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从零开始了解数据采集（二十二）——塑胶制品行业趋势分析案例

ai 2025/5/9 0:53:04

这次的是注塑行业的数据分析案例，也跟我们最近在研发的一个产品相关的案例。

中国注塑行业是全球最具规模和影响力的市场之一。截至2024年，中国注塑行业总产值预计突破4000亿元人民币，占全球注塑行业市场的约35%。其中，注塑设备及相关产业链的市场规模约为1200亿元人民币。中国注塑行业正处于从规模扩张向高质量发展的转型期，通过智能化升级和技术创新，有望在全球市场中占据更重要的位置。

01 明确背景与目标

背景：注塑工艺质量直接关系到产品的性能与可靠性。然而，由于设备、材料、环境等多方面因素的影响，注塑工艺质量存在波动的风险。近年来，随着工业数据采集与分析技术的普及，越来越多的企业通过数据驱动的方法优化工艺流程，提高产品质量。

目标：通过数据分析找出影响注塑行业工艺质量的关键因素，预测未来趋势，并提出改进建议。

02 数据采集和梳理

主要的目标采集设备：
- 生产设备：注塑机、模具温控机、冷却设备等。
- 检测设备：在线测厚仪、质量检测仪。
- 环境数据：温湿度传感器、压力传感器。
- 材料数据：原料批次信息、原料物性参数。
采集的关键数据点：
- 每批次的生产数量、良品数量、不良品数量。
- 不良品的主要缺陷类型及其占比（如缩水、飞边）。
- 注塑机运行参数（如注射压力、注射速度）。
- 模具温控参数（如模具温度、冷却时间）。
- 环境参数（如车间温度、湿度）。
- 材料特性（如熔融指数、含水率）。

采集的时间范围：

过去6个月的数据，每日按批次记录。
数据清洗：
- 去除异常值：排除因数据采集故障或手动输入错误产生的极端值。
- 补充缺失值：对个别缺失数据使用插值法填充。
- 统一时间单位：将数据按天汇总，并根据设备和班次分组统计。

03 趋势分析方法

工艺能力分析（Process Capability Analysis）

计算关键工艺参数（如注射压力、模具温度）的工艺能力指数（Cp、Cpk）。
对比工艺参数分布与目标值范围，评估工艺稳定性。

CPK（过程能力指数）是评估生产过程是否满足规格要求的重要指标之一。CPK大于1.33是一个常见的基准值，因为它能够平衡过程能力和客户需求的风险。简单的理解，就是产品成品与标准之间偏差程度。

分析结果：

注射压力的Cpk值为1.33，说明工艺参数控制在合理范围内，但存在优化空间。
模具温度的Cpk值仅为0.85，需进一步改进控温精度。

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

将多变量数据降维，提取对良品率影响最大的主成分。
识别关键变量（如注射速度、冷却时间）对质量的影响程度。

注塑压力对良品率影响较大

分析结果：

第一主成分解释了总方差的72%，主要由注射速度、注射压力构成。
冷却时间和模具温度为第二主成分，对工艺质量的影响次之。

缺陷模式与影响分析（FMEA）

按缺陷类型（如缩水、飞边）对其发生频率、严重程度和检测难度进行评分。
确定优先处理的关键缺陷类型。

分析结果：

缩水缺陷的风险优先级数（RPN）最高，需优化冷却时间与原料含水率。
飞边缺陷主要与注射压力过高相关，建议加强实时监控。

时间序列分析

使用ARIMA模型预测未来工艺质量水平。
数据分解为趋势、季节性和残差三部分。

分析结果：
未来1个月良品率预测为96.3%，较当前平均水平提升0.8%。

新数据应用：工艺告警看板

应用效果：

通过实时设备参数与工艺单参数进行比对，构建工艺告警看板。
功能包括：
- 实时显示关键设备参数（如注射速度、冷却时间）与工艺单设定值的差异。
- 自动标记超出设定范围的参数，并发送告警通知。
- 提供历史参数比对记录，支持快速定位问题。
某批次生产中，注射速度偏离工艺单设定值超过10%，告警看板实时提醒操作员调整设备参数，避免批量缺陷的发生