汽车冲压“工艺-质量”商业智能分析
【摘要】 为适应汽车冲压生产智能制造的要求，针对车间生产质量控制严重依赖人工经验，生产数据关系难以建立等问题，本文利用偏最小二乘回归方法(PLS)建立映射关系，最终提出冲压商业智能分析模型，用于深入挖掘冲压“工艺一质量”关联关系，并确定影响冲压生产质量关键因子。本模型通过采集冲压工艺过程数据和零件质量数据，采用主成分分析方法对多组自变量进行分类和降维，提取4组主成分作为解释源数据的综合性指标，并结合回归模型中的标准回归系数确定了9个关键因子。经检验，模型判定系数龙=0.7,模型具有简单可靠的预测效果。在实际应用中，该模型可有效建立不同类别零件一对多甚至多对多的映射关系，实现质量超前控制，提高零件下线质量的一致性和稳定性。
