TWI617422B - 塑膠押出製程控制方法及參數調整系統 - Google Patents

塑膠押出製程控制方法及參數調整系統 Download PDF

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Abstract

一種塑膠押出製程控制方法，包含：自一資料庫取得塑膠押出製程的複數個歷史製程資料，該些歷史製程資料每一者分別包含複數個關鍵參數以及複數個品質反應值；將該些關鍵參數分別分割為多個級距；將該些歷史製程資料分別依據該些關鍵參數的該些級距分群，以取得複數個參數組合；分別依據相應於該些參數組合之該些歷史製程資料的該些品質反應值計算該些參數組合各自的一品質反應指數以建立一經驗反應曲面；以及依據經驗反應曲面設置塑膠押出製程中的關鍵參數至製造設備自動化系統，使得製造設備自動化系統根據關鍵參數執行塑膠押出製程。

Description

塑膠押出製程控制方法及參數調整系統
本揭露內容是有關於一種製程參數調整系統及製程控制方法，且特別是關於一種塑膠押出製程參數調整系統及製程控制方法。
在現有技術中，由於塑膠押出成型採連續性製程，在過程中供料、押出主機扭力、塑料狀態等等皆易浮動，導致擠出量不穩定，進而影響生產品質、特性，最終導致生產品質不穩定、生產成本增加等等問題。再者，塑膠押出製程具有許多調整參數，在進行參數設置時往往需透過多次實驗調整，且不利於進行參數的最佳化設置。
為解決上述塑膠押出製程的問題，本案提出一種解決方案，藉由大規模收集製成設備的即時生產數據，利用參數建模並計算生產效能，並搭配即時監控及動態調整方式確保產品品質之穩定。
本揭露內容之一態樣為一種塑膠押出製程控制方法。塑膠押出製程控制方法包含：自一資料庫取得塑膠押出製程的複數個歷史製程資料，該些歷史製程資料每一者分別包含複數個關鍵參數以及複數個品質反應值；將該些關鍵參數分別分割為多個級距；將該些歷史製程資料分別依據該些關鍵參數的該些級距分群，以取得複數個參數組合；分別依據相應於該些參數組合之該些歷史製程資料的該些品質反應值計算該些參數組合各自的一品質反應指數以建立一經驗反應曲面；以及依據該經驗反應曲面設置塑膠押出製程中的該些關鍵參數至一製造設備自動化系統，使得該製造設備自動化系統根據該些關鍵參數執行塑膠押出製程。
本揭露內容之另一態樣為一種用於塑膠押出製程的參數調整系統。參數調整系統包含：一儲存裝置，配置以儲存一資料庫以及一電腦可執行指令，其中該資料庫用以儲存塑膠押出製程的複數個歷史製程資料，該些歷史製程資料每一者分別包含複數個關鍵參數以及複數個品質反應值；以及一處理器，電性耦接於該儲存裝置，該處理器配置以執行該電腦可執行指令，俾執行一塑膠押出製程控制方法，該塑膠押出製程控制方法包含：自該資料庫取得該些歷史製程資料；將該些關鍵參數分別分割為多個級距；將該些歷史製程資料分別依據該些關鍵參數的該些級距分群，以取得複數個參數組合；分別依據相應於該些參數組合之該些歷史製程資料的該些品質反應值計算該些參數組合各自的一品質反應指數以建立一經驗反應曲面；以及依據該經驗反應 曲面設置塑膠押出製程中的該些關鍵參數至一製造設備自動化系統，使得該製造設備自動化系統根據該些關鍵參數執行塑膠押出製程。
100‧‧‧參數調整系統
120‧‧‧儲存裝置
122‧‧‧資料庫
140‧‧‧處理器
141‧‧‧資料收集模組
143‧‧‧關鍵參數判別模組
145‧‧‧經驗反應曲面模組
147‧‧‧即時監控模組
149‧‧‧動態調整模組
200‧‧‧製造設備自動化系統
300‧‧‧製程控制方法
S310~S340、S331~S335、S341~S345‧‧‧步驟
CMD‧‧‧電腦可執行指令
R1~Rn‧‧‧品質反應值
V1~Vm‧‧‧關鍵參數
C1~Cx‧‧‧參數組合
I1~Ix‧‧‧品質反應指數
X1~Xs‧‧‧製程參數
L1~L5‧‧‧級距
第1圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的參數調整系統的示意圖。
