統計過程控制的案例
國產統計過程控制（SPC）工具，賦能離散制造智慧升級
從“異常”到“歸因”，正是統計過程控制（Statistical Process Control，SPC）的核心價值。
一、一段話了解SPC
SPC是一種基于數據的科學管理方法，通過實時監控關鍵質量參數，利用數學模型識別生產中的異常波動。讓你在不良品出現前，就察覺出工藝流程的“亞健康”狀態，被稱為質量控制的“防火墻”。
二、誰需要SPC
■ 行業領域： 汽車、電子、家電、化工等對穩定性、一致性有極高要求的制造企業。
■ 質量工程（QE）：從海量數據中獲取 Cpk 指標，即過程能力指數（Process Capability Index），定量反映產線質量水平高低。
■ 工藝工程（ME）： 尋找波動根因，優化生產參數 。
■ 現場操作員： 實時接收異常預警，快速響應。
三、SPC工具優缺點一覽
目前市面上常見的質控方式各具特色，讓不少企業選擇困難：
四、天洑 DTEmpower：低代碼SPC工具
作為工業智慧化領域的國家級專精特新“小巨人”企業，天洑面對小批量多品種的離散制造企業，自研的智能數據建模軟件DTEmpower 提供了一套“智能數據治理 + 專業統計分析 + AI 根因診斷”的一體化解決方案 。
1、AI驅動的根因分析
這是 DTEmpower 的核心優勢，它集成了回歸、時序、分類、聚類等 150 余種機器學習算法，且低代碼易上手，不需要深厚的算法背景，通過拖拽式建模和 AI Agent 輔助，質量工程師可以快速建立回歸模型或分類模型，量化各工藝因子對良率的貢獻率，實現“智能故障搜索”。
展開 淺析純電動汽車驅動電機控制系統的控制過程
圖 1 三相交流永磁電動機
圖 2 永磁同步電機的定子
圖 3 電機控制器工作過程
三相交流永磁同步電動機的轉子和發電機轉子組成基本一樣，由永磁體和轉子鐵心、轉子繞組等組成。其中永磁體主要采用鐵氧體永磁材料，轉子鐵心選用實心鋼或采用鋼板或硅鋼片沖制后疊壓。和普通電機不同的地方是永磁同步電機要裝有轉子永磁體位置檢測器。
永磁體位置檢測器起到傳感器的作用，裝在三相交流永磁同步驅動電機當中，是用來檢測轉子的 N 極、S 極的位 置的，主要給電機轉向改變提供信號。永磁體位置檢測器的類型有光電編碼式、磁敏式、電磁式等，無論哪種測量方式， 只是安裝的體積、方便程度、成本及可靠性不同而已。
永磁同步電機的工作時，電機的轉子就是一個永磁體，N 極、S 極沿圓周方向交替排列，定子就相當于一個旋轉的磁場。當驅動電機工作時，在定子當中就感應出磁動勢，轉子就受到磁場中磁力的影響開始和定子一起旋轉。
驅動電機轉子 N 極 S 極的位置通過位置檢測器傳給驅動電機控制模塊，控制模塊內部元件進行分析后，確定當前轉子 N 極 S 極的所在位置，觸發控制信號，控制所對應的功率三極管的導通與否，按一定的順序給驅動電機中定子的三個線圈進行通電，從而驅動電機開始運轉工作。
驅動電機系統的控制核心是驅動電機控制模塊，驅動電機控制模塊主要采用三相兩電平電壓源型逆變器。驅動電機控制系統中的各種傳感器將信號反饋給控制模塊，控制模塊根據檢測測出的電流信號、電壓信號、溫度信號對電機當前運行狀態進行監測并調整相應的參數，完成控制。驅動電機控制模塊根據溫度傳感器反饋的信息，再通過 CAN 線反饋給整車控制器整車控制模塊，來控制冷卻風扇的開啟與否、冷卻系統循環的路線，確保電機保持在理想溫度下工作。
驅動電機控制系統工作過程見圖 3。
展開 質量管理 | 海克斯康助力Danfoss實現數據自動化管理與質量控制提升
