CN110600112A - 一种用于发现零部件质量问题的方法、装置及设备 - Google Patents
一种用于发现零部件质量问题的方法、装置及设备 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种用于发现零部件质量问题的方法、装置及设备,该方法包括:从多台设备上安装的零部件中,确定至少两个发生相同故障且类型相同的故障零部件,得到故障零部件集合;判断故障零部件集合中各故障零部件的生产信息之间是否存在相同的质量影响因素;生产信息包括至少一个质量影响因素;若是,则基于故障零部件的生产信息,生成质量问题报告,以使质量负责人可以直接根据质量问题报告,分析并确定导致故障零部件的故障原因的质量问题,无需人工筛选与故障零部件相关的生产记录,提高了故障分析的工作效率,改善了设备质量更新迭代周期长的问题。
Description
技术领域
本申请涉及医疗设备技术领域,尤其涉及一种用于发现零部件质量问 题的方法、装置及设备。
背景技术
大型的医疗设备,如电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT) 机等,往往由大量的零部件组成。当医疗设备中的零部件出现故障时,与 该零部件对应的错误码会被记录在医疗设备的错误日志中。服务工程师在 维修设备时,通过分析错误日志中的错误码,更换相应的零部件使设备恢 复正常运行。而被更换下的零部件一般会发回设备制造厂,以使设备制造 厂分析零部件的故障原因,提高零部件质量,实现对设备质量的迭代更新。
在进行零部件故障原因分析时,工厂的质量部门首先需要整合厂内生 产资料,再分析故障零部件在生产过程中的质量因素,确定是在生产过程 中的质量因素还是该零部件的设计缺陷导致该零部件出现故障。然而,质 量部门在整合厂内生产资料时,往往需要从多个不同的系统中调取相应的 生产资料,再从大量的生产资料中确定导致零部件故障的原因,工作效率 不高,致使设备质量改善迭代的周期长。
发明内容
有鉴于此,本申请提供了一种用于发现零部件质量问题的方法、装置 及设备,能够解决现有技术中故障分析效率低、设备质量迭代改善的周期 长的问题。
本申请实施例一方面提供了一种用于发现零部件质量问题的方法,包 括:
从多台设备上安装的零部件中,确定至少两个发生相同故障且类型相 同的故障零部件,得到故障零部件集合;
判断所述故障零部件集合中各故障零部件的生产信息之间是否存在相 同的质量影响因素;所述生产信息包括至少一个质量影响因素;
若是,则基于所述故障零部件的生产信息,生成质量问题报告。
可选的,所述从多台设备上安装的零部件中,确定至少两个发生相同 故障且类型相同的故障零部件,具体包括:
统计多台设备的故障信息以及每台设备对应零部件的零部件标识和生 产信息;所述零部件标识包括零部件的类型;
结合统计的结果,确定至少两个发生相同故障且类型相同的故障零部 件,得到所述故障零部件集合。
可选的,所述统计多台设备的故障信息以及每台设备对应零部件的零 部件标识和生产信息,具体包括:
根据所述多台设备上报的错误码,得到故障记录表;所述故障信息包 括设备上报的错误码,所述故障记录表保存有设备的设备标识及其上报的 错误码之间的一一对应关系;
对所述故障记录表进行去重处理;
基于预先得到的错误码和零部件类型的对应关系,综合所述零部件标 识、所述生产信息和去重后的故障记录表,得到质量因素追溯表作为所述 统计的结果;所述质量因素追溯表,包括:错误码、设备标识、零部件标 识和生产信息的一一对应关系。
可选的,所述结合统计的结果,确定至少两个发生相同故障且类型相 同的故障零部件,具体包括:
基于所述统计的结果,查找同一个质量影响因素对应的多个目标零部 件;
判断所述各个目标零部件中,是否存在类型相同且对应的设备发生相 同故障的至少两个目标零部件;
若是,则将类型相同且对应的设备发生相同故障的至少两个目标零部 件作为所述故障零部件。
可选的,所述得到故障零部件集合,之后还包括:
判断所述故障零部件集合中零部件的数量是否大于第一预设阈值;所 述第一预设阈值大于或等于2;
当所述故障零部件集合中零部件的数量大于所述第一预设阈值,且所 述故障零部件集合中各个故障零部件的生产信息之间存在相同的质量影响 因素时,执行所述基于所述故障零部件的生产信息,生成质量问题报告。
可选的,所述判断各个所述故障零部件的质量影响因素数据之间是否 存在相同的质量影响因素,之后还包括:
当各个所述故障零部件的质量影响因素数据之间存在相同的质量影响 因素时,继续判断所述相同的质量影响因素的数量是否大于第二预设阈值; 所述第二预设阈值大于或等于1;
若是,则执行所述基于所述故障零部件的生产信息,生成质量问题报 告。
可选的,所述基于所述故障零部件集合中各个零部件的生产信息,生 成质量问题报告,之前还包括:
基于所述统计的结果,查找生产信息中包括目标质量影响因素且类型 与所述故障零部件相同的潜在故障零部件;所述目标质量影响因素为所述 故障零部件集合中各零部件对应的生产信息中相同的质量影响因素;所述 潜在故障零部件对应的设备未发生目标故障,所述目标故障为所述故障零 部件集合中各故障零部件发生的相同故障;
当找到所述潜在故障零部件时,所述基于所述故障零部件集合中各个 零部件的生产信息,生成质量问题报告,具体包括:
基于所述故障零部件集合中各个故障零部件的生产信息和所述潜在故 障零部件,生成质量问题报告。
本申请实施例第二方面提供了一种用于发现零部件质量问题的装置, 包括:确定模块、第一判断模块和生成模块;
所述确定模块,用于从多台设备上安装的零部件中,确定至少两个发 生相同故障且类型相同的故障零部件,得到故障零部件集合;
