CN114580950A - 一种装配线质量智能管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种装配线质量智能管理方法及系统，包括以下步骤：获取产品装配时的质量参数组；将质量参数组内的质量参数与预置的标准参数组内的标准参数进行对应比较，得出比较结果，其中比较结果包括合格结果或不合格结果；根据不合格结果，控制设备将对应的产品传输至返修区以对产品进行返修。本申请通过检测产品装配过程中的质量参数组，将质量参数组与质量门对比，筛选出不合格的产品，以提高产品的合格率；本申请通过生成质量报告表，使得人员能够通过产品编码，追踪产品的装配过程，便于人员了解产品具体出现问题的工序；通过使用基于Apriori关联规则算法模型，使得本申请能够反馈关键质量参数，提出改进建议，便于人员对设备参数进行调整。
Description
技术领域
本申请涉及智能制造领域，尤其是涉及一种装配线质量智能管理方法及系统。
背景技术
在工业4.0的时代背景下，各制造业都使用智能化设备逐渐代替人工装配的形式对产品进行装配，减少人力的使用，使得装配效率更高，产品的装配质量也较为稳定。
针对上述中的相关技术，但由于产品本身存在的加工偏差或者缺陷，导致无法与其他产品相适配，从而使装配的质量不佳，而相关技术中无法及时辨别这些质量不佳的产品，这些不合格产品混在合格产品中会导致产品的合格率下降。
发明内容
为了提升产品的合格率，本申请提供一种装配线质量智能管理方法及系统。
本申请提供的一种装配线质量智能管理方法采用如下的技术方案。
一种装配线质量智能管理方法，包括以下步骤：
获取产品装配时的质量参数组；
将质量参数组内的质量参数与预置的标准参数组内的标准参数进行对应比较，得出比较结果，其中比较结果包括合格结果或不合格结果；
根据不合格结果，控制设备将对应的产品传输至返修区以对产品进行返修。
通过采用上述技术方案，在产品上线在某一工序进行装配时，获取该工序检测到的质量参数，将质量参数与标准参数进行比对，在比对结果为不合格时，对工件进行返修，筛除不合格产品，提升产品的合格率。
优选的，在得出比较结果后，还包括以下步骤：
根据合格结果，控制设备做出放行动作，以将产品传至下一工序继续对产品进行装配。
通过采用上述技术方案，获取合格结果后，对工件进行放行，使得合格产品能够顺利完成装配。
优选的，还包括以下步骤：
获取产品编码，根据比较结果生成质量标签，将质量标签、质量参数组与产品编码进行关联形成质量报告表，其中质量标签包括合格标签以及不合格标签。
通过采用上述技术方案，通过质量报告表，便于人员对问题产品进行数据追踪，确定产品的问题发生的环节，较为方便。
优选的，在控制对应设备将对应的产品传输至返修区以对产品进行返修后，还包括以下步骤：
接收重新装配信息，在质量报告表中修改返修完成的产品对应的质量参数，并做出放行动作以供重新上线的产品通过。
通过采用上述技术方案，在产品返修完毕，系统接收到重新装配信息后，对质量报告表中的质量参数进行修改，并对修改完毕的工件进行放行以使工件能够继续装配。
优选的，在得出不合格结果后，还包括以下步骤：
获取返修区使用工位信息，将返修区使用工位信息与预置工位信息比较，获得满工位结果或工位未满结果；
根据满工位结果，对质量报告表的对应产品编码附加异常标签，并根据异常标签做出放行动作以将产品传至下一工序。
通过采用上述技术方案，在返修区工位被不合格产品占满后，为不影响产品正常装配加工从而对不合格产品进行放行，以待后续工序对其进行处理。
优选的，在并根据异常标签做出放行动作以将产品传至下一工序后，还包括以下步骤：
再次获取产品编码，根据产品编码遍历质量报告表，根据有无异常标签得出异常结果以及正常结果；
根据异常结果，控制工序中的设备做出放行动作。
