CN116703245B - 流程化生产过程监测预警系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种流程化生产过程监测预警系统及方法，基于流程化生产过程当前以及历史工段质量检测指标数据，以及多维度指标数据分布特点，实现后续检测工段的过程产品质量一步或两步预测，形成产品后续工段生产质量的提前预警。流程化生产过程质量监测预警系统具有成长性，能够依据后续工段实际生产产品质量检测结果实时修正预警系统的参数，以不断提高该监测预警系统预测精度。同时，该质量监测预警系统能够自动设置预警阈值，实现预警阈值的自适应自动调整。本发明能够在产品生产过程中对潜在不良品的产生做出提前预警，这有助于后续生产工段对此类潜在不良品重点关注，以及时矫正其潜在质量问题，降低最终不良品率。

Description

流程化生产过程监测预警系统及方法
技术领域
本发明涉及信息采集、数据统计分析、机器学习以及预测等技术领域，具体的说是一种流程化生产过程质量监测的预警系统。本发明适用于触摸屏流程生产等一类流程化生产过程。
背景技术
在生产过程中，由于人、机、料、法、环、测等多种因素的影响，产品的质量特性会发生波动，因此在流程化生产的各个工序之间设置若干个质量检测工段有利于产品在生产过程中的质量跟踪，以保证生产系统处于良好的运行状态从而生产出高质量的产品。
当前，流程化生产过程质量管理多停留在检测层面，即在产品生产的中间工序对过程产品进行中间质量检测已获得当前工序下过程产品的质量评价。依据此中间过程质量评价做出对过程产品报废处理或进入到下一工序继续后续加工等决策。但多维度的过程质量检测指标本质是连续模拟量，依据连续模拟量做出0或1的离散决策对于决策阈值的合理设定提出了极大的挑战。阈值设定的不合理会造成生产原材料的浪费、生产成本提高或不良品率的增大等问题。因此合理设定流程化生产中过程产品质量检测阈值对于生产成本，产品质量等至关重要。
此外，流程化生产过程中，往往存在一些潜在不良品，即此类过程产品在当前质量检测工段虽被决策为合格，可进入后续生产工序继续流转，但在后续生产工序中如不特殊关注或采取必要手段加以修正，其极易在后续质量检测工段中被判定为不良品而做报废处理。此类潜在不良品如能被及早发现，并在后续工序加工中加以关注以及时修正，将扭转为合格产品而成功下线，这将大大降低最终的不良品率。可见，流程化生产过程质量的提前预警对于提高流程化产品质量同样非常重要。
发明内容
本发明解决的技术问题：提供一种在生产过程质量监测预警系统能够在产品生产过程中对潜在不良品的产生做出提前预警，及时矫正其潜在质量问题，降低最终不良品率的流程化生产过程监测预警系统及方法。
技术方案：为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：
一种流程化生产过程监测预警系统，基于流程化生产过程当前以及历史工段质量检测指标数据，以及多维度指标数据分布，实现后续检测工段的过程产品质量一步或两步预测，形成产品后续工段生产质量的提前预警；依据后续工段实际生产产品质量检测结果实时修正预警系统的参数，不断提高该监测预警系统预测精度；且质量监测预警系统自动设置预警阈值，并实现预警阈值的自适应自动调整。
进一步地，在每一个质量检测工段设置一个质量检测预警系统，每个质量检测预警系统包括一步过程质量检测预警子系统、两步过程质量预警子系统以及质量检测工段检测指标采集模块；
所述一步过程质量检测预警子系统包括检测指标分布计算模块、一步过程质量预警计算模块和质量检测计算模块；所述两步过程质量预警子系统包括检测指标分布计算模块以及两步过程质量预警计算模块。
进一步地，所述检测指标分布计算模块实现的功能为：该质量检测工段检测的各项指标测量值Fi(k)服从基于该质量检测工段标准指标Ξi而建立高斯分布的概率；