所述第一判断模块,用于判断所述故障零部件集合中各故障零部件的 生产信息之间是否存在相同的质量影响因素;所述生产信息包括至少一个 质量影响因素;
所述生成模块,用于当所述第一判断模块的判断结果为是时,基于所 述故障零部件的生产信息,生成质量问题报告。
本申请实施例第三方面提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有 计算程序,当该计算机程序被处理器执行时,实现如上述第一方面提供的 发现零部件质量问题的方法中的任意一种。
本申请实施例第四方面提供了一种用于发现零部件质量问题的设备, 包括:处理器和存储器;
所述存储器,用于存储程序代码,并将所述程序代码传输给所述处理 器;
所述处理器,用于根据所述程序代码中的指令,执行如上述第一方面 提供的发现零部件质量问题的方法中的任意一种。
与现有技术相比,本申请至少具有以下优点:
在本申请实施例中,首先从多台设备上安装的零部件中,确定至少两 个发生相同故障且类型相同的故障零部件,得到故障零部件集合。因为相 同类型的故障零部件在不同的设备上均发生了相同的故障,排除了环境、 使用情况或其他偶然情况所造成的故障。然后,判断该故障零部件集合中 各故障零部件的生产信息之间是否存在相同的质量影响因素,确定故障零 部件的故障原因是否因质量因素导致。当故障零部件集合中各故障零部件的生产信息之间存在相同的质量影响因素时,可大概率确定故障零部件发 生的故障是因为零部件的质量因素导致,基于故障零部件的生产信息,生 成质量问题报告,以使质量负责人可以直接根据质量问题报告,分析并确 定导致故障零部件的故障原因的质量问题,无需人工筛选与故障零部件相 关的生产记录,提高了故障分析的工作效率,改善了设备质量更新迭代周 期长的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对 实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地, 下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例,对于本领域普通技 术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其 它的附图。
图1为本申请实施例提供的一种用于发现零部件质量问题的方法的流 程示意图;
图2为本申请实施例中确定发生故障的零部件的流程示意图;
图3为本申请实施例提供的另一种用于发现零部件质量问题的方法的 流程示意图;
图4为本申请实施例提供的一种用于发现零部件质量问题的装置的结 构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请 实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述, 显然,所描述的实施例仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。 基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提 下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
应当理解,在本申请中,“至少一个(项)”是指一个或者多个,“多个” 是指两个或两个以上。“和/或”,用于描述关联对象的关联关系,表示可以 存在三种关系,例如,“A和/或B”可以表示:只存在A,只存在B以及同 时存在A和B三种情况,其中A,B可以是单数或者复数。字符“/”一般表 示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达,是 指这些项中的任意组合,包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例 如,a,b或c中的至少一项(个),可以表示:a,b,c,“a和b”,“a和c”, “b和c”,或“a和b和c”,其中a,b,c可以是单个,也可以是多个。
产品质量的迭代改善,是由服务、生产、研发等相关部门的人员配合 完成的。然而,每个部门的信息往往由多个孤立的系统分别管理。例如, 服务部门有远程服务系统接收远程报警,还有工单系统负责管理维修工单; 生产部门的生产系统负责管理零部件的生产记录及设备所用零部件的组装 记录;设计研发部门有工程管理系统用于管理产品设计更改和执行过程。 这些孤立的系统在产品质量的迭代改善过程中均起到了重要的作用,但这 些系统之间没有信息交换,当对零部件故障进行检测评估时,需要人为查 阅这些系统中的信息,根据查阅的信息进行质量问题的分析。
为此,本申请实施例提供了一种用于发现零部件质量问题的方法、装 置及设备,可以基于上述各个孤立的系统中的信息,确定因质量因素导致 的零部件故障,并基于确定出的因质量因素导致的零部件的生产信息,生 成质量问题报告,以便质量负责人员根据该质量问题报告进行质量问题的 分析,缩短发现零部件质量问题所需的时间,进而缩短了产品质量迭代改 善的周期。在一些可能的实现方式中,还可以根据确定出的因质量因素导致的零部件,确定出其他未发生故障的存在潜在质量问题的零部件,防止 人为操作产生的故障零部件漏检的情况。
基于上述思想,为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易 懂,下面结合附图对本申请的具体实施方式做详细的说明。
参见图1,该图为本申请实施例提供的一种用于发现零部件质量问题 的方法的流程示意图。