第2圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的參數調整系統的流程示意圖。
第3圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的塑膠押出製程控制方法的流程圖。
第4圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的參數級距離散化處理示意圖。
第5圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的經驗反應曲面的示意圖。
下文係舉實施例配合所附圖式作詳細說明，以更好地理解本案的態樣，但所提供之實施例並非用以限制本揭露所涵蓋的範圍，而結構操作之描述非用以限制其執行之順序，任何由元件重新組合之結構，所產生具有均等功效的裝置，皆為本揭露所涵蓋的範圍。此外，根據業界的標準及慣常做法，圖式僅以輔助說明為目的，並未依照原尺寸作 圖，實際上各種特徵的尺寸可任意地增加或減少以便於說明。下述說明中相同元件將以相同之符號標示來進行說明以便於理解。
在全篇說明書與申請專利範圍所使用之用詞(terms)，除有特別註明外，通常具有每個用詞使用在此領域中、在此揭露之內容中與特殊內容中的平常意義。某些用以描述本揭露之用詞將於下或在此說明書的別處討論，以提供本領域技術人員在有關本揭露之描述上額外的引導。
此外，在本文中所使用的用詞『包含』、『包括』、『具有』、『含有』等等，均為開放性的用語，即意指『包含但不限於』。此外，本文中所使用之『及/或』，包含相關列舉項目中一或多個項目的任意一個以及其所有組合。
於本文中，當一元件被稱為『連接』或『耦接』時，可指『電性連接』或『電性耦接』。『連接』或『耦接』亦可用以表示二或多個元件間相互搭配操作或互動。此外，雖然本文中使用『第一』、『第二』、…等用語描述不同元件，該用語僅是用以區別以相同技術用語描述的元件或操作。除非上下文清楚指明，否則該用語並非特別指稱或暗示次序或順位，亦非用以限定本發明。
請參考第1圖。第1圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的一種用於塑膠押出製程的參數調整系統100的示意圖。如第1圖所示，在部分實施例中，參數調整系統100包含儲存裝置120以及處理器140。
具體來說，儲存裝置120配置以儲存資料庫122以及電腦可執行指令CMD。資料庫122用以儲存塑膠押出製程的複數個歷史製程資料。歷史製程資料每一者分別包含複數個關鍵參數以及複數個品質反應值。歷史製程資料的取得方式以及相關具體操作將在後續段落中搭配圖式進行詳細說明。
此外，如第1圖所示，在部分實施例中，儲存裝置120更用以耦接至製造設備自動化系統200，以透過儲存裝置120中的資料庫122設置塑膠押出製程中的關鍵參數，使得製造設備自動化系統200根據關鍵參數執行塑膠押出製程。
在部分實施例中，處理器140電性耦接於儲存裝置120。處理器140配置以執行儲存裝置120內所儲存的電腦可執行指令CMD，俾執行一塑膠押出製程控制方法。具體來說，處理器140依據電腦可執行指令CMD執行塑膠押出製程控制方法時，是透過處理器140中資料收集模組141、關鍵參數判別模組143、經驗反應曲面(Empirical Response Surface)模組145、即時監控模組147以及動態調整模組149的協同操作實現塑膠押出製程中的關鍵參數的設置、監控與調整。
藉此，處理器140便可將所設置的關鍵參數，以及設置、調整關鍵參數時所需的模型和資料儲存於資料庫122中，以透過資料庫122對製造設備自動化系統200進行參數調整。為便於說明起見，以下段落將以實施例配合圖 式，針對處理器140透過資料收集模組141、關鍵參數判別模組143、經驗反應曲面模組145、即時監控模組147以及動態調整模組149執行塑膠押出製程控制方法的步驟進行詳細說明。
