申请/专利权人：香港工业人工智能及机械人研发中心(FLAIR);亚琛工业大学机床与生产工程实验室;科创中心有限公司

申请日：2023-07-06

公开（公告）日：2023-09-01

公开（公告）号：CN116681351A

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06Q50/04;G06N20/00

优先权：["20221018 HK 32022062264.3"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.09.19#实质审查的生效;2023.09.01#公开

摘要：一种用于注塑工序的质量预测和根本原因分析系统，包括：前端、数据库、后端和机器学习模块。该机器学习模块被配置为用于基于存储在所述数据库中的该工序参数数据和该质量特征数据和一个或多个算法来训练一个或多个机器学习模型。其中，该机器学习模型包括预测模型，该预测模型适于基于该工序参数数据和该质量特征数据以及预测算法预测注塑产生的模制产品的质量特征，以及根本原因分析模型，其与该预测模型协同操作，并适于基于从该模制产品获得的质量特征数据和根本原因分析算法分析模制产品的一个或多个偏差，及如果该偏差超过预定公差阈值，则确定偏差的一个或多个可能原因。还有一种用于注塑工序的质量预测和根本原因分析方法。

主权项：1.一种用于注塑工序的质量预测和根本原因分析系统，其特征在于，所述系统包括：前端，所述前端提供由计算装置支持的用户界面；数据库，所述数据库可由所述计算装置访问；后端，所述后端提供对数据库的访问，所述后端包括：数据收集模块，所述数据收集模块包括一个或多个传感器，所述一个或多个传感器被配置为用于收集数据，所述数据包括在先前执行的注塑工序中获得的工序参数数据和与由所述注塑工序所产出的模制产品相关联的质量特征数据；数据摄取模块，所述数据摄取模块被配置为用于合并从所述数据收集模块接收的工序参数数据和质量特征数据，并将所述数据存储在所述数据库中；数据操作模块，所述数据操作模块被配置为用于检测、校正或去除所述工序参数数据和所述质量特征数据中的无效数据；预处理模块，所述预处理模块被配置为用于执行替换所述数据中的一个或多个缺失值和数据变换的一个或多个过程,所述一个或多个过程是基于特定于所述注塑机和产品类型的预定信息来执行；以及机器学习模块，所述机器学习模块被配置为用于基于存储在所述数据库中的所述工序参数数据和所述质量特征数据以及一个或多个算法来训练一个或多个机器学习模型，其中所述一个或多个机器学习模型包括：预测模型，所述预测模型适于基于所述工序参数数据和所述质量特征数据以及预测算法来预测由注塑工序产生的模制产品的质量特征，以及根本原因分析模型，所述根本原因分析模型与所述预测模型协同操作，所述根本原因分析模型适于基于从所述模制产品获得的质量特征数据和根本原因分析算法来分析所述模制产品的一个或多个偏差，以及如果所述偏差超过预定公差阈值，则确定偏差的一个或多个可能原因。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 香港工业人工智能及机械人研发中心(FLAIR);亚琛工业大学机床与生产工程实验室;科创中心有限公司 用于注塑工序的质量预测和根本原因分析系统和方法

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