本技術(shù)涉及過程控制，尤其涉及一種指標(biāo)異常識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代制造業(yè)中，過程控制與質(zhì)量管理是確保產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)質(zhì)量控制體系通常依賴于最終產(chǎn)品的檢測結(jié)果，即通過對成品進行抽樣檢測來判斷產(chǎn)品的質(zhì)量，這種方式雖能在一定程度上保證出廠產(chǎn)品的質(zhì)量，但存在顯著的局限性。首先，其反饋機制具有滯后性，無法在生產(chǎn)過程中及時發(fā)現(xiàn)并糾正問題，導(dǎo)致不合格品增多及生產(chǎn)成本的上升；其次，抽樣檢測的局限性使得部分質(zhì)量問題可能被遺漏，影響產(chǎn)品整體質(zhì)量的穩(wěn)定性；最后，缺乏對生產(chǎn)過程的深入理解和實時監(jiān)控，使得企業(yè)難以從根源上解決質(zhì)量問題，提升生產(chǎn)效率。在相關(guān)技術(shù)中，為了解決這一問題，在生產(chǎn)過程的實時監(jiān)控中引入了過程能力指數(shù)(process?capability?index，pci)的概念，作為評估生產(chǎn)過程穩(wěn)定性和能力的重要工具，其能夠及時反映生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的波動和異常，是監(jiān)測生產(chǎn)過程是否符合預(yù)設(shè)規(guī)格要求的直觀指標(biāo)。

2、然而，目前基于過程能力指數(shù)的生產(chǎn)過程監(jiān)控方法，一方面，當(dāng)生產(chǎn)過程中存在異常發(fā)生時，難以快速實現(xiàn)異常定位和異常原因分析，導(dǎo)致不能及時采取有效措施進行修正，無法保證生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性和產(chǎn)品質(zhì)量；另一方面，多局限于單一指標(biāo)的監(jiān)測，缺乏對多指標(biāo)的綜合分析，存在異常識別的準(zhǔn)確性和效率低的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了對披露的實施例的一些方面有基本的理解，下面給出了簡單的概括。所述概括不是泛泛評述，也不是要確定關(guān)鍵/重要組成元素或描繪這些實施例的保護范圍，而是作為后面的詳細(xì)說明的序言。

2、鑒于以上所述現(xiàn)有技術(shù)的缺點，本技術(shù)公開了一種指標(biāo)異常識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，以解決上述技術(shù)問題中的至少之一。

3、第一方面，本技術(shù)提供了一種指標(biāo)異常識別方法，所述方法包括：獲取當(dāng)前時間段內(nèi)生產(chǎn)過程中的各指標(biāo)參數(shù)和各生產(chǎn)參數(shù)，所述指標(biāo)參數(shù)和所述生產(chǎn)參數(shù)之間存在映射關(guān)系；計算目標(biāo)參數(shù)序列中各目標(biāo)參數(shù)子序列對應(yīng)的過程能力指數(shù)，得到各所述過程能力指數(shù)形成的指數(shù)序列，所述目標(biāo)參數(shù)序列為連續(xù)的各目標(biāo)參數(shù)形成的序列，每一所述目標(biāo)參數(shù)子序列包括預(yù)設(shè)第一數(shù)量的所述目標(biāo)參數(shù)，且相鄰所述目標(biāo)參數(shù)子序列間隔預(yù)設(shè)第二數(shù)量的所述目標(biāo)參數(shù)，所述目標(biāo)參數(shù)為所述指標(biāo)參數(shù)或所述生產(chǎn)參數(shù)；根據(jù)預(yù)設(shè)異常規(guī)則對所述第一序列進行匹配，確定第一異常區(qū)間，所述預(yù)設(shè)異常規(guī)則用于對所述第一序列中異常的所述過程能力指數(shù)進行篩選，所述第一序列為所述指標(biāo)參數(shù)對應(yīng)的所述指數(shù)序列；基于所述第一異常區(qū)間對所述第二序列中各所述過程能力指數(shù)進行篩選，確定第二異常區(qū)間，以基于所述第二異常區(qū)間確定指標(biāo)異常原因，所述第一序列和所述第二序列各自包括的各所述過程能力指數(shù)之間存在映射關(guān)系，所述第二序列為所述生產(chǎn)參數(shù)對應(yīng)的所述指數(shù)序列。

