內容簡介
在數智化時代,制造業的質量管理面臨許多新的問題和挑戰。《數智時代質量管理中的數據挖掘與知識管理》對復雜產品質量改進中發現問題、分析原因和解決問題三大環節中的數據流和知識流進行了繫統性的研究,在此基礎上提出了制造業質量管理中的數據挖掘和知識管理方法體繫,開發了面向汽車制造業的智能質量問題解決繫統,以利用知識資源提高質量管理的智能化水平。《數智時代質量管理中的數據挖掘與知識管理》對現有的質量管理理論和方法提供了新的有益補充,對推進制造業質量管理的數字化轉型具有非常重要的價值和意義。
目錄
目錄
第1章 緒論 1
1.1 智能制造質量管理現實背景 1
1.2 本書的研究問題與研究意義 3
1.3 本書的主要內容和邏輯關繫 6
第2章 基本概念及國內外研究現狀 10
2.1 質量及質量管理 10
2.2 知識及知識管理 17
2.3 質量管理和知識管理相關研究 20
2.4 智能質量管理 29
2.5 現有研究的評價與對本書的啟示 33
2.6 本章小結 34
第3章 知識驅動的質量問題解決基礎理論與研究框架 35
3.1 問題解決基礎理論 35
3.2 質量問題解決基礎理論 37
3.3 質量問題解決關繫分析 42
3.4 知識驅動的質量問題解決理論模型與研究框架 47
3.5 知識驅動的質量問題解決支撐條件 53
3.6 本章小結 55
第4章 產品組件—失效模式知識挖掘與分析 56
4.1 問題提出 56
4.2 組件—失效模式矩陣挖掘流程 58
4.3 標準失效模式集構建 59
4.4 組件—失效模式矩陣挖掘算法 61
4.5 實例分析 66
4.6 本章小結 77
第5章 基於二分圖聚類的質量問題因果知識挖掘 79
5.1 問題提出 79
5.2 因果知識研究 83
5.3 問題—原因知識表示模型 86
5.4 質量問題因果知識挖掘流程 89
5.5 質量問題因果知識挖掘方法 92
5.6 問題原因推理流程 96
5.7 實例分析 97
5.8 本章小結 104
第6章 基於知識圖譜的質量問題因果知識挖掘 106
6.1 問題提出 106
6.2 質量問題因果關繫模型 108
6.3 質量問題因果知識圖譜構建 110
6.4 實例分析 121
6.5 質量問題因果知識網絡的潛在應用 128
6.6 本章小結 131
第7章 基於二分圖聚類的質量問題解決方案知識挖掘與** 133
7.1 問題提出 133
7.2 質量問題解決方案知識挖掘與**流程 135
7.3 “問題—方案”知識表示模型 136
7.4 “問題—方案”知識挖掘方法 144
7.5 實例分析 149
7.6 “問題類—方案工具箱”知識推理過程 164
7.7 本章小結 167
第8章 面向汽車制造業的智能質量問題解決繫統 169
8.1 應用背景 169
8.2 繫統整體框架 171
8.3 問題解決知識庫設計 173
8.4 繫統實施及應用 175
8.5 本章小結 181
第9章 結論與展望 182
9.1 結論 182
9.2 創新點 184
9.3 展望 185
參考文獻 187