智能工厂时代下的质量控制与管理范式变革

原始数据层 → 特征提取层 → 分析建模层 → 决策执行层 → 优化反馈层
   ↓            ↓            ↓            ↓            ↓
传感器信号   工艺参数提取   质量预测模型   自适应调整   参数优化建议
图像/视频流  缺陷特征提取   根本原因分析   预警通知   控制策略更新
操作日志     异常模式识别   关联规则挖掘   维护工单   设计改进反馈
环境数据     趋势分析       多变量分析     工艺变更   供应商评价

class IntelligentQualityInspection:
    def __init__(self, model_type='hybrid'):
        """
        智能质量检测系统初始化
        支持多种模型混合架构
        """
        self.detection_models = {
            'surface': self.load_surface_defect_model(),
            'dimensional': self.load_dimensional_model(),
            'assembly': self.load_assembly_check_model(),
            'anomaly': self.load_unsupervised_anomaly_model()
        }
        self.confidence_threshold = 0.92
        self.adaptive_learning = True
        self.false_alarm_rate = 0.05
        self.defect_database = DefectKnowledgeGraph()
    
    def multi_modal_inspection(self, image_data, sensor_data, process_params):
        """
        多模态融合检测：结合视觉、传感器和工艺参数
        """
        # 视觉特征提取
        visual_features = self.extract_visual_features(image_data)
        
        # 多源数据融合
        fused_features = self.fuse_modalities(
            visual_features, 
            sensor_data, 
            process_params
        )
        
        # 多模型协同决策
        defect_results = []
        for model_name, model in self.detection_models.items():
            if model_name == 'anomaly':
                # 无监督异常检测，发现未知缺陷类型
                anomaly_score = model.detect_unknown_patterns(fused_features)
                if anomaly_score > 0.85:
                    defect_results.append({
                        'type': 'new_defect_pattern',
                        'confidence': anomaly_score,
                        'characteristics': self.extract_pattern_features(fused_features)
                    })
            else:
                # 有监督缺陷分类
                prediction = model.predict(fused_features)
                if prediction['confidence'] > self.confidence_threshold:
                    defect_results.append(prediction)
        
        # 决策融合与置信度评估
        final_judgment = self.decision_fusion(defect_results)
        
        # 在线学习更新
        if self.adaptive_learning:
            self.update_knowledge_base(final_judgment, fused_features)
        
        return final_judgment
    
    def root_cause_analysis(self, defect_pattern, historical_data):
        """
        缺陷根本原因分析
        结合实时数据与历史知识图谱
        """
        # 构建因果关系图
        cause_effect_graph = self.build_causal_graph(
            defect_pattern,
            historical_data,
            self.process_knowledge_base
        )
        
        # 概率推理
        root_cause_probabilities = self.bayesian_inference(cause_effect_graph)
        
        # 生成改善建议
        recommendations = self.generate_actions(root_cause_probabilities)
        
        return {
            'root_causes': root_cause_probabilities,
            'recommendations': recommendations,
            'preventive_measures': self.suggest_preventive_measures(defect_pattern)
        }

class AdaptiveSPCSystem:
    def __init__(self):
        self.data_stream = RealTimeDataStream()
        self.control_limits = {}
        self.change_point_detector = BayesianChangePointDetection()
        self.multivariate_models = {}
        self.anomaly_patterns = AnomalyPatternLibrary()
    
    def dynamic_control_limits(self, process_data, window_size=1000):
        """
        动态控制限计算，适应过程漂移和突变
        """
        # 检测过程状态变化
        change_points = self.change_point_detector.analyze(process_data)
        
        if change_points:
            # 分段计算控制限
            segments = self.segment_data(process_data, change_points)
            for segment in segments:
                # 基于当前过程能力计算控制限
                stats = self.calculate_statistics(segment)
                capability_index = self.calculate_cpk(stats)
                
                # 自适应调整控制限宽度
                adjustment_factor = self.capability_adjustment(capability_index)
                self.control_limits[segment['period']] = {
                    'UCL': stats['mean'] + adjustment_factor * 3 * stats['std'],
                    'LCL': stats['mean'] - adjustment_factor * 3 * stats['std'],
                    'capability': capability_index
                }
        else:
            # 稳定过程使用常规控制限
            stats = self.calculate_statistics(process_data[-window_size:])
            self.control_limits['current'] = {
                'UCL': stats['mean'] + 3 * stats['std'],
                'LCL': stats['mean'] - 3 * stats['std']
            }
        
        return self.control_limits
    
    def multivariate_monitoring(self, quality_metrics):
        """
        多变量质量监控
        处理质量特性间的相关性
        """
        # 主成分分析降维
        pca_result = self.pca_transformation(quality_metrics)
        
        # T²统计量和SPE统计量计算
        t2_statistic = self.calculate_hotelling_t2(pca_result)
        spe_statistic = self.calculate_spe(pca_result)
        
        # 联合监控
        combined_indicator = self.combine_monitoring_statistics(t2_statistic, spe_statistic)
        
        # 异常贡献度分析
        if combined_indicator > self.threshold:
            contribution = self.calculate_contribution(quality_columns)
            return {
                'status': 'out_of_control',
                'contributing_factors': contribution,
                'recommended_action': self.suggest_action(contribution)
            }
        
        return {'status': 'in_control'}

原料批次 → 生产过程 → 检验记录 → 仓储物流 → 客户使用
   ↓          ↓          ↓          ↓          ↓
RFID标识   工位数据采集  自动检测结果  环境监控数据  使用反馈数据
供应商信息  工艺参数记录  人工复检确认  运输轨迹追踪  故障报告
检验证书   操作员信息    设备状态     时间戳       维护记录
          质量预警信号  返工处理     温度湿度     客户评价

缺陷发生 → 报告填写 → 会议讨论 → 原因分析 → 对策制定 → 实施验证
   ↓          ↓          ↓          ↓          ↓          ↓
数小时后    人工录入    每周例会    经验判断    纸质文件    数周后

异常信号 → 自动分类 → 根因分析 → 对策推荐 → 自动执行 → 效果验证
   ↓          ↓          ↓          ↓          ↓          ↓
实时预警    AI分类    模型推理    系统生成    工单下发    实时反馈
            <5分钟     <10分钟    <2分钟    自动分配    持续监控