CN111461912A - 一种基于过程构成要素的制造工艺指令规范化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及制造工艺指令的规范方法领域，尤其涉及一种基于过程构成要素的制造工艺指令规范化方法，包括如下步骤：将产品的制造工艺过程分解为工步过程，提出工艺指令规范化模型；以每个构成要素为基础用语言文字逐个工步、逐个构成要素地规范表述制造工艺元素；以各类型的具体专业术词汇和语块为基础描述确定工步过程各构成要素具体内容的制造工艺元素；基于制造工艺过程构成要素模型的工艺指令编写；应用数据挖掘算法中的关联规则挖掘算法对工步过程构成要素语句进行数据挖掘，从工步过程构成要素的具体内容和表述方式两个维度对其提出规范化的具体要求。本发明有效地解决了制造工艺指令表述方式的多样性导致的潜在工艺设计失效模式识别不完备等问题。

Description

一种基于过程构成要素的制造工艺指令规范化方法

技术领域

本发明涉及制造工艺指令的规范方法领域，尤其涉及一种基于过程构成要素的制造工艺指令规范化方法。

背景技术

制造工艺指令描述和确定了制造工艺过程的相关要素，直接影响产品的制造质量。为了有效预防产品制造质量问题和优化工艺设计，要求在工艺设计阶段，依据制造工艺指令开展工艺失效模式及影响分析(Process Failure Mode and EffectsAnalysis，PFMEA)，以识别、评价、消除或控制潜在工艺设计失效模式，而失效模式的识别质量则取决于工艺指令的编写质量。目前，手工编写工艺指令仍是众多企业的首选方式，它主要是人脑对知识主观加工处理活动的结果，故存在因人而异，质量一致性差的问题，尤其是在词汇和语句结构上存在不同程度的随意性、模糊性。而要依据工艺指令有效开展PFMEA，从内容和形式两个方面规范表述工艺指令就显得极为重要。

目前，制造工艺指令属于自然语言文本范畴，汉语“意合”的特点决定了字和词汇只是汉语句子的组成部分，工艺指令的编制不仅需要考虑句中词语及由词语构成的语块自身的意义，还应考虑它们之间的语句结构关系。目前，还没有对原始的制造工艺指令提出系统且具体的规范方法。针对当前PFMEA工程应用的迫切需要，提出了基于制造工步过程构成要素模型的工艺指令规范化方法，从内容和表述方式两个方面，给出了描述各构成要素的语句规范化的具体要求。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于过程构成要素的制造工艺指令规范化方法，从构建工步的过程要素模型入手，利用FP-growth算法对六个过程构成要素的工艺指令，从内容和表述方法进行了规范，有效地解决了制造工艺指令表述方式的多样性导致的潜在工艺设计失效模式识别不完备等问题。

为了实现本发明的目的,本发明采用的技术方案为：

本发明公开了一种基于过程构成要素的制造工艺指令规范化方法，包括如下步骤：

S1：将产品的制造工艺过程分解为工步过程，通过对工步过程构成要素模型的分析，明确工艺指令规范的内容和要求，以此为基础提出工艺指令规范化模型；

S2：以产品制造过程的工步过程为单元，描述每个工步过程的构成要素，每个构成要素由若干个制造工艺元素组成，以每个构成要素为基础用语言文字逐个工步、逐个构成要素地规范表述制造工艺元素；

S3：以各类型的具体专业术词汇和语块为基础描述确定工步过程各构成要素具体内容的制造工艺元素；

S4：基于制造工艺过程构成要素模型的工艺指令编写；

S5：应用数据挖掘算法中的关联规则挖掘算法对工步过程构成要素语句进行数据挖掘。

在步骤S1中，所述构成要素包括输入(Input，I)、输出(Output，O)、环境(Environment，E)、资源(Resource，R)、加工活动(Valuable-added，V)和质量检验与控制(Inspection&Control，I&C)六个构造要素。