本实施例提供的用于发现零部件质量问题的方法,包括以下步骤 S101-S105。
S101:从多台设备上安装的零部件中,确定至少两个发生相同故障且 类型相同的故障零部件,得到故障零部件集合。
在本申请实施例中,当至少两个相同类型的零部件(即故障零部件) 发生了相同的故障时,说明该故障的发生由误操作等偶然因素导致的概率 较小、而因零部件的质量因素所导致的概率较大,质量负责人需针对这一 情况启动质量问题分析流程,以实现对零部件质量问题的发现和质量的改 善。
在本申请实施例一些可能的实现方式中,步骤S101可以通过分析预先 记录的设备相关信息得到。其中,设备的相关信息包括但不限于:设备的 故障信息、对应零部件的零部件标识和生产信息。设备的故障信息记录了 设备的故障情况,以便确定设备中发生故障的零部件和零部件的故障类型 等信息;设备对应零部件的零部件标识记录了设备上安装的零部件信息, 以便综合故障信息确定出故障零部件实体;零部件的生产信息记录了各零部件的生产记录,该生产记录与零部件的质量相关,以便确定故障发生的 原因是否与零部件的质量相关。
设备在发生故障时,会将故障的相关信息上报,该故障的相关信息会 记录在相关的数据库中以便后续故障分析及排除使用。例如,设备可以在 发生故障时,向远程服务系统报警,上报故障的相关信息。该故障的相关 信息具体可以包括故障的类型、故障的发生时间等。设备可以利用预先设 定的错误码对故障的类型进行描述,在发生故障时上报相关的错误码。因 为设备故障的发生一般与其上安装的零部件相关,通过预先分析,可以确 定出与各个故障发生相关的零部件信息,所以基于设备上报的错误码也就 可以确定出发生故障的零部件以及该故障的类型。
各设备上安装的零部件信息均预先记录在相应的数据库中,例如生产 部门的生产系统负责管理零部件的生产记录及设备所用零部件的组装记 录,对应的数据库中则会记录有各个设备对应零部件(即其上安装的零部 件)的零部件标识和生产信息。其中,零部件标识包括但不限于零部件的 类型和序列号(serial number,SN)等。零部件的类型可以利用物资编码 (parts number,PN)表示,利用SN和PN的组合可以唯一确定一个零部 件实体。生产信息与零部件的质量相关,包括但不限于作业人员、作业日 期、工装编号、原材料信息等。
在具体实施时,可以首先确定出上报了相同错误码的多台设备,基于 记录的组装记录(即设备上安装的零部件信息),确定出这些设备中导致该 错误码上报的故障零部件,得到故障零部件集合。
在一个具体的例子中,如图2所示,步骤S101具体可以包括:
S201:统计多台设备的故障信息以及每台设备对应零部件的零部件标 识和生产信息。
在本申请实施例中,多台设备的故障信息具体可以是设备上报的故障 的相关信息(如错误码等)可以从相应的数据库中获取。每台设备对应零 部件的零部件标识即设备上安装的零部件所对应的零部件标识,利用该零 部件标识可以唯一确定一个零部件实体,例如零部件标识可以包括零部件 的类型(如PN),还可以包括零部件的SN等。每台设备对应零部件的生 产信息记录了与其质量相关的因素,具体可以参见上述的相关说明举例, 不再赘述。下表1和表2分别举例示出了一台设备对应零部件的零部件标 识和生产信息。
表1设备对应的零部件标识
设备标识 | 零部件PN | 零部件SN |
DSN001 | PN001 | SN001 |
DSN001 | PN002 | SN001 |
DSN002 | PN001 | SN002 |
DSN002 | PN002 | SN002 |
DSN003 | PN001 | SN003 |
…… | …… | …… |
表2设备对应零部件的生产信息
在本申请实施例一些可能的实施方式中,为了便于质量问题的发现, 步骤S201具体可以包括:
S2011:根据多台设备上报的错误码,得到故障记录表。
在本申请实施例中,故障信息包括设备上报的错误码,故障记录表保 存有设备的设备标识及其上报的错误码之间的一一对应关系。在实际应用 中,设备标识可以是设备的唯一标识码,也可以是设备的序列号,这里不 进行限定。
S2012:对故障记录表进行去重处理。
由于同一设备可能重复出现同一故障、重复报告同一错误码,为了便 于数据的处理,可以去除故障记录表中重复的错误码与设备标识的组合, 对故障记录表进行去重处理,整理每个错误码与报告该错误码的设备的数 据,使得故障记录表中,一台设备对应至少一个不重复的错误码。表3举 例示出了去重后的故障记录表。
表3故障记录表
错误码 | 设备标识 |
ERR12001 | DSN001 |
ERR12001 | DSN002 |
ERR20031 | DSN002 |
…… | …… |
S2013:基于预先得到的错误码和零部件类型的对应关系,综合零部件 标识、生产信息和去重后的故障记录表,得到质量因素追溯表作为统计的 结果。
在本申请实施例中,错误码和零部件类型的对应关系可以基于预先的 经验得到,例如根据历史的故障排查记录等。下表4举例示出了一种错误 码和零部件类型的对应关系。
表4错误码和零部件类型的对应关系
错误码 | 零部件PN |
ERR12001 | PN001 |
ERR20031 | PN002 |
ERR30001 | PN004 |
…… | …… |
质量因素追溯表,包括:错误码、设备标识、零部件标识和生产信息 的一一对应关系。下表5举例示出了一种质量因素追溯表。
表5质量因素追溯表
在实际应用中,随着生产和维修的进行,不仅设备和零部件的数量增 加,设备所用零部件也会实时更新。因此,可以定期对质量因素追溯表进 行更新,具体方法不再赘述。