面 臨 挑 戰
在制造企業中，工程、生產和質量保證部門雖有共同的高質量產品生產目標，但數據孤島問題嚴重阻礙了質量控制。許多企業的數據被鎖定在特定機器或設備中，導致數據采集、共享和處理困難。部分制造商手動跟蹤表格或紙質數據的方法耗時、不便共享協作且數據準確性存疑，應用程序解決方案也有局限。Danfoss同樣面臨系統未集成、缺乏統計過程控制（SPC）工具等問題，難以有效評估數據，員工每天需花費大量時間收集和處理數據。
Q-DAS解決方案
易于安裝與配置
2005 年Danfoss決定采用 Q-DAS，其安裝過程簡單，團隊可自行完成安裝和設置。
數據標準化與流程優化
? 公司利用 Q-DAS 對配置和目錄進行標準化，涵蓋從測量請求到數據評估的整個流程。使用了 Q-DAS 的標準設置，并定制了動態數據過濾器用于報告的多個 K域。
? 通過 Q-DAS，統計過程控制和測量系統分析得到改善，審核工作更加順利。在數據可視化方面，將反饋式管理模塊替換為預測式管理模塊。
獲得良好支持
?對于特定客戶的獨特需求，Danfoss可聯系 海克斯康 的支持團隊獲取協助，當地支持團隊能快速響應且無語言障礙，通常在下一個工作日就能提供解決方案。
? 團隊通過添加自定義工具擴展了 Q-DAS 的用途，可編寫適用于不直接支持 Q-DAS 數據格式設備的轉換器，實現從其他系統導出數據到 Q-DAS，從而監控車間的所有系統。
構建質量循環
Q-DAS 幫助Danfoss創建了一個集成的質量循環系統，包含七個不同但相互關聯的質量循環：
01
計量實驗室質量循環
三坐標測量機（CMM）操作員按優先級和測量原因對生產的零件進行測量，測量結果和歷史數據可在 Q-DAS 模塊的 O - QIS MCA/CMM 報告中查看。
展開 多品種、小批量生產計劃如何編，質量如何控？
事實上，在小批量生產中，大多數的廢品都是在產品換型調試設備過程中產生的。對于多品種小批量生產來說，減少調試過程中的報廢尤為重要。
2. 事后檢驗把關的質量控制模式
質量管理體系的核心問題是過程控制和全面質量管理。
在公司范圍內，產品質量只當做是生產車間的事，各部門卻排除在外，在工序控制方面，雖然許多企業都有工藝規程、設備操作規程、安全規程和崗位職責，但由于可操作性差和過于繁瑣，加上沒有監控手段，其實施的程度不高。對于操作記錄，許多企業均未進行統計，又未養成每天查閱操作記錄的習慣。所以，許多原始記錄也不過是一堆廢紙。
雖然有許多企業通過了ISO9000質量管理體系認證，卻依然是實行工序專檢制，停留在依靠質檢員把關的階段，而不是從過程控制和管理上去找原因。
3. 統計過程控制實施困難
統計過程控制(SPC)是應用統計技術對過程中的各個階段進行評估和監控，建立并保持過程處于可接受的且穩定的水平，從而保證產品與服務符合規定的要求的一種質量管理技術。
統計過程控制是質量控制的重要方法，而控制圖又是統計過程控制的關鍵技術，但由于傳統的控制圖產生于大批量、剛性生產環境中，難以應用于小批量生產環境中。
由于加工件的數量很少，收集的數據達不到利用傳統的統計方法要求，即控制圖還沒做出來生產已經結束。控制圖沒有起到應有的預防作用，失去了運用統計方法控制質量的意義。
5多品種、小批量的生產的質量控制措施
多品種小批量的生產特點使產品的質量控制難度增加，為了保證多品種小批量生產條件下產品質量的穩步提高，需要建立詳盡的作業指導書、貫徹“預防為主”的原則， 還需要引入先進的管理理念，提高管理水平。
1.
