数据挖掘在H08小型电子变压器质量管理中的应用

摘要

随着计算机信息化管理系统的应用和推广,数据分析技术在企业质量管理中的应用将与日俱增,数据挖掘则是一种新兴的数据分析技术,正在在许多行业中扮演着越来越重要的角色。虽然很多企业已应用统计技术来管理质量过程,但管理人员仍然非常期待有一种更为强大的数据分析工具来帮助实现产品质量管理。数据挖掘技术的出现为质量管理人员提供了新的选择。如何将数据挖掘应用到企业质量管理中,成了摆在企业质量管理人员面前的新课题。本论文的目的就在于探讨如何利用数据挖掘技术来构建符合企业特点的质量管理数据挖掘模式。数据挖掘意味着在一些事实或观察数据的集合中寻找隐藏模式的决策支持过程。数据挖掘也就是知识发现,文本数据库分类是数据挖掘中的重要内容之一。企业历史形成的质量案例也是一种文本数据集,对这些数据集进行数据挖掘及分类是十分有必要的。在本研究中,我们研究了一种新的基于短语的特征提取算法。并把这种算法应用到质量案例的分类中,取得较好的分类结果。具体处理过程是这样,首先采集了福建福日电子股份有限公司质量案例200份。然后进行数据清洗过程,之后对数据进行量化工作,特征提取,在我们的实验中采用的是一种新的特征提取方法即基于短语的特征提取方法;我们将这200份含有4种质量案例进行3种组合,然后通过算法将它们分别进行分类,通过实验我们得到了较好的效果。数据挖掘技术能自动从质量案例数据集中提取出主要的特征,对质量案例进行分类能很好地帮助质量管理人员判断质量问题,并且总结出不同质量案例间有哪些过去从未发现的不同的表现特征。尽管在我们的实验中所用到的数据集是福建福日电子股份有限公司真实质量案例,但是这里提出的分类方法如果应用到其它类型的文本数据集也是适用的。

目录

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 研究目的与意义

1.2 国内外研究现状分析

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.3 本论文的结构和重点内容

第二章 数据挖掘的相关知识

2.1 数据挖掘定义

2.1.1 定义

2.2 数据挖掘的对象

2.2.1 数据仓库

2.2.2 文本数据库

2.3 数据挖掘的特点

2.4 数据挖掘功能和分类

2.4.1 功能

2.4.2 分类

2.5 数据挖掘的过程

2.5.1 数据准备

2.5.2 数据挖掘

2.5.3 结果解释

2.6 数据挖掘结果评估

2.7 本章小结

第三章 文本数据挖掘中的文本分类技术和方法

3.1 文本数据挖掘的定义及作用

3.1.1 文本数据挖掘的定义

3.1.2 文本挖掘的作用

3.2 文本挖掘的过程

3.2.1 特征的建立

3.2.2 特征集的缩减

3.2.3 学习与知识模式的提取

3.2.4 模型质量的评价

3.3 文本分类技术

3.3.1 基于训练集的文本分类方法

3.3.2 基于分类词表的文本分类方法

3.4 本章小结

第四章 项目实施保障体系设计

4.1 项目实施组织管理

4.1.1 项目实施管理原则

4.2 公司的质量管理体系结构

4.3 公司的质量管理体系部门职能

4.4 项目实施组织结构及项目组人员

4.4.1 项目实施组织结构

4.4.2 项目组人员与职责

4.4.3 项目负责人主要工作职责

4.4.4 组织管理经验

4.5 工作定员、人员培训和工作制度

4.5.1 工作定员

4.5.2 人员培训

4.5.3 工作制度

4.6 主要生产工艺流程

4.7 H08 小型变压器组件主要技术指标表

4.8 相关生产主要设备清单

4.9 H08 小变压器电路原理图

4.10 各工序质量检查表

4.10.1 OP 绕线工程检查表

4.10.2 HV 绕线工程检查表

4.10.3 准备工程检查表

4.10.4 FVR 工程检查表

4.10.5 装配工程检查表

4.10.6 注入工程检查表

4.10.7 QC 工程检查表

4.11 H08 小变压器生产过程中产生主要质量不良

4.12 本章小结

第五章 改进的DIG 算法在质量案例分类中的应用

5.1 质量案例的采集和预处理

5.2 量化

5.3 改进的DIG 算法即文本分类算法的步骤和结果

5.3.1 改进行的DIG算法

5.3.2 实验结果

5.3.3 四种大比例质量案例成因分析

5.4 四大质量案例对策措施

5.5 对策后产品四大质量案例改进情况

5.6 对策前后关键指标HV 电压数据样本的标准差分析

5.6.1 对策前电压检测工位的记录数据标准差分析

5.6.2 对策后电压检测工位的记录数据标准差分析

5.7 本课题财务回报分析

5.8 本章小结

第六章 总结和展望

6.1 全文回顾与总结

6.2 展望

参考文献

致谢

攻硕期间取得的成果