S202:结合统计的结果,确定至少两个发生相同故障且类型相同的故 障零部件,得到故障零部件集合。
可以理解的是,因为在质量因素追溯表中综合统计了错误码及其对应 的设备以及零部件的相关信息,基于此,即可确定至少两个发生相同故障 且类型相同的故障零部件,得到故障零部件集合。
在本申请实施例一些可能的实现方式中,步骤S202具体可以包括:
S2021:基于统计的结果,查找同一个质量影响因素对应的多个目标零 部件。
在本申请实施例中,可以通过遍历各个质量影响因素的方式,先基于 统计的结果确定出同一个质量影响因素对应的多个目标零部件,例如在表 5所示的例子中,作业人员张三对应设备DSN001上的零部件(PN001, SN001)和设备DSN002上的零部件(PN001,SN002)作为目标零部件。
S2022:判断各个目标零部件中,是否存在类型相同且对应的设备发生 相同故障的至少两个目标零部件。若是,则执行步骤S2023。
可以理解的是,可以通过计算统计结果中同一个质量影响因素对应的 错误码和零部件PN的组合出现的数量,判断是否存在类型相同且对应的 设备发生相同故障的至少两个目标零部件。
S2023:将类型相同且对应的设备发生相同故障的至少两个目标零部件 作为所述故障零部件。
例如在表5所示的例子中,张三对应的ERR12001和PN001的组合出 现了两次,则将设备DSN001上的零部件(PN001,SN001)和设备DSN002 上的零部件(PN001,SN002)作为故障零部件,故障零部件集合中包括零 部件(PN001,SN001)和零部件(PN001,SN002)。
S102:判断故障零部件集合中各故障零部件的生产信息之间是否存在 相同的质量影响因素。若是,则执行步骤S103。
可以理解的是,生产信息包括至少一个质量影响因素,质量影响因素 具体指的是影响零部件质量的因素,包括但不限于零部件的使用期限、作 业人员、作业日期、使用的工装编号、使用的工具编号以及使用原材料的 批次号等与零部件质量相关的因素。由于同一类型的零部件(即故障零部 件)在不用的多台设备上发生了相同的故障,可以考虑该故障是因为零部 件的质量导致,零部件存在质量问题。所以,在本申请实施例中,通过判 断故障零部件的生产信息中是否存在相同的质量影响因素,来判断是否故 障是否因为质量问题导致,该相同的质量影响因素很可能是导致这些故障 零部件在不同的多台设备上均发生故障的原因,生成质量问题报告,为质 量人员的质量分析提供依据,以便质量负责人基于该质量问题报告启动质 量问题分析流程,排查零部件的质量问题,实现零部件质量的改善。
在实际应用中,可以基于上表5所示的质量因素追溯表判断故障零部 件集合中各故障零部件的生产信息之间是否存在相同的质量影响因素。
S103:基于故障零部件的生产信息,生成质量问题报告。
在本申请实施例中,质量问题报告可以仅包括各故障零部件间相同的 质量影响因素,以提示质量负责人针对该质量影响因素进行排查;还可以 包括故障零部件集合中各个故障零部件全部生产信息,以便质量负责人综 合考虑和排查故障零部件的故障原因,避免漏检。
例如上表5所示的例子,零部件(PN001,SN001)和零部件(PN001, SN002)的质量影响因素1-作业人员相同,均为张三。则,基于零部件 (PN001,SN001)和零部件(PN001,SN002)的生产信息生成质量问题 报告。
在实际应用中,可以通过电子邮件等数据传输方式主动将质量问题报 告发送给质量负责人,还可以由质量负责人主动查看该质量问题报告,本 申请实施例对质量报告的格式以及质量负责人获取该质量问题报告的方式 不进行限定,这里也不再一一列举。
在本申请实施例一些可能的实现方式中,为了提高质量问题分析的效 果,改善零部件质量,如图3所示,在步骤S103之前还可以包括:
S301:基于统计的结果,查找生产信息中包括目标质量影响因素且类 型与故障零部件相同的潜在故障零部件。
在本申请实施例中,目标质量影响因素为故障零部件集合中各零部件 对应的生产信息中相同的质量影响因素,潜在故障零部件对应的设备未发 生目标故障,目标故障为故障零部件集合中各故障零部件发生的相同故障。
例如表5中同时包括在零部件(PN001,SN001)的生产信息和零部件 (PN001,SN002)的生产信息中的作业人员张三。则,可以将其他设备中 生产信息也包括张三、零部件PN也为PN001的零部件作为潜在故障零部 件。
当找到潜在故障零部件时,步骤S103具体可以包括:
基于故障零部件集合中各个故障零部件的生产信息和潜在故障零部 件,生成质量问题报告。
可以理解的是,质量问题包括中不仅包括了各个故障零部件的生产信 息,为质量人员提供质量分析的数据支持,还包括了潜在故障零部件的相 关信息(如对应的设备标识和/或生产信息等),以便质量人员利用该质量 问题报告,发现存在潜在故障的零部件提供给质量人员,为设备的前瞻维 护服务提供数据支持。
上述内容详细介绍了如何生成质量问题报告,一般是使质量负责人可 以直接根据该质量问题报告,分析并确定导致故障零部件的故障原因的质 量问题。在实际应用中,还可以根据预先设定的质量问分析的启动条件, 调整需生成质量问题报告的情况,确定当前设备的故障情况是否需要启动 质量问题分析流程,以提高判断出故障由质量问题导致的可能性。在实际 应用中存在以下两种可能的实现方式,下面逐一说明:
在第一种可能的实现方式中,步骤S101之后还可以包括:
判断故障零部件集合中零部件的数量是否大于第一预设阈值;当故障 零部件集合中零部件的数量大于第一预设阈值,且故障零部件集合中各个 故障零部件的生产信息之间存在相同的质量影响因素时,执行步骤S103。