展開 
回流焊氧氣過程控制的新方式
這種工藝的優勢是溫度易于控制，焊接過程中還能避免氧化，制造成本也更容易控制。
焊接過程中還能避免氧化一般使用惰性氣體保護，這種方式已經有很長的時間了，并已得到較大范圍的應用。由于價格的考慮，一般都是選擇氮氣保護。為保證電子產品在高溫條件下的焊接質量，需要嚴格控制回流焊、波峰焊設備中的氧氣含量這就需要用到測試范圍從空氣（20.95%）到低氧濃度環境（5ppm左右）全覆蓋的氧氣傳感器來全程監控爐內氧含量，從而完善工藝流程，提升產品質量。
新世聯科技的熒光微量氧模塊LOX-TRACE可以在任意氧濃度下工作且不會損壞傳感器。傳感器高精度、高分辨率最高可1PPM。傳統的電化學不易保存、氧化鋯超量程使用會損壞。回流焊中氧濃度需要從常量20.9%降到5PPM左右，熒光微量氧模塊可謂是起到好處。
展開 質量管理 | 多品種小批量SPC賦能航發研制單位現場質量控制
多品種小批量SPC相對于常規SPC，需對相同過程不同規格的質量特性進行成組，并將不同規格的質量特性的數據進行標準化處理整合，以解決SPC應用數據量不夠的問題。
通過“過程成組+數據標準化”的整合處理，多品種小批量SPC可將原本分散在不同規格產品中的小樣本數據，轉化為滿足統計要求的“等效大樣本數據”，進而繪制統一的控制圖（如標準化X-R圖、通用控制圖），實現對關鍵過程穩定性的有效監控。既保留了SPC“基于數據的統計分析”核心優勢，又適配了多品種小批量生產的柔性需求，確保即使在規格頻繁切換的場景下，關鍵過程的波動仍能被精準識別與管控。
海克斯康QMS智慧質量大數據分析方案
海克斯康質量大數據分析系統是海克斯康數字化質量平臺（QMS系統）的核心模塊，聚焦質量與可靠性大數據的價值挖掘與應用，賦能企業質量管理數字化轉型與智能化升級。其核心功能包括多元異構質量數據的采集與管理、質量數據可視化分析與看板、測量系統分析（MSA）、統計過程控制（SPC）、質量實時監控預警等常規質量分析功能，同時具備高階統計建模及AI智能化分析擴展能力。應用于質量評價、質量分析、質量改進、質量控制等業務場景。
展開 晶圓切割機，切割過程如何控制良品率？
如何控制晶圓良率
很多半導體公司都有專門從事良率提升的工程師，晶圓代工廠有良率工程師專門負責良率提升（YE）部門負責提升晶圓良率，Fabless的運營部門有產品工程師（PE）負責負責提高成品率。由于領域不同，這些工程師的側重點也會不同。晶圓廠的良率工程師非常精通制造過程。他們主要使用公司的良率管理系統（YMS）對一些與工藝相關的數據進行良率分析。
對于實際生產線對于晶圓制造來說，監控每臺制造設備的穩定性是非常重要的。如上圖所示，可以由記錄設備的關鍵工藝產生，并積累一條隨生產時間變化的波段曲線，形成工藝精度控制的參數點。
最后，晶圓經過測試后，可以通過自動分揀機剔除有缺陷的芯片，也可以對性能參差不齊的芯片進行分揀，例如英特爾CPU晶圓，可以檢測出性能更好的芯片。i7處理器芯片，幾乎做成了i5芯片，其實是媽媽生的，區別就是一個好看，一個丑。
也有不同尺寸的晶圓。同一條生產線的良率會有所不同。小圓片的良率不一定要高于大圓片。這也與設備工藝的匹配程度有關。晶圓通常在邊緣區域具有最壞的裸片。因此，很多生產線都追求大尺寸晶圓，使得邊緣壞芯的比例相對較低。
但大尺寸晶圓面臨著應力、成膜等諸多先天問題。例如，前幾年半導體熱衷于10英寸和12英寸生產線，導致8英寸和6英寸生產線被放棄。甚至半導體設備制造商也沒有為小尺寸晶圓制造設備。
來源 ：陸芯晶圓劃片機
展開 自動駕駛的控制過程還需要解決哪些規控問題
圖2 駕駛員接管切換過程示意圖
該模式的優點包括：駕駛人和機器之間不存在交互和耦合，車輛控制過程明確清晰；駕駛方式改變較小，駕駛人適應性好。而它的缺點主要是在駕駛權切換過程中，難以保證駕駛人具有良好的工作狀態。在機器駕駛過程中，駕駛人注意力可能已經分散，當控制1權被切換到駕駛人是你，需要駕駛人幾種注意力，重新形成對周圍駕駛環境的感知。這一過程存在較大的不確定性，制約了控制權的自由切換。因此，該模式的主要設計難點在于如何評價駕駛人和機器哪一方面的表現更優，并在此基礎上根據駕駛人狀態等因素合理選擇駕駛權切換時機，實現控制權平滑、無憂切換。