4、于本技術(shù)一實施例中，計算目標(biāo)參數(shù)序列中各目標(biāo)參數(shù)子序列對應(yīng)的過程能力指數(shù)，包括：將所述預(yù)設(shè)第一數(shù)量作為滑動窗口的大小，使滑動窗口包括所述預(yù)設(shè)第一數(shù)量的所述指標(biāo)參數(shù)或所述生產(chǎn)參數(shù)；基于滑動窗口在指標(biāo)參數(shù)序列上向前滑動，并計算每次滑動時滑動窗口內(nèi)所述指標(biāo)參數(shù)對應(yīng)的所述過程能力指數(shù)，所述指標(biāo)參數(shù)序列為當(dāng)前時間段內(nèi)的各所述指標(biāo)參數(shù)按照時間從前到后排序得到，滑動窗口的滑動間距為所述預(yù)設(shè)第二數(shù)量；基于所述滑動窗口在生產(chǎn)參數(shù)序列上向前滑動，并計算每次滑動時滑動窗口內(nèi)所述生產(chǎn)參數(shù)對應(yīng)的所述過程能力指數(shù)，所述生產(chǎn)參數(shù)序列為當(dāng)前時間段內(nèi)的各所述生產(chǎn)參數(shù)按照時間從前到后排序得到。

5、于本技術(shù)一實施例中，所述根據(jù)預(yù)設(shè)異常規(guī)則對所述第一序列進行判斷，確定所述第一異常區(qū)間，包括：將所述指標(biāo)參數(shù)對應(yīng)的所述過程能力指數(shù)作為第一過程指數(shù)；若所述第一序列中連續(xù)預(yù)設(shè)第三數(shù)量的所述第一過程指數(shù)均小于預(yù)設(shè)指數(shù)下限，則確定所述預(yù)設(shè)第三數(shù)量的所述第一過程指數(shù)符合所述預(yù)設(shè)異常規(guī)則，并作為所述第一異常區(qū)間；若連續(xù)預(yù)設(shè)第三數(shù)量的所述第一過程指數(shù)之間的方差、極差或標(biāo)準(zhǔn)差小于對應(yīng)的預(yù)設(shè)閾值，則確定所述預(yù)設(shè)第三數(shù)量的所述第一過程指數(shù)符合所述預(yù)設(shè)異常規(guī)則，并作為所述第一異常區(qū)間。

6、于本技術(shù)一實施例中，所述基于所述第二異常區(qū)間確定指標(biāo)異常原因，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)排名對所述第二異常區(qū)間中的各所述過程能力指數(shù)進行篩選，獲得各生產(chǎn)異常指數(shù)；確定各所述生產(chǎn)異常指數(shù)對應(yīng)的所述生產(chǎn)參數(shù)，并作為所述指標(biāo)異常原因。

7、于本技術(shù)一實施例中，根據(jù)預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則對所述第一序列進行匹配，確定第一標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間，所述預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則用于對所述第一序列中符合預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)的所述過程能力指數(shù)進行篩選；基于所述第一標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間對所述第二序列進行篩選，確定第二標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間；計算所述第二異常區(qū)間中各所述過程能力指數(shù)的第一平均值，以及所述第二標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間中各所述過程能力指數(shù)的第二平均值；若存在多個所述第二異常區(qū)間，則對比各所述第二異常區(qū)間分別和所述第二標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間之間的平均偏差，將所述平均偏差最大的所述第一異常區(qū)間中的所述過程能力指數(shù)作為所述生產(chǎn)異常指數(shù)，所述平均偏差由所述第一平均值和所述第二平均值確定；確定各所述生產(chǎn)異常指數(shù)對應(yīng)的所述生產(chǎn)參數(shù)，并作為所述指標(biāo)異常原因。

8、于本技術(shù)一實施例中，所述過程能力指數(shù)包括第一過程能力指數(shù)；計算所述第一過程能力指數(shù)包括：確定預(yù)設(shè)第一數(shù)量的目標(biāo)參數(shù)的上規(guī)格限、下規(guī)格限、過程均值和過程標(biāo)準(zhǔn)差，所述目標(biāo)參數(shù)為所述指標(biāo)參數(shù)或生產(chǎn)參數(shù)；根據(jù)所述上規(guī)格限和所述過程均值之間的差值，以及所述過程標(biāo)準(zhǔn)差計算過程上限能力指數(shù)；根據(jù)所述過程均值和所述下規(guī)格限之間的差值，以及所述過程標(biāo)準(zhǔn)差計算過程下限能力指數(shù)；將所述過程上限能力指數(shù)和所述過程下限能力指數(shù)之間的最小值作為所述第一過程能力指數(shù)。

