基于数据挖掘的外协件质量控制预测研究

论文摘要

企业以质量为本,在汽车生产过程中会用到大量的外协件,其质量对于整车质量有至关重要的影响,如果能够准确预测外协零件质量,对企业提高整车质量意义重大。本文依据上海某汽车公司的实际情况,分析和研究了数据挖掘和时间序列分析在外协件质量控制方面的一些应用。本文针对企业外协件质量控制存在的问题,提出了利用数据挖掘结合时间序列分析的方法对外协件的历史检测数据进行分析、预测。首先,本文引入了数据挖掘和时间序列的概念,介绍了数据挖掘的研究方法和算法,利用分类、关联和聚类算法对历史数据进行处理,建立了外协件质量检测数据仓库;其次,系统的建模引入了时间序列的方法,利用生产实际的外协件质量检测历史数据,建立了应用质量控制的AR模型;最后,我们使用Java程序结合SQL Server 2000数据库,开发了外协件质量信息流管理软件,完成了上海华普外协件质量信息流软件管理平台,基于实际检测的样本数据进行系统建模、分析以及预测零件质量情况。本文的实际内容来源于实际生产,然后又将实际生产和时间序列理论结合在一起,对产生的时间序列进行了合理的分析。本论文的理论通过软件得以实现,并在实际生产中的使用,提高了检验效率,满

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.2 课题的研究目的和意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.4 课题研究的来源
• 1.5 章节编排
• 第二章 外协件质量控制
• 2.1 质量管理与控制
• 2.1.1 质量检验
• 2.1.2 统计质量控制
• 2.1.3 全面质量管理（TQM）
• 2.2 质量信息管理
• 2.2.1 质量信息
• 2.2.2 质量信息的作用
• 2.3 外协件质量控制
• 2.3.1 外协件管理系统质量信息反馈
• 2.4 本章小结
• 第三章 数据挖掘技术
• 3.1 数据挖掘概念
• 3.2 数据挖掘的基础
• 3.3 数据挖掘过程
• 3.4 数据挖掘的研究方法
• 3.4.1 分类与预测模式
• 3.4.2 关联方法
• 3.4.3 聚类分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 时间序列分析
• 4.1 基本概念介绍
• 4.1.1 平稳随机过程
• 4.1.2 时间序列的统计特征
• 4.2 时间序列建模
• 4.2.1 系统建模及模型辨识
• 4.2.2 时间序列系统建模问题
• 4.2.3 时间序列系统建模问题的研究现状及应用
• 4.3 AR 模型
• 4.3.1 一元线性回归模型
• 4.3.2 AR（1）模型
• 4.3.3 AR（n）模型
• 4.4 时间序列预测的统计学模型
• 4.4.1 时间序列的统计学模型
• 4.5 本章小结
• 第五章 外协件管理系统设计与实现
• 5.1 系统硬件软件配置
• 5.1.1 硬件配置
• 5.1.2 软件配置
• 5.2 系统功能分析与设计
• 5.2.1 系统设计原则
• 5.2.2 外检部门工作流程
• 5.2.3 外协件信息管理系统分析
• 5.3 系统各个模块介绍
• 5.3.1 数据录入模块
• 5.3.2 质量信息查询模块
• 5.3.2 综合分析报表模块
• 5.3.3 系统管理模块
• 5.3.4 外协件质量分析预测模块
• 5.3.4.1 数据挖掘时序分析
• 5.3.4.2 数据库构建和关系表设计
• 5.3.4.3 利用 SQL Server 数据挖掘
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 研究工作总结
• 6.2 未来工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表论文情况