在步骤S2中，所述制造工艺元素的表达方式采用句子、语块或短语。

在步骤S3中，所述制造工艺元素包括环境元素、辅助工具元素、制造设备元素、检验设备元素、制造对象元素、制造操作元素、检验操作元素、辅助描述元素。

在步骤S4中，基于制造工艺过程构成要素模型的工艺指令编写过程，设制造过程的工步指令可以用S_i(i＝1,2,···n)表示，则六个工步过程构成要素指令内容可用S_ji(j＝I,R,V,E,I&C,O)表示，S_ji＝0表示该过程要素指令的具体内容为空；从工艺工步过程构成要素中又可以提炼出制造工艺元素用S_hji(h＝1,2,···f)表示，则满足以下关系：

S_i＝{S_1i,S_Ri,...S_Oi}，Sji＝{S_1ji,S_2ji,...S_fji}；

式中，S_hji包括a模式表述的工艺元素与b+a模式表述的工艺元素，规定此时b+a描述的工艺元素为该工艺元素的专有语块，不能拆开进行表述，从而实现工艺元素的规范化。

在步骤S5中，所述关联规则挖掘算法采用FP-Growth算法。

所述FP-Growth算法对工步过程构成要素指令文本库进行挖掘的过程包括如下步骤：

(1)建立工步过程构成要素指令挖掘文本库；

(2)单个维度的过程构成要素指令文本库中的n条要素指令，经LTP平台的分词、词性标注、停用词过滤处理后，明确每条指令中所含工艺元素，并进行参数类型泛化，得到指令集；

(3)根据经工艺元素参数类型泛化后的工步过程构成要素指令集，假设最小支持度min_sup设定为y(0<y<1)，过滤掉低于min_sup的参数项，得到第一次扫描后剩余的指令集；

(4)再对过滤低于最小支持度的参数项的指令集进行第二次扫描，构建FP-Tree；

(5)用FP-Growth算法对FP-Tree进行挖掘，从而得到该维度的工步过程构成要素指令集全部的频繁参数项集。

用FP-Growth算法对FP-Tree进行挖掘的伪代码如下：

Input:频繁模式树(FP-Tree)

Output:频繁参数项集(Itemset)

Procedure FP-Growth(Tree，ε)

Ⅰ)ifTree包含单个路径R then

Ⅱ)for路径R中节点的each组合(记为s){

Ⅲ)produce mode s∪ε,该模式支持度sup＝s中参数项的最小支持度；}

Ⅳ)else for eachε_i在Tree的head{

Ⅴ)produce a mode s＝ε_i∪ε,其支持度sup＝ε_i.sup；

Ⅵ)构造s的条件模式基,构造s的条件FP-Tree_s；

Ⅶ)ifTree_s≠Φthen

Ⅷ)调用FP-Growth(Tree_s,s)；}。

本发明的有益效果在于：

(1)本发明从构建工步的过程要素模型入手，利用FP-growth算法对六个过程构成要素的工艺指令，从内容和表述方法进行了规范，有效地解决了制造工艺指令表述方式的多样性导致的潜在工艺设计失效模式识别不完备等问题。

附图说明

图1为本发明中工步过程构成要素与工艺元素的关系；

图2为本发明中“增值加工活动”要素经LTP平台分析处理结果；

图3为本发明中基于工步过程构成要素的工艺指令规范化框架模型；

图4为本发明中FP-Growth算法挖掘流程；

图5为本发明中仅包含编号为001指令的FP-Tree

图6为本发明中多条工步过程构成要素指令的FP-Tree。

具体实施方式

下面对本发明进一步说明：

请参阅图1-6，

本发明公开了一种基于过程构成要素的制造工艺指令规范化方法，包括以下步骤：

S1，任意产品的制造工艺过程均可抽象为由环境、资源、输入、加工活动、输出、质量检验与控制六个要素构成的工艺过程模型；将工艺过程分解为工步过程，通过对工步过程构成要素模型的分析，明确工艺指令规范的内容和要求，以此为基础提出工艺指令规范化模型。

