CN114611884A - 一种评价产品生产过程的方法、设备及计算机存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了评价产品生产过程的方法、设备及计算机存储介质。涉及生产过程评价领域。包括提供产品结构管理模块，并将产品结构体系配置于产品结构管理模块，产品结构体系自上而下至少包括一个层级；提供缺陷统计模块，在缺陷统计模块内对应各个层级分别配置有缺陷统计模型，用于确定对应层级的缺陷率；提供进度统计模块，在进度统计模块对应各个层级分别配置有进度统计模型，进度统计模型用于确定对应层级的进度偏离值；提供综合评价模块，在综合评价模块对应产品、型号、项目、生产单位分别配置有产品综合评价模型、型号综合评价模型、项目综合评价模型以及生产单位综合评价模型，上述综合评价模型基于缺陷率和进度偏离值确定综合偏离值。

Description

一种评价产品生产过程的方法、设备及计算机存储介质
技术领域
本发明涉及产品生产过程评价技术领域，尤其涉及一种评价产品生产过程的方法、设备及计算机存储介质。
背景技术
生产计划是产品管理进度管理中的关键核心要素。计划偏移情况的统计，是对产品生产计划跟踪与调度的关键依据。现实企业往往有不同的统计方法，通常是通过比对实际交付与计划交期的偏离来实现。生产检验特性参数记载着产品科研生产全过程的特性参数信息，对于产品关键特性的缺陷率统计，是对产品合格率统计有效方法。现实企业生产中，对于产品生产计划偏移与产品关键特性的统计，通常由生产人员与质量人员，分别以各自的视角采用不同的方式实现，对于产品的计划进度与质量特性的综合评估，更多的采用的一种感性描述方式实现。这种统计方式实际操作，往往通过人工搜集方式，人工统计方式的实现。
现有企业的对于产品关键特性和计划偏移情况的存在突出不足，无法有效的指导产品科研生产。现实中客户对于产品交付的满意度，不仅仅是产品数量和交付时间，还有产品质量，特别是产品在关键特性方面的满足性。显示产品关键特性和偏移情况分别由不同职级人员，以不同的视角分别统计，缺乏结合，实际生产中对于不同关键特性的产品偏移情况，无法做出定量的评估。其次，对于计划的偏移情况统计，采用不同的统计方式，往往对具体产品的采用实际交期与预计交期的偏离情况统计，无法从项目、单位的整体宏观定量反馈交期情况，此外，单纯的使用计划偏移与质量合格率来评估，仅是结果评估，生产过程中的工序质量情况，从而无法有效的反映过程信息，难以指导不同检验特性的产品生产过程进度管理。
通过人工统计的方式实现，由于存在较大工作量，往往存在统计时间较长，容易出错，从时效性和以及实际操作方面存在不足。
发明内容
本发明的目的在于提供一种评价产品生产过程的方法、设备及计算机存储介质，将产品、项目、型号和单位四个维度计划偏离统计数据同时展示，生产单位不在需要繁琐复杂的人工统计装置，能够自动、及时了解产品计划偏离情况并及时处理。通过识别重点关键特性参数的影响程度，进行加权计算，更能客观评判产品的质量波动对于计划的实际影响情况。
第一方面，为了实现上述目的，本发明提供了一种评价产品生产过程的方法，包括：
提供产品结构管理模块，并将产品结构体系配置于所述产品结构管理模块，所述产品结构体系自上而下至少包括一个层级；
提供缺陷统计模块，在所述缺陷统计模块内对应各个层级分别配置有缺陷统计模型，所述缺陷统计模型用于确定对应层级的缺陷率；
提供进度统计模块，在所述进度统计模块对应各个层级分别配置有进度统计模型，所述进度统计模型用于确定对应层级的进度偏离值；
提供综合评价模块，在所述综合评价模块对应产品、型号、项目、生产单位分别配置有产品综合评价模型、型号综合评价模型、项目综合评价模型以及生产单位综合评价模型，上述综合评价模型基于所述缺陷率和进度偏离值确定综合偏离值。
采用上述技术方案的情况下，在确定待评价产品的情况下，将产品从上至下划分为多个层级，也就是说，由多个层级构成产品结构体系，将产品结构体系配置在产品结构管理模块中。对应每一层级配置缺陷统计模型，并将缺陷统计模型配置在缺陷统计模块，在实际应用中，利用缺陷统计模型确定产品所包括的每一层级中的组件的缺陷率。此处的缺陷率可以作为后续从产品本身、产品所属型号、项目和生产单位等多个角度对其进行综合评价的输入值。同时，对应每一层级配置进度统计模型，并将进度统计模型配置在进度统计模块，在实际应用中，利用进度统计模型确定产品所包括的每一层级中的组件的进度偏离值。此处的进度偏离值可以作为后续从产品本身、产品所属型号、项目和生产单位等多个角度对其进行综合评价的输入值。在缺陷率和进度偏离值确定的情况下，再利用综合评价模型中配置的产品综合评价模块、型号综合评价模块、项目综合评价模块以及生产单位综合评价模块等从质量和进度两个维度评价产品、型号、项目和生产单位的偏移情况，基于此，可以辅助决策者调整产品的生产计划。而且，采用统一的模型从质量和进度两个维度评价产品的生产过程，相对于人工评价具有效率以及评价结果一致性高、评价结果错误率低的优点。除此之外，由于利用本发明提供的方法，可以对产品生成过程中的偏离进行评价，更有利于决策者聚焦质量以及进度偏离点，以有针对性的调整产品的生产计划。也就是说，本发明提供的方法不仅仅注重产品的结果，更侧重于过程的评价，以全面的反应过程信息。