在本申请实施例中,当发生相同故障的同一类型的故障零部件的数量 超过第一预设阈值时,且这些故障零部件的生产信息中均存在相同的质量 影响因素,才执行步骤S103生成质量问题报告。可以理解的是,若发生相 同故障的同一类型的故障零部件的数量不满足质量问题启动条件(即小于 或等于第一预设阈值),则不进行质量问题分析流程,结束流程。
在实际应用中,可以根据实际需要对第一预设阈值进行设定,将第一 预设阈值设置为大于或等于2的数。
在第二种可能的实现方式中,步骤S102之后还可以包括:
当各个故障零部件的质量影响因素数据之间存在相同的质量影响因素 时,继续判断相同的质量影响因素的数量是否大于第二预设阈值;若是, 则执行步骤S103。
在本申请实施例中,当各故障零部件的生产信息中包括超过第二预设 阈值的相同的质量影响因素时,才执行步骤S103生成质量问题报告。在实 际应用中,可以根据实际情况对第二预设阈值进行设定,将第二预设阈值 设定为大于或等于1的数。
还需要说明的是,在具体实施时,还可以综合第一种可能的实现方式 和第二种可能的实现方式来触发质量问题报告的生成,当故障零部件集合 中零部件的数量大于第一预设阈值,且故障零部件集合中各个故障零部件 的生产信息之间存在相同的质量影响因素的数量大于第二预设阈值时,才 执行步骤S103。具体可以参考上述相关的说明,不再赘述。
在本申请实施例中,首先从多台设备上安装的零部件中,确定至少两 个发生相同故障且类型相同的故障零部件,得到故障零部件集合。因为相 同类型的故障零部件在不同的设备上均发生了相同的故障,排除了环境、 使用情况或其他偶然情况所造成的故障。然后,判断该故障零部件集合中 各故障零部件的生产信息之间是否存在相同的质量影响因素,确定故障零 部件的故障原因是否因质量因素导致。当故障零部件集合中各故障零部件的生产信息之间存在相同的质量影响因素时,可大概率确定故障零部件发 生的故障是因为零部件的质量因素导致,基于故障零部件的生产信息,生 成质量问题报告,以使质量负责人可以直接根据质量问题报告,分析并确 定导致故障零部件的故障原因的质量问题,无需人工筛选与故障零部件相 关的生产记录,提高了故障分析的工作效率,改善了设备质量更新迭代周 期长的问题。
基于上述实施例提供的一种用于发现零部件质量问题的方法,本申请 实施例还提供了一种用于发现零部件质量问题的装置。
参见图4,该图为本申请实施例提供的一种用于发现零部件质量问题 的装置的结构示意图。
本申请实施例提供的一种用于发现零部件质量问题的装置,包括:确 定模块410、第一判断模块420和生成模块430;
确定模块410,用于从多台设备上安装的零部件中,确定至少两个发 生相同故障且类型相同的故障零部件,得到故障零部件集合;
第一判断模块420,用于判断故障零部件集合中各故障零部件的生产 信息之间是否存在相同的质量影响因素;生产信息包括至少一个质量影响 因素;
生成模块430,用于当第一判断模块420的判断结果为是时,基于故 障零部件的生产信息,生成质量问题报告。
在本申请实施例一些可能的实现方式中,确定模块410,具体可以包 括:数据统计子模块和零部件确定子模块;
数据统计子模块,用于统计多台设备的故障信息以及每台设备对应零 部件的零部件标识和生产信息;零部件标识包括零部件的类型;
零部件确定子模块,用于结合统计的结果,确定至少两个发生相同故 障且类型相同的故障零部件,得到故障零部件集合。
在本申请实施例一些可能的实现方式中,数据统计子模块,具体可以 包括:第一处理子模块、第二处理子模块和第三处理子模块;
第一处理子模块,用于根据多台设备上报的错误码,得到故障记录表; 故障信息包括设备上报的错误码,故障记录表保存有设备的设备标识及其 上报的错误码之间的一一对应关系;
第二处理子模块,用于对故障记录表进行去重处理;
第三处理子模块,用于基于预先得到的错误码和零部件类型的对应关 系,综合零部件标识、生产信息和去重后的故障记录表,得到质量因素追 溯表作为统计的结果;质量因素追溯表,包括:错误码、设备标识、零部 件标识和生产信息的一一对应关系。
在本申请实施例一些可能的实现方式中,零部件确定子模块,具体可 以包括:第一查找子模块、第一判断子模块和第一确定子模块;
第一查找子模块,用于基于统计的结果,查找同一个质量影响因素对 应的多个目标零部件;
第一判断子模块,用于判断各个目标零部件中,是否存在类型相同且 对应的设备发生相同故障的至少两个目标零部件;
第一确定子模块,用于当第一判断子模块的判断结果为是时,将类型 相同且对应的设备发生相同故障的至少两个目标零部件作为故障零部件。
在本申请实施例一些可能的实现方式中,该装置还可以包括:第二判 断模块;
第二判断模块,用于在确定模块410得到故障零部件集合之后,判断 故障零部件集合中零部件的数量是否大于第一预设阈值;第一预设阈值大 于或等于2;
生成模块430,具体用于当第二判断模块判断故障零部件集合中零部 件的数量大于第一预设阈值,且第一判断模块420判断故障零部件集合中 各个故障零部件的生产信息之间存在相同的质量影响因素时,执行基于故 障零部件的生产信息,生成质量问题报告。
在本申请实施例一些可能的实现方式中,该装置还可以包括:第三判 断模块;
第三判断模块,用于当第一判断模块420判断故障零部件集合中各个 故障零部件的生产信息之间存在相同的质量影响因素时,判断相同的质量 影响因素的数量是否大于第二预设阈值;第二预设阈值大于或等于1;
生成模块430,具体用于当第三判断模块的判断结果为是时,基于故 障零部件的生产信息,生成质量问题报告。
在本申请实施例一些可能的实现方式中,该装置还可以包括:查找模 块;
