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龙图腾网获悉厦门盈趣科技股份有限公司申请的专利一种数字化生产线产品质量监控方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116243667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310145652.3，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种数字化生产线产品质量监控方法及系统是由杨明;曹丽玉;李传林;黄志菊设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字化生产线产品质量监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数字化生产线产品质量监控方法及系统，包括集设备数据和生产过程数据，并构建数据库；基于数据采集结果，获取关键工序的关键质量特性历史数据，对关键工序的关键质量特性进行试验设计，并建立传递函数；实时监控传递函数的反馈结果，判断传递函数分析结果是否满足质量管理要求，若是，则转入基于传递函数的反向控制，若否，则对产品进行隔离，若存在风险，则进行风险预警；基于判断结果，展示产品质量的预测结果。本发明通过关键工序与的关键质量特性，可实现提前预判质量问题产生的源头，提高产品质量监控效果；通过实时监控传递函数的反馈结果，提高了产品质量监控准确度。

本发明授权一种数字化生产线产品质量监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数字化生产线产品质量监控方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集设备数据和生产过程数据，并构建数据库；数据库至少用于存储采集数据，数据库至少包括实时数据库与历史数据库，实时数据库还用于构建质量实时监控系统，历史数据库还用于存储采集数据、查询生产实时数据的历史样本值，以及后续分析与建模； 基于数据采集结果，获取关键工序的关键质量特性历史数据，对关键工序的关键质量特性进行试验设计，并建立传递函数；关键工序是至少对产品质量、性能、功能、寿命、可靠性、成本其中某个或多个方面有直接影响并起决定性作用的工序，也是关键质量特性形成的工序； 基于数据采集结果，获取关键工序的关键质量特性历史数据，具体采用SOV变异源分析统计模型，结合嵌入式方法进行关键质量特性的选择，再获取对应的历史数据； 实时监控传递函数的反馈结果，判断传递函数分析结果是否满足质量管理要求，若是，则转入基于传递函数的反向控制，若否，则对产品进行隔离，若存在风险，则进行风险预警；反向控制包括展示产品质量的预测结果，以及后道工序的控制； 实时监控传递函数的反馈结果，判断传递函数分析结果是否满足质量管理要求，具体为： 建立以下传递函数预测模型： 其中，响应变量yi表示第i个关键质量特性，解释变量xip表示第i个响应变量的第p个影响因子，β0，β1…，βp为回归模型系数，εi为随机误差项，用于表示随机因素对模型的影响，ε1,ε2,…,εni.i.d.N0,σ2为模型假设，即误差项之间相互独立且呈正态分布，其期望为0，方差为定值； 传递函数预测模型的输入X分为两部分，一部分是已经完成的工序所涉及的影响因子，记为的值是确定的；另一部分是未完成的工序所涉及的影响因子是未知的，具体采用历史数据分布得到； 再通过蒙特卡洛仿真来预测产品下线时的预测数值分布根据与yi的规格分布的面积重合度来预判产品的质量是否满足质量管理要求； 基于判断结果，展示产品质量的预测结果； 对关键工序的关键质量特性进行试验设计，并建立传递函数，具体包括如下步骤： 步骤a.确定关键质量特性Y； 步骤b.根据关键质量特性Y，初步确定Y的影响因子X，以及影响因子X的水平，其中，影响因子X的数量为多个； 步骤c.根据各影响因子X的水平数，选择正交试验表； 步骤d.基于试验表试验收集数据，验证影响因子X的影响程度及其影响大小是否符合预设标准，若是，则执行步骤e，若否，则重复步骤b-c； 步骤e.通过回归分析建立传递函数模型，确定关键质量特性Y与其影响因子X之间的关系式。

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