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公开(公告)号:CN113656658A
公开(公告)日:2021-11-16
申请号:CN202110930979.2
申请日:2021-08-13
Applicant: 上海飞机制造有限公司
IPC: G06F16/903 , G06F16/901 , G06F16/9038 , G06N3/02 , G06Q10/06 , G06Q50/04
Abstract: 本发明实施例公开了一种故障原因确定方法,包括:确定至少一个故障及对应的故障可能原因,建立质量根因分析图;质量根因分析图中的因节点与故障可能原因一一对应;针对每个故障,根据质量根因分析图确定与故障对应的每个因节点的点贡献率,并按从大到小的顺序排序;获取排名前设定位数的因节点对应的故障可能原因,作为对应故障的产生原因。本发明实施例提供的故障原因确定方法,通过建立质量根因分析图,并结合图数据库算法,计算因节点的点贡献率并排序,从而确定对故障产生影响最大的故障原因,实现了对车间生产制造过程的数字化,能够清晰描述工业过程与复杂关系,形成工业神经网络,对故障产生原因进行精确可靠的分析。
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公开(公告)号:CN113656658B
公开(公告)日:2023-07-21
申请号:CN202110930979.2
申请日:2021-08-13
Applicant: 上海飞机制造有限公司
IPC: G06F16/903 , G06F16/901 , G06F16/9038 , G06N3/02 , G06Q10/20 , G06Q10/0639 , G06Q50/04
Abstract: 本发明实施例公开了一种故障原因确定方法,包括:确定至少一个故障及对应的故障可能原因,建立质量根因分析图;质量根因分析图中的因节点与故障可能原因一一对应;针对每个故障,根据质量根因分析图确定与故障对应的每个因节点的点贡献率,并按从大到小的顺序排序;获取排名前设定位数的因节点对应的故障可能原因,作为对应故障的产生原因。本发明实施例提供的故障原因确定方法,通过建立质量根因分析图,并结合图数据库算法,计算因节点的点贡献率并排序,从而确定对故障产生影响最大的故障原因,实现了对车间生产制造过程的数字化,能够清晰描述工业过程与复杂关系,形成工业神经网络,对故障产生原因进行精确可靠的分析。
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