[發明專利]一種煙草卷包車間質量異常問題主因模型的建立方法

在審

• 申請號: 201910314423.3
• 申請日: 2019-04-18
• 公開（公告）號: CN110163479A
• 公開（公告）日: 2019-08-23
• 發明（設計）人: 朱正運;羅勇;鄧苡;孔維熙;郭瑞川;李明;華衛;陳晶;蔡培良;丁聰龍
• 申請（專利權）人: 紅云紅河煙草（集團）有限責任公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/04
• 代理公司: 北京維澳專利代理有限公司 11252
• 代理人: 王立民;江懷勤

1.一種煙草卷包車間質量異常問題主因模型的建立方法，其特征在于，包括以下步驟：

確定質量問題類別，并對所述質量問題類別設定相應的評價標準；

獲取設定時間段內相應質量問題類別的類別數據及類別異常數據，按設定的評價方法計算相應質量問題類別的實際值；

確定影響質量異常問題的質量因素及每一質量因素所包括的質量模式因素；

獲取所述設定時間段內所述質量因素的質量因素數據及各質量模式因素的異常數據；

計算各質量模式因素的異常數據占所述質量異常數據的權重；

判斷實際值與所述評價標準的關系：

所述實際值≥評價標準，若各質量模式因素的異常數據的權重均小于第一設定值，且各質量模式因素的異常數據的權重之和小于第二設定值，確定所述類別異常數據在許可范圍內；

若某一質量模式因素的異常數據的權重大于等于第一設定值，確定該質量模式因素為影響質量異常問題的主因；

若各質量模式因素的異常數據的權重均小于第一設定值，但是各質量模式因素異常數據的權重之和大于等于第二設定值，各質量模式因素中自異常數據的權重最大起設定數量的質量模式因素共同為影響質量異常問題的主因；

所述實際值≤評價標準，若各質量模式因素的異常數據的權重均小于第一設定值，且所有質量模式因素異常數據的權重之和小于第二設定值，確定影響質量異常問題的主因為其它因素，重新確定質量模式因素；

若某一質量模式因素的異常數據的權重大于等于第一設定值，確定該質量模式因素為影響質量異常問題的主因；

若各質量模式因素異常數據的權重均小于第一設定值，但是各質量模式因素異常數據的權重之和大于等于第二設定值，各質量模式因素中自異常數據的權重最大起設定數量的質量模式因素共同為影響質量異常問題的主因。

2.根據權利要求1所述的煙草卷包車間質量異常問題主因模型的建立方法，其特征在于，所述第一設定值小于等于第二設定值。

3.根據權利要求1所述的煙草卷包車間質量異常問題主因模型的建立方法，其特征在于，所述質量問題類別至少包括煙支物理指標相關的類別和外觀缺陷相關的類別；

所述煙支物理指標相關的類別至少包括煙支圓周類別、煙支長度類別、煙支質量類別或煙支吸阻類別中的一種或一種以上組合；

所述外觀缺陷相關的類別至少包括條裝類別、盒裝類別或煙支類別中的一種或一種以上組合。

4.根據權利要求1所述的煙草卷包車間質量異常問題主因模型的建立方法，其特征在于，所述評價標準包括合格率、平均值、不合格數、樣本總數、單項扣分或平均扣分中的一種或一種以上組合。

5.根據權利要求1所述的煙草卷包車間質量異常問題主因模型的建立方法，其特征在于，所述評價方法為閾值法、標準化方法或比重法；

所述標準化方法包括所述單項扣分和所述平均扣分；

所述單項扣分＝(某質量問題類別中的不合格數/某質量問題類別樣本總數)×某質量問題類別所占的設定分值；

所述平均扣分＝(某質量問題類別中的不合格數/樣本總數)×某質量問題類別所占的設定分值。

6.根據權利要求1所述的煙草卷包車間質量異常問題主因模型的建立方法，其特征在于，所述質量因素包括生產過程實時狀態因素、設備維修因素或輔料信息因素的一種或一種以上組合。

7.根據權利要求6所述的煙草卷包車間質量異常問題主因模型的建立方法，其特征在于，所述生產過程實時狀態因素至少包括設備停機信息模式因素、產量信息模式因素、停機原因模式因素或設備有效作業率模式因素中的一種或一種以上組合。

8.根據權利要求1所述的煙草卷包車間質量異常問題主因模型的建立方法，其特征在于，所述類別異常數據的獲取方法，包括以下步驟：

獲取歷史煙草卷包車間影響質量問題類別；

依據各質量問題類別的特性，設定各質量問題類別所對應質量合格數據的閥值；

獲取用戶原始數據并依據所述質量問題類別確定相應的類別數據集；

提取類別數據集中的數據與相應的質量合格數據的閥值進行判斷，若判斷為否，則確定為該數據為類別異常數據，存入相應的異常數據集，并將設定時間段內的異常數據集依據時間順序排為異常數據參考數列；

若判斷為是，則放棄該數據，重新進行提取。