查找模块,用于基于统计的结果,查找生产信息中包括目标质量影响 因素且类型与故障零部件相同的潜在故障零部件;目标质量影响因素为故 障零部件集合中各零部件对应的生产信息中相同的质量影响因素;潜在故 障零部件对应的设备未发生目标故障,目标故障为故障零部件集合中各故 障零部件发生的相同故障;
生成模块430,具体用于基于故障零部件集合中各个故障零部件的生 产信息和潜在故障零部件,生成质量问题报告。
在本申请实施例中,首先从多台设备上安装的零部件中,确定至少两 个发生相同故障且类型相同的故障零部件,得到故障零部件集合。因为相 同类型的故障零部件在不同的设备上均发生了相同的故障,排除了环境、 使用情况或其他偶然情况所造成的故障。然后,判断该故障零部件集合中 各故障零部件的生产信息之间是否存在相同的质量影响因素,确定故障零 部件的故障原因是否因质量因素导致。当故障零部件集合中各故障零部件的生产信息之间存在相同的质量影响因素时,可大概率确定故障零部件发 生的故障是因为零部件的质量因素导致,基于故障零部件的生产信息,生 成质量问题报告,以使质量负责人可以直接根据质量问题报告,分析并确 定导致故障零部件的故障原因的质量问题,无需人工筛选与故障零部件相 关的生产记录,提高了故障分析的工作效率,改善了设备质量更新迭代周 期长的问题。
基于上述实施例提供的一种用于发现零部件质量问题的方法和装置, 本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算程序, 当该计算机程序被处理器执行时,实现如上述实施例提供的发现零部件质 量问题的方法中的任意一种。
基于上述实施例提供的一种用于发现零部件质量问题的方法和装置, 本申请实施例还提供了一种用于发现零部件质量问题的设备,包括:处理 器和存储器;所述存储器,用于存储程序代码,并将所述程序代码传输给 所述处理器;所述处理器,用于根据所述程序代码中的指令,执行如上述 实施例提供的发现零部件质量问题的方法中的任意一种。
需要说明的是,本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实 施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似 部分互相参见即可。对于实施例公开的设备或装置而言,由于其与实施例 公开的方法相对应,所以描述比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅 用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或 者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术 语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使 得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且 还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……” 限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还 存在另外的相同要素。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬 件、处理器执行的软件模块,或者二者的结合来实施。软件模块可以置于 随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可 擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内 所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上所述,仅是本申请的较佳实施例而已,并非对本申请作任何形式 上的限制。虽然本申请已以较佳实施例揭露如上,然而并非用以限定本申 请。任何熟悉本领域的技术人员,在不脱离本申请技术方案范围情况下, 都可利用上述揭示的方法和技术内容对本申请技术方案做出许多可能的变 动和修饰,或修改为等同变化的等效实施例。因此,凡是未脱离本申请技 术方案的内容,依据本申请的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰,均仍属于本申请技术方案保护的范围内。
Claims (10)
1.一种用于发现零部件质量问题的方法,其特征在于,所述方法包括:
从多台设备上安装的零部件中,确定至少两个发生相同故障且类型相同的故障零部件,得到故障零部件集合;
判断所述故障零部件集合中各故障零部件的生产信息之间是否存在相同的质量影响因素;所述生产信息包括至少一个质量影响因素;
若是,则基于所述故障零部件的生产信息,生成质量问题报告。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从多台设备上安装的零部件中,确定至少两个发生相同故障且类型相同的故障零部件,具体包括:
统计多台设备的故障信息以及每台设备对应零部件的零部件标识和生产信息;所述零部件标识包括零部件的类型;
结合统计的结果,确定至少两个发生相同故障且类型相同的故障零部件,得到所述故障零部件集合。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述统计多台设备的故障信息以及每台设备对应零部件的零部件标识和生产信息,具体包括:
根据所述多台设备上报的错误码,得到故障记录表;所述故障信息包括设备上报的错误码,所述故障记录表保存有设备的设备标识及其上报的错误码之间的一一对应关系;
对所述故障记录表进行去重处理;
基于预先得到的错误码和零部件类型的对应关系,综合所述零部件标识、所述生产信息和去重后的故障记录表,得到质量因素追溯表作为所述统计的结果;所述质量因素追溯表,包括:错误码、设备标识、零部件标识和生产信息的一一对应关系。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述结合统计的结果,确定至少两个发生相同故障且类型相同的故障零部件,具体包括:
基于所述统计的结果,查找同一个质量影响因素对应的多个目标零部件;
判断所述各个目标零部件中,是否存在类型相同且对应的设备发生相同故障的至少两个目标零部件;
若是,则将类型相同且对应的设备发生相同故障的至少两个目标零部件作为所述故障零部件。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述得到故障零部件集合,之后还包括:
判断所述故障零部件集合中零部件的数量是否大于第一预设阈值;所述第一预设阈值大于或等于2;
当所述故障零部件集合中零部件的数量大于所述第一预设阈值,且所述故障零部件集合中各个故障零部件的生产信息之间存在相同的质量影响因素时,执行所述基于所述故障零部件的生产信息,生成质量问题报告。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述判断各个所述故障零部件的质量影响因素数据之间是否存在相同的质量影响因素,之后还包括:
当各个所述故障零部件的质量影响因素数据之间存在相同的质量影响因素时,继续判断所述相同的质量影响因素的数量是否大于第二预设阈值;所述第二预设阈值大于或等于1;
若是,则执行所述基于所述故障零部件的生产信息,生成质量问题报告。
7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述故障零部件集合中各个零部件的生产信息,生成质量问题报告,之前还包括:
基于所述统计的结果,查找生产信息中包括目标质量影响因素且类型与所述故障零部件相同的潜在故障零部件;所述目标质量影响因素为所述故障零部件集合中各零部件对应的生产信息中相同的质量影响因素;所述潜在故障零部件对应的设备未发生目标故障,所述目标故障为所述故障零部件集合中各故障零部件发生的相同故障;
当找到所述潜在故障零部件时,所述基于所述故障零部件集合中各个零部件的生产信息,生成质量问题报告,具体包括:
基于所述故障零部件集合中各个故障零部件的生产信息和所述潜在故障零部件,生成质量问题报告。
8.一种用于发现零部件质量问题的装置,其特征在于,所述装置包括:确定模块、第一判断模块和生成模块;
所述确定模块,用于从多台设备上安装的零部件中,确定至少两个发生相同故障且类型相同的故障零部件,得到故障零部件集合;
所述第一判断模块,用于判断所述故障零部件集合中各故障零部件的生产信息之间是否存在相同的质量影响因素;所述生产信息包括至少一个质量影响因素;
所述生成模块,用于当所述第一判断模块的判断结果为是时,基于所述故障零部件的生产信息,生成质量问题报告。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算程序,当该计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1至7任一项所述的发现零部件质量问题的方法。
10.一种用于发现零部件质量问题的设备,其特征在于,包括:处理器和存储器;
所述存储器,用于存储程序代码,并将所述程序代码传输给所述处理器;
所述处理器,用于根据所述程序代码中的指令,执行如权利要求1至7任一项所述的发现零部件质量问题的方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112729885A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-30 | 闵俊洪 | 一种智能麻将机检测系统及方法 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000250749A (ja) * | 1999-03-03 | 2000-09-14 | Hitachi Ltd | ソフトウェア品質管理装置 |
CN102654907A (zh) * | 2011-03-03 | 2012-09-05 | 北京三博中自科技有限公司 | 一种流程行业产品质量跟踪的方法和系统 |
CN104199438A (zh) * | 2014-08-19 | 2014-12-10 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 车辆远程诊断方法及设备 |
CN104684270A (zh) * | 2013-11-27 | 2015-06-03 | 三星泰科威株式会社 | 用于监视和预测smt设备的故障的系统及其操作方法 |
CN106557541A (zh) * | 2015-09-30 | 2017-04-05 | 株式会社日立制作所 | 用于产品故障检测的执行数据的自动分析的装置和方法 |
CN106682795A (zh) * | 2015-11-05 | 2017-05-17 | 大陆汽车投资(上海)有限公司 | 基于数据分析的汽车零部件信息处理方法 |
