1.本发明涉及零缺陷数据处理技术领域，特别是一种基于零缺陷工程大数据的质量分析方法及系统。
背景技术：2.目前各制造行业对于零缺陷的分析大部分停留在使用柱状图、折线图、饼图等简单图表进行简易分析展示，而这些简易图表均只能“展示数据”，未有效对数据进行科学分析；制造过程所产生的质量大数据未利用质量工具进行科学的分析和科学判异，无法识别产品制造过程潜在的问题点和风险点。
3.如现有技术中，专利号为201810925436的专利公开了一种“基于制造大数据的产品异常数据追溯分析方法”，利用制造企业各个生产环节的多源异结构数据，通过针对性的数据预处理测量对原始质量数据进行合理整合，构建便于大规模并行分析的结构化数据集；广泛抽取并精确选择数据特征，选用适当的分析测量和分析算法，对产品生产过程中所产生的异常数据进行追溯分析，为制造企业提供精准的质量异常数据追溯分析方法。但该方法只能将各个生产环节所采集的质量大数据进行分类汇总储存，并将数据使用knn算法进行数据预处理，未利用质量工具进行科学的分析和科学判异，无法识别产品制造过程潜在的问题点和风险点。
技术实现要素：4.为了克服现有技术的上述缺点，本发明的目的是提供一种基于零缺陷工程大数据的质量分析方法和系统。
5.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于零缺陷工程大数据的质量分析方法，包括：
6.获取包括生产各环节质检岗位检验的质量数据、人工自互检的零缺陷质量数据、补充录入的其他质量数据和附加质量数据，并形成质量数据库存储到质量决策系统中；
7.将质量数据库中的数据分别与产品生产订单、产品条码、售后反馈数据关联；
8.从质量数据库中筛选用于质量分析的数据，形成质量分析数据库存储到信息化系统模块上，信息化系统模块对质量数据进行标准化；
9.质量大数据分析系统对质量分析数据库中的数据进行分析和判异，包括根据质量工具的公式、运算函数和图表生成分析图表，及根据质量工具的判异原则对数据进行分析和判异，对识别出的异常数据进行标注，发送提醒和推送。
10.作为本发明的进一步改进：所述质量大数据分析系统对质量分析数据库中的数据进行分析和判还包括：根据质量工具的公式、运算函数和excel表格形成质量数据计算逻辑，对质量数据进行分析和判异。
11.作为本发明的进一步改进：还包括根据所述售后反馈数据识别客户重点关注质量问题，并根据识别内容建立包括但不限于质量数据故障类别板块、故障等级板块、售后整改
分类板块。
12.作为本发明的进一步改进：所述从质量数据库中筛选用于质量分析的数据，形成质量分析数据库存储到信息化系统模块上包括：筛选的数据类别包括但不限于日期、物料名称、故障数量、缺陷类别、责任单位和责任厂家。
13.作为本发明的进一步改进：所述质量大数据分析系统对质量分析数据库中的数据进行分析和判异还包括：根据数据处理单元从质量分析数据库中筛选的产品每日所产生的所有质量数据，利用公式计算出产品故障不良率，利用图表生成产品每日累计质量数据趋势图。
14.作为本发明的进一步改进：所述质量大数据分析系统对质量分析数据库中的数据进行分析和判异还包括：根据数据处理单元从质量分析数据库中筛选的产品制造缺陷质量数据，利用公式计算出制造缺陷不良率，利用图表产品制造缺陷质量数据趋势图。
15.作为本发明的进一步改进：所述质量大数据分析系统对质量分析数据库中的数据进行分析和判异还包括：根据数据处理单元从质量分析数据库中筛选的产品每日制造缺陷质量数据，利用公式计算出制造缺陷累计不良率f(t)值、制造缺陷总不良率p值和产品制造过程能力西格玛水平。
16.作为本发明的进一步改进：数据处理单元对质量分析数据库中的数据进行预处理，识别与售后反馈数据相关联的质量数据，计算故障率和累计故障率，利用柱状图和折线图生成售后相关数据排列图，分析需要改进的质量数据。
17.一种基于零缺陷工程大数据的质量分析系统，包括：
18.rfid系统，建立数据采集模块和rfid系统数据库，录入生产环节各环节质检岗位检验的质量数据；
19.零缺陷决策系统，接收员工自互检的零缺陷质量数据；