在共享型人機共駕系統中，駕駛人和機器同時占有車輛的控制權，兩者通過操縱機構進行交互和耦合，任何一方均可實現實時地控制車輛。雙方共同駕駛過程類似于一場博弈，各方會根據自身的目標和對方的行為形成最優的控制輸入，以期望在控制權共享的情況下最大化的實現自身目標。
進一步分析，按照駕駛人和機器控制結合方式的不同，該模式可以分別為串聯式共享型人機共駕和并聯式共享型人機共駕。串聯式共享型人機共駕系統示意圖，機器不直接對操縱輸入端（踏板、轉向）進行控制。僅對按照一定的比例進行疊加或修正，達到駕駛人和機器時間控制車輛的效果。
圖3 串聯式共享型人機共駕系統示意圖
并聯式共享型人機共駕系統示意圖如下，駕駛員和加的控制同時直接施加到操縱輸入端，系統通過調節控制權系數K實現人機耦合優化。實際控制輸入可用以下公式表示：
U=UhK+Um(1-K)
K為控制權分配系數，Uh為駕駛人輸入，Um為機器輸入，U為系統實際輸入。
展開 丨標準丨過程測量與控制儀表20505-2014
標準
過程測量與控制儀表的功能標志及圖形符號
編輯丨鉆石海
出品丨電氣CAD吧
今天給大家分享的是與儀表控制相關的化工行業標準，主要用在流程圖（P&ID）上顯示的儀表位號（PCT LOOP、PCT LOOP FUNCTION），適用于化工自控專業設計中儀表回路號、儀表位號的編制以及儀表圖形符號的規定及應用。本標準與ANSI ISA S5.1-19849（R1992）基本吻合，且GB/T 2625-81《過程檢測和控制流程圖用圖形符號》也來源于此。有需要的小伙伴可以登陸電氣CAD吧下載。
如何理解有限元分析過程中的沙漏控制？
沙漏控制是在進行有限元分析時常見的一個概念，涉及到數值計算中的穩定性和精度問題。
沙漏控制（Hourglass Control）：在有限元分析中，沙漏控制是一種用來減少或消除稱為“沙漏模態”或“沙漏變形（通常沒有剛度，網格變形呈現鋸齒狀）”的數值不穩定性的技術。
圖1. 沙漏模態示意圖
當使用某些類型的有限元單元（如四面體單元）時，會出現一種不希望的扭曲模態，表現為模擬結構內部出現了一些異常的、不符合物理規律的形變或運動（其在數學上是穩定的），導致計算結果不準確甚至失真。
沙漏控制技術通過添加額外的數學約束或控制力來抑制這種不穩定性，以保證計算的準確性和可靠性。
可以通過以下方法對計算沙漏進行相關的控制：
使用合適的有限元單元：一些有限元單元在處理某些類型的加載時可能更容易出現計算沙漏，因此在選擇單元類型時需要考慮加載情況和模擬對象的幾何形狀。
增加材料的阻尼：在有限元模擬中，通過增加材料的阻尼可以減小計算沙漏的發生。可以通過修改材料的材料參數或者添加合適的阻尼模型來實現。
改進網格質量：確保網格的質量良好，盡可能使用均勻的網格劃分，避免出現過大或者過小的單元，以及不良的網格變形。一般來說，整體網格細化會明顯減少沙漏的影響。
使用沙漏控制算法：許多有限元分析軟件提供了專門的沙漏控制算法，可以在模擬過程中自動檢測和控制計算沙漏。這些算法通常會在模擬中自動調整加載、約束或材料參數等，以減小計算沙漏的影響。
增加約束條件：增加適當的約束條件可以幫助減小計算沙漏的發生。例如，通過增加固定邊界條件或者添加額外的約束來限制結構的自由度，從而減小計算沙漏的影響。
優化加載條件：某些加載條件可能會導致計算沙漏的出現（如單點載荷），因此可以通過優化加載條件來減小計算沙漏的影響。
展開 自動駕駛的控制過程還需要解決哪些規控問題
以駕駛人接管機器為例，切換過程如下圖表示。
圖2 駕駛員接管切換過程示意圖
該模式的優點包括：