請一併參考第2圖和第3圖。第2圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的參數調整系統100的流程示意圖。第3圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的塑膠押出製程控制方法300的流程圖。於第2圖中，與第1圖之實施例有關的相似元件係以相同的參考標號表示以便於理解，且其具體原理已於先前段落中詳細說明者，於此不再贅述。此外，為方便及清楚說明起見，第3圖中所述的塑膠押出製程控制方法300是配合第1圖、第2圖所示的參數調整系統100進行說明，但不以此為限，任何熟習此技藝者，在不脫離本案之精神和範圍內，當可對作各種更動與潤飾。
如第3圖所示，在部分實施例中，塑膠押出製程控制方法300包含步驟S310、S320、S330以及S340。
首先，在步驟S310中，處理器140透過資料收集模組141將塑膠押出製程中的製程資料存入資料庫122，其中製程資料包含複數個製程參數X1~Xs以及複數個品質反應值R1~Rn。舉例來說，製程參數X1~Xs可包含如供料、押出主機扭力、塑料狀態、轉速...等等多個塑膠押出製程中可自製造設備自動化系統200取得的參數。品質反應值R1~Rn可包含如重量、產量、良率...等等塑膠押出製程中可用以代表製程品質的數值。
如第2圖所示，具體來說，資料收集模組141可透過資料即時串流自外部接收資料。在部分實施例中，資料收集模組141可計算各個產品品質的製程狀態，以取得製程參數X1~Xs以及品質反應值R1~Rn。如此一來，資料收集模組141便可相應將製程參數X1~Xs以及品質反應值R1~Rn存入資料庫122。
接著，在步驟S320中，處理器140透過關鍵參數判別模組143依據製程資料(即：製程參數X1~Xs以及品質反應值R1~Rn)進行運算，分別判斷製程參數X1~Xs與品質反應值R1~Rn的相關性，據以取得關鍵參數V1~Vm。
如第2圖所示，具體來說，在部分實施例中，關鍵參數判別模組143可先對製程參數X1~Xs與品質反應值R1~Rn進行必要的資料前處理。接著，關鍵參數判別模組143可透過各種關聯分析(correlation analysis)統計方法判斷製程參數X1~Xs與品質反應值R1~Rn的相關性，以選擇製程參數X1~Xs中與製程品質相互關連或者有顯著影響的參數作為關鍵參數V1~Vm。據此，關鍵參數判別模組143便可將所取得的關鍵參數V1~Vm存入資料庫122中作為歷史製程資料。
接著，在步驟S330中，處理器140透過經驗反應曲面模組145建立經驗反應曲面並依據經驗反應曲面設置塑膠押出製程中的關鍵參數。具體來說，在部分實施例中，步驟S330進一步包含步驟S331、S332、S333、S334、S335。
首先，在步驟S331中，透過經驗反應曲面模組145自資料庫122取得歷史製程資料(即：關鍵參數V1~Vm以及品質反應值R1~Rn)。
接著，在步驟S332中，透過經驗反應曲面模組145將關鍵參數V1~Vm分別分割為多個級距L1~L5。請參考第4圖。第4圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的參數級距離散化處理示意圖。在第4圖中，橫軸代表時間，縱軸代表關鍵參數V1~Vm其中之一者，例如供料主機轉速。如第4圖所示，在不同時間，供料主機轉速操作在不同的區間。由於供料主機轉速為連續性資料，因此經驗反應曲面模組145對其進行離散化處理，將供料主機轉速由低速至高速分為五個級距L1~L5，以便配合後續操作建構經驗反應曲面。
具體來說，步驟S332中進行參數離散化將各個關鍵參數V1~Vm分別切割多個級距可採用多種不同的方式實現。舉例來說，在部分實施例中，經驗反應曲面模組145可採用K-平均算法(K-means)、分割環繞物件法(Partitioning around medoids，pam)、基於模型的聚類分析法(Model-Based Cluster)等等，但本案並不以此為限，本領域技術人員亦可採用各種不同方式以實現參數離散化。