CN107169700A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-09-15 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 一种家电故障统计方法及装置 |
CN108154289A (zh) * | 2017-12-10 | 2018-06-12 | 中科钢研节能科技有限公司 | 一种产品质量因素信息自动分析系统与自动分析方法 |
CN108268892A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-07-10 | 英特尔产品(成都)有限公司 | 生产故障管理分析方法 |
CN109413496A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-03-01 | 杭州东方通信软件技术有限公司 | 一种故障自检测方法和系统 |
KR20190060548A (ko) * | 2017-11-24 | 2019-06-03 | 한국생산기술연구원 | 변수 구간별 불량 발생 지수를 도출하여 공정 불량 원인을 파악하고 시각화하는 방법 |
-
2019
- 2019-08-12 CN CN201910740439.0A patent/CN110600112B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000250749A (ja) * | 1999-03-03 | 2000-09-14 | Hitachi Ltd | ソフトウェア品質管理装置 |
CN102654907A (zh) * | 2011-03-03 | 2012-09-05 | 北京三博中自科技有限公司 | 一种流程行业产品质量跟踪的方法和系统 |
CN104684270A (zh) * | 2013-11-27 | 2015-06-03 | 三星泰科威株式会社 | 用于监视和预测smt设备的故障的系统及其操作方法 |
CN104199438A (zh) * | 2014-08-19 | 2014-12-10 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 车辆远程诊断方法及设备 |
CN106557541A (zh) * | 2015-09-30 | 2017-04-05 | 株式会社日立制作所 | 用于产品故障检测的执行数据的自动分析的装置和方法 |
CN106682795A (zh) * | 2015-11-05 | 2017-05-17 | 大陆汽车投资(上海)有限公司 | 基于数据分析的汽车零部件信息处理方法 |
CN107169700A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-09-15 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 一种家电故障统计方法及装置 |
KR20190060548A (ko) * | 2017-11-24 | 2019-06-03 | 한국생산기술연구원 | 변수 구간별 불량 발생 지수를 도출하여 공정 불량 원인을 파악하고 시각화하는 방법 |
CN108154289A (zh) * | 2017-12-10 | 2018-06-12 | 中科钢研节能科技有限公司 | 一种产品质量因素信息自动分析系统与自动分析方法 |
CN108268892A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-07-10 | 英特尔产品(成都)有限公司 | 生产故障管理分析方法 |
CN109413496A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-03-01 | 杭州东方通信软件技术有限公司 | 一种故障自检测方法和系统 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
M. A. WAZED等: "Impacts of common processes in multistage production system under machine breakdown and quality uncertainties" * |
M.A.WAZED: "Impacts of common processes in multistage production system under machine breakdown and quality uncertainties", 《AFRICAN JOURNAL OF BUSINESS MANAGEMENT》 * |
任长征等: "供应链环境下汽车零部件产品质量风险的识别与控制" * |
任长征等: "供应链环境下汽车零部件产品质量风险的识别与控制", 《汽车与配件》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112729885A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-30 | 闵俊洪 | 一种智能麻将机检测系统及方法 |
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Publication number | Publication date |
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