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大数据在拧紧数据分析中的应用
文献摘要：
拧紧问题分析是提升拧紧质量的重要手段,目前的方法为人工查看拧紧曲线,然后运用专业能力分析,费时费力,且拧紧问题分析准确率依赖分析人员经验.通过引入大数据技术,将拧紧曲线进行聚类,生成多个拧紧数据场景(后文简称拧紧场景或场景),并对拧紧场景进行人工标注(缺陷类型),最终由质保对各拧紧场景进行最终审核认证,得到可指导人员分析拧紧缺陷的拧紧场景.通过采用认证的拧紧场景对拧紧曲线进行分析,可以节省查看拧紧曲线和分析拧紧缺陷的时间,提高解决问题的时效性,不依赖分析人员的经验,能够快速提升车间的拧紧合格率.
文献关键词：
大数据;拧紧;曲线;螺栓
中图分类号：
作者姓名：
樊宇;杨建业
作者机构：
一汽-大众汽车有限公司,长春130000
文献出处：
引用格式：
[1]樊宇;杨建业-.大数据在拧紧数据分析中的应用)[J].汽车工艺与材料,2022(06):27-32
A类：
B类：
拧紧,查看,能力分析,费时费力,数据场,缺陷类型,质保,终审,人员分析,紧缺,不依,螺栓
AB值：
0.225657
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