一种基于XGBoost的智能制造质量预测模型

摘要

近年来随着人工智能技术的飞速发展,我国提出了振兴工业的“工业4.0”计划。在实际生产制造过程中由于各种干扰因素的存在,流水线生产工件的质量参差不齐。为此,本文提出了一种预测流水线加工质量的XGFO(XGBoost Forecast)回归模型。首先,从工艺流程上对流水线加工流程进行分类;其次,对数据关系进行分析,完成数据处理及特征值提取;最后,参考XGBoost算法建立质量预测的回归模型,提出质量预测算法。