在一种可选的方式中，所述产品结构体系自上而下依次包括系统、分系统、单机、单元和零部件。如此设置，基本可以覆盖整个产品的各个层级，在确保评价结果全面性的情况下，还可以使得评价结果嵌入至产品的各个层级，甚至是组成产品的最下单元(零部件)，以提高评价过程以及评价结果的合理性。
在一种可选的方式中，对应各个层级分别配置的所述缺陷统计模型为：
Figure BDA0003513987150000031
其中，DZ对应层级的缺陷率，DG为对应层级的缺陷总数，NG为对应层级的关键特性总数。
在一种可选的方式中，对应层级的缺陷总数DG通过以下方式确定：
Figure BDA0003513987150000032
其中，每一层级对应i个关键特性参数；其中，Pi为对应层级所包括的关键特性参数i检出的缺陷数，i＝1、2、3、…、n；Ki为对应层级所包括的关键特性参数i对应的严酷度加权系数，严酷度Ki＝1、2、3、4；
Figure BDA0003513987150000033
表示对应层级的所有检验工站，n表示最大检验工站数量。
在一种可选的方式中，对应层级的关键特性总数NG通过以下方式确定：
NG＝O×S
其中，O为对应每一层级交验的总数，S为对应层级的关键特性参数的总数。
在一种可选的方式中，所述进度统计模型为：
TZ偏离＝TZ预计-TZ现在
其中，TZ偏离为进度偏离值，TZ预计为预计交付值，TZ现在为当前日期；
其中，预计交付值TZ预计可以通过以下方式确定：
Figure BDA0003513987150000034
其中，GZ现在为对应层级截止评价日已经完成交付的数量；GZ总计为对应层级计划生产交付的数量；TZ现在为评价日期；TZ开始为计划开始的时间；
当Gz总计≤Gz现在时，TZ预计＝TZ现在。
在一种可选的方式中，所述产品综合评价模型为：
Figure BDA0003513987150000035
其中，
Figure BDA0003513987150000036
产品所有层级所包括的组件的总和,C所有组件的最大值。
在一种可选的方式中，所述型号综合评价模型为：
Figure BDA0003513987150000041
Figure BDA0003513987150000042
为该型号所有组件,M表示该型号的最大组件数量。
在一种可选的方式中，所述项目综合评价模型为：
Figure BDA0003513987150000043
Figure BDA0003513987150000044
表示该项目所有产品所包括组件之和,x表示该项目的最大组件数量。
在一种可选的方式中，所述生产单位综合评价模型为：
Figure BDA0003513987150000045
Figure BDA0003513987150000046
为生产单位所有组件,M表示该单位的最大组件数量。
第二方面，本发明还提供一种评价产品生产过程的设备，包括处理器以及与处理器耦合的通信接口；所述处理器用于运行计算机程序或指令，以实现上述任一项所述评价产品生产过程的方法。
第三方面，本发明还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有指令，当所述指令被运行时，实现上述任一项所述评价产品生产过程的方法。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例提供的评价产品生产过程的装置的方法流程图；
图2为本发明实施例提供的评价产品生产过程的装置的结构框图；
图3为本发明实施例提供的评价产品生产过程的装置的应用场景图；
图4为本发明实施例中的评价产品生产过程的设备的结构示意图；
图5为本发明实施例中的芯片的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者间接在该另一个元件上。当一个元件被称为是“连接于”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至该另一个元件上。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。“若干”的含义是一个或一个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