駕駛人和機器之間不存在交互和耦合，車輛控制過程明確清晰；駕駛方式改變較小，駕駛人適應性好。而它的缺點主要是在駕駛權切換過程中，難以保證駕駛人具有良好的工作狀態。在機器駕駛過程中，駕駛人注意力可能已經分散，當控制1權被切換到駕駛人是你，需要駕駛人幾種注意力，重新形成對周圍駕駛環境的感知。這一過程存在較大的不確定性，制約了控制權的自由切換。因此，該模式的主要設計難點在于如何評價駕駛人和機器哪一方面的表現更優，并在此基礎上根據駕駛人狀態等因素合理選擇駕駛權切換時機，實現控制權平滑、無憂切換。
在共享型人機共駕系統中，駕駛人和機器同時占有車輛的控制權，兩者通過操縱機構進行交互和耦合，任何一方均可實現實時地控制車輛。雙方共同駕駛過程類似于一場博弈，各方會根據自身的目標和對方的行為形成最優的控制輸入，以期望在控制權共享的情況下最大化的實現自身目標。
進一步分析，按照駕駛人和機器控制結合方式的不同，該模式可以分別為串聯式共享型人機共駕和并聯式共享型人機共駕。串聯式共享型人機共駕系統示意圖，機器不直接對操縱輸入端（踏板、轉向）進行控制。僅對按照一定的比例進行疊加或修正，達到駕駛人和機器時間控制車輛的效果。
圖3 串聯式共享型人機共駕系統示意圖
并聯式共享型人機共駕系統示意圖如下，駕駛員和加的控制同時直接施加到操縱輸入端，系統通過調節控制權系數K實現人機耦合優化。
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基于fluent的溫度控制過程的熱仿真分析
有朋友需要使用fluent來仿真電子設備或服務器或電池系統的溫度控制過程嗎，近期打算做一個仿真教程，有需要的請留言
基于COMSOL模擬Magnus Effect效應下的風向控制過程
本案例采用COMSOL軟件，通過軟件中的滑動壁功能以及旋轉軸定義模擬了Magnus Effect下的流場，從而實現了風向的轉向控制，仿真模擬結果如圖所示：
二維模型
三維模型
感興趣的朋友，進行交流！
PPT│過程裝備控制技術及應用（上）
編 輯 | 化工活動家
來 源 | 互聯網整理
懇請各位同行，不要不打招呼就“拿走”發到貴公眾號上，感謝！
PLC控制系統在實際調試過程中常見的3個問題
在實際調試過程中，有時出現這樣的情況，一個軟件系統從理論上推敲能完全符合機械設備的工藝要求，而在運行過程中無論如何也不能投入正常運轉，在系統調試過程中，除考慮軟件設計的方法外，還可以從以下幾個方面尋求解決的途徑。
從上面的響應時間估算公式可以看出，輸入信號的響應時間由掃描周期決定，掃描周期一方面取決于系統的硬件配置，另一方面由控制軟件中使用的指令和指令的條數決定，在砌塊成型機自動控制系統調試過程中發生這樣的情況，自動推板過程(把砌塊從成型臺上送到輸送機上的過程)的啟動，要靠成型工藝過程的完成信號來啟動，輸送磚坯的過程完成同時完成了送板的過程，通知控制系統可以完成下一個成型過程。
單從程序的執行順序上考察，控制時序的安排是正確的，可是，在調試的過程中發現，系統實際的控制時序是，當第一個成型過程完成后，并不進行自動推板過程，而是直接開始下一個成型過程，遇到這種情況，設計者和用戶的第一反應一般都是懷疑程序設計錯誤。經反復檢查程序，未發現錯誤，這時才考慮到可能是指令的響應時間產生了問題。
砌塊成型機的控制系統是一個龐大的系統，其軟件控制指令達五六百條。成型過程啟動信號，由一個成型過程的結束信號和有板信號產生，這時，就將產生這樣的情況，在某個掃描周期內掃描到HR002信號，在執行置位推板過程，直接進行下一個成型過程，這可能是由于輸入信號的響應時間過長引起的，在這種情況下，由于硬件配置不能改變，指令條數也不可改變，處理過程中，設法在軟件上做調整，使成型過程結束信號早點發生，問題得到了解決。
2、軟件復位
在PLC程序設計中使用最平常的一種是稱為保持繼電器的內部繼電器。
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