在构成制造工艺过程的诸要素中：输入(Input，I)规定了制造工艺过程应达成的目标及为达成目标应开展的具体活动与要求；输出(Output，O)是工艺过程产生的结果，反映预定目标达成的程度及状态；而要实现制造工艺过程从输入到输出的转化，则需要在一定的环境下(Environment，E)，运用相应资源(Resource，R)，通过一系列具有增值要求、时序进行的加工活动(Valuable-added，V)来实现；为确保输出满足输入的要求即制造过程的质量要求，需对输入、输出、资源、环境和加工活动进行必要的质量检验与控制(Inspection&Control，I&C)。由于在产品实际制造工艺过程中，通常将工艺进一步分解为若干工步，而作为组成工艺过程基本单元的工步，其设备的工作规范、工艺性质、使用设备工具和连接表面都不变。以某产品制造工艺过程中的“检查轴瓦同心度”工步过程为例，表1给出了其构成要素的具体示例。

表1工步过程构成要素的示例

S2：以产品制造过程的工步过程为单元，可以清晰地描述每个工步过程的六个构成要素，这六个要素也是工艺人员规范化地进行工艺指令编制的基础。工步过程的每一构成要素又由若干个制造工艺元素组成，工艺指令编制就是用语言文字逐个工步、逐个构成要素地规范表述这些制造元素。从自然语言的角度，制造工艺元素的表述方式可以采用句子，也可以采用语块或短语。表2给出了工步过程各构成要素所描述的具体内容及其制造工艺元素的属性特征。

表2工步过程构成要素及其制造工艺元素的属性特征

S3，描述确定工步过程各构成要素具体内容的制造工艺元素是以各类型的具体专业术词汇和语块为基础。将制造工艺元素总结划分为环境元素、辅助工具元素、制造设备元素、检验设备元素、制造对象元素、制造操作元素、检验操作元素、辅助描述元素共八大类，表述各类元素的具体专业词汇和语块，以及用于表述某一工步过程构成要素具体内容的可能工艺元素如图1所示；

在环境元素、辅助工具元素、制造设备元素、检验设备元素、制造对象元素中，一般的制造工艺元素都是由专有的表示物理环境、零部件、工具、设备的固有的基本词语组成，它们是组成元素的最小基本单元，如车床、量尺等，将此类工艺元素定义为以描述模式a所描述的工艺元素。但有时为了强调一些制造工艺元素的特征、功能和属性，常在a模式前加上其表示特殊功能、特征或属性的修饰词来表述该工艺元素的特性，形成词与词组合的语块，如语块“显式游标卡尺”中，“游标卡尺”为a模式描述的基本工艺元素，但为了强调数字显示测量示值的长度，加上“显式”这个形容词来描述其特有的功能，将此类工艺元素定义为b+a模式描述的工艺元素，此类模式是由词和词组成的语块，也视为基本的制造工艺元素组成单元。

而由工艺指令形成的工步构成要素指令库，可以通过哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心研制的语言技术平台(Language Technology Platform，LTP)对其各要素指令库进行分词、词性标注、停用词过滤等自然语言处理分析后，便可得到该要素各制造工艺元素的具体类型。同样以1.1节中“检查轴瓦同心度”工步为例，对其“增值加工活动”构成要素指令用LTP平台进行如图2所示分析；由图2可知，在“增值加工活动”要素中，“铰刀”属于制造设备元素，动作名词“铰孔”与动词“检查”分别属于制造操作元素和检验操作元素，动词“采用”、方位词“后”以及轴瓦的“同心度”属性名词同属于辅助描述元素。以此类推，得到其他五个工艺过程构成要素的分析结果：“输入”要素中“轴瓦”属于制造对象元素，“不大于0.5mm”是轴瓦同心度的属性值，属于辅助描述元素；“输出”要素中“同心度”是零部件的属性，属于辅助描述元素；“资源”要素中“同心铰刀”与“工艺轴”属于制造设备元素，“数显游标卡尺”为检验设备元素；“质量检验与控制”要素中“检查”属于检验操作元素。

制造工艺元素具有领域属性，一般依据特定的技术标准或要求进行规范表述。因此，在工艺过程分解为工步过程并明确构成工步过程各要素的具体内容后，工艺指令的编制过程就转化为准确地应用具体制造工艺元素，以规范化的语句结构描述构成工步过程各要素具体内容的过程。