参见图1至图3，本发明实施例提供一种评价产品生产过程的方法，包括：
S10、提供产品结构管理模块，并将产品结构体系配置于产品结构管理模块，产品结构体系自上而下至少包括一个层级；
S11、提供缺陷统计模块，在缺陷统计模块内对应各个层级分别配置有缺陷统计模型，缺陷统计模型用于确定对应层级的缺陷率；
S12、提供进度统计模块，在进度统计模块对应各个层级分别配置有进度统计模型，进度统计模型用于确定对应层级的进度偏离值；
S13、提供综合评价模块，在综合评价模块对应产品、型号、项目、生产单位分别配置有产品综合评价模型、型号综合评价模型、项目综合评价模型以及生产单位综合评价模型，上述综合评价模型基于缺陷率和进度偏离值确定综合偏离值。
其中，在实际应用中，可以按照实际产品设计文件与生产现状，自上而下，梳理产品组件结构，覆盖不同层级，包含各系统、分系统、单机、单元、零部件等层级，以形成产品结构体系，并将产品结构体系配置在产品结构管理模块中。
在实际应用中，缺陷统计模型可以通过以下方式建立：
首先，确定各层级的关键特性参数，例如分别确定产品所对应的系统、分系统、单机、单元和零部件的关键特性参数，应理解，不同层级所对应的关键特性参数可以相同，也可以不相同，根据实际的工况确定，在此不做具体限定。具体实施时，可以按照各层级(例如系统、分系统、单机、单元和零部件等)的设计规格文件，梳理各层级的关键特性参数，作为下一步严酷度加权系数的前提条件。
其次，确定严酷加权系数。关键特性参数对应的严酷度加权系数可由该层级产品FMEA分析得出，参照《GB/T 7826-2012系统可靠性分析技术失效模式和影响分析(FMFA)程序》，一般产品采用等权系数，即Ki可为1。当企业(单位)为开展自身过程改进，可以参照严酷度加权的方法确定加权系数，对影响或危害程度大的缺陷聚焦并放大。严酷度相关信息可以参见下表：
Figure BDA0003513987150000061
再次，缺陷率统计。根据生产过程的缺陷数、严酷度加权系数、关键特性参数和交付检验数计算形成各层级(为了便于描述，可以将各层级对应的对象定义为组件)所包括的组件缺陷率。
Figure BDA0003513987150000071
其中，DZ对应层级的缺陷率，DG为对应层级的缺陷总数，NG为对应层级的关键特性总数。
在一种可选的方式中，对应层级的缺陷总数DG通过以下方式确定：
Figure BDA0003513987150000072
其中，每一层级对应i个关键特性参数；其中，Pi为对应层级所包括的关键特性参数i检出的缺陷数，i＝1、2、3、…、n；Ki为对应层级所包括的关键特性参数i对应的严酷度加权系数，严酷度Ki＝1、2、3、4；
Figure BDA0003513987150000073
表示对应层级的所有检验工站，n表示最大检验工站数量。
在一种可选的方式中，对应层级的关键特性总数NG通过以下方式确定：
NG＝O×S
其中，O为对应每一层级交验的总数，S为对应层级的关键特性参数的总数。
在实际应用中，进度统计模型可以通过以下方式建立：
首先，编制生产计划。可以编制各层级生产或组装计划，确认各级组件的生产交付计划，获得明确的计划交付时间与交付数量。
其次，产品各组件交付情况统计。统计各产品交付情况，获得当前各产品已完成的交付数量，梳理处已经拖期的产品组件。
再次，预测完成时间。根据当前时间，已交付数量、实际交付时间、计划交付数量以及计划完成交付时间，得出预计交付时间。
该组件预计交付时间为：
Figure BDA0003513987150000074
应理解，当时Gz总计≤Gz现在该组件交付时间,TZ＝Tz现在。
其中，GZ现在为对应层级截止评价日已经完成交付的数量；GZ总计为对应层级计划生产交付的数量；TZ现在为评价日期；TZ开始为计划开始的时间。
接着，确定该组件偏离情况。根据该组件预计完成时间以及预测完成时间，计算计划偏离情况，该组件偏离情况TZ偏离＝TZ预计-TZ现在。
在一种可选的方式中，所述产品综合评价模型为：
Figure BDA0003513987150000081
其中，
Figure BDA0003513987150000082
产品所有层级所包括的组件的总和,C所有组件的最大值。
在一种可选的方式中，所述型号综合评价模型为：
Figure BDA0003513987150000083
Figure BDA0003513987150000084
为该型号所有组件,M表示该型号的最大组件数量。