通过采用上述技术方案，任一工序中的设备在识别到带异常标签的不合格产品后，直接对产品进行放行，不对产品进行加工，以便该产品能够快速下线。
优选的，在将质量标签、质量参数组与产品编码进行关联形成质量报告表后，还包括以下步骤：
将质量标签、产品编码以及质量参数组的各个质量参数输入到预建立的质量影响因素分析模型，以输出造成不合格结果的关键质量参数，其中关键质量参数为质量参数组的其中一项质量参数；质量影响因素分析模型为基于Apriori关联规则算法模型。
通过采用上述技术方案，通过设置质量影响因素分析模型，能够对质量参数组中造成不合格结果的关键质量参数进行反馈，以便于人员及时对参数进行调整，提高产品合格率。
优选的，在将质量标签、质量参数组与产品编码进行关联形成质量报告表后，还包括以下步骤：
根据质量报告表内的数据，通过预置的分析模型对装配合格率稳定性进行分析，获取分析结果以作出预警动作。
通过采用上述技术方案，通过分析模型对装配合格率稳定性进行分析，以便于预警并提示质量人员关于生产的稳定性问题，能够预防大批量的不合格产品出现。
本申请还提供一种装配线质量智能管理系统。
一种装配线质量智能管理系统，包括：
质量参数获取模块，用于获取产品装配时的质量参数组；
比较模块，用于将质量参数组内的质量参数与预置的标准参数组内的标准参数进行对应比较，得出比较结果，其中比较结果包括合格结果或不合格结果；以及，
结果处理模块，用于根据不合格结果，将对应的产品传输至返修区以对产品进行返修。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1.本申请通过检测产品装配过程中的质量参数组，将质量参数组与标准参数组（质量门）对比，筛选出不合格的产品，并将不合格产品下线返修，以提高产品的合格率；
2.本申请通过生成质量报告表，使得人员能够通过产品编码，追踪产品的装配过程，便于人员了解产品具体出现问题的工序；
3.通过使用基于Apriori关联规则算法模型，使得本申请能够反馈关键质量参数，提出改进建议，便于人员对设备参数进行调整。
附图说明
图1是本申请实施例的一种装配线质量智能管理方法的流程图。
图2是本申请实施例的一种装配线质量智能管理方法的架构图。
图3是本申请实施例的一种装配线质量智能管理系统的架构图。
附图标记说明：1、质量参数获取模块；2、比较模块；3、结果处理模块。
具体实施方式
本申请实施例公开一种装配线质量智能管理方法。
参照图1和图2，一种装配线质量智能管理方法，包括以下步骤：
S10：获取产品装配时的质量参数组；
具体的，通过智能中控系统获取设置在各工序装配设备上的传感器检测到产品在装配时的质量参数，智能中控系统也负责控制各个工序中的设备运行以对工件进行加工；将这些质量参数按顺序组合形成质量参数组，质量参数组合包括各工序设备的各项检测参数，例如伺服压机的发动机的输入轴油封的压力值、位移值；伺服压机的差速机的油封的压力值、位移值；伺服压机的发动机的轴承压力值以及偏移值；拧紧机的扭矩值以及角度值；检测机的壳体深度数据以及轴系高度数据等；
S20：将质量参数组内的质量参数与预置的标准参数组内的标准参数进行对应比较，得出比较结果，其中比较结果包括合格结果或不合格结果；
具体的，参照图1和图2，将检测到的质量参数组与智能中控系统中预存的标准参数组中的对应数据进行比较，标准参数组中的标准参数与质量参数一一对应，比如在其中一个工序中采集质量参数便与该工序的标准参数集合进行比较，该标准参数集合命名为质量门；因为在正常加工的情况下质量参数与标准参数的偏差会在一个特定范围内，为方便说明本申请将该特定范围定义为参数差值范围，参数差值范围对应每项质量参数均对应设置有一个，所以本申请将每项质量参数与对应的标准参数进行比较，若是质量参数与标准参数的差值大于该项参数对应的参数差值范围则得出的比较结果为不合格结果，反之则得出合格结果。