20.数据补充录入模块，通过数据补充录入单元接口将其他质量数据和附加质量数据；
21.质量决策系统，采集rfid系统采集的质量数据、零缺陷决策系统采集的零缺陷质量数据、其他质量数据和附加质量数据，形成质量数据库，将质量数据库的质量数据分别与产品生产订单、产品条码、售后反馈数据关联；
22.信息化系统模块，从质量决策系统的质量数据库中筛选用于质量分析的数据并存储为质量分析数据库，将质量数据进行标准化；
23.质量大数据分析系统，通过数据处理单元识别接收识别信息化系统模块采集的质量数据，筛选所需数据进行数据转换，形成第n质量分析数据库，根据质量工具和判异原则对质量数据进行分析和判异，识别出异常数据，发送提醒和推送。
24.作为本发明的进一步改进：所述质量大数据分析系统还包括根据质量工具的公式、运算函数和excel表格，形成质量数据计算逻辑，利用图表工具生成分析图表，根据质量工具的判异原则对识别的异常数据进行颜色标注。
25.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
26.1、本发明造企业各生产环节所产生的大量质量数据，将产品生产过程中每日员工自互检发现的零缺陷和质量部门设置的检验岗位检出质量数据进行汇总整理，通过质量决策系统将质量大数据存储到信息化系统模块中，实现质量数据的集中管理，实现质量数据
完整性、准确性、可追溯；利用质量工具和判异原则对质量数据进行分析和判异，挖掘质量数据中蕴含的规律性，识别产品制造过程潜在的问题点和风险点，为企业提供质量大数据科学的分析方法。
27.2、将质量进行标准化，防止人为主观信息填写差异导致质量数据信息不同；，还与产品身份代码绑定，确保数据可追溯性。
28.3、利用质量工具判异规则，自动识别产品生产的异常点，自动报警提示，提升质量管理反应能力；快速识别产品潜在风险，提升产品合格率。
附图说明
29.图1为本发明的示意图。
30.图2为八大判异原则的示意图。
具体实施方式
31.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
32.为了解决现有技术中的技术问题，现结合附图说明与实施例对本发明进一步说明：
33.如图1-图2所示，本发明公开了一种基于零缺陷工程大数据的质量分析方法，包括：
34.获取包括生产各环节质检岗位检验的质量数据、人工自互检的零缺陷质量数据、补充录入的其他质量数据和附加质量数据，并形成质量数据库存储到质量决策系统中；
35.其中，其他质量数据为遗漏的质量数据等，所述附加质量数据可以为与产品制造相关的物流数据等。
36.将质量数据库中的数据分别与产品生产订单、产品条码、售后反馈数据关联；
37.实现故障数据与产品对应的精准性，可用于产品售出后生命周期内厂内制造过程质量状态追溯；
38.从质量数据库中筛选用于质量分析的数据，形成质量分析数据库存储到信息化系统模块上，信息化系统模块对质量数据进行标准化；
39.通过信息化系统模块，将企业每日采集的各生产单位、各环节质量数据导入信息化系统模块内，自动采集和储存数据，便于数据可实时查询，可防止质量数据丢失或遗漏，形成企业产品制造过程“零缺陷工程大数据库”。
40.质量大数据分析系统对质量分析数据库中的数据进行分析和判异，包括根据质量工具的公式、运算函数和图表生成分析图表，及根据质量工具的判异原则对数据进行分析和判异，对识别出的异常数据进行标注，发送提醒和推送。
41.通过数据处理单元实时接收信息化系统模块所采集和获取的质量数据，筛选出所需数据进行数据转换，形成第n质量分析数据库。
42.通过质量工具运算函数、判异逻辑思路，形成计算机运算代码，实现信息化分析系
统，提升质量数据分析效率。
43.通过质量工具判异规则，建立系统识别方法，实现质量大数据自动分析、自动识别异常点，提升质量管理反应速度。
44.信息化系统模块通过不同筛选数据接口，实现根据质量大数据各板块、各类别项目自动识别和自动分析。
45.大数据分析后判异的异常数据点，系统自动提醒、自动推送、异常自动显示。例如通过电视大屏、pc端、手机及显示屏，实现实时对企业制造过程质量大数据进行展示；还可以通过与microsoft office outlook系统关联，实现质量大数据每日分析结果数据展示、自动推送。
