关键词：商业智能;偏最小二乘回归;主成分分析;汽车冲压生产
摘 要：为适应汽车冲压生产智能制造的要求,针对车间生产质量控制严重依赖人工经验,生产数据关系难以建立等问题,本文利用偏最小二乘回归方法(PLS)建立映射关系,最终提出冲压商业智能分析模型,用于深入挖掘冲压"工艺—质量"关联关系,并确定影响冲压生产质量关键因子。本模型通过采集冲压工艺过程数据和零件质量数据,采用主成分分析方法对多组自变量进行分类和降维,提取4组主成分作为解释源数据的综合性指标,并结合回归模型中的标准回归系数确定了9个关键因子。经检验,模型判定系数R~2=0.7,模型具有简单可靠的预测效果。在实际应用中,该模型可有效建立不同类别零件一对多甚至多对多的映射关系,实现质量超前控制,提高零件下线质量的一致性和稳定性。
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