基于生產過程的質量數據分析與決策策略

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1 生產過程的質量數據分析

1.1 產品生命周期質量數據源 雖然時代的發展和社會的進步在一定程度上給產品制造業提供了大的機遇，但在傳統制造模式和傳統質量里面的制約限制下，國內的很多制造企業的質量管理局限性非常強，通常其質量管理主要會局限于質量管理部門的相關獨立活動[2]，這就會導致質量管理體系的條塊之間具有分割性，同時也會導致生產過程的質量相關管理活動出現封閉性且分散，最終致使產品的生命周期的生產質量水平難以達到理想化的視野，企業在生產過程中的各類生產數據信息資源庫無法準確的建立，信息孤島的現象就會大量的涌現，生產過程的質量數據信息生成過程也會受到極大程度的阻礙，以下是根據生產過程的產品數據信息全過程而做出的產品生命周期質量數據形成圖，如圖1所示。

圖1 產品生命周期質量數據形成過程

圖2 產品生命周期質量數據源

從圖1和圖2兩個數據表中可以清晰看出，生產企業在生產過程中產生的相關質量數據信息都來自于主體不同的應用軟件系統，而這主體差異性較大的應用軟件系統是由不同的軟件廠商開發設計，因此，在開發過程中的數據開發，分屬結構和部門都是不同的，也就說明了對生產過程的質量數據信息相關技術人員必須做充分的質量數據挖掘，最終促使可利用的數據信息轉換為統一形式的數據格式。

1.2 異構數據的獲取與轉化 異構數據的獲取與轉化通常要從三大方面著手，首先是對于女生長過程的產品相關的st ep格式文檔的層次化結構化處理過程，這主要依賴于屬性鄰接圖的特征內容提取，其次是表格類文件的信息抽取，表格類文件數據抽取方法是典型的非結構化的數據類型法，因此，在建構的過程中，輸出有用的生產數據信息，需要選擇不同類型的XML模板，從而讓有效的或準確的數據信息通過結構化處理存儲到預備的數據庫中[3]，最后，數據庫數據的信息抽取本身就是結構化的數據，因此，在這一步需要做的是將數據庫中的數據進行內容提取和數據清洗和轉換。

1.3 質量數據挖掘 生產過程的產品設計到最終的生產涉及的治療數據主要包括需求階段，設計階段，采購階段，生產階段和服務階段，在這五大類的質量數據過程中，由于不同存儲方式的差異性存在，因而所采取的結構化處理方法也不盡相同，通常而言，生產過程的質量數據信息由數據層，方法層，支持層，應用層四大方面組成[4]，也就說明了數據層主要發揮結構化處理信息的作用，在數據層的基礎之上，充分挖掘方法層，將已有的數據質量信息進行深挖，并通過相關計算機應用算法進行內容封存，而知識層則通過對挖掘的數據信息進行分類化處理和動態過程的升華，從而達到數據精細化的效果，應用層則主要根據生產廠家的生產需求進行知識的獲取和內容的應用，從而達到四者的統一。

2 生產過程的質量數據決策策略

首先，采取精益化生產的制造模式。精益化生產制造模式特別是在國外，取得了非常好的成效，也基于當前國內生產企業質量數據的發展現狀，國際市場競爭日趨激烈，產品訂單批量的越來越小，種類越來越多，客戶需求越來越高，無疑，精益化的生產已經能夠成為提高市場競爭力的一把利器，因此，采用精益制造的決策策略就顯得十分必要，能夠促使廣大生產企業在生產過程中從管理制度，管理流程和管理方法以及生產工具以及技術來做整體的數據分析和決策論斷，其次，設置功能多樣化的質量管理系統。多樣化的質量管理系統不僅能夠促使質量管理的相關信息和數據的有效傳遞，同時，多樣化的管控模塊更是符合生產過程的設計評審，工藝評審以及產品質量評審，能夠減輕工作人員的工作量，提高數據信息的準確性，精密追蹤生產全過程，多樣化的質量管理系統對促進質量數據信息的精確性和科學性有極大的作用，再次，不斷加強生產過程的質量數據的應用深度。當前，我國現有的數據分析方式仍然受到傳統人工統計分析方式的極大制約，深度的數據信息挖掘層次不高，價值有限，所以，加強生產過程的質量管理數據的應用深度挖掘就十分必要。最后，統籌規劃，實行聯動管理手段。

3 結束語

隨著經濟的發展和社會的進步，伴隨著產品消費者對產品消費的消費需求層次越來越高，生產制造業的生產方式也由傳統的大批量剛性生產轉向現代化的多品種、少批量的柔性生產[5]，同時，由于制造業的新型業務類型的不斷增多，對技術革新也起到了推波助瀾的作用，正是基于生產企業當前的發展現狀，對生產過程中的數據信息做精密化的分析就顯得尤為重要，只有不斷突破傳統的業務邏輯和傳統做法，才能夠真正的將生產企業的生產過程推向精細化和高端化的發展階段，本文對生產過程的質量數據分析和有效應對策略做出了具體內容的闡述和策略的探析，對生產過程中產品的質量，數據源進行深刻地探究和系統的探索，提出了系統化的應對策略和數據挖掘措施，從而為相關生產企業的生產質量數據信息精準挖掘提供了有益的借鑒與參考。