CN112848182A - 基于大数据分析的注塑工艺优化方法及装置 - Google Patents

基于大数据分析的注塑工艺优化方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于大数据分析的注塑工艺优化方法及装置，其中，基于大数据分析的注塑工艺优化方法通过依据标注后的历史注塑参数计算出每种历史注塑参数的波动范围；输出历史注塑参数的波动范围中的中间值作为最优注塑参数，完成对注塑工艺优化，从而完成了对注塑机的参数设定，避开了利用工人经验进行初始设定的过程，优化后的注塑工艺可以直接进行生产，且产品良率大幅度提高。

Description

基于大数据分析的注塑工艺优化方法及装置
技术领域
本发明涉及注塑领域，具体涉及一种基于大数据分析的注塑工艺优化方法及装置。
背景技术
随着塑料产品的日益丰富，对注塑加工的工艺要求也不断提高，需要调整好注塑机的注塑工艺参数，才能保证制品的成型精度满足加工要求。
现有技术中的注塑机在注塑时，一般是工人根据自身经验在注塑机设定出原始工艺参数，然后根据生产出来的产品进行优化以及微调，才能正常投入生产，该方法费时、费力、费料，而且不能形成一个系统化的数据，不便于厂商对注塑参数的管理。
上述问题是目前亟待解决的。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于大数据分析的注塑工艺优化方法及装置。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于大数据分析的注塑工艺优化方法，包括：
获取同一工件的历史注塑参数；
依据工件的质检结果对历史注塑参数进行标注；
依据标注后的历史注塑参数计算出每种历史注塑参数的波动范围；
输出历史注塑参数的波动范围中的中间值作为最优注塑参数，完成对注塑工艺优化。
进一步的，所述注塑参数包括：注塑压力、注塑温度、保压压力、保压时间以及背压。
进一步的，所述依据工件的质检结果对历史注塑参数进行标注，即；
将生产工件的历史注塑参数与对应的质检结果进行关联，并进行标注。
进一步的，所述依据标注后的历史注塑参数计算出每种历史注塑参数的波动范围的方法包括：
剔除质检结果标注为不合格的历史注塑参数；
依据标注结果为合格的历史注塑参数对每项参数的数值从低到高进行排序，获取初始波动范围；
将标注结果为不合格的历史注塑参数与初始波动范围进行对比；
若存在某一工件的历史注塑参数均在初始波动范围之内，则对初始波动范围进行缩小，从而获得最终波动范围。
进一步的，所述若存在某一工件的历史注塑参数均在初始波动范围之内，则对初始波动范围进行缩小的方法包括：
判断该注塑参数与初始波动范围的中值的大小关系；
若大于，则以该注塑参数为上限值，对波动范围进行缩小；
若小于，则以该注塑参数为下限值，对波动范围进行缩小。
本发明还提供了一种基于大数据分析的注塑工艺优化装置，所述装置包括：
历史数据获取模块，适于获取同一工件的历史注塑参数；
标注模块，适于依据工件的质检结果对历史注塑参数进行标注；
波动范围计算模块，依据标注后的历史注塑参数计算出每种历史注塑参数的波动范围；
优化模块，适于输出历史注塑参数的波动范围中的中间值作为最优注塑参数，完成对注塑工艺优化。
进一步的，所述注塑参数包括：注塑压力、注塑温度、保压压力、保压时间以及背压。
进一步的，所述波动范围计算模块包括：
剔除单元，适于剔除质检结果标注为不合格的历史注塑参数；
初始范围获取单元，适于依据标注结果为合格的历史注塑参数对每项参数的数值从低到高进行排序，获取初始波动范围；
对比单元，适于将标注结果为不合格的历史注塑参数与初始波动范围进行对比；
最终范围确定单元，适于若存在某一工件的历史注塑参数均在初始波动范围之内，则对初始波动范围进行缩小，从而获得最终波动范围。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有一个或一个以上的指令，所述一个或一个以上的指令内的退化轨迹模式识别装置的处理器执行时实现如上述的基于大数据分析的注塑工艺优化方法。
本发明还提供了一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；所述存储器中存储有至少一条程序指令；所述处理器，通过加载并执行所述至少一条程序指令以实现如上述的基于大数据分析的注塑工艺优化方法。
本发明的有益效果是，本发明提供了一种基于大数据分析的注塑工艺优化方法及装置，其中，基于大数据分析的注塑工艺优化方法通过依据标注后的历史注塑参数计算出每种历史注塑参数的波动范围；输出历史注塑参数的波动范围中的中间值作为最优注塑参数，完成对注塑工艺优化，从而完成了对注塑机的参数设定，避开了利用工人经验进行初始设定的过程，优化后的注塑工艺可以直接进行生产，且产品良率大幅度提高。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明实施例所提供的基于大数据分析的注塑工艺优化方法的流程图。