所述一步过程质量预警计算模块实现的功能为：依据检测指标分布计算模块得到的第i个质量检测工段的第k个过程产品的指标测量值Fi(k)服从依据标准指标Ξi而建立的高斯分布概率向量Pi对第i+1个质量检测工段的第k个过程产品的质量进行一步质量预测；
所述质量检测计算模块实现的功能为：依据检测指标分布计算模块得到的第i个质量检测工段的第k个过程产品的指标测量值Fi(k)服从依据标准指标Ξi而建立的高斯分布概率向量计算第k个过程产品是否通过该质量检测工段的质量检测。
进一步地，一步过程质量预警计算模块中，基于决策树算法得到的第i+1个质量检测工段的第k个过程产品的质量一步预测结果为基于此一步预测结果以及两步过程质量检测预警子系统中两步过程质量预警计算模块的两步预测结果对潜在不良品加以特殊关注，在后续加工过程中给予及时矫正。
进一步地，所述检测指标分布计算模块实现的功能为：依据第i个质量检测工段检测的各项指标测量值及第i-1个质量检测工段检测的各项指标测量值的融合向量Fi，i-1(k)，计算两个质量检测工段各个检测指标测量值的融合向量Fi，i-1(k)服从依据标准指标Ξi，i-1而建立的高斯分布的概率；并计算得到两个质量检测工段中，第k个过程产品的m+n个检测指标测量值服从标准指标Ξi，i-1的概率分布向量Pi，i-1。
进一步地，所述两步过程质量预警计算模块实现的功能为：依据两步过程质量检测预警子系统中检测指标分布计算模块得到的在两个质量检测工段，第i及第i-1个中质量检测工段质量检测工段，第k个过程产品的m+n检测指标测量值服从依据标准指标Ξi，i-1而建立的高斯分布的概率向量Pi，i-1，对第i+1个质量检测工段以及第i+2个质量检测工段中，第k个过程产品的质量检测结果进行两步预测。
进一步地，两步质量预测决策树算法，基于此决策树算法得到的第i+1个质量检测工段以及第i+2个质量检测工段的第k个过程产品的质量预测结果为利用Pi，i-1与第i+1以及第i+2个质量检测工段中一步过程检测预警子系统中质量检测计算模块得到的检测结果一起形成标签数据，以此标签数据进行决策树参数修正。
一种流程化生产过程监测预警方法，利用上述流程化生产过程监测预警系统实现，其特征在于，包括以下步骤：
S1：依据该工段过程产品特征，采集质量检测指标测量值Fi(k)；
S2：计算第i个质量检测工段检测的各项指标测量值Fi(k)服从基于该质量检测工段标准指标Ξi而建立的高斯分布的概率，以及第i个质量检测工段中第k个过程产品的指标测量值Fi(k)服从标准指标Ξi的高斯分布概率向量Pi；并计算得到第i个质量检测工段中第k个过程产品的指标测量值Fi(k)服从标准指标Ξi的高斯分布概率向量Pi；
S3：依据步骤S2中得到高斯分布概率向量Pi，对第i+1个质量检测工段的第k个过程产品的质量进行一步质量预测，得到第i+1个质量检测工段的第k个过程产品的质量一步预测结果
S4：依据步骤S2中得到高斯分布概率向量Pi，计算第k个过程产品是否通过该质量检测工段的质量检测；
S5：进行两步过程质量检测，依据第i个质量检测工段检测的各项指标测量值及前一质量检测工段检测的各项指标测量值的融合向量Fi，i-1(k)，计算两个质量检测工段各个检测指标测量值的融合向量Fi，i-1(k)服从依据标准指标Ξi，i-1而建立的高斯分布的概率；以及计算两个质量检测工段中，第k个过程产品的m+n个检测指标测量值服从标准指标Ξi，i-1的概率分布向量Pi，i-1；
S6：依据步骤S4中得到的概率分布向量Pi，i-1，对第i+1个质量检测工段以及第i+2个质量检测工段中，第k个过程产品的质量检测结果进行两步预测。
进一步地，步骤S4中，如果第i个质量检测工段的第k个过程产品通过该质量检测工段的质量检测，可以流转到下一工序继续加工；否则，该过程产品被视为不良品，不在继续流转，进行报废处理；