S4，基于制造工艺过程构成要素模型的工艺指令编写过程，工艺指令的规范化要求即为描述工步过程构成要素具体内容的制造工艺元素和语句结构的规范化要求，图3给出了一个由i(i＝1，2，…n)个工步过程构成的工艺指令规范化的框架模型；

设制造过程的工步指令可以用S_i(i＝1，2，…n)表示，则六个工步过程构成要素指令内容可用S_ji(j＝I，R，V，E，I&C，O)表示，S_ji＝0表示该过程要素指令的具体内容为空；从工艺工步过程构成要素中又可以提炼出制造工艺元素用S_hji(h＝1，2，…f)表示，则满足以下关系：

S_i＝{S_1i，S_Ri，...S_Oi}，Sji＝{S_1jj，S_2ji，...S_fji}。

其中，S_hji包括a模式表述的工艺元素与b+a模式表述的工艺元素，规定此时b+a描述的工艺元素为该工艺元素的专有语块，不能拆开进行表述，从而实现工艺元素的规范化。

工步过程构成要素指令不仅包含明确的制造工艺元素，而且制造工艺元素之间具有关联性较强的内在逻辑联系。为了寻找工步过程构成要素指令中工艺元素之间的语句结构关系，可采用数据挖掘算法挖掘工步过程构成要素指令中各工艺元素之间的语句结构关系。

由于待加工制造的零部件、使用的加工制造工具及需满足的要求标准种类繁杂，直接对工步过程构成要素指令进行挖掘，必然造成挖掘结果不理想，如零部件的铭牌号、颜色、型号、数量都属于零部件属性这一工艺元素参数类型的实例，因此需要对各工步过程构成要素指令库中的工艺元素进行工艺元素类型泛化，得到

式中：ko_m为泛化后的工艺元素类型，如零部件属性；

为具体的工艺元素实例，如铭牌号、颜色、型号、数量等。

则每条工步过程构成要素指令可表示为P_ji＝{ko₁，ko₂，...ko_m-1，ko_m} (2)

式中：i＝1，2，...n；j＝之R，V，E，I&C，O。

最后，对参数类型泛化后的各过程构成要素指令库∑P_ji采用指令规范挖掘的方法，得到各工步过程构成要素指令典型的表述结构，可以进一步提出制造工步过程构成要素的规范性的普适性表述要求。

S5，在确定工步过程构成要素语句中的制造工艺要素内容及其参数类型后，为发现隐藏在工艺指令数据集中的强关联特征，可应用数据挖掘算法中的关联规则挖掘算法对工步过程构成要素语句进行数据挖掘，以得到表述各构成要素的典型语句结构。而FP-Growth算法利用频繁模式树(FP-Tree)只需要对工艺指令数据集扫描两次，便可直接得到频繁集，为验证本文所提出研究思路的可行性，这里选用较成熟的FP-growth方法进行工步过程构成要素指令文本库进行挖掘。

首先，建立工步过程构成要素指令挖掘文本库。对某一确定领域的任意制造工艺过程，按照工步过程构成要素的定义编制相应的指令，并根据工步过程构成要素类别将要素指令有序的分为输入、输出、增值加工活动、环境、资源、质量检验与控制等六个独立维度的指令文本库，并用x标记，其中x＝1,2,···6。挖掘采用的FP-growth算法是对6个维度的工步过程构成要素逐个开展的，图4描述了对工步过程各构成要素指令文本库进行频繁项集的挖掘流程；

单个维度的过程构成要素指令文本库中的n条要素指令，经LTP平台的分词、词性标注、停用词过滤处理后，明确每条指令中所含工艺元素S_hji(j＝I,R,V,E,I&C,O)，并进行参数类型泛化，得到表3所示的指令集。