在一种可选的方式中，所述项目综合评价模型为：
Figure BDA0003513987150000085
Figure BDA0003513987150000086
表示该项目所有产品所包括组件之和,x表示该项目的最大组件数量。
在一种可选的方式中，所述生产单位综合评价模型为：
Figure BDA0003513987150000087
Figure BDA0003513987150000088
为生产单位所有组件,M表示该单位的最大组件数量。
采用上述技术方案的情况下，在确定待评价产品的情况下，将产品从上至下划分为多个层级，也就是说，由多个层级构成产品结构体系，将产品结构体系配置在产品结构管理模块中。对应每一层级配置缺陷统计模型，并将缺陷统计模型配置在缺陷统计模块，在实际应用中，利用缺陷统计模型确定产品所包括的每一层级中的组件的缺陷率。此处的缺陷率可以作为后续从产品本身、产品所属型号、项目和生产单位等多个角度对其进行综合评价的输入值。同时，对应每一层级配置进度统计模型，并将进度统计模型配置在进度统计模块，在实际应用中，利用进度统计模型确定产品所包括的每一层级中的组件的进度偏离值。此处的进度偏离值可以作为后续从产品本身、产品所属型号、项目和生产单位等多个角度对其进行综合评价的输入值。在缺陷率和进度偏离值确定的情况下，再利用综合评价模型中配置的产品综合评价模块、型号综合评价模块、项目综合评价模块以及生产单位综合评价模块等从质量和进度两个维度评价产品、型号、项目和生产单位的偏移情况，基于此，可以辅助决策者调整产品的生产计划。而且，采用统一的模型从质量和进度两个维度评价产品的生产过程，相对于人工评价具有效率以及评价结果一致性高、评价结果错误率低的优点。除此之外，由于利用本发明提供的装置，可以对产品生成过程中的偏离进行评价，更有利于决策者聚焦质量以及进度偏离点，以有针对性的调整产品的生产计划。也就是说，本发明提供的装置不仅仅注重产品的结果，更侧重于过程的评价，以全面的反应过程信息。
需要进一步解释的是，利用本发明提供的装置，一方面该发明在够将产品、项目、型号和单位四个维度计划偏离统计数据同时展示，生产单位不在需要繁琐复杂的人工统计装置，能够自动、及时了解产品计划偏离情况并及时处理。另一方面，该发明通过识别重点关键检验特性的影响程度，进行加权计算，更能客观评判产品的质量波动对于计划的实际影响情况。
图4示出了本发明实施例提供的一种评价产品生产过程的设备。如图4所示，该云端监控设备包括处理器和通信接口。
如图4所示，上述处理器可以是一个通用中央处理器(central processing unit，CPU)，微处理器，专用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，或一个或多个用于控制本发明方案程序执行的集成电路。上述通信接口可以为一个或多个。通信接口可使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信。
如图4所示，上述云端监控设备还可以包括通信线路。通信线路可包括一通路，在上述组件之间传送信息。
可选的，如图4所示，该云端监控设备还可以包括存储器。存储器用于存储执行本发明方案的计算机执行指令，并由处理器来控制执行。处理器用于执行存储器中存储的计算机执行指令，从而实现本发明实施例提供的方法。
如图4所示，上述存储器可以是只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，EEPROM)、只读光盘(compactdisc read-only memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过通信线路与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。
可选的，本发明实施例中的计算机执行指令也可以称之为应用程序代码，本发明实施例对此不作具体限定。
在具体实现中，作为一种实施例，如图4所示，处理器可以包括一个或多个CPU，如图4中的CPU0和CPU1。
在具体实现中，作为一种实施例，如图4所示，云端监视控制设备可以包括多个处理器，如图4中的处理器和处理器。这些处理器中的每一个可以是一个单核处理器，也可以是一个多核处理器。
图5是本发明实施例提供的芯片的结构示意图。如图5所示，该芯片包括一个或两个以上(包括两个)处理器和通信接口。
可选的，如图5所示，该芯片还包括存储器，存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供操作指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(non-volatile random access memory，NVRAM)。