当第i个质量检测工段的第k个过程产品检测结果得出后，此检测结果与在前一个质量检测工段中，基于第k个过程产品各个检测指标测量值Fi-1(k)得到的其服从标准指标Ξi的概率分布向量Pi-1一起形成标签数据，此标签数据用于修正前一个质量检测工段中的决策树模型参数。
进一步地，步骤S6中，基于决策树算法得到的第i+1个质量检测工段以及第i+2个质量检测工段的第k个过程产品的质量预测结果为利用Pi，i-1与第i+1以及第i+2个质量检测工段中一步过程检测预警子系统中质量检测计算模块得到的检测结果一起形成标签数据，以此标签数据进行决策树参数修正。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明提出一种能够实现流程化生产过程质量监测的预警系统，能够基于流程化生产过程当前以及历史工段质量检测指标数据，以及多维度指标数据分布特点，实现后续检测工段的过程产品质量一步或两步预测，旨在形成产品后续工段生产质量的提前预警。
该流程化生产过程质量监测预警系统具有成长性，能够依据后续工段实际生产产品质量检测结果实时修正预警系统的参数，以不断提高该监测预警系统预测精度。同时，该质量监测预警系统能够自动设置预警阈值，实现预警阈值的自适应自动调整。这种生产过程质量监测预警系统能够在产品生产过程中对潜在不良品的产生做出提前预警，这有助于后续生产工段对此类潜在不良品重点关注，以及时矫正其潜在质量问题，降低最终不良品率。
附图说明
图1为本发明的流程化生产过程监测预警系统结构原理框图。
图2为本发明的一个应用场景。
具体实施方式
下面将结合附图通过实例，对本发明作进一步详细阐述说明，但下述实例仅仅为本发明的例子而已，并不代表本发明所限定的权利保护范围，本发明的权利保护范围以权利要求书为准。
本发明一种能够实现流程化生产过程质量监测的预警系统，它在一个流程化生产过程中布置的数量与流程化生产过程中设置的质量检测工段数量相一致。即如图1所示，每一个质量检测工段设置一个质量检测预警系统。每个质量检测预警系统包括一步过程质量检测预警子系统、两步过程质量预警子系统以及该质量检测工段检测指标采集模块等三部分。其中一步过程质量预警子系统包括三个计算模块，分别是检测指标分布计算模块、一步过程质量预警计算模块以及质量检测计算模块等。二步过程质量预警子系统包括检测指标分布计算模块以及两步过程质量预警计算模块等两个计算模块。
结合图1，详细各个子系统以及计算模块之间的内部功能、运行机制如下：
质量检测工段检测指标采集模块(第i个(或第i-1个))其实现功能为：依据此工段过程产品特征，采集质量检测指标测量值。以第i个质量检测工段检测指标采集模块为例，质量检测指标格式如下：
其中，Fi(k)表示第i个质量检测工段的第k个过程产品的指标测量值，其为1*m维向量，m表示此质量检测工段质量检测指标的个数。
一步过程质量检测预警子系统中包括检测指标分布计算模块、一步过程质量预警计算模块和质量检测计算模块，各模块的功能和具体实现方式如下：
(1)检测指标分布计算模块：其功能为计算该质量检测工段检测的各项指标测量值Fi(k)服从基于该质量检测工段标准指标而建立的高斯分布的概率。其中概率密度计算公式如下：
其中，表示第i个质量检测工段的第k个过程产品的第j个检测指标的检测测量值为x(k)时，该检测测量值服从依据该质量检测工段标准指标而建立的高斯分布的概率密度值，j＝1,2，…，m，x(k)∈Fi(k)。那么该质量检测工段检测的第k个过程产品的第j个检测指标测量值x服从依据标准指标而建立的高斯分布的概率计算如下：
据此，可以得到第i个质量检测工段中第k个过程产品的指标测量值Fi(k)服从标准指标Ξi的高斯分布概率向量为：
(2)一步过程质量预警计算模块：其功能在于依据检测指标分布计算模块得到的第i个质量检测工段的第k个过程产品的指标测量值Fi(k)服从依据标准指标Ξi而建立的高斯分布概率向量对第i+1个质量检测工段的第k个过程产品的质量进行一步质量预测。一步质量预测基于决策树算法，决策树算法中的不纯度基于信息熵计算，信息熵公式如下：
