本发明涉及智能控制，尤其涉及基于生产过程监控的生产质量评估方法及系统。
背景技术：
1、在产品生产流程中，一般需要对产品原料、仓库和完工后的产品进行检验，从而对产品的质量进行评估，其原因主要为以下几点：一、确保产品符合标准和规定要求：通过对产品进行质量评估，可以确保产品符合相关的标准和规定要求，包括国家标准、行业标准、客户标准等，以满足市场准入需求。二、保障用户体验和满意度：产品质量评估有助于确保产品的性能、可靠性和安全性，提升用户的使用体验，增强用户满意度，有利于品牌建设和口碑传播。三、减少质量问题和风险：通过质量评估，能够及时发现产品存在的质量问题和潜在风险，有助于采取措施进行改进和修正，减少产品被退回、召回或投诉的可能性。四、提高产品竞争力：保证产品质量符合最佳标准，有助于提高产品的竞争力，赢得消费者信赖，增强市场份额。
2、但是现有技术中，仅仅对产品原料、仓库和完工后的产品进行检验还无法使产品的质量达到最佳，需要增设在产品生产过程中的监控检验步骤才能及时发现生产中的问题和缺陷，从而提高生产质量，即需要基于生产过程监控的生产质量评估方法及系统来对生产过程中的产品进行智能的监控和质量评估。
技术实现思路
1、本发明公开基于生产过程监控的生产质量评估方法及系统，旨在解决背景技术中的技术问题。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
3、基于生产过程监控的生产质量评估方法，包括以下具体步骤：
4、s1：确定质量指标：确定需要监控和评估的生产质量指标，包括产品的尺寸精度、外观质量、工艺参数稳定性等方面；
5、s2：设计监控方案：根据产品质量指标和生产过程特点，设计监控方案，确定需要监控的关键指标、监控点、监控频率、监控方法等；
6、s3：数据采集与记录：通过传感器、监测设备等手段，实时采集生产过程中与质量指标相关的数据，并进行记录；
7、s4：数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、异常值处理等，以确保数据的准确性和可用性；
8、s5：建立评估模型：利用统计方法、机器学习算法等技术，建立生产质量评估模型；
9、s6：模型训练与验证：使用历史数据对评估模型进行训练，并使用另外的历史数据进行验证，通过模型的训练和验证，确定评估模型的准确性和可靠性；
10、s7：实时质量评估：根据实时监控数据和评估模型，对生产质量进行实时评估，判断产品是否符合质量标准，同时识别生产过程中存在的问题和不良趋势；
11、s8：反馈与改进：将评估结果反馈给生产管理团队，共同分析问题的原因，并采取相应的改进措施，可能包括调整生产参数、设备维护、员工培训等，以提高产品质量和生产效率；
12、s9：持续优化：根据实际情况和反馈结果，对评估模型和监控指标进行持续优化和改进，提高生产质量的稳定性和一致性，并实现生产过程的持续优化。
13、在一个优选的方案中，所述s5中，统计方法包括控制图、正态性检验等，机器学习算法包括支持向量机、神经网络等。
14、基于生产过程监控的生产质量评估系统，包括云平台和实时监控单元，所述云平台内包括数据采集与存储单元、数据处理单元、质量评估单元、报警单元、反馈与改进单元和数据可视化单元；所述实时监控单元包括参数监控模块和生产线监控模块，所述质量评估单元包括模型构建单元、模型训练与优化模块和质量评估模块；
15、所述数据采集与存储单元：负责将传感器和监控设备获取的数据进行采集，并储存至云平台内进行数据的持久化存储，确保数据的完整性和可靠性；
16、所述数据处理单元：负责利用数据分析技术对采集到的数据进行分析处理，包括数据清洗、质量控制、异常检测和数据变换等，能够提高数据质量、准确性和可靠性，为模型建立提供更好的数据基础；
17、所述报警单元：负责设置相应的报警机制，当生产过程中出现异常情况或者评估结果超出预警线时，通知用户并建议操作人员采取相应的措施，以便能够快速防止质量问题，并减少成品非质量的损失；
18、所述反馈与改进单元：负责将评估结果进行多维度分析并反馈给相关责任人，了解生产过程中存在的问题和瓶颈，并提供改善建议，包括调整生产参数、设备维护、工艺优化等，以提高产品质量；