S30：获取产品编码，根据比较结果生成质量标签，将质量标签、质量参数组与产品编码进行关联形成质量报告表；
具体的，其中质量标签包括合格标签以及不合格标签，在得出比较结果后，智能中控系统会根据比较结果生产质量标签，比如比较结果为合格，则生产合格标签，反之生产不合格标签，生成质量标签后，依据质量标签、获取到的产品编码以及质量参数组中的各项参数生成质量报告表，将质量标签以及质量参数组与产品编码关联，产品编码能够通过RFID技术对附在产品表面的二维码或者条形码进行识别，在质量标签、产品编码以及质量参数组关联后，人员随时可以通过产品上的二维码，追踪产品加工状况以及产品的质量，加强人员对生产过程的监控，便于人员对产品装配质量进行追溯。其中，需要说明的是，获取产品编码的操作在获取产品装配时的质量参数组之前及工件上线时进行操作；
S31：根据合格结果，控制设备做出放行动作，以将产品传至下一工序继续对产品进行装配；
具体的，参照图1和图2，在其中一个工序的设备在对产品进行装配的过程中，其产生的质量参数与标准参数比较后得出的是合格结果，则控制工序内的设备做出放行动作，放行动作可以是通过闸门开启，传输带对产品进行传输，将产品传输到下一工序的设备中，由下一工序的设备对产品进行加工装配。
S32：根据不合格结果，将对应的产品传输至返修区以对产品进行返修；
具体的，在得出不合格结果后，直线系统会控制对应的设备对产品进行改向传输，其具体的方式可以采用转盘将产品传输到另一传输带上，由该传输带将产品传输到返修工位上即下线返修并记录返修信息，返修信息可由人工手动输入，在其他实施例中也可以采用其他方式进行传输，比如机械手直接将产品传输到返修工位。
S33：在连续获得特定次数的不合格结果后，根据导致不合格结果的质量参数进行判断，导致不合格结果的质量参数重复预设次数后，则根据此质量参数启动故障检测设备检测工件以及设备上的故障；
具体的，在连续获得5次的不合格结果后，获取导致5次的不合格结果的质量参数，若是在5次的不合格结果中某个质量参数重复出现3次，则启动检验对应该质量参数的检测设备，比如对该质量参数采集处进行拍摄的监控装置，获取监控视频，从监控视频提取特定参照物的运动轨迹，将之与预设的标准轨迹进行比较，若偏差过大则说明该处出现故障，便对人员进行警示，提醒人员维修，若是维修后，在经过特定数量的产品装配之前，特定数量可以依据实际情况确定，可以是100个也可以是200个，再次出现相同的故障，则同时启动对该故障位置的关联部分处的监控装置，也是通过监控视频提取特定参照物的运动轨迹的方式，确定关联部分处是否出现故障并依据故障位置做出相应的提醒响应；
S40：获取返修区使用工位信息，将返修区使用工位信息与预置工位信息比较，获得满工位结果或工位未满结果；
具体的，参照图1和图2，由于产品质量等原因导致不合格产品的数量过多，返修区的返修位被占满后，为了使得生产可以继续进行下去，智能中控系统会获取返修区使用工位信息，返修区使用工位信息为返修区正在使用的工位信息，预置工位信息返修区的工位数量信息，在返修区的全部工位都在使用时，会得出满工位结果，反正得出工位未满结果；
S41：根据满工位结果，对质量报告表的对应产品编码附加异常标签，并根据异常标签做出放行动作以将产品传至下一工序；
具体的，在得出满工位结果后，智能中控系统会根据产品编码在质量报告表打上异常标签，异常标签附加在质量报告表中对应的产品编码处，以便后续的设备能够识别，以做出对应的响应动作同时智能中控系统控制当前设备对产品进行放行，将产品放入下一工序，以便加工能够顺利进行，在对产品放行时也可以同时将产品打上识别标记；
S42：根据产品编码遍历质量报告表，根据有无异常标签得出异常结果以及正常结果；根据异常结果，控制工序中的设备做出放行动作；