其中，al＝|kl/k|，l＝1,2，k表示当前经过该决策树决策的过程产品的总数量；l表示决策结果，1表示通过检查，2表示检测为不良品，因此kl表示目前被该决策树决策过的全部k个过程产品中，决策结果为l的过程产品的数量。
基于上述决策树算法得到的第i+1个质量检测工段的第k个过程产品的质量一步预测结果为本发明即基于此一步预测结果以及两步过程质量检测预警子系统中两步过程质量预警计算模块的两步预测结果对潜在不良品加以特殊关注，并希望在后续加工过程中给予及时矫正，以降低不良品率。
(3)质量检测计算模块：其功能在于依据检测指标分布计算模块得到的第i个质量检测工段的第k个过程产品的指标测量值Fi(k)服从依据标准指标Ξi而建立的高斯分布概率向量计算第k个过程产品是否通过该质量检测工段的质量检测。即，首先依据先验知识设定该质量检测工段的过程产品检测通过阈值那么如果：
则第i个质量检测工段的第k个过程产品通过该质量检测工段的质量检测，可以流转到下一工序继续加工。否则，该过程产品被视为不良品，不在继续流转，进行报废处理。
当第i个质量检测工段的第k个过程产品检测结果得出后。此检测结果与在前一个(第i-1个)质量检测工段中，基于第k个过程产品各个检测指标测量值Fi-1(k)得到的其服从标准指标Ξi的概率分布向量Pi-1一起形成标签数据，此标签数据用于修正前一个(第i-1个)质量检测工段中的决策树模型参数。
两步过程质量检测预警子系统中：包括检测指标分布计算模块和两步过程质量预警计算模块。
(1)检测指标分布计算模块：其功能为依据该(第i个)质量检测工段检测的各项指标测量值及前一(第i-1个)质量检测工段检测的各项指标测量值的融合向量计算两个质量检测工段各个检测指标测量值Fi，i-1(k)服从依据标准指标而建立的高斯分布的概率，n表示前一(第i-1个)质量检测工段检测的指标测量值的数量。概率密度计算公式如下：
其中表示在第i或第i-1个质量检测工段中，第k个过程产品的第j个检测指标测量值x(k)服从依据标准指标Ξi,i-1而建立的高斯分布的概率密度，j＝1,2，…，m+n，x(k)∈Fi，i-1(k)。那么，两个质量检测工段(第i及第i-1个)对第k个过程产品进行检测，其第j个检测指标测量值x(k)服从依据标准指标Ξi，i-1而建立的高斯分布的概率计算如下：
据此，可以得到两个质量检测工段中，第k个过程产品的m+n个检测指标测量值服从标准指标Ξi，i-1的概率分布向量为：
(2)两步过程质量预警计算模块：其功能在于依据两步过程质量检测预警子系统中检测指标分布计算模块得到的在两个质量检测工段(第i及第i-1个)中，第k个过程产品的m+n检测指标测量值服从依据标准指标Ξi，i-1而建立的高斯分布的概率向量对第i+1个质量检测工段以及第i+2个质量检测工段中，第k个过程产品的质量检测结果进行两步预测。
两步质量预测同样基于决策树算法，决策树算法中的不纯度函数依然采用信息熵函数。基于此决策树算法得到的第i+1个质量检测工段以及第i+2个质量检测工段的第k个过程产品的质量预测结果为此决策树模型参数的修正方法同一步过程预警计算模块，即利用Pi，i-1与第i+1以及第i+2个质量检测工段中一步过程检测预警子系统中质量检测计算模块得到的检测结果一起形成标签数据，以此标签数据进行决策树参数修正。
本发明还公开一种流程化生产过程检测预警方法，该方法基于上述流程化生产过程检测预警系统实现，该方法包括以下步骤S1-S6。
本实施例以图2所示的一个具体的实例应用场景为例，说明该方法，图2所示触摸屏贴合生产工艺流程，其完整生产流程设计多个工序，完整生产流程在工序间插入中间过程产品质量检测工段，如FPC检测、CC检测、外观检测，CCD检测等。以CC检测工段为第i个质量检测工段，FPC检测为第i-1个质量检测工段。
