Modellierung der Produktqualität basierend auf bestimmten Produktmessungen (2022-US-EPO-1085)Kaitlin Shorkey, Statistikingenieur, Corning Inc
Diese Präsentation hebt Modellierungsansätze hervor, die verwendet werden, um die Produktqualität auf der Grundlage von Produktmessungen zu verstehen und vorherzusagen.Der Modellentwicklungsprozess umfasst vier Schritte: Datensammlung, Modellentwicklung, Test und Implementierung.Während der Datenerfassung werden Teile von der Produktionslinie gesammelt und Produktmessungen durchgeführt.Diese Teile durchlaufen den Prozess und werden einer Qualitätsprüfung unterzogen.Diese Produktmessungen und Qualitätstestergebnisse werden im Datensatz kombiniert und für die Modellierung verwendet.Der Qualitätstest ist die Reaktion und Produktmessungen sind Prädiktoren.Bei der Modellentwicklung werden die Daten gründlich untersucht, um sicherzustellen, dass sie so sauber wie möglich sind.Variablen-Clustering und schrittweise Regression werden angewendet, um stark korrelierte Eingabevariablen zu entfernen und die wichtigen Variablen auszuwählen.Der letzte Schritt besteht darin, eine verallgemeinerte Regression unter Verwendung der logarithmischen Normalverteilung und der adaptiven Lasso-Schätzmethode anzuwenden.Das Modell muss eine Genauigkeit haben, die größer ist als eine bestimmte Metrik, die akzeptabel ist.Wenn das Modell dieses Kriterium erfüllt, geht es in die Testphase.In dieser Phase wird das Modell unter technischer Kontrolle verwendet, um zu bestimmen, wie gut das Modell die Produktqualität vorhersagt.Sobald Sie zufrieden sind, wird das Modell in die Produktion implementiert.Das Betriebsteam erhält sofortiges Feedback zur Leistung des Teils und kann den Prozess in Echtzeit anpassen und optimieren.Mit diesen Informationen können wir das Produkt auch für akzeptabel halten oder nicht.Wenn es abgelehnt wird, wird das Produkt entsorgt und durchläuft den Prozess nicht.Diese Vorhersagemodelle identifizieren inakzeptable Teile und Prozessstörungen in den Upstream-Prozessen.
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