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申请/专利权人：东莞钧钰精密金属制造有限公司
摘要：本发明提供了一种压合工序中压程选用与品保资料收集之AI分析系统，具体步骤为数据收集与整理‑良率模型建立‑AI分析系统应用‑结果分析与对策优化‑长期SPC分析与对策优化，本发明的有益效果在于：本申请主要针对压合制程，从胶的流动性发想，对影响压合程序的各要素进行经验资料收集与分析，完善压合工序的压程选用模型，串联工单指示压程与压合机参数系统的整合防呆机制，从而建立一套压程优化的智慧分析模型，压程工艺的AI智慧分析就变得可以实现，不再需要投入大量的高级工程师去检测分拣异常板、查找层别异常原因，可以直接透过生产大资料持续累积经验，来实现新产品料号的匹配压程，提高新产品开发的效率及成本的缩减。
主权项：1.一种压合工序中压程选用与品保资料收集之AI分析系统，其特征在于，具体步骤如下：S1、数据收集与整理：需要对压合工序中的各项质量数据进行全面收集，收集关于板厚、靶距、板面异常项目、信赖性异常项目的详细数据，并根据层叠位置及钢板面上的排列位置来分析异常发生的位置；S2、良率模型建立：对收集到的数据积累进行深入分析，找出其中的规律和影响因素，根据良率数据分析的结果，反映出压合硬件与压程数据的良率关联，建立一个关联的良率模型；S3、AI分析系统应用：将收集到的数据输入到AI分析系统中，系统会自动积累数据并对所有数据持续分析，输出结果，这个AI分析系统通过积累的大量生产历史数据进行回归分析，为深度学习模型或其他的机器学习算法；S4、结果分析与对策优化：根据AI分析系统输出的结果，进行详细的分析，找出可能影响良率的因素，然后制定相应的对策，进行压程工艺优化；S5、长期SPC分析与对策优化：持续收集数据，并进行长期的SPC分析，以监控工艺的稳定性，及时发现潜在的问题，预测新料号的压程设计，并对模型进行更新和改进，改善现有产品的良率，提高新产品的开发效率和成功率。
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