46.所述质量大数据分析系统对质量分析数据库中的数据进行分析和判还包括：根据质量工具的公式、运算函数和excel表格形成质量数据计算逻辑，对质量数据进行分析和判异。
47.还包括根据所述售后反馈数据识别客户重点关注质量问题，并根据识别内容建立包括但不限于质量数据故障类别板块、故障等级板块、售后整改分类板块。
48.所述从质量数据库中筛选用于质量分析的数据，形成质量分析数据库存储到信息化系统模块上包括：筛选的数据类别包括但不限于日期、物料名称、故障数量、缺陷类别、责任单位和责任厂家。
49.所述质量大数据分析系统对质量分析数据库中的数据进行分析和判异还包括：根据数据处理单元从质量分析数据库中筛选的产品每日所产生的所有质量数据，利用公式计算出产品故障不良率，利用图表生成产品每日累计质量数据趋势图。
50.质量工具的公式包括：
51.公式一：
52.公式二：
53.公式三：
54.公式四：
55.通过数据处理单元采集到的质量分析数据库中的数据，并识别出产品每日所产生的所有质量数据，利用运算公式一计算出“产品故障不良率”，利用柱状图、折线图生成“产品每日累计质量数据趋势图”；将质量工具中各种分析工具的公式、运算函数，利用excel表格形成质量数据计算逻辑和方法。例如通过“控制图公式”计算出每日“产品累计故障率”的中心线cl(即p值)，ucl上限，lcl下限。
56.利用折线图将ucl、cl、p、lcl数据做成图表。同时根据质量工具控制图中的八大判异原则(见图2)对每日累计质量数据分析中的“异常的数据”进行颜色标注，以识别产品潜在的问题点和风险点。
57.所述质量大数据分析系统对质量分析数据库中的数据进行分析和判异还包括：根据数据处理单元从质量分析数据库中筛选的产品制造缺陷质量数据，利用公式计算出制造
缺陷不良率，利用图表产品制造缺陷质量数据趋势图。
58.通过数据处理单元采集到的质量分析数据库，识别出产品每日所产生的制造缺陷质量数，利用运算公式计算出“制造缺陷不良率”，利用柱状图、折线图生成“产品制造缺陷质量数据趋势图”；将质量工具中各种分析工具的公式、运算函数，利用excel表格形成质量数据计算逻辑和方法。例如通过“控制图公式”计算出每日“制造缺陷故障数”的中心线cl(即p值)，ucl上限，lcl下限。
59.利用折线图将ucl、cl、p、lcl数据做成图表。同时根据质量工具控制图中的八大判异原则对产品每日制造缺陷质量数据分析的“异常的数据”进行颜色标注，以识别产品制造过程潜在的问题点和风险点。
60.所述质量大数据分析系统对质量分析数据库中的数据进行分析和判异还包括：根据数据处理单元从质量分析数据库中筛选的产品每日制造缺陷质量数据，利用公式计算出制造缺陷累计不良率f(t)值、制造缺陷总不良率p值和产品制造过程能力西格玛水平。
61.通过数据处理单元采集到的质量分析数据库，识别出产品每日制造缺陷质量数据，利用运算公式计算出“制造缺陷累计不良率f(t)值和制造缺陷总不良率p值”，通过计算公式：zbench＝normsinv(1-p)计算出企业产品制造过程能力西格玛水平。其中应用的公式有：y＝p(x＝0)＝e-dpu
。
62.数据处理单元对质量分析数据库中的数据进行预处理，识别与售后反馈数据相关联的质量数据，计算故障率和累计故障率，利用柱状图和折线图生成售后相关数据排列图，分析需要改进的质量数据。
63.由于质量大数据中的故障物料、缺陷描述、故障信息等数据非常之庞大，使用质量工具单一的对某一个单位数据进行分析，其分析结果图表不仅无法完整展示，同时也不能达到质量改进最终目标“提升顾客满意度”，为此通过对数据单元采集到的质量分析数据库进行预处理，识别产品零缺陷大数据与售后反馈数据中强相关的故障缺陷，计算出故障率和累计故障率，利用柱状图+折线图生成售后强相关数据排列图，快速分析关键的少数质量改进项目，以精准追溯产品质量风险物料、识别潜在风险。
64.本发明利用质量工具的运算函数、判异逻辑思路，形成计算机运算代码，通过不同代码编写数据计算程序、图表显示程序、数据判异规则程序、颜色变异程序、界面提示功能程序等，实现信息化分析系统，提升质量数据分析效率。