S1：依据该工段过程产品特征，采集质量检测指标测量值Fi(k)；该步骤通过质量检测工段检测指标采集模块实现。
第i-1个质量检测工段(IFPC检测)以及第i个质量检测工段(cc检测)中的检测指标采集模块采集第k个过程产品的检测指标测量值分别为Fi-1(k)和Fi(k)。
质量检测指标测量值Fi(k)的格式如下：
其中，Fi(k)表示第i个质量检测工段的第k个过程产品的指标测量值，其为1*m维向量，m表示此质量检测工段质量检测指标的个数。
S2：计算第i个质量检测工段检测的各项指标测量Fi(k)值服从基于该质量检测工段标准指标Ξi而建立的高斯分布的概率，以及第i个质量检测工段中第k个过程产品的指标测量值Fi(k)服从标准指标的高斯分布概率向量Pi。该步骤通过一步过程质量检测预警子系统的检测指标分布计算模块实现。
概率密度计算公式如下：
其中，表示第i个质量检测工段的第k个过程产品的第j个检测指标的检测测量值为x(k)时，该检测测量值服从依据该质量检测工段标准指标而建立的高斯分布的概率密度值，j＝1,2，…，m，x(k)∈Fi(k)。那么该质量检测工段检测的第k个过程产品的第j个检测指标测量值x服从依据标准指标而建立的高斯分布的概率计算如下：
据此，可以得到第i个质量检测工段中第k个过程产品的指标测量值Fi(k)服从标准指标Ξi的高斯分布概率向量为：
S3：依据步骤S2中得到高斯分布概率向量Pi，对第i+1个质量检测工段的第k个过程产品的质量进行一步质量预测，得到的第i+1个质量检测工段的第k个过程产品的质量一步预测结果为该步骤通过一步过程质量检测预警子系统的一步过程质量预警计算模块实现。
一步质量预测基于决策树算法，决策树算法中的不纯度基于信息熵计算，信息熵公式如下：
其中，al＝|kl/k|，l＝1,2，k表示当前经过该决策树决策的过程产品的总数量；l表示决策结果，1表示通过检查，2表示检测为不良品，因此kl表示目前被该决策树决策过的全部k个过程产品中，决策结果为l的过程产品的数量。
基于上述决策树算法得到的第i+1个质量检测工段的第k个过程产品的质量一步预测结果为
本发明即基于此一步预测结果以及两步过程质量检测预警子系统中两步过程质量预警计算模块的两步预测结果对潜在不良品加以特殊关注，并希望在后续加工过程中给予及时矫正，以降低不良品率。
S4：依据步骤S2中得到高斯分布概率向量Pi，计算第k个过程产品是否通过该质量检测工段的质量检测。该步骤通过一步过程质量检测预警子系统的质量检测计算模块实现。
首先依据先验知识设定该质量检测工段的过程产品检测通过阈值那么如果：
则第i个质量检测工段的第k个过程产品通过该质量检测工段的质量检测，可以流转到下一工序继续加工。否则，该过程产品被视为不良品，不在继续流转，进行报废处理。当第i个质量检测工段的第k个过程产品检测结果得出后。此检测结果与在前一个(第i-1个)质量检测工段中，基于第k个过程产品各个检测指标测量值Fi-1(k)得到的其服从标准指标Ξi的概率分布向量Pi-1一起形成标签数据，此标签数据用于修正前一个(第i-1个)质量检测工段中的决策树模型参数。
S5：进行两步过程质量检测，依据第i个质量检测工段(CC检测)检测的各项指标测量值及前一(第i-1个，FPC检测)质量检测工段检测的各项指标测量值的融合向量Fi，i-1(k)，计算两个质量检测工段各个检测指标测量值Fi,i-1(k)服从依据标准指标Ξi，i-1而建立的高斯分布的概率；n表示前一(第i-1个)质量检测工段检测的指标测量值的数量。以及计算两个质量检测工段中，第k个过程产品的m+n个检测指标测量值服从标准Ξi，i-1的概率分布向量Pi，i-1。该步骤的方法通过两步过程质量检测预警子系统的检测指标分布计算模块实现。
测指标测量值Fi,i-1(k)表示为：
标准指标Ξi，i-1表示为：
概率密度计算公式如下：