在一些实施方式中，如图5所示，存储器存储了如下的元素，执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集。
在本发明实施例中，如图5所示，通过调用存储器存储的操作指令(该操作指令可存储在操作系统中)，执行相应的操作。
如图5所示，处理器控制云端监视控制设备中任一个的处理操作，处理器还可以称为中央处理单元(central processing unit，CPU)。
如图5所示，存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括NVRAM。例如应用中存储器、通信接口以及存储器通过总线系统耦合在一起，其中总线系统除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见，在图5中将各种总线都标为总线系统。
如图5所示，上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processing，DSP)、ASIC、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
一方面，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令被运行时，实现上述实施例评价产品生产过程的方法。
一方面，提供一种芯片，该芯片应用于云端监视控制设备中，芯片包括至少一个处理器和通信接口，通信接口和至少一个处理器耦合，处理器用于运行指令，以实现上述实施例中评价产品生产过程的方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机程序或指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序或指令时，全部或部分地执行本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、终端、用户设备或者其它可编程装置。所述计算机程序或指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机程序或指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是集成一个或多个可用介质的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，例如，软盘、硬盘、磁带；也可以是光介质，例如，数字视频光盘(digital video disc，DVD)；还可以是半导体介质，例如，固态硬盘(solid state drive，SSD)。
尽管在此结合各实施例对本发明进行了描述，然而，在实施所要求保护的本发明过程中，本领域技术人员通过查看附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现公开实施例的其他变化。在权利要求中，“包括”(comprising)一词不排除其他组成部分或步骤，“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施，但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。
尽管结合具体特征及其实施例对本发明进行了描述，显而易见的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本发明的示例性说明，且视为已覆盖本发明范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。
尽管在此结合各实施例对本发明进行了描述，然而，在实施所要求保护的本发明过程中，本领域技术人员通过查看附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现公开实施例的其他变化。在权利要求中，“包括”(comprising)一词不排除其他组成部分或步骤，“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施，但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。
