汽车涂装车间质量缺陷关联规则及预测方法研究

摘要

涂装车间喷涂质量缺陷是良品率难以突破的瓶颈因素。车身质量缺陷受制于复杂的工艺、设备以及物料和环境等因素，不同种类的缺陷发生的概率难以预测。传统六西格玛与SPC方法侧重单变量监控，难以揭示“多事件耦合触发缺陷”的复杂机制。本文提出一种基于FP-Growth的缺陷-事件关联挖掘框架：首先将工艺报警、设备事件、新批次物料更换事件与质量缺陷进行“事件化”与“时间窗拼接”，构建交易型数据集；随后利用FP-Growth高效提取高频缺陷前兆规则；最后设计质量缺陷事件预测服务，实现缺陷提前5～10 min的发生概率推测并预警。该研究为涂装车间质量管理智能化转型提供了可复制的轻量级算法范式。

关键词

涂装缺陷 / FP-Growth / 关联规则 / 实时预警 / 数据挖掘