65.通过质量工具的判异规则，建立系统识别方法，实现质量大数据自动分析、自动识别异常点，提升质量管理反应速度。
66.通过信息化系统将大数据分析后判异的异常数据点，利用“提示界面、颜色变化、邮件推送”等实现分析结果自动提醒、自动推送、异常自动显示功能。
67.通过建立不同筛选数据接口，分析人员根据所需结果选择不同时间段、不同产品、不同物料名称、不同生产单位等对数据进行科学质量分析，实现根据质量大数据各板块、各类别项目自动识别和自动分析。
68.质量大数据分析结果通过电视大屏、pc端、手机及显示屏，打开终端连接地址进行实时展示，实现企业产品质量大数据实时分析、实时展示。
69.通过与microsoft office outlook系统关联，实现质量大数据每日分析结果数据
展示、自动推送。
70.对大数据分析后判异的异常数据点，通过数据对接其他系统端口，实现数据分析识别的异常数据自动提醒、自动推送、异常自动显示。
71.rfid系统录入数据、零缺陷录入数据，也可也使用excel表格收集质量数据录入质量数据信息化系统。
72.实施例1
73.一种基于零缺陷工程大数据的质量分析系统，包括：
74.rfid系统，建立数据采集模块和rfid系统数据库，通过数据录入单元接口录入生产环节各环节质检岗位检验的质量数据；
75.零缺陷决策系统，在终端通过零缺陷数据连接单元接收员工自互检的零缺陷质量数据；
76.数据补充录入模块，通过数据补充录入单元接口将其他质量数据和附加质量数据；
77.质量决策系统，采集rfid系统采集的质量数据、零缺陷决策系统采集的零缺陷质量数据、其他质量数据和附加质量数据，形成质量数据库，将质量数据库的质量数据分别与产品生产订单、产品条码、售后反馈数据关联；
78.信息化系统模块，从质量决策系统的质量数据库中筛选用于质量分析的数据并存储为质量分析数据库，将质量数据进行标准化；
79.其中，通过建立系统标准化信息内容，确保大量的质量数据内容不会过于繁杂，便于质量数据分析精准化；建立数据识别规则，实现信息化系统可自动识别、自动判定异常数据；建立系统质量数据多环节确认流程，员工发现的专检质量数据、自互检质量数据由企业质量部门对应人员对数据的准确性、完整性、正确性等进行多环节确认，确保质量数据分析的有效性、可靠性。
80.质量大数据分析系统，通过数据处理单元识别接收识别信息化系统模块采集的质量数据，筛选所需数据进行数据转换，形成第n质量分析数据库，根据质量工具和判异原则对质量数据进行分析和判异，识别出异常数据，发送提醒和推送。
81.利用质量工具公式、运算函数，结合excel表格，将计算公式和函数形成质量数据计算规则，对质量大数据进行科学分析和科学判异，挖掘质量数据中蕴含的规律性，识别产品制造过程潜在的问题点和风险点。
82.所述质量大数据分析系统还包括根据质量工具的公式、运算函数和excel表格，形成质量数据计算逻辑，利用图表工具生成分析图表，根据质量工具的判异原则对识别的异常数据进行颜色标注。。
83.以上所述仅是本发明的具体实施例，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
技术特征：1.一种基于零缺陷工程大数据的质量分析方法，其特征在于，包括：获取包括生产各环节质检岗位检验的质量数据、人工自互检的零缺陷质量数据、补充录入的其他质量数据和附加质量数据，并形成质量数据库存储到质量决策系统中；将质量数据库中的数据分别与产品生产订单、产品条码、售后反馈数据关联；从质量数据库中筛选用于质量分析的数据，形成质量分析数据库存储到信息化系统模块上，信息化系统模块对质量数据进行标准化；质量大数据分析系统对质量分析数据库中的数据进行分析和判异，包括根据质量工具的公式、运算函数和图表生成分析图表，及根据质量工具的判异原则对数据进行分析和判异，对识别出的异常数据进行标注，发送提醒和推送。2.