尽管结合具体特征及其实施例对本发明进行了描述，显而易见的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本发明的示例性说明，且视为已覆盖本发明范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种评价产品生产过程的方法，其特征在于，包括：
提供产品结构管理模块，并将产品结构体系配置于所述产品结构管理模块，所述产品结构体系自上而下至少包括一个层级；
提供缺陷统计模块，在所述缺陷统计模块内对应各个层级分别配置有缺陷统计模型，所述缺陷统计模型用于确定对应层级的缺陷率；
提供进度统计模块，在所述进度统计模块对应各个层级分别配置有进度统计模型，所述进度统计模型用于确定对应层级的进度偏离值；
提供综合评价模块，在所述综合评价模块对应产品、型号、项目、生产单位分别配置有产品综合评价模型、型号综合评价模型、项目综合评价模型以及生产单位综合评价模型，上述综合评价模型基于所述缺陷率和进度偏离值确定综合偏离值。
2.根据权利要求1所述的评价产品生产过程的方法，其特征在于，所述产品结构体系自上而下依次包括系统、分系统、单机、单元和零部件。
3.根据权利要求1所述的评价产品生产过程的方法，其特征在于，对应各个层级分别配置的所述缺陷统计模型为：
Figure FDA0003513987140000011
其中，DZ对应层级的缺陷率，DG为对应层级的缺陷总数，NG为对应层级的关键特性总数。
4.根据权利要求3所述的评价产品生产过程的方法，其特征在于，对应层级的缺陷总数DG通过以下方式确定：
Figure FDA0003513987140000012
其中，每一层级对应i个关键特性参数；其中，Pi为对应层级所包括的关键特性参数i检出的缺陷数，i＝1、2、3、…、n；Ki为对应层级所包括的关键特性参数i对应的严酷度加权系数，严酷度Ki＝1、2、3、4；
Figure FDA0003513987140000013
表示对应层级的所有检验工站，n表示最大检验工站数量。
5.根据权利要求3所述的评价产品生产过程的方法，其特征在于，对应层级的关键特性总数NG通过以下方式确定：
NG＝O×S
其中，O为对应每一层级交验的总数，S为对应层级的关键特性参数的总数。
6.根据权利要求5所述的评价产品生产过程的方法，其特征在于，所述进度统计模型为：
TZ偏离＝TZ预计-TZ现在
其中，TZ偏离为进度偏离值，TZ预计为预计交付值，TZ现在为当前日期；
其中，预计交付值TZ预计可以通过以下方式确定：
Figure FDA0003513987140000021
其中，GZ现在为对应层级截止评价日已经完成交付的数量；GZ总计为对应层级计划生产交付的数量；TZ现在为评价日期；TZ开始为计划开始的时间；
当Gz总计≤Gz现在时，TZ预计＝TZ现在。
7.根据权利要求6所述的评价产品生产过程的方法，其特征在于，所述产品综合评价模型为：
Figure FDA0003513987140000022
其中，
Figure FDA0003513987140000023
产品所有层级所包括的组件的总和,C所有组件的最大值；
和/或，
所述型号综合评价模型为：
Figure FDA0003513987140000024
Figure FDA0003513987140000025
为该型号所有组件,M表示该型号的最大组件数量；
和/或，
所述项目综合评价模型为：
Figure FDA0003513987140000026
Figure FDA0003513987140000027
表示该项目所有产品所包括组件之和,x表示该项目的最大组件数量；和/或，
所述生产单位综合评价模型为：
Figure FDA0003513987140000028
Figure FDA0003513987140000031
为生产单位所有组件,M表示该单位的最大组件数量。
8.一种评价产品生产过程的设备，其特征在于，包括处理器以及与处理器耦合的通信接口；所述处理器用于运行计算机程序或指令，以实现上述任一项所述评价产品生产过程的方法。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有指令，当所述指令被运行时，实现上述任一项所述评价产品生产过程的方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN113313332A (zh) * 2020-02-26 2021-08-27 青岛海尔工业智能研究院有限公司 一种节拍健康等级确定方法、装置、设备及存储介质

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