基于粗糙集的塑料管道数字化生产质量管理系统

（福建恒杰塑业新材料有限公司，福建福清 350307）

塑料管道生产过程中的质量控制直接影响到塑料管道的生产质量，为便于管理塑料管道生产质量，提出塑料管道数字化生产质量管理方法。国外对于数字化生产质量管理始于20 世纪70 年代，通过在生产线上应用计算机技术，实现对生产质量的实时监测。目前，国内对数字化生产质量管理也作出一定的研究。在信息技术平台支持下构建全面生产设备管理系统的体系结构，从生产技术、生产环节和生产数据处理等多方面实现自动化、数字化的生产质量管理[1]。但在传统塑料管道生产中，对生产质量数据的采集大多还停留在手工检验、记录与计算阶段，此方式精度较低、易出错且对生产质量数据间的要素及潜藏的内在关联挖掘不足，导致生产质量管理效率低下。为解决相关问题，本文以粗糙集为理论基础，构建塑料管道数字化生产质量管理系统，以期为塑料管道高效、低成本的生产提供一定依据。

1 塑料管道生产质量数据采集

现代化的生产质量数据日益繁杂，质量管理对质量数据采集的要求不断提高。当前，塑料管道多采用绿色环保、回收性强的PE（聚乙烯）、PPR（三型聚丙烯）为原料，其生产过程中涉及到多种设备，如单螺杆挤出机、色线挤出机、喷淋真空定型箱、真空定径箱、履带式牵引机等[2-3]。通过24 小时连续不断地运行，进行塑料管道的不间断生产，同时生成影响塑料管道生产质量的相关设备数据。

引入无线通信技术，通过传感器和DNC 等将各设备生产过程中的数据自动上传到服务器中，实时监测数字化生产设备的运行状况。根据塑料管道生产质量控制中的影响因素，总结出生产设备质量指标，维度划分如表1 所示。

表1 塑料管道生产设备质量指标维度

对塑料管道的生产质量管理主要是基于本研究提出的及时性和成型性两个维度。实时采集数据，并传输到质量管理后台进行数据挖掘分析，以检验生产质量。

2 基于粗糙集的塑料管道生产质量管理

由于塑料管道生产的复杂性和管道成型的特殊性，影响塑料管道生产质量的因素有很多。但各因素的影响程度不同，且部分因素是不必要的。如果全部计算，不仅耗时耗力，还很有可能会出现较大的偏差[4]。粗糙集理论在处理不完整、不精确、多属性数据方面具有很大优势，能够确定各生产质量指标区间，剔除冗余生产质量指标，确定各生产指标的实际范围[5]。在预测塑料管道生产质量方面提高了准确性，可及时发现生产过程中的异常指标。建议采取预警和预防措施，员工采取相应对策，使塑料管道生产过程处于受控状态。

表2 塑料管道生产设备质量指标决策

表3 三种方法预警准确率和反应时长对比

2.1 基于粗糙集获取决策属性

在粗糙集中，原始数据的呈现是通过定义公式表达的，即四元组决策表，其中是一个非空、有限的集合，被称为论域；A为非空、有限的属性集合。其中，，C为条件属性集，D为决策属性集；表示映射函数，即每个对象与每个属性结合对应一个生产质量指标信息值；属性，则有Va为a的值域。

粗糙集理论的本质是根据不同的决策目标对数据信息进行科学分类，决策表可以直观地表达决策属性，显示出对象的特征和分类。本文对10 组塑料管道生产过程进行检验，利用粗糙集对表1 中的塑料管道生产设备质量指标进行质量等级划分，即决策属性层次（1 为质量最差，3 为质量最高），如表2 所示。由表2 可知，在1、2、6、7、8、10 组的生产设备质量指标下，塑料管道的生产质量最好，因此应当整合上述6 组的生产设备数据。

2.2 属性约简获取生产质量重要指标

3 实验结果与分析

将此次提出的生产质量管理方法，与两种传统方法进行对比，通过测试实验对比三种方法对塑料管道生产质量的管理效果。采用Matlab 搭建实验仿真测试平台，进行10 组实验，每组实验从表1 中随机选取2 个～5 个指标调整超出标准范围，测试三种方法对生产设备质量指标的预警准确率和预警反应时长，对比结果如表3 所示。分析表3 可知，与传统方法相比，本文设计方法对塑料管道生产质量的预警准确率最高，达到了93.14%。本文设计方法在对生产质量影响因素的预警反应时长远远小于传统方法，始终保持在153.5 ms 以内，说明本文方法可以有效管理塑料管道生产质量，具有较优越的管理性能。

4 结束语

针对数字化生产质量管理中常因忽视生产质量数据间潜藏的关联，导致生产质量管理准确性较低的问题，本文提出基于粗糙集理论设计塑料管道生产质量管理方法。采用传感器等采集生产设备主要参数，分析影响塑料管道生产质量的关键环节。利用粗糙集划分影响指标属性，通过属性约简方法去除冗余指标，实现塑料管道数字化生产质量管理。实验结果表明，本文方法在质量管理的准确性和预警反应时间均优于传统方法，具有较好的生产质量管理性能。