具体的，在将产品放入下一工序后，下一工序中的设备会对产品上的二维码重新进行识别，再次获取产品编码，之后根据再次获取的产品编码遍历质量报告表，若识别到异常标签得出异常结果，反之得出正常结果；在得出异常结果后，当前工序的设备对产品进行放行，直到特定的下线处进行下线，使得异常产品脱离加工；
在其他实施例中，当前工序的设备也可以将产品放入暂存区，在之后得到工位未满结果后，将产品从暂存区通过传输带或者机械手，传回到上一工序的返修区的工位，对产品进行返修。
S50：接收重新装配信息，在质量报告表中修改返修完成的产品对应的质量参数，并做出放行动作以供重新上线的产品通过；
具体的，参照图1和图2，返修信息包括产品的各项质量参数，在返修信息通过检测设备或者人员的检测后，则由人员对相关设备进行产品重新上线的设置使得产品在出问题的工序处重新上线，并输入重新装配信息，智能中控系统在接收重新装配信息后，说明产品已经完成该工序的装配，人员根据返修信息在智能中控系统内的质量报告表中修改对应的质量参数，并将不合格标签修改为已返修标签，并控制相应设备做出放行动作，使产品进入下一工序；
S60：根据质量报告表内的数据，通过预置的分析模型对装配合格率稳定性进行分析，获取分析结果以作出预警动作；
具体的，该步骤发生在形成质量报告表后，其中预置的分析模型包括SPC统计过程分析模型以及指标直方图分析模型，SPC统计过程分析模型以及指标直方图分析模型具有现有的分析模型，根据质量报告表内包括产品编码、各项质量参数以及质量标签的数据经过SPC统计过程分析以及指标直方图分析，已返修标签当不合格标签统计，判断产品的装配质量趋势，在单位时间内不合格标签出现的频率过高后，智能中控系统对人员进行预警，以便人员及时作出响应预防大批不合格产品的出现，其中还通过统计不合格标签以及合格标签，生成一次性装配得到合格产品的占比率以及不合格产品的质量对应的质量报告，该质量报告为质量报告表内不合格产品有关联的部分质量参数以及产品编码。
S70：将质量标签、产品编码以及质量参数组的各个质量参数输入到预建立的质量影响因素分析模型，以输出造成不合格结果的关键质量参数，其中关键质量参数为质量参数组的其中一项质量参数；
具体的，参照图1和图2，质量影响因素分析模型为基于Apriori关联规则算法模型，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，此算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。通过关联规则的挖掘，分析产品装配过程，每种质量参数对产品的质量（合格/不合格）影响状况，分析各质量参数之间的关联关系，分析上下游工序之间质量参数影响关系，分析零部件批次对产品质量的影响，进行质量一段时间内的趋势预测，定位质量问题关键点，发现质量提升的潜在改进特征，比如某一质量参数在处于某一值时，对产品的合格率的提升非常显著，或者造成不合格结果中占比最多的质量参数，或者两个对合格率组合造成较大影响的相关质量参数，比如上下两个工序之中的质量参数。通过质量影响因素分析模型，对质量参数进行分析，提出优化升级建议，人员根据建议，改善设备的控制参数，提高合格率。
本申请实施例一种装配线质量智能管理方法的实施原理为：人员预先在智能中控系统中设置标准参数（质量门），在产品上线在某一工序进行装配时，获取该工序检测到的质量参数，将质量参数与质量门进行比对，在比对结果为不合格时，对工件进行返修，并在同时生成质量报告表，对工件一次装配的合格率以及不合格率进行统计，并通过SPC统计过程分析模型进行预警，防止工件大批量不合格，最后通过质量影响因素分析模型定位质量问题关键点，给出潜在改进特征，人员可以参照潜在改进特征从新对设备参数进行修改或者对质量门进行重新设置。
