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基于数据驱动的车辆生产下线质量分析及其工艺优化

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文章对下线检测系统采集的质量数据进行数据分析,根据分析结果,提出质量提升的建议和工艺优化的措施.采用z-score标准化等预处理方法对原始质量数据进行预处理,运用K-Means聚类对排放数据进行聚类分析,从而确定具有潜在质量问题的车辆;将质量数据统计分析与检测系统工作原理相结合,找出ECU检测工位存在的质量问题,针对此问题,提出了基于检测系统在线防错软件的优化方案,经实车批量测试验证了该方案的可行性,满足企业使用要求.
Quality Analysis and Process Optimization of Vehicle Production Off-line based on Data Drive

耿黄政、杜玉峰、高长斌

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上汽通用五菱汽车股份有限公司,广西 柳州 545000

数据分析 K-Means聚类 在线防错软件

2019

企业技术开发(学术版)
湖南省科技信息研究所

企业技术开发(学术版)

影响因子：1.4
ISSN：1006-8937
年,卷(期)：2019.38(6)
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