根据权利要求1所述的一种基于零缺陷工程大数据的质量分析方法，其特征在于，所述质量大数据分析系统对质量分析数据库中的数据进行分析和判还包括：根据质量工具的公式、运算函数和excel表格形成质量数据计算逻辑，对质量数据进行分析和判异。3.根据权利要求1所述的一种基于零缺陷工程大数据的质量分析方法，其特征在于，还包括根据所述售后反馈数据识别客户重点关注质量问题，并根据识别内容建立包括但不限于质量数据故障类别板块、故障等级板块、售后整改分类板块。4.根据权利要求1所述的一种基于零缺陷工程大数据的质量分析方法，其特征在于，所述从质量数据库中筛选用于质量分析的数据，形成质量分析数据库存储到信息化系统模块上包括：筛选的数据类别包括但不限于日期、物料名称、故障数量、缺陷类别、责任单位和责任厂家。5.根据权利要求1所述的一种基于零缺陷工程大数据的质量分析方法，所述质量大数据分析系统对质量分析数据库中的数据进行分析和判异还包括：根据数据处理单元从质量分析数据库中筛选的产品每日所产生的所有质量数据，利用公式计算出产品故障不良率，利用图表生成产品每日累计质量数据趋势图。6.根据权利要求1所述的一种基于零缺陷工程大数据的质量分析方法，所述质量大数据分析系统对质量分析数据库中的数据进行分析和判异还包括：根据数据处理单元从质量分析数据库中筛选的产品制造缺陷质量数据，利用公式计算出制造缺陷不良率，利用图表产品制造缺陷质量数据趋势图。7.根据权利要求6所述的一种基于零缺陷工程大数据的质量分析方法，所述质量大数据分析系统对质量分析数据库中的数据进行分析和判异还包括：根据数据处理单元从质量分析数据库中筛选的产品每日制造缺陷质量数据，利用公式计算出制造缺陷累计不良率f(t)值、制造缺陷总不良率p值和产品制造过程能力西格玛水平。8.根据权利要求3所述的一种基于零缺陷工程大数据的质量分析方法，数据处理单元对质量分析数据库中的数据进行预处理，识别与售后反馈数据相关联的质量数据，计算故障率和累计故障率，利用柱状图和折线图生成售后相关数据排列图，分析需要改进的质量数据。9.一种基于零缺陷工程大数据的质量分析系统，其特征在于，包括：rfid系统，建立数据采集模块和rfid系统数据库，录入生产环节各环节质检岗位检验的质量数据；零缺陷决策系统，接收员工自互检的零缺陷质量数据；
数据补充录入模块，通过数据补充录入单元接口将其他质量数据和附加质量数据；质量决策系统，采集rfid系统采集的质量数据、零缺陷决策系统采集的零缺陷质量数据、其他质量数据和附加质量数据，形成质量数据库，将质量数据库的质量数据分别与产品生产订单、产品条码、售后反馈数据关联；信息化系统模块，从质量决策系统的质量数据库中筛选用于质量分析的数据并存储为质量分析数据库，将质量数据进行标准化；质量大数据分析系统，通过数据处理单元识别接收识别信息化系统模块采集的质量数据，筛选所需数据进行数据转换，形成第n质量分析数据库，根据质量工具和判异原则对质量数据进行分析和判异，识别出异常数据，发送提醒和推送。10.根据权利要求9所述的一种基于零缺陷工程大数据的质量分析系统，其特征在于，所述质量大数据分析系统还包括根据质量工具的公式、运算函数和excel表格，形成质量数据计算逻辑，利用图表工具生成分析图表，根据质量工具的判异原则对识别的异常数据进行颜色标注。
技术总结本发明公开了一种基于零缺陷工程大数据的质量分析方法及系统，采集质检岗位检验的质量数据、人工自互检的零缺陷质量数据、补充录入的其他质量数据和附加质量数据，形成质量数据库；将数据分别与产品生产订单、产品条码、售后反馈数据关联；筛选用于质量分析的数据形成质量分析数据库；根据质量工具的公式、运算函数和图表生成分析图表，及根据质量工具的判异原则对数据进行分析和判异，对识别出的异常数据进行标注，发送提醒和推送。本发明基于零缺陷工程大数据，利用各种科学的质量工具“嵌入”信息化系统中，对质量大数据进行科学分析和科学判异，挖掘质量数据中蕴含的规律性，识别产品制造过程潜在的问题点和风险点。品制造过程潜在的问题点和风险点。品制造过程潜在的问题点和风险点。
技术研发人员：胡雪松 张浩 杨广明 史星 冉莉莎 晏白雪
受保护的技术使用者：珠海格力电器股份有限公司
技术研发日：2022.07.13
技术公布日：2022/11/1
