数据驱动下汽车注塑零部件的质量控制研究

摘要

由于注塑行业成型系统较为复杂并且对环境较为敏感,注塑成型加工过程中的不稳定因素很容易导致产品不良的发生,造成经济损失.由于过程的复杂性,不可预见的干扰,设备故障以及原料成分的变化,一批批次中止时的产品质量可能与规格相差甚远,所以对注塑成型大数据进行分析,来感知这些不可见的干扰因素,然后通过分析建模解决甚至避免现场痛点问题.制造业一直面临着几个挑战,包括可持续性、性能和生产质量.制造商试图通过在制造过程层面融合物联网(IoT)和ICT(信息与通信技术),通过实施CPS(信息物理系统)来提高企业的竞争力.而CPS平台(或者说智能工厂)是根据制造企业的特点,由不同类型的数据采集/处理方法、决策规则和功能组成.本文根据注塑工艺的特点、构成框架的模块及其具体功能,提出了一种基于实时制造数据的智能注塑系统框架.希望本文能作为指导,提高注塑行业的市场竞争力,支持智能工厂的建设,为工业4.0做准备.