19、所述数据可视化单元：负责以可视化的方式整合和展示关键参数、生产信息、质量评估结果和改善建议，为生产质量评估提供可视化数据支持。
20、在一个优选的方案中，所述实时监控单元、数据采集与存储单元、数据处理单元、质量评估单元、报警单元和反馈与改进单元依次相连，所述实时监控单元、数据采集与存储单元、质量评估单元和反馈与改进单元均与数据可视化单元相连，所述模型构建单元、模型训练与优化模块和质量评估模块依次相连。
21、在一个优选的方案中，所述参数监控模块：在生产线上布置各种类型的传感器和监控设备，这些设备直接与生产设备连接，实时获取数据，监测生产过程中的关键参数，如温度、压力、速度、湿度等。
22、在一个优选的方案中，所述生产线监控模块：实时显示和更新生产线或设备中待生产项目的信息，在生产线同步进行的大屏上，操作人员可实时监控各自任务，管理完成时间表和生产线的状态，从而能快速识别出不良品的生产实例和生产线及数据偏离情况。
23、在一个优选的方案中，所述模型构建单元：使用统计方法、机器学习算法等技术，构建生产过程的数学模型以及质量预测模型，通过学习历史数据，识别质量问题的关键特征，并显著提高问题的监测和预测能力，用于识别生产过程中的异常情况并预测产品质量。
24、在一个优选的方案中，所述模型训练与优化模块：利用历史数据进行模型训练，并对评估模型进行持续优化和改进，提高其准确性和稳定性。
25、在一个优选的方案中，所述质量评估模块：根据事先设定的质量指标，通过评估模型对产品质量进行预测和评估，并生成相应的报告，对产品的质量进行定量化评价。
26、由上可知，本发明提供的基于生产过程监控的生产质量评估方法及系统旨在实时监控生产过程中的关键参数，并通过数据分析评估产品质量，及时发现问题并采取改进措施，能够帮助企业实现对生产质量的实时监控、评估和指导改进，提高生产效率、减少生产成本、提升产品质量、降低生产风险，是一种高效、可靠的生产质量管理解决方案。
1.基于生产过程监控的生产质量评估方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的基于生产过程监控的生产质量评估方法，其特征在于，所述s5中，统计方法包括控制图、正态性检验等，机器学习算法包括支持向量机、神经网络等。
3.基于生产过程监控的生产质量评估系统，包括云平台和实时监控单元，其特征在于，所述云平台内包括数据采集与存储单元、数据处理单元、质量评估单元、报警单元、反馈与改进单元和数据可视化单元；所述实时监控单元包括参数监控模块和生产线监控模块，所述质量评估单元包括模型构建单元、模型训练与优化模块和质量评估模块；
4.根据权利要求3所述的基于生产过程监控的生产质量评估系统，其特征在于，所述实时监控单元、数据采集与存储单元、数据处理单元、质量评估单元、报警单元和反馈与改进单元依次相连，所述实时监控单元、数据采集与存储单元、质量评估单元和反馈与改进单元均与数据可视化单元相连，所述模型构建单元、模型训练与优化模块和质量评估模块依次相连。
5.根据权利要求3所述的基于生产过程监控的生产质量评估系统，其特征在于，所述参数监控模块：在生产线上布置各种类型的传感器和监控设备，这些设备直接与生产设备连接，实时获取数据，监测生产过程中的关键参数，如温度、压力、速度、湿度等。
6.根据权利要求3所述的基于生产过程监控的生产质量评估系统，其特征在于，所述生产线监控模块：实时显示和更新生产线或设备中待生产项目的信息，在生产线同步进行的大屏上，操作人员可实时监控各自任务，管理完成时间表和生产线的状态。
7.根据权利要求3所述的基于生产过程监控的生产质量评估系统，其特征在于，所述模型构建单元：使用统计方法、机器学习算法等技术，构建生产过程的数学模型以及质量预测模型，通过学习历史数据，识别质量问题的关键特征，并显著提高问题的监测和预测能力，用于识别生产过程中的异常情况并预测产品质量。
8.根据权利要求3所述的基于生产过程监控的生产质量评估系统，其特征在于，所述模型训练与优化模块：利用历史数据进行模型训练，并对评估模型进行持续优化和改进，提高其准确性和稳定性。
9.根据权利要求3所述的基于生产过程监控的生产质量评估系统，其特征在于，所述质量评估模块：根据事先设定的质量指标，通过评估模型对产品质量进行预测和评估，并生成相应的报告，对产品的质量进行定量化评价。