表3指令集

表中字母A,B,C等表示每条工艺指令中工艺元素泛化后的具体工艺参数类型。

根据扫描表3中的经工艺元素参数类型泛化后的工步过程构成要素指令集，假设最小支持度min_sup设定为y(0<y<1)，过滤掉低于min_sup的参数项，得到第一次扫描后剩余的指令集，如表4所示。以及每个参数支持度大小降序排列的结果，如表5所示。

表4过滤掉非频繁项的指令集

表5第一次数据集扫描结果

再对如表4所示的过滤低于最小支持度的参数项的指令集进行第二次扫描，从而构建FP-Tree。如图5所示的FP-Tree由一个频繁项头表和频繁项树组成。频繁项树的起点为标记“null”的根节点，参数项之间按顺序连接起来，每个参数项若指令集中的某参数项在扫描中第一次出现，则从频繁项头表中引出一根带箭头的虚线指向这个在频繁树中新创建的参数项，若该项已在频繁项树中出现，则根据路径确定该项对应的参数项，并更新该参数项的信息。如图5为建立FP-Tree的第一步，图6为该工步过程构成要素指令集中多条构成要素指令建立FP-Tree的情况。

实施例：对许多产品而言，其装配工艺过程是制造过程的重要组成部分，其工时和成本可达总工时和总成本的40％-60％，飞机制造过程更是如此。因此，本文将前述基于工步过程构成要素和FP-Growth数据挖掘算法的工艺指令规范法方法，应用于飞机装配工艺指令的规范化，以验证方法的有效性。

首先，以某航空企业的某型飞机装配过程中的起落架装配、发动机装配、活动舱盖装配等工艺指令指导文件为基础，根据制造工艺过程构成要素的定义，编制装配工艺过程构成要素指令，构建了该型飞机装配工步过程各构成要素指令文本库。

采用LTP技术对指令文本库总共2000多条工步过程构成要素指令进行自然语言处理，得到有效词汇有10000多个。然后，将装配工艺过程构成要素语句进行自然语言处理后的词汇归类到制造工艺元素当中去，确定每个要素语句中各词组、语块的工艺元素类型，并将其进行参数类型泛化，得到如表6所示的各典型装配工艺过程构成要素指令所包含参数类型。

表6典型装配工步过程构成要素语句包含参数类型

然后，将各要素指令中的参数按照表6进行类型泛化后得到参数类型泛化后的各过程构成要素语料库，进行扫描建立FP-Tree并用FP-Growth算法进行频繁项集挖掘，得到每个过程构成要素指令典型语句结构挖掘结果，如表7所示。

表7工步过程构成要素指令典型句式挖掘结果

分析表7中数据挖掘后的结果，可知，工艺人员在对装配工艺指令进行工步过程构成要素划分时，习惯性地将工步过程构成要素语句简写，而省略其中的一些成分，如R3所表示的装配作业过程中的“增值加工活动”的指令描述，省略了对零部件进行装配时装配工步过程所需要的工具以及装配完成的结果即程度；R6、R8所示的准备工作及装配工作完成后中的“质量控制与检验”要素，简单描述对某一零部件进行检查，缺少确切的特征属性及属性值。但是R3、R6、R8的内容又都包含在R4、R5、R7、R9等内容较为完整的频繁项集中。为指导工艺人员尽可能地将工艺过程信息描述完整，整理表7中的挖掘结果得到最终各装配工步过程构成要素的规范句式结构，如表8所示。

表8装配工步过程构成要素的规范句式

最后，根据表8，从装配工步过程构成要素指令的内容和表述方式两方面总结出装配工步指令过程构成要素指令编写要求，如表9所示。

表9装配工步过程构成要素指令编写要求

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于过程构成要素的制造工艺指令规范化方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：将产品的制造工艺过程分解为工步过程，通过对工步过程构成要素模型的分析，明确工艺指令规范的内容和要求，以此为基础提出工艺指令规范化模型；

S2：以产品制造过程的工步过程为单元，描述每个工步过程的构成要素，每个构成要素由若干个制造工艺元素组成，以每个构成要素为基础用语言文字逐个工步、逐个构成要素地规范表述制造工艺元素；