接著，在步驟S333中，處理器140透過經驗反應曲面模組145，將歷史製程資料分別依據關鍵參數V1~Vm的級距分群，以取得參數組合C1~Cx。每一組參數 組合C1~Cx分別代表關鍵參數V1~Vm離散化後的可能組合。
接著，在步驟S334中，處理器140透過經驗反應曲面模組145，分別依據相應於參數組合C1~Cx之歷史製程資料的品質反應值V1~Vm計算參數組合C1~Cx各自的品質反應指數I1~Ix以建立經驗反應曲面。
為便於說明起見，請一併參考第5圖。第5圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的經驗反應曲面500的示意圖。如第5圖所示，關鍵參數V1~Vm離散化後，可分為多個級距。對於歷史製程資料分別依據關鍵參數V1~Vm的級距分群後所取得的參數組合C1~Cx，經驗反應曲面模組145可以相應計算其對應的品質反應指數I1~Ix。
舉例來說，經驗反應曲面500中的品質反應指數I1對應到關鍵參數V1~V7分別處於級距L1、L4、L2、L3、L2、L3、L3的參數組合C1。相似地，品質反應指數I2對應到關鍵參數V1~V7分別處於級距L2、L2、L2、L3、L2、L3、L3的參數組合C2；品質反應指數I3對應到關鍵參數V1~V7分別處於級距L2、L2、L2、L3、L3、L3、L3的參數組合C3；品質反應指數I4對應到關鍵參數V1~V7分別處於級距L2、L3、L2、L3、L2、L4、L3的參數組合C4；品質反應指數I5對應到關鍵參數V1~V7分別處於級距L2、L3、L2、L3、L3、L4、L3的參數組合C5；品質反應指數I6對應到關鍵參數V1~V7分別處於級距L2、L3、L2、L3、L4、L4、L3的參數組合C6，以此類推。
如第5圖所示，在部分實施例中，品質反應指數I1~Ix每一者實際上各自可包含多個不同品質指標。舉例來說，品質指標可包含平均重量、下降率、變異度、樣本數等等。各個品質指標可透過採用不同運算函數依據相應的參數組合C1~Cx內的歷史製程資料之品質反應值R1~Rn計算而得。舉例來說，經驗反應曲面模組145可統計資料庫122內符合特定參數組合(如：參數組合C1)的歷史製程資料，並根據這些符合條件的歷史製程資料計算在參數組合C1底下製程的平均重量、下降率、變異度、樣本數等等資訊，以取得相應的品質反應指數I1。相似地，其餘參數組合C2~Cx對應的品質反應指數I2~Ix亦可透過相似方法計算而得，於此不再贅述。
值得注意的是，第5圖中所繪示的經驗反應曲面500僅僅是經驗反應曲面的其中一種表現方式，並非用以限制本案。本領域的技術人員亦可透過不同形式呈現包含多維資訊之間相互對應關係的經驗反應曲面500。
經驗反應曲面500建構完成後，經驗反應曲面模組145使可透過不同參數組合C1~Cx對應的品質反應指數I1~Ix得知不同關鍵參數V1~Vm對製程品質的影響。藉此，在步驟S335中，便可依據經驗反應曲面500設置塑膠押出製程中的關鍵參數V1~Vm至製造設備自動化系統200，使得製造設備自動化系統200根據關鍵參數V1~Vm執行塑膠押出製程。如此一來，便可根據實際需求選擇關鍵參數V1~Vm，以控制塑膠押出製程的生產品質，使其符合 實際需求。此外，經驗反應曲面模組145亦可將經驗反應曲面500中的呈現的參數組合C1~Cx及其對應的品質反應指數I1~Ix存入資料庫122中，以供其他模組使用。
如第2圖所示，透過以上步驟S331~S335，處理器140透過經驗反應曲面模組145建立經驗反應曲面並依據經驗反應曲面設置塑膠押出製程中的關鍵參數V1~Vm。值得注意的是，如第2圖所示，經驗反應曲面模組145可對接收到的歷史製程資料進行必要的資料前處理，以利進行後續參數級距離散化及建立經驗反應曲面的操作。