本申请还提供一种装配线质量智能管理系统。
参照图3，一种装配线质量智能管理方法，包括以下步骤：
质量参数获取模块1，获取产品装配时的质量参数组；
比较模块2，将质量参数组内的质量参数与预置的标准参数组内的标准参数进行对应比较，得出比较结果，其中比较结果包括合格结果或不合格结果；以及，
结果处理模块3，根据不合格结果，控制设备将对应的产品传输至返修区以对产品进行返修; 根据合格结果，控制设备做出放行动作，以将产品传至下一工序继续对产品进行装配。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种装配线质量智能管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取产品装配时的质量参数组；
将质量参数组内的质量参数与预置的标准参数组内的标准参数进行对应比较，得出比较结果，其中比较结果包括合格结果或不合格结果；
根据不合格结果，控制设备将对应的产品传输至返修区以对产品进行返修。
2.根据权利要求1所述的一种装配线质量智能管理方法，其特征在于，在得出比较结果后，还包括以下步骤：
根据合格结果，控制设备做出放行动作，以将产品传至下一工序继续对产品进行装配。
3.根据权利要求1所述的一种装配线质量智能管理方法，其特征在于，还包括以下步骤：
获取产品编码，根据比较结果生成质量标签，将质量标签、质量参数组与产品编码进行关联形成质量报告表，其中质量标签包括合格标签以及不合格标签。
4.根据权利要求3所述的一种装配线质量智能管理方法，其特征在于，在控制对应设备将对应的产品传输至返修区以对产品进行返修后，还包括以下步骤：
接收重新装配信息，在质量报告表中修改返修完成的产品对应的质量参数，并做出放行动作以供重新上线的产品通过。
5.根据权利要求4所述的一种装配线质量智能管理方法，其特征在于，在得出不合格结果后，还包括以下步骤：
获取返修区使用工位信息，将返修区使用工位信息与预置工位信息比较，获得满工位结果或工位未满结果；
根据满工位结果，对质量报告表的对应产品编码附加异常标签，并根据异常标签做出放行动作以将产品传至下一工序。
6.根据权利要求5所述的一种装配线质量智能管理方法，其特征在于，在并根据异常标签做出放行动作以将产品传至下一工序后，还包括以下步骤：
再次获取产品编码，根据产品编码遍历质量报告表，根据有无异常标签得出异常结果以及正常结果；
根据异常结果，控制工序中的设备做出放行动作。
7.根据权利要求3所述的一种装配线质量智能管理方法，其特征在于，在将质量标签、质量参数组与产品编码进行关联形成质量报告表后，还包括以下步骤：
将质量标签、产品编码以及质量参数组的各个质量参数输入到预建立的质量影响因素分析模型，以输出造成不合格结果的关键质量参数，其中关键质量参数为质量参数组的其中一项质量参数；质量影响因素分析模型为基于Apriori关联规则算法模型。
8.根据权利要求3所述的一种装配线质量智能管理方法，其特征在于，在将质量标签、质量参数组与产品编码进行关联形成质量报告表后，还包括以下步骤：
根据质量报告表内的数据，通过预置的分析模型对装配合格率稳定性进行分析，获取分析结果以作出预警动作。
9.一种基于权利要求1-8任意一条所述的装配线质量智能管理方法的系统，其特征在于，包括：
质量参数获取模块(1)，用于获取产品装配时的质量参数组；
比较模块(2)，用于将质量参数组内的质量参数与预置的标准参数组内的标准参数进行对应比较，得出比较结果，其中比较结果包括合格结果或不合格结果；以及，
结果处理模块(3)，用于根据不合格结果，将对应的产品传输至返修区以对产品进行返修。
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