S3：以各类型的具体专业术词汇和语块为基础描述确定工步过程各构成要素具体内容的制造工艺元素；

S4：基于制造工艺过程构成要素模型的工艺指令编写；

S5：应用数据挖掘算法中的关联规则挖掘算法对工步过程构成要素语句进行数据挖掘。

2.根据权利要求1所述的一种基于过程构成要素的制造工艺指令规范化方法，其特征在于，在步骤S1中，所述构成要素包括输入(Input，I)、输出(Output，O)、环境(Environment，E)、资源(Resource，R)、加工活动(Valuable-added，V)和质量检验与控制(Inspection&Control，I&C)六个构造要素。

3.根据权利要求2所述的一种基于过程构成要素的制造工艺指令规范化方法，其特征在于，在步骤S2中，所述制造工艺元素的表达方式采用句子、语块或短语。

4.根据权利要求3所述的一种基于过程构成要素的制造工艺指令规范化方法，其特征在于，在步骤S3中，所述制造工艺元素包括环境元素、辅助工具元素、制造设备元素、检验设备元素、制造对象元素、制造操作元素、检验操作元素、辅助描述元素。

5.根据权利要求1所述的一种基于过程构成要素的制造工艺指令规范化方法，其特征在于，在步骤S4中，基于制造工艺过程构成要素模型的工艺指令编写过程，设制造过程的工步指令可以用S_i(i＝1,2,···n)表示，则六个工步过程构成要素指令内容可用S_ji(j＝I,R,V,E,I&C,O)表示，S_ji＝0表示该过程要素指令的具体内容为空；从工艺工步过程构成要素中又可以提炼出制造工艺元素用S_hji(h＝1,2,···f)表示，则满足以下关系：

S_i＝{S_1i,S_Ri,...S_Oi}，Sji＝{S_1ji,S_2ji,...S_fji}；

式中，S_hji包括a模式表述的工艺元素与b+a模式表述的工艺元素，规定此时b+a描述的工艺元素为该工艺元素的专有语块，不能拆开进行表述，从而实现工艺元素的规范化。

6.根据权利要求1所述的一种基于过程构成要素的制造工艺指令规范化方法，其特征在于，在步骤S5中，所述关联规则挖掘算法采用FP-Growth算法。

7.根据权利要求6所述的一种基于过程构成要素的制造工艺指令规范化方法，其特征在于，所述FP-Growth算法对工步过程构成要素指令文本库进行挖掘的过程包括如下步骤：

(1)建立工步过程构成要素指令挖掘文本库；

(2)单个维度的过程构成要素指令文本库中的n条要素指令，经LTP平台的分词、词性标注、停用词过滤处理后，明确每条指令中所含工艺元素，并进行参数类型泛化，得到指令集；

(3)根据经工艺元素参数类型泛化后的工步过程构成要素指令集，假设最小支持度min_sup设定为y(0<y<1)，过滤掉低于min_sup的参数项，得到第一次扫描后剩余的指令集；

(4)再对过滤低于最小支持度的参数项的指令集进行第二次扫描，构建FP-Tree；

(5)用FP-Growth算法对FP-Tree进行挖掘，从而得到该维度的工步过程构成要素指令集全部的频繁参数项集。

8.根据权利要求7所述的一种基于过程构成要素的制造工艺指令规范化方法，其特征在于，用FP-Growth算法对FP-Tree进行挖掘的伪代码如下：

Input:频繁模式树(FP-Tree)

Output:频繁参数项集(Itemset)

Procedure FP-Growth(Tree，ε)

Ⅰ)if Tree包含单个路径R then

Ⅱ)for路径R中节点的each组合(记为s){

Ⅲ)produce mode s∪ε,该模式支持度sup＝s中参数项的最小支持度；}

Ⅳ)else for eachε_i在Tree的head{

Ⅴ)produce a mode s＝ε_i∪ε,其支持度sup＝ε_i.sup；

Ⅵ)构造s的条件模式基,构造s的条件FP-Tree_s；

Ⅶ)if Tree_s≠Φthen

Ⅷ)调用FP-Growth(Tree_s,s)；}。

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