接著，在步驟S340中，處理器140透過即時監控模組147以及動態調整模組149監控並即時調整製程中的關鍵參數V1~Vm。在部分實施例中，步驟S340進一步包含步驟S341、S342、S343、S344、S345。
首先，在步驟S341中，處理器140透過即時監控模組147，即時監測塑膠押出製程狀態，以取得製程中即時的關鍵參數V1~Vm以及品質反應值R1~Rn。
接著，在步驟S342中，處理器140透過即時監控模組147，根據即時的關鍵參數V1~Vm以及品質反應值R1~Rn判斷製程狀態是否發生變化。
具體來說，在部分實施例中，處理器140透過即時監控模組147依據即時的品質反應值R1~Rn，取得誤差值。接著，當一時間區間內取樣的誤差值之和大於預設值時，透過即時監控模組147判斷塑膠押出製程狀態改變。藉此，處理器140便可在塑膠押出製程狀態改變相應啟動預 警，並進行後續參數的動態調整。判斷塑膠押出製程狀態改變的方式可由下列方程式表示：
其中yt表示在時間t的取樣值，μ0表示目標值。 (yt-μ0)可表示一次取樣的誤差值，CusumT表示累積的誤差值。如此一來，當一段時間區間T以內的誤差CusumT大於預設值時，便可判斷塑膠押出製程狀態改變。
接著，在步驟S343中，當塑膠押出製程狀態改變時，處理器140透過動態調整模組149，依據即時的關鍵參數V1~Vm以及品質反應值R1~Rn建立動態調整模型。具體來說，在部分實施例中動態調整模型可由下列方程式表示：Yt=Xtβt+Ztδt
其中，動態調整模組149將關鍵參數V1~Vm分為可在製程過程中即時動態調整的複數個可控關鍵參數以及不可在製程過程中即時動態調整的複數個不可控關鍵參數。方程式中的Yt代表品質反應值的變化量，Xt代表不可控關鍵參數，Zt代表可控關鍵參數，δt代表相應於可控關鍵參數的可控參數迴歸係數，βt代表相應於不可控關鍵參數的不可控參數迴歸係數。
換言之，在步驟S343中，處理器140可先透過動態調整模組149，依據即時的可控關鍵參數、不可控關鍵參數以及品質反應值R1~Rn，透過迴歸計算取得相應於可控關鍵參數的可控參數迴歸係數δt以及相應於不可控關鍵 參數的不可控參數迴歸係數βt。
接著，處理器140便可透過動態調整模組149，依據可控參數迴歸係數δt以及不可控參數迴歸係數βt取得可控關鍵參數Zt、不可控關鍵參數Xt與品質反應值Yt的動態調整模型。
當動態調整模型建構出來後，在步驟S344中，處理器140便可透過動態調整模組149，根據動態調整模型即時調整製程中的關鍵參數V1~Vm。具體來說，在部分實施例中，在步驟S344中，處理器140透過動態調整模組149，依據動態調整模型與不可控關鍵參數，調整可在製程過程中調整的一個或多個可控關鍵參數，據以控制塑膠押出製程狀態，以確保產品品質。
接著，在步驟S345中，處理器140將動態調整模型調整後所取得的關鍵參數V1~Vm及相應的品質反應值R1~Rn存入資料庫122以更新歷史製程資料。如此一來，隨著製程過程中的監控與動態調整，資料庫122中的歷史製程資料也可以進一步添加、更新。因此，處理器140亦可定期再次執行步驟S331~S335，透過經驗反應曲面模組145依據新的歷史製程資料更新經驗反應曲面500並依據更新後的經驗反應曲面500設置塑膠押出製程中的關鍵參數V1~Vm，進一步優化製程參數的設置。
如此一來，如第2圖所示，透過以上步驟S341~S345，處理器140透過即時監控模組147以及動態調整模組149監控並即時調整製程中的關鍵參數V1~Vm，確 保製程中產品品質的穩定。
雖然本文將所公開的方法示出和描述為一系列的步驟或事件，但是應當理解，所示出的這些步驟或事件的順序不應解釋為限制意義。例如，部分步驟可以以不同順序發生和/或與除了本文所示和/或所描述之步驟或事件以外的其他步驟或事件同時發生。另外，實施本文所描述的一個或多個態樣或實施例時，並非所有於此示出的步驟皆為必需。此外，本文中的一個或多個步驟亦可能在一個或多個分離的步驟和/或階段中執行。