其中表示在第i或第i-1个质量检测工段中，第k个过程产品的第j个检测指标测量值x(k)服从依据标准指标Ξi，i-1而建立的高斯分布的概率密度，j＝1,2，…，m+n，x(k)∈Fi,i-1(k)。那么，两个质量检测工段(第i及第i-1个，-CC检测及FPC检测)对第k个过程产品进行检测，其第j个检测指标测量值x(k)服从依据标准指标Ξi，i-1而建立的高斯分布的概率计算如下：
据此，可以得到两个质量检测工段中，第k个过程产品的m+n个检测指标测量值服从标准指标Ξi，i-1的概率分布向量为：
S6：依据步骤S4中得到的概率分布向量Pi，i-1，对第i+1个质量检测工段以及第i+2个质量检测工段中，第k个过程产品的质量检测结果进行两步预测。该步骤通过两步过程质量检测预警子系统的两步过程质量预警计算模块实现。
依据步骤S5利用检测指标分布计算模块得到的在两个质量检测工段(第i及第i-1个-CC检测及FPC检测)中，第k个过程产品的m+n检测指标测量值服从依据标准指标Ξi，i-1而建立的高斯分布的概率向量Pi，i-1，
对第i+1个质量检测工段(外观检测)以及第i+2个质量检测工段(CCD检测)中，第k个过程产品的质量检测结果进行两步预测。
两步质量预测同样基于决策树算法，决策树算法中的不纯度函数依然采用信息熵函数。基于此决策树算法得到的第i+1个质量检测工段以及第i+2个质量检测工段的第k个过程产品的质量预测结果为此决策树模型参数的修正方法同一步过程预警计算模块，即利用Pi，i-1与第i+1以及第i+2个质量检测工段中一步过程检测预警子系统中质量检测计算模块得到的检测结果一起形成标签数据，以此标签数据进行决策树参数修正。
本发明即基于一步预测结果以及两步过程质量检测预警子系统中两步过程质量预警计算模块的两步预测结果对潜在不良品加以特殊关注，并在后续加工过程中给予及时矫正，以降低不良品率。
当然，本发明还可能有其他多种实施实例，在不背离本发明精神以及实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作为各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求和保护范围。

Claims (8)

1.一种流程化生产过程监测预警系统，其特征在于：基于流程化生产过程当前以及历史工段质量检测指标数据，以及多维度指标数据分布，实现后续检测工段的过程产品质量一步或两步预测，形成产品后续工段生产质量的提前预警；依据后续工段实际生产产品质量检测结果实时修正预警系统的参数，不断提高该监测预警系统预测精度；且质量监测预警系统自动设置预警阈值，并实现预警阈值的自适应自动调整；
在每一个质量检测工段设置一个质量检测预警系统，每个质量检测预警系统包括一步过程质量检测预警子系统、两步过程质量预警子系统以及质量检测工段检测指标采集模块；
所述一步过程质量检测预警子系统包括检测指标分布计算模块、一步过程质量预警计算模块和质量检测计算模块；所述两步过程质量预警子系统包括检测指标分布计算模块以及两步过程质量预警计算模块；
所述检测指标分布计算模块实现的功能为：该质量检测工段检测的各项指标测量值服从基于该质量检测工段标准指标而建立高斯分布的概率；
所述一步过程质量预警计算模块实现的功能为：依据检测指标分布计算模块得到的第i个质量检测工段的第k个过程产品的指标测量值服从依据标准指标而建立的高斯分布概率向量对第i+1个质量检测工段的第k个过程产品的质量进行一步质量预测；
所述质量检测计算模块实现的功能为：依据检测指标分布计算模块得到的第i个质量检测工段的第k个过程产品的指标测量值服从依据标准指标而建立的高斯分布概率向量计算第k个过程产品是否通过该质量检测工段的质量检测。
2.根据权利要求1所述的流程化生产过程监测预警系统，其特征在于：一步过程质量预警计算模块中，基于决策树算法得到的第i+1个质量检测工段的第k个过程产品的质量一步预测结果为，基于此一步预测结果以及两步过程质量检测预警子系统中两步过程质量预警计算模块的两步预测结果对潜在不良品加以特殊关注，在后续加工过程中给予及时矫正。
