一种缺陷产品召回方法及预警方法与流程

本发明涉及离散制造，特别是涉及一种可以保证当前缺陷产品精准快速召回，同时避免下次类似缺陷的发生的缺陷产品召回方法及预警方法。

背景技术：

1、在离散制造企业中，必须要制定一套完善的缺陷产品召回机制，良好的产品召回机制可以有效解决产品缺陷带来的安全隐患问题。当工业设备(如机床、工业机器人等)在加工过程中出现某些故障时，加工的产品处于缺陷产品早期阶段(产品轻度缺陷)或隐藏缺陷(当前检测机制或评估方法不能覆盖)，这部分产品极易流入消费者手中，当产品缺陷处于重度缺陷或隐藏缺陷被暴露时，企业才开始制定产品召回方案，从缺陷产品的产生到实施缺陷产品召回可能长达数月或数年，很难精准的评估消费者手中产品的健康状态。因此，有效的评估历史加工产品的健康状态，才能精准实施缺陷产品的召回，避免了产品的欠召回和过召回，为企业和用户减少不必要的损失。

2、申请号：201510132302.9专利文献中记载了“基于二维码的产品召回警示系统及产品召回警示方法”，该方法为每个产品建立一个唯一的二维码，记录了产品所属批次等相关产品信息，当同类型产品出现缺陷、并且需要召回时，该产品属于缺陷产品召回范围。主要缺点：1、以产品批次等方法分类产品，缺陷产品鉴定方法粗糙，当缺陷产品介于多个批次之间或某个批次中的部分产品时，该专利的产品缺陷召回方法使用效果不佳；2、该方法采用了用户反馈信息作为产品缺陷召回特征，该方法无法满足机床、汽车制造等领域中高精度加工件等产品的缺陷召回；3、对于周期性加工设备故障，不是所有的加工件都有缺陷，没有对产品是否发生缺陷和产品缺陷程度进行深度定位分析。

3、申请号：202011422718.1专利文献中记载了“一种基于产品召回的业务处理方法、装置及设备”，该方法公开了一种基于产品召回的业务处理方法、装置及设备，其包括如下步骤:所述方法包括:接收产品召回业务；所述产品召回业务中包含待召回产品信息；查询对应于所述待召回产品信息的至少一个产品召回站点；所述产品召回站点用于传输和/或保存所述待召回产品；向对应于所述产品召回站点的召回节点设备发送产品召回指令；所述产品召回指令用于指示所述产品召回站点将所述待召回产品召回。

4、缺点：1、该方法重点解决了产品召回的业务处理方法，主要提高了召回方式的自动化程度，简化召回步骤，缩短产品召回时间。然而，该专利没有对产品是否为缺陷品进行精准的判别，更没有对产品缺陷程度进行评估。2、该产品召回机制没有对缺陷产品形成知识库，没有将导致该次缺陷产品的经验形成资产保存，设备再次出现类似缺陷产品时，没有报警机制。

5、可见，目前大多数企业采用的缺陷产品召回方法简单粗暴，主要流程如下：1、采用用户反馈信息，鉴定缺陷产品；2、追溯产品所属批次及关联产品批次；3、对相关产品批次实施召回。该方法效率低、精度不高，发现问题到实施召回周期长。

6、总之，现有技术的主要缺点如下：

7、1、当前缺陷产品召回方式主要以缺陷产品的批次为主要依据，对已发现的缺陷产品批次实施召回，未发现缺陷的产品所属批次不能说明没有缺陷，可能由于采样不足或缺陷程度不明显而被忽略，没有对产品的缺陷进行有效评估，容易导致产品的过召回和欠召回；

8、2、没有对缺陷产品的缺陷程度分类、确定产品召回的优先级等，容易因重度缺陷产品召回不及时，给用户带来更多的损失；

9、3、没有对当前缺陷产品进一步分析、挖掘产品缺陷特征，形成经验知识库，下次再次发生类似缺陷产品时，没有提前预警机制。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本发明提供用于克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种缺陷产品召回方法及预警方法。

2、本发明提供了如下方案：

3、一种缺陷产品召回方法，包括：

4、按照目标时间粒度采集目标传感器的传感器数据并按照时序存储；所述目标传感器包括设置于产品加工设备的若干部件上的若干传感器，若干所述传感器用于一一对应的感知若干所述部件的运行状态；