图2是本发明实施例所提供的基于大数据分析的注塑工艺优化装置的原理框图。
图3是本发明实施例所提供的部分原理框图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
实施例1
如图1所示，本实施例1提供了一种基于大数据分析的注塑工艺优化方法。基于大数据分析的注塑工艺优化方法通过依据标注后的历史注塑参数计算出每种历史注塑参数的波动范围；输出历史注塑参数的波动范围中的中间值作为最优注塑参数，完成对注塑工艺优化，从而完成了对注塑机的参数设定，避开了利用工人经验进行初始设定的过程，优化后的注塑工艺可以直接进行生产，且产品良率大幅度提高。
具体来说，基于大数据分析的注塑工艺优化方法包括以下步骤：
S110：获取同一工件的历史注塑参数。
具体来说，所述注塑参数包括：注塑压力、注塑温度、保压压力、保压时间以及背压等。
S120：依据工件的质检结果对历史注塑参数进行标注。
具体来说，将生产工件的历史注塑参数与对应的质检结果进行关联，并进行标注。
S130：依据标注后的历史注塑参数计算出每种历史注塑参数的波动范围。
具体来说，步骤S130包括以下方法：
S131：剔除质检结果标注为不合格的历史注塑参数；
S132：依据标注结果为合格的历史注塑参数对每项参数的数值从低到高进行排序，获取初始波动范围；
S133：将标注结果为不合格的历史注塑参数与初始波动范围进行对比；
S134：若存在某一工件的历史注塑参数均在初始波动范围之内，则对初始波动范围进行缩小，从而获得最终波动范围。
具体来说，步骤S134包括以下步骤：
S1341：判断该注塑参数与初始波动范围的中值的大小关系；
S1342：若大于，则以该注塑参数为上限值，对波动范围进行缩小；
S1343：若小于，则以该注塑参数为下限值，对波动范围进行缩小。
通过步骤S134剔除了注塑参数之间存在的某些特殊联系导致的注塑件不合格，避开了多个参数之间的复杂的关系影响，采用简单的计算方式完成对波动范围的缩小。
S140：输出历史注塑参数的波动范围中的中间值作为最优注塑参数，完成对注塑工艺优化。
实施例2
请参阅图2，本实施例提供了一种基于大数据分析的注塑工艺优化装置。基于大数据分析的注塑工艺优化装置包括：历史数据获取模块、标注模块、波动范围计算模块以及优化模块。
历史数据获取模块，适于获取同一工件的历史注塑参数；具体来说，所述注塑参数包括：注塑压力、注塑温度、保压压力、保压时间以及背压等。
标注模块，适于依据工件的质检结果对历史注塑参数进行标注；具体来说，
将生产工件的历史注塑参数与对应的质检结果进行关联，并进行标注。
波动范围计算模块，依据标注后的历史注塑参数计算出每种历史注塑参数的波动范围；
具体来说，波动范围计算模块包括以下子单元：
剔除单元，适于剔除质检结果标注为不合格的历史注塑参数；
初始范围获取单元，适于依据标注结果为合格的历史注塑参数对每项参数的数值从低到高进行排序，获取初始波动范围；
对比单元，适于将标注结果为不合格的历史注塑参数与初始波动范围进行对比；
最终范围确定单元，适于若存在某一工件的历史注塑参数均在初始波动范围之内，则对初始波动范围进行缩小，从而获得最终波动范围。
其中，最终范围确定单元用于执行以下步骤：
S1341：判断该注塑参数与初始波动范围的中值的大小关系；
S1342：若大于，则以该注塑参数为上限值，对波动范围进行缩小；
S1343：若小于，则以该注塑参数为下限值，对波动范围进行缩小。
通过步骤S134剔除了注塑参数之间存在的某些特殊联系导致的注塑件不合格，避开了多个参数之间的复杂的关系影响，采用简单的计算方式完成对波动范围的缩小。
优化模块，适于输出历史注塑参数的波动范围中的中间值作为最优注塑参数，完成对注塑工艺优化。
实施例3
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有一个或一个以上的指令，其特征在于，所述一个或一个以上的指令内的风险分析的装置的处理器执行时实现如实施例1所提供的基于大数据分析的注塑工艺优化方法。
本实施方式中，对注塑工艺进行优化时，通过依据标注后的历史注塑参数计算出每种历史注塑参数的波动范围；输出历史注塑参数的波动范围中的中间值作为最优注塑参数，完成对注塑工艺优化，从而完成了对注塑机的参数设定，避开了利用工人经验进行初始设定的过程，优化后的注塑工艺可以直接进行生产，且产品良率大幅度提高。。
实施例4
请参阅图3，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器；所述存储器中存储有至少一条程序指令；所述处理器通过加载并执行所述至少一条程序指令以实现实施例1所提供的基于大数据分析的注塑工艺优化方法。