3.根据权利要求1所述的流程化生产过程监测预警系统，其特征在于：所述检测指标分布计算模块实现的功能为：依据第i个质量检测工段检测的各项指标测量值及第i-1个质量检测工段检测的各项指标测量值的融合向量，计算两个质量检测工段各个检测指标测量值的融合向量服从依据标准指标而建立的高斯分布的概率；并计算得到两个质量检测工段中，第k个过程产品的m+n个检测指标测量值服从标准指标的概率分布向量。
4.根据权利要求1所述的流程化生产过程监测预警系统，其特征在于：所述两步过程质量预警计算模块实现的功能为：依据两步过程质量检测预警子系统中检测指标分布计算模块得到的在两个质量检测工段，第i及第i-1个中质量检测工段质量检测工段，第k个过程产品的m+n检测指标测量值服从依据标准指标而建立的高斯分布的概率向量，对第i+1个质量检测工段以及第i+2个质量检测工段中，第k个过程产品的质量检测结果进行两步预测。
5.根据权利要求4所述的流程化生产过程监测预警系统，其特征在于：两步质量预测决策树算法，基于此决策树算法得到的第i+1个质量检测工段以及第i+2个质量检测工段的第k个过程产品的质量预测结果为；利用与第i+1以及第i+2个质量检测工段中一步过程检测预警子系统中质量检测计算模块得到的检测结果一起形成标签数据，以此标签数据进行决策树参数修正。
6.一种流程化生产过程监测预警方法，利用权利要求1-5任一权利要求所述的流程化生产过程监测预警系统实现，其特征在于，包括以下步骤：
S1:依据该工段过程产品特征，采集质量检测指标测量值；
S2:计算第i个质量检测工段检测的各项指标测量值服从基于该质量检测工段标准指标而建立的高斯分布的概率，以及第i个质量检测工段中第k个过程产品的指标测量值服从标准指标的高斯分布概率向量；并计算得到第i个质量检测工段中第k个过程产品的指标测量值服从标准指标的高斯分布概率向量；
S3:依据步骤S2中得到高斯分布概率向量，对第i+1个质量检测工段的第k个过程产品的质量进行一步质量预测，得到第i+1个质量检测工段的第k个过程产品的质量一步预测结果；
S4:依据步骤S2中得到高斯分布概率向量，计算第k个过程产品是否通过该质量检测工段的质量检测；
S5:进行两步过程质量检测，依据第i个质量检测工段检测的各项指标测量值及前一质量检测工段检测的各项指标测量值的融合向量，计算两个质量检测工段各个检测指标测量值的融合向量服从依据标准指标而建立的高斯分布的概率；以及计算两个质量检测工段中，第k个过程产品的m+n个检测指标测量值服从标准指标的概率分布向量；
S6:依据步骤S4中得到的概率分布向量，对第i+1个质量检测工段以及第i+2个质量检测工段中，第k个过程产品的质量检测结果进行两步预测。
7.根据权利要求6所述的流程化生产过程监测预警方法，其特征在于：步骤S4中，如果第i个质量检测工段的第k个过程产品通过该质量检测工段的质量检测，则流转到下一工序继续加工；否则，该过程产品被视为不良品，不在继续流转，进行报废处理；当第i个质量检测工段的第k个过程产品检测结果得出后，此检测结果与在前一个质量检测工段中，基于第k个过程产品各个检测指标测量值得到的其服从标准指标的概率分布向量一起形成标签数据，此标签数据用于修正前一个质量检测工段中的决策树模型参数。
8.根据权利要求6所述的流程化生产过程监测预警方法，其特征在于：步骤S6中，基于决策树算法得到的第i+1个质量检测工段以及第i+2个质量检测工段的第k个过程产品的质量预测结果为，利用与第i+1以及第i+2个质量检测工段中一步过程检测预警子系统中质量检测计算模块得到的检测结果一起形成标签数据，以此标签数据进行决策树参数修正。
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