需要說明的是，在不衝突的情況下，在本揭示內容各個圖式、實施例及實施例中的特徵可以相互組合。圖式中所繪示的實施例僅為示例之用，係簡化以使說明簡潔並便於理解，並非用以限制本案。
綜上所述，透過以上操作，參數調整系統100可透過經驗反應曲面模組145，利用過去實際生產的歷史製程資料，運用關聯分析找出影響產品品質之關鍵參數V1~Vm，再將這些關鍵參數V1~Vm離散化切割成數個級距L1~L5，並藉由計算各個參數之級距組合下的品質數據，建立經驗反應曲面500，針對欲生產之產品與條件，給出最佳生產參數設置。如此一來，便能改善並解決現有塑膠押出製程中設定參數過多且最適化設定困難的問題。
此外，在部分實施例中，參數調整系統100更可透過即時監控模組147監控品質與重要關鍵製程參數，並以統計品管方式識別製程狀態。於製程狀態改變時，參數調 整系統100更可透過動態調整模組149即時依據參數之現況，建立動態調整模型計算相對應之調整數值作為反饋控制之用，藉此確保產品品質之穩定性。如此一來，便能改善塑膠押出成型連續性製程中，供料、押出主機扭力、塑料狀態易浮動，造成擠出量不穩定進而影響產品品質之問題。
雖然本揭露已以實施方式揭露如上，然其並非用以限定本揭露，任何本領域具通常知識者，在不脫離本揭露之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾，因此本揭露之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
300‧‧‧製程控制方法
S310~S340、S331~S335、S341~S345‧‧‧步驟

Claims (15)

  1. 一種塑膠押出製程控制方法，包含：自一資料庫取得塑膠押出製程的複數個歷史製程資料，該些歷史製程資料每一者分別包含複數個關鍵參數以及複數個品質反應值；將該些關鍵參數透過級距離散化分別分割為多個級距；將該些歷史製程資料分別依據該些關鍵參數的該些級距分群，以取得複數個參數組合；分別依據相應於該些參數組合之該些歷史製程資料的該些品質反應值計算該些參數組合各自的一品質反應指數以建立一經驗反應曲面，其中該經驗反應曲面包含多維資訊之間相互對應關係，該經驗反應曲面係透過不同的該些參數組合對應的該些品質反應指數得知不同的該些關鍵參數對製程品質的影響；以及依據該經驗反應曲面設置塑膠押出製程中的該些關鍵參數至一製造設備自動化系統，使得該製造設備自動化系統根據該些關鍵參數執行塑膠押出製程。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的塑膠押出製程控制方法，更包含：即時監測塑膠押出製程狀態，以取得製程中即時的該些關鍵參數以及該些品質反應值；根據即時的該些關鍵參數以及該些品質反應值判斷製程狀態是否發生變化； 當塑膠押出製程狀態改變時，依據即時的該些關鍵參數以及該些品質反應值建立一動態調整模型；以及根據該動態調整模型即時調整製程中的該些關鍵參數。
  3. 如申請專利範圍第2項所述的塑膠押出製程控制方法，更包含：將該動態調整模型調整後所取得的該些關鍵參數及相應的該些品質反應值存入該資料庫以更新該些歷史製程資料。
  4. 如申請專利範圍第2項所述的塑膠押出製程控制方法，其中該些關鍵參數包含複數個可控關鍵參數與複數個不可控關鍵參數，建立該動態調整模型的步驟包含：依據即時的該些可控關鍵參數、該些不可控關鍵參數以及該些品質反應值，透過迴歸計算取得相應於該些可控關鍵參數的一可控參數迴歸係數以及相應於該些不可控關鍵參數的一不可控參數迴歸係數；以及依據該可控參數迴歸係數以及該不可控參數迴歸係數取得該些可控關鍵參數、該些不可控關鍵參數與該些品質反應值的該動態調整模型。
  5. 如申請專利範圍第4項所述的塑膠押出製程控制方法，其中即時調整製程中的該些關鍵參數的步驟 包含：依據該動態調整模型與該些不可控關鍵參數，調整該些可控關鍵參數，據以控制塑膠押出製程狀態。
