操作步驟為建立三坐標（系統會默認一個三坐標），用標準件對坐標進行校驗，在測量工件上選取幾何元素，對幾何元素進行測量，收集數據信息。使用三坐標測量儀測量時，會產生相應的數據文件，這些數據文件具有相對固定的數據格式，并且是可訪問的，可以從這些文件中提取到測量信息。三坐標測量儀數據采集客戶端監控三坐標測量儀的數據文件，當監聽到創建新文件事件時，通過文件解析程序解析新文件，并將解析到的測量數據通過系統的數據采集服務接口寫入數據庫，并依據用戶設置的控制圖對數據進行分析，確定數據的狀態。

2.2.2 數顯卡尺數據采集

數顯卡尺是利用電子測量、數字顯示的原理，對兩測量面相對移動分隔的距離進行讀數測量的用具，是機、電、光一體化的產品，尺身上已經沒有刻度值作為讀數的依據，它由3部分組成，機械尺身、定柵尺和電子部件。數顯卡尺測量數據時，可以通過接收其連接的USB接口消息獲取數顯卡尺測量的數據。數顯卡尺數據采集客戶端提供了監聽USB接口消息的功能，當接收到消息，解析消息后得到測量數據，通過系統的數據采集服務接口寫入數據庫，并依據用戶設置的控制圖對數據進行分析，確定數據的狀態。

2.2.3 照相測量設備數據采集

照相測量設備的原理類似于照相機拍攝照片而得名，是為滿足工業設計行業應用需求而研發的產品，它集高速掃描與高精度優勢，可按需求自由調整測量范圍，從小型零件掃描到車身整體測量均能完美勝任，具備極高的性能價格比。照相測量設備使用TCP協議傳輸測量的數據，照相測量設備數據采集客戶端通過socket連接到照相測量設備指定的TCP端口，并監聽TCP消息，當接收到消息后，解析消息得到測量數據，通過系統的數據采集服務接口寫入數據庫，并依據用戶設置的控制圖對數據進行分析，確定數據的狀態。

2.3 數據分析

制造過程質量管控軟件數據分析模塊主要解決了兩類問題：一是可實現按動態、靜態時間范圍進行分析計算，即在用戶使用數據分析功能時，系統根據用戶預設時間條件，自動提取滿足時間條件的數據進行分析計算。日期范圍設置如圖3所示。二是成組過程能力計算，即針對產品不同關鍵工序的數據，進行歸一化處理之后再進行過程能力計算。

2.4 數據挖掘

圖3 動態、靜態日期范圍設置

軟件系統的數據挖掘功能實現了關聯規則提取和生成決策樹功能。關聯規則是指在大型的數

據庫系統中，迅速找出各事物之間潛在的、有價值的關聯，用規則表示出來，經過推理、積累形成知識后，得出重要的相關聯的結論。為了發現有意義的關聯規則，需要給定兩個閾值最小支持度和最小可信度。挖掘出的關聯規則必須滿足用戶規定的最小支持度，它表示了一組項目關聯在一起需要滿足的最低聯系程度。挖掘出的關聯規則必須滿足用戶規定的最小可信度，它反映了一個關聯規則的最低可靠度。決策樹是一個類似于流程圖的樹結構，其中每個內部節點表示在一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，而每個樹節點代表類或者類分布。樹的最頂層節點是根節點[1]。

軟件系統實現關聯規則提取和生成決策樹功能時，將三坐標測量儀測量的終檢數據作為關聯規則的結果項，將產品生產的過程數據作為關聯規則的影響項，用戶需要設置兩個閾值最小支持度和最小可信度，其中最小置信度閥值范圍為（0，1），默認為0.8，最小支持度閥值范圍為（0，1），默認為0.1。使用關聯規則的Apriori算法[2]進行計算，生成關聯規則，并給出了每條關聯規則的置信度、支持度、提升度。系統利用決策樹的C4.5算法[3]生成決策樹。

3 結束語

制造過程質量管控軟件系統能夠幫助企業在生產過程中控制產品質量特性的波動，進行產品過程改進，防止不合格品的產生，以免造成企業和用戶的經濟損失。制造過程質量管控系統仍然有許多不足和需要改進的地方，比如數據自動采集功能，企業使用的測量儀器種類繁多，且大多未提供數據接口，目前只是實現3類測量儀器的自動數據采集，對于企業使用的其他測量儀器，未能實現自動化數據采集，仍然需要采用人工參與的方式采集數據。另外，關于數據挖掘功能，由于企業產品的檢驗數據和生產過程數據大多缺乏關聯關系，很難將檢驗數據和生產過程數據對應起來。

[1][美]Jiawei Han. 數據挖掘概念與技術 [M]. 北京：機械工業出版社，2001.8.

[2]馬廣平. 關聯規則挖掘Apriori算法的改進 [J]. 電子技術與軟件工程，2014年19期.

[3]楊學兵，張俊. 決策樹算法及其核心技術 [J]. 計算機技術與發展，2007年01期.

（編輯：雨晴）

F273.2

C

1003-6660（2016）05-0020-04

10.13237/j.cnki.asq.2016.05.005

[收修訂稿日期]2016-05-13