存储器502和处理器501采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器501和存储器502的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器501处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器501。
处理器501负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器502可以被用于存储处理器501在执行操作时所使用的数据。
综上所述，本发明提供了一种基于大数据分析的注塑工艺优化方法及装置，其中，基于大数据分析的注塑工艺优化方法通过依据标注后的历史注塑参数计算出每种历史注塑参数的波动范围；输出历史注塑参数的波动范围中的中间值作为最优注塑参数，完成对注塑工艺优化，从而完成了对注塑机的参数设定，避开了利用工人经验进行初始设定的过程，优化后的注塑工艺可以直接进行生产，且产品良率大幅度提高。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (10)

1.一种基于大数据分析的注塑工艺优化方法，其特征在于，包括：
获取同一工件的历史注塑参数；
依据工件的质检结果对历史注塑参数进行标注；
依据标注后的历史注塑参数计算出每种历史注塑参数的波动范围；
输出历史注塑参数的波动范围中的中间值作为最优注塑参数，完成对注塑工艺优化。
2.如权利要求1所述的基于大数据分析的注塑工艺优化方法，其特征在于，所述注塑参数包括：注塑压力、注塑温度、保压压力、保压时间以及背压。
3.如权利要求1所述的基于大数据分析的注塑工艺优化方法，其特征在于，所述依据工件的质检结果对历史注塑参数进行标注，即；
将生产工件的历史注塑参数与对应的质检结果进行关联，并进行标注。
4.如权利要求3所述的基于大数据分析的注塑工艺优化方法，其特征在于，所述依据标注后的历史注塑参数计算出每种历史注塑参数的波动范围的方法包括：
剔除质检结果标注为不合格的历史注塑参数；
依据标注结果为合格的历史注塑参数对每项参数的数值从低到高进行排序，获取初始波动范围；
将标注结果为不合格的历史注塑参数与初始波动范围进行对比；
若存在某一工件的历史注塑参数均在初始波动范围之内，则对初始波动范围进行缩小，从而获得最终波动范围。
5.如权利要求4所述的基于大数据分析的注塑工艺优化方法，其特征在于，所述若存在某一工件的历史注塑参数均在初始波动范围之内，则对初始波动范围进行缩小的方法包括：
判断该注塑参数与初始波动范围的中值的大小关系；
若大于，则以该注塑参数为上限值，对波动范围进行缩小；
若小于，则以该注塑参数为下限值，对波动范围进行缩小。
6.一种基于大数据分析的注塑工艺优化装置，其特征在于，所述装置包括：
历史数据获取模块，适于获取同一工件的历史注塑参数；
标注模块，适于依据工件的质检结果对历史注塑参数进行标注；
波动范围计算模块，依据标注后的历史注塑参数计算出每种历史注塑参数的波动范围；
优化模块，适于输出历史注塑参数的波动范围中的中间值作为最优注塑参数，完成对注塑工艺优化。
7.如权利要求6所述的基于大数据分析的注塑工艺优化装置，其特征在于，所述注塑参数包括：注塑压力、注塑温度、保压压力、保压时间以及背压。
8.如权利要求6所述的基于大数据分析的注塑工艺优化装置，其特征在于，所述波动范围计算模块包括：
剔除单元，适于剔除质检结果标注为不合格的历史注塑参数；
初始范围获取单元，适于依据标注结果为合格的历史注塑参数对每项参数的数值从低到高进行排序，获取初始波动范围；
对比单元，适于将标注结果为不合格的历史注塑参数与初始波动范围进行对比；
最终范围确定单元，适于若存在某一工件的历史注塑参数均在初始波动范围之内，则对初始波动范围进行缩小，从而获得最终波动范围。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有一个或一个以上的指令，其特征在于，所述一个或一个以上的指令内的退化轨迹模式识别装置的处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的基于大数据分析的注塑工艺优化方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；所述存储器中存储有至少一条程序指令；所述处理器，通过加载并执行所述至少一条程序指令以实现权利要求1-5中任一项所述的基于大数据分析的注塑工艺优化方法。
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