MES系统数据挖掘

制造执行系统是以生产作业计划、调度、跟踪与管理为中心的车问制造过程管理信息系统。MES系统对企业生产系统中的各工序、各环节进行系统地控制与协调，进行生产管理和调度执行。MES系统提供了能够集成诸如进度控制、能力分析、成本分析、工艺管理、质量控制等管理功能的一体化平台。

由于MES系统数据库中包含现场设备、工艺、加工过程数据等一系列涉及产品加工质量的信息，使得利用数据挖掘工具处理生产过程质量数据，实现智能质量控制系统存在是以MES系统为基础，构建制造过程质量数据挖掘平台，分析加工质量相关数据，研究具有控制图模式识别、质量预测及诊断功能的质量控制系统，为山东大学硕士学位论文降低产品加工不合格品率、缩短DHI缺陷诊断和补救时间、改善产品质量以及为生产过程质量改善提供参考依据，进而为提高企业质量管理水平，降低生产成本提供科学的理论与方法作为指导和实施参考。

MES环境下制造过程质量数据特点MES环境下制造过程质量数据涵盖范围广泛，从原材料、标准件供货商、规格牌号到加工机床型号、工艺、加工人员班组以及产品机组名称等各记录信息均有涉及。制造过程质量数据有以下特点：

(1)数据来源广泛。

在设计阶段质量数据以产品分类、设计尺寸公差为主，特别是离散制造业产品品种多、结构复杂、工艺繁多；在生产阶段产生的质量数据则来自于各车间以及部门MES系统的统计与记录。

(2)数据格式众多、类型混杂，结构庞杂。

在产品设计阶段质量数据体现在设计图纸模型、工艺电子文档中；在生产制造过程中质量数据主要体现为工艺路线、加工设备、操作者信息、实际完工信息等。这些数据分别储存于MES系统的多个数据库中，依据MES不同模块的功能相互之间需要建立联系与链接，但其结构并没有为数据挖掘功能进行优化与梳理。

(3)数据遗漏多。

质量数据的积累主要来源于新产品的工艺、图纸信息以及生产过程中车间执行控制产生的制造过程数据。

在实际中，特别是离散制造业，有设计与生产同时进行的情况存在，“一边设计、一边编写工艺、一边生产”导致了设计、工艺信息的缺失；在生产过程中，各车间信息汇总不及时、MES系统上传信息遗漏等导致了数据的缺失。

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