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摘要:针对某钢铁企业生产过程中的生产信息不畅通、产品质量无法追踪问题，开展了基于工厂信息（PI）的实时数据流分析与全过程质量监控方法的研究。着重研究了实时数据流分割和过程监控，提出基于统计质量控制（SQC）图和工序性能指标的统计监控方法，并开发
关键词:生产信息数据；工厂信息数据库；实时数据流分割；统计质量控制图；工序质量监控
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引言目前国内外大中型企业如电力、化工、钢铁在底层已建立了先进的数据采集系统,如分布式控制系统（Distributed Control System,DCS）、可编程逻辑控制（Programmable Logic Controller，plc）、过程数据采集（Process Data Acquisition，PDA），基本实现了厂级生产过程的自动化［1］。但分厂之间、生产设备之间形成诸多“信息孤岛”，还远没有达到数据整合和共享，企业生产过程和能源成本缺乏统一自动管理，无法对钢卷生产质量进行有效跟踪；此外，潜在的、大量有价值的数据并没有被利用和挖掘，无法实现企业经营效益和价值最大化。与此同时，信息技术正在大力推动钢铁企业从产量型向质量效益型转型，企业急需降低能源成本，提高产品质量管理［2］。工厂信息（Plant Information，PI）实时数据库技术在电力、化工、钢铁等工业生产过程监控中得到了广泛的应用［3］，如何利用PI实时数据库技术将钢铁企业厂级生产数据和工厂管理信息进行无缝集成，构建企业基础数据平台是一个亟待解决的问题。进一步，在企业基础数据平台的基础上开发面向钢铁生产过程监控的应用平台，对过程监控的结果进行分析，对影响产品质量的关键过程特性进行诊断和识别，从而优化设计和过程监控，实现过程和质量的不断改进具有非常重要的意义。 本文针对某钢铁企业生产过程中存在的生产信息不畅通、产品质量无法跟踪问题［4］，基于PI系统实施了企业基础数据平台的构建，对实时数据流进行分割和工艺校准，设计并开发了产品技术质量监控系统。通过对钢卷工艺趋势图、统计质量控制（Statistical Quality Control，SQC）图的实时监控，以及对生产机组主要工艺参数的工序性能指标
摘自：毕业论文的格式www.udooo.com
了一个产品技术质量监控系统，应用结果表明基于PI的实时数据流分析与产品质量监控实现了企业对生产工序质量的监控，以及关键生产工艺的识别与改进。关键词:生产信息数据；工厂信息数据库；实时数据流分割；统计质量控制图；工序质量监控
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引言目前国内外大中型企业如电力、化工、钢铁在底层已建立了先进的数据采集系统,如分布式控制系统（Distributed Control System,DCS）、可编程逻辑控制（Programmable Logic Controller，plc）、过程数据采集（Process Data Acquisition，PDA），基本实现了厂级生产过程的自动化［1］。但分厂之间、生产设备之间形成诸多“信息孤岛”，还远没有达到数据整合和共享，企业生产过程和能源成本缺乏统一自动管理，无法对钢卷生产质量进行有效跟踪；此外，潜在的、大量有价值的数据并没有被利用和挖掘，无法实现企业经营效益和价值最大化。与此同时，信息技术正在大力推动钢铁企业从产量型向质量效益型转型，企业急需降低能源成本，提高产品质量管理［2］。工厂信息（Plant Information，PI）实时数据库技术在电力、化工、钢铁等工业生产过程监控中得到了广泛的应用［3］，如何利用PI实时数据库技术将钢铁企业厂级生产数据和工厂管理信息进行无缝集成，构建企业基础数据平台是一个亟待解决的问题。进一步，在企业基础数据平台的基础上开发面向钢铁生产过程监控的应用平台，对过程监控的结果进行分析，对影响产品质量的关键过程特性进行诊断和识别，从而优化设计和过程监控，实现过程和质量的不断改进具有非常重要的意义。 本文针对某钢铁企业生产过程中存在的生产信息不畅通、产品质量无法跟踪问题［4］，基于PI系统实施了企业基础数据平台的构建，对实时数据流进行分割和工艺校准，设计并开发了产品技术质量监控系统。通过对钢卷工艺趋势图、统计质量控制（Statistical Quality Control，SQC）图的实时监控，以及对生产机组主要工艺参数的工序性能指标