面向电子元器件质量控制的关键技术与系统研究

发布时间：2017-06-06 03:06

  本文关键词：面向电子元器件质量控制的关键技术与系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着近年来我国航空航天事业的蓬勃发展，航空航天产品的可靠性和稳定性要求也越来越高。电子元器件行业处于航天系统供应链的末端，保证其产品质量稳定、可靠，提高企业质量管理和控制能力，既是航天系统的必然要求，也是企业提高自身竞争力的重要手段。 传统的电子元器件行业是典型的多品种小批量生产模式，质量控制停留在事后检验水平，而且检验后的质量数据缺乏共享和利用，目前大量质量报表的生成依赖于手工操作，效率低下，再加上规格型号众多，很难对这些产品进行统计过程分析，也无法及时发现生产过程中出现的质量问题，给企业的产品质量带来极大风险，电子元器件行业在质量管理和控制方面面临巨大的压力。 本文在对电子元器件行业产品质量管理及控制相关的业务流程梳理和分析基础上，，总结归纳了目前这类企业在质量控制方面存在的关键问题和业务瓶颈，然后基于相关业务流程对于质量检验过程中的检验标准和检验数据类型进行分解和重组，构建了电子元器件行业的质量信息模型。结合采集到的质量数据对于电子元器件行业的统计过程控制理论进行了分析，并基于相似性工序和数据变换理论生成行业的质量控制图。通过生产流程的分析，对于行业质量异常因素的来源进行了研究和总结，并结合BP神经网络的相关知识，对于控制图的模式识别进行了研究，总结了一般异常及特殊异常的识别方法，并为企业人员提供一系列异常排除的思路。最后结合全文的相关理论设计并开发了面向电子元器件行业的质量管理及控制系统。通过系统的实际应用，极大的提高了这类企业对于产品质量的管理和控制能力，提升了企业的工作效率。
【关键词】：电子元器件行业 数据采集 统计过程控制 模式识别
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V468;V443
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-22
• 1.1 研究背景及意义10-12
• 1.1.1 研究背景10
• 1.1.2 研究意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-18
• 1.2.1 统计过程控制研究现状12-15
• 1.2.2 质量数据采集技术研究现状15-16
• 1.2.3 控制图模式识别研究现状16-18
• 1.3 研究内容及论文结构18-22
• 第2章 电子元器件生产过程工艺质量研究22-36
• 2.1 电子元器件行业生产现状分析22-25
• 2.1.1 生产特点分析22-23
• 2.1.2 生产信息载体分析23-25
• 2.2 电子元器件生产工艺流程分析25-26
• 2.3 电子元器件检验流程分析26-30
• 2.3.1 原材料质量检验流程分析26-29
• 2.3.2 制造过程质量检验流程分析29
• 2.3.3 成品质量检验流程分析29-30
• 2.4 质量管理及控制问题分析30-32
• 2.5 基于关键工序的产品质量控制32-34
• 2.5.1 刻槽工序控制33
• 2.5.2 点焊工序控制33-34
• 2.5.3 精调工序控制34
• 2.6 本章小结34-36
• 第3章 电子元器件行业质量信息管理技术研究36-50
• 3.1 质量信息分析36-40
• 3.1.1 质量信息来源36-37
• 3.1.2 质量信息结构分析37-40
• 3.2 质量信息采集技术研究40-43
• 3.2.1 质量信息采集方法40-42
• 3.2.2 基于条形码的信息采集42-43
• 3.3 面向对象的质量信息建模技术43-45
• 3.4 质量信息管理系统总体设计思想45-48
• 3.4.1 系统的数据要求45-46
• 3.4.2 系统的基本功能46-47
• 3.4.3 系统体系结构设计47-48
• 3.5 本章小结48-50
• 第4章 面向电子元器件的质量控制方法研究50-70
• 4.1 统计过程控制基础理论50-56
• 4.1.1 控制图简介50-51
• 4.1.2 控制图的基本功能51
• 4.1.3 控制图的理论基础51-53
• 4.1.4 常用控制图统计基础53-56
• 4.2 质量控制图在电子元器件行业应用的局限性56-57
• 4.3 电子元器件行业质量控制图应用研究57-65
• 4.3.1 相似工序分组方法研究57-58
• 4.3.2 基于相似工序的质量数据转换58-63
• 4.3.3 工序过程能力分析63-65
• 4.4 应用举例65-69
• 4.5 本章小结69-70
• 第5章 电子元器件控制图模式识别技术研究70-88
• 5.1 控制图异常模式研究70-79
• 5.1.1 工序质量异常原因分析70-71
• 5.1.2 异常模式介绍71-77
• 5.1.3 特殊异常模式数学建模77-79
• 5.2 基于 BP 神经网络的控制图异常模式识别79-84
• 5.2.1 BP 神经网络简介79-81
• 5.2.2 控制图模式识别网络设计81-84
• 5.3 实例验证84-86
• 5.4 本章小结86-88
• 第6章 质量管理及控制系统应用实例88-102
• 6.1 系统的开发环境88-89
• 6.1.1 开发平台88
• 6.1.2 开发语言88
• 6.1.3 数据库88-89
• 6.2 系统总体结构89-90
• 6.3 系统功能设计90-100
• 6.3.1 基础信息管理90-92
• 6.3.2 原材料质量管理92-94
• 6.3.3 制造过程质量管理94-95
• 6.3.4 成品质量管理95-98
• 6.3.5 统计过程控制管理98-100
• 6.4 本章小结100-102
• 总结与展望102-104
• 参考文献104-108
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单108-110
• 致谢110

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：425233