  6. 如申請專利範圍第2項所述的塑膠押出製程控制方法，其中判斷製程狀態是否發生變化的步驟包含：依據即時的該些品質反應值，取得一誤差值；以及當一時間區間內取樣的該誤差值之和大於一預設值時，判斷塑膠押出製程狀態改變。
  7. 如申請專利範圍第1項所述的塑膠押出製程控制方法，更包含：將塑膠押出製程中的一製程資料存入該資料庫，其中該製程資料包含複數個製程參數以及該些品質反應值；以及依據該製程資料進行運算，分別判斷該些製程參數與該些品質反應值的相關性，據以取得該些關鍵參數存入該資料庫中作為該歷史製程資料。
  8. 一種用於塑膠押出製程的參數調整系統，包含：一儲存裝置，配置以儲存一資料庫以及一電腦可執行指令，其中該資料庫用以儲存塑膠押出製程的複數個歷史製程資料，該些歷史製程資料每一者分別包含複數個關鍵 參數以及複數個品質反應值；以及一處理器，電性耦接於該儲存裝置，該處理器配置以執行該電腦可執行指令，俾執行一塑膠押出製程控制方法，該塑膠押出製程控制方法包含：自該資料庫取得該些歷史製程資料；將該些關鍵參數透過級距離散化分別分割為多個級距；將該些歷史製程資料分別依據該些關鍵參數的該些級距分群，以取得複數個參數組合；分別依據相應於該些參數組合之該些歷史製程資料的該些品質反應值計算該些參數組合各自的一品質反應指數以建立一經驗反應曲面，其中該經驗反應曲面包含多維資訊之間相互對應關係，該經驗反應曲面係透過不同的該些參數組合對應的該些品質反應指數得知不同的該些關鍵參數對製程品質的影響；以及依據該經驗反應曲面設置塑膠押出製程中的該些關鍵參數至一製造設備自動化系統，使得該製造設備自動化系統根據該些關鍵參數執行塑膠押出製程。
  9. 如申請專利範圍第8項所述的參數調整系統，其中該處理器執行的該塑膠押出製程控制方法更包含：即時監測塑膠押出製程狀態，以取得製程中即時的該些關鍵參數以及該些品質反應值；根據即時的該些關鍵參數以及該些品質反應值判斷製 程狀態是否發生變化；當塑膠押出製程狀態改變時，依據即時的該些關鍵參數以及該些品質反應值建立一動態調整模型；以及根據該動態調整模型即時調整製程中的該些關鍵參數。
  10. 如申請專利範圍第9項所述的參數調整系統，其中該處理器執行的該塑膠押出製程控制方法更包含：將該動態調整模型調整後所取得的該些關鍵參數及相應的該些品質反應值存入該資料庫以更新該些歷史製程資料。
  11. 如申請專利範圍第9項所述的參數調整系統，其中該些關鍵參數包含複數個可控關鍵參數與複數個不可控關鍵參數，該處理器建立該動態調整模型的步驟包含：依據即時的該些可控關鍵參數、該些不可控關鍵參數以及該些品質反應值，透過迴歸計算取得相應於該些可控關鍵參數的一可控參數迴歸係數以及相應於該些不可控關鍵參數的一不可控參數迴歸係數；以及依據該可控參數迴歸係數以及該不可控參數迴歸係數取得該些可控關鍵參數、該些不可控關鍵參數與該些品質反應值的該動態調整模型。
  12. 如申請專利範圍第11項所述的參數調整系統，其中該處理器即時調整製程中的該些關鍵參數的步驟包含：依據該動態調整模型與該些不可控關鍵參數，調整該些可控關鍵參數，據以控制塑膠押出製程狀態。
  13. 如申請專利範圍第9項所述的參數調整系統，其中該處理器判斷製程狀態是否發生變化的步驟包含：依據即時的該些品質反應值，取得一誤差值；以及當一時間區間內取樣的該誤差值之和大於一預設值時，判斷塑膠押出製程狀態改變。
  14. 如申請專利範圍第8項所述的參數調整系統，其中該處理器執行的該塑膠押出製程控制方法更包含：將塑膠押出製程中的一製程資料存入該資料庫，其中該製程資料包含複數個製程參數以及該些品質反應值；以及依據該製程資料進行運算，分別判斷該些製程參數與該些品質反應值的相關性，據以取得該些關鍵參數存入該資料庫中作為該歷史製程資料。
  15. 如申請專利範圍第8項所述的參數調整系統，其中該儲存裝置更用以耦接至該製造設備自動化系 統，以透過該儲存裝置中的該資料庫設置塑膠押出製程中的該些關鍵參數。
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