5、提取所述传感器数据包含的若干传感器故障特征；

6、确定已发现缺陷产品样本所在时间点；并根据预设的时间范围确定生产缺陷产品的第一时间段；

7、选取所述第一时间段内若干传感器故障特征中能够有效区分产品缺陷状态的若干第一目标故障特征，并按照故障特征重要度对若干所述第一目标故障特征进行排序；

8、对每个所述第一目标故障特征进行趋势分析、切片分段获得若干所述第一目标故障特征在所述第一时间段附近的分段情况、故障特征的重要度，以便确定所述缺陷产品所在第二时间段的上下界；

9、确定所述第二时间段内包含的若干第二目标故障特征，并按照故障特征重要度对若干所述第二目标故障特征进行排序；

10、将若干所述第二目标故障特征进行平滑处理后映射到0～100区间，构建产品健康评分曲线；

11、根据所述产品健康评分曲线对缺陷产品等级进行划分；

12、根据缺陷产品等级划分结果确定产品召回的类别以及优先级。

13、优选地：所述目标传感器包括振动传感器、流量传感器、温度传感器中的任意一种或几种。

14、优选地：所述目标传感器包括振动传感器，所述传感器故障特征包括时域特征、频域特征、信号分解特征、频谱幅值特征、希尔伯特变换后的包络特征中的一种或几种。

15、优选地：所述预设的时间范围为根据设备加工类别实际情况确定。

16、优选地：所述第一目标故障特征为通过方差分析方法或基于分类模型特征选择方法，选取获得的所述第一时间段内若干传感器故障特征中能够有效区分产品缺陷状态的特征。

17、优选地：所述第二时间段的上下界的确定方法包括：

18、采用滑动窗口加权计数统计法，确定时间窗口r,计算滑动窗口下每个故障特征是否有切片分段并统计结果；

19、计算某个窗口是否为缺陷产品所在时间段的上下界，其公式为:

20、vj＝sum(wi*fi j),其中i＝1,2…m,j＝1,2…s

21、根据上次迭代结果t1、t2，选择t1、t2附近最大vj所在窗口，取窗口中值时间t1`、t2`更新t1、t2，即t1＝t1`、t2＝t2`。

22、优选地：所述产品健康评分曲线为根据某个故障特征单独生成或加权融合多个故障特征的评分曲线。

23、优选地：采用指数映射法构建所述产品健康评分曲线。

24、优选地：所述指数映射法包括如下公式：

25、score＝a*eb*x

26、其中，a、b为参数，根据已有缺陷产品的故障特征值确定参数a和b的取值。

27、一种缺陷产品预警方法，包括：

28、将上述的缺陷产品召回方法保存形成产品健康度评分模型，并标注产品缺陷类别标签；

29、利用采集到的当前加工产品加工过程中的传感器数据计算获得已有模型所用到的全部故障特征；

30、调用已保存的各个模型，计算产品健康评分曲线，获取当前加工产品健康评分；

31、根据当前加工产品健康评分生成报警机制。

32、根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

33、本技术实施例提供的一种缺陷产品召回方法及预警方法，通过对设备加装传感器，并对采集的数据持久化。通过挖掘传感器数据特征和产品缺陷特征，分析二者之间的相关性，构建产品缺陷趋势曲线，分析产品缺陷变化进程。该方法可以对历史加工数据深度挖掘，能追踪不同缺陷类型的产品，具有广泛的应用场景和较高的参考价值。

34、通过构建缺陷产品故障趋势曲线、预设阈值，确定缺陷产品的生产时段，比传统的缺陷产品召回方式(产品批次召回)更精准，避免了产品的欠召回和过召回，为企业降低了损失；采用多种方法构建缺陷产品故障趋势曲线，每种方法可以单独使用，也可以多种方法融合(如：加权平均等)，准确率更高。

35、只需要少量样本的缺陷产品，便可以挖掘不同时段产品缺陷的程度，发现早期轻微缺陷产品，同时，可以根据设备的加工时段，对产品缺陷程度分类(如：轻度缺陷、中度缺陷和重度缺陷等)，根据缺陷产品的缺陷程度，确定产品召回的优先级，降低缺陷程度严重的产品对用户带来的损失。

36、另外，在优选的实施方式下，本技术提供的缺陷产品预警方法，通过保留每类缺陷产品的故障特征或故障趋势曲线，对未来该设备再次出现该缺陷产品时，能进行早期报警，减少中度缺陷和重度缺陷产品的生产，对企业更具有经济价值。

37、当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。