9、于本技術(shù)一實施例中，所述過程能力指數(shù)包括過程性能指數(shù)；計算所述過程性能指數(shù)包括：確定全部所述目標(biāo)參數(shù)的樣本均值和樣本標(biāo)準(zhǔn)差；根據(jù)所述上規(guī)格限和所述樣本均值之間的差值，以及所述樣本標(biāo)準(zhǔn)差計算過程上限性能指數(shù)；根據(jù)所述樣本均值和所述下規(guī)格限之間的差值，以及所述樣本標(biāo)準(zhǔn)差計算過程下限性能指數(shù)；將所述過程上限性能指數(shù)和所述過程下限性能指數(shù)之間的最小值作為所述過程性能指數(shù)。

10、第二方面，本技術(shù)提供了一種指標(biāo)異常識別裝置，所述裝置包括：獲取模塊，用于獲取當(dāng)前時間段內(nèi)生產(chǎn)過程中的各指標(biāo)參數(shù)和各生產(chǎn)參數(shù)，所述指標(biāo)參數(shù)和所述生產(chǎn)參數(shù)之間存在映射關(guān)系；過程能力指數(shù)計算模塊，用于計算目標(biāo)參數(shù)序列中各目標(biāo)參數(shù)子序列對應(yīng)的過程能力指數(shù)，得到各所述過程能力指數(shù)形成的指數(shù)序列，所述目標(biāo)參數(shù)序列為連續(xù)的各目標(biāo)參數(shù)形成的序列，每一所述目標(biāo)參數(shù)子序列包括預(yù)設(shè)第一數(shù)量的所述目標(biāo)參數(shù)，且相鄰所述目標(biāo)參數(shù)子序列間隔預(yù)設(shè)第二數(shù)量的所述目標(biāo)參數(shù)，所述目標(biāo)參數(shù)為所述指標(biāo)參數(shù)或所述生產(chǎn)參數(shù)；異常匹配模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)異常規(guī)則對所述第一序列進行匹配，確定第一異常區(qū)間，所述預(yù)設(shè)異常規(guī)則用于對所述第一序列中異常的所述過程能力指數(shù)進行篩選，所述第一序列為所述指標(biāo)參數(shù)對應(yīng)的所述指數(shù)序列；異常確定模塊，用于基于所述第一異常區(qū)間對所述第二序列中各所述過程能力指數(shù)進行篩選，確定第二異常區(qū)間，以基于所述第二異常區(qū)間確定指標(biāo)異常原因，所述第一序列和所述第二序列各自包括的各所述過程能力指數(shù)之間存在映射關(guān)系，所述第二序列為所述生產(chǎn)參數(shù)對應(yīng)的所述指數(shù)序列。

11、第三方面，本技術(shù)還提供了一種電子設(shè)備，包括：處理器、存儲器和通信總線；所述通信總線用于將所述處理器和存儲器連接；所述處理器用于執(zhí)行所述存儲器中存儲的計算機程序，以實現(xiàn)如上述實施例中所述的指標(biāo)異常識別方法。

12、第四方面，本技術(shù)提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，當(dāng)計算機程序被計算機的處理器執(zhí)行時，使計算機執(zhí)行如上述實施例中所述的指標(biāo)異常識別方法。

13、本技術(shù)的有益效果：本技術(shù)提出了一種指標(biāo)異常識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。第一，通過分別計算各指標(biāo)參數(shù)和各生產(chǎn)參數(shù)各自對應(yīng)的所述指數(shù)序列，即第一序列和第二序列，實現(xiàn)了對生產(chǎn)過程的精細(xì)化監(jiān)控，獲取生產(chǎn)過程中各指標(biāo)參數(shù)和各生產(chǎn)參數(shù)的細(xì)微變化，提高了指標(biāo)監(jiān)測的敏感度和準(zhǔn)確性；第二，在實時計算的第一序列中確定各指標(biāo)參數(shù)對應(yīng)的異常的過程能力指數(shù)，能夠及時識別到生產(chǎn)過程中指標(biāo)參數(shù)的變化和異常，顯著提高了異常識別的效率，以利于快速定位指標(biāo)參數(shù)異常并及時干預(yù)，生產(chǎn)過程中質(zhì)量控制的穩(wěn)定性和水平高；第三，識別指標(biāo)參數(shù)異常后，即完成指標(biāo)參數(shù)對應(yīng)指標(biāo)能力指數(shù)的異常篩選后，根據(jù)指標(biāo)參數(shù)對應(yīng)的第一異常區(qū)間來篩選生產(chǎn)參數(shù)對應(yīng)的第二異常區(qū)間，從而快速定位到造成指標(biāo)異常的具體生產(chǎn)參數(shù)，實現(xiàn)了異常原因的快速追溯，使相關(guān)人員能夠針對性地對指標(biāo)參數(shù)異常進行干預(yù)，有助于提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

14、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本技術(shù)。