广东省数据知识产权存证登记平台-证书详情

登记信息

珠海吉大华普智能制造质量健康度与直通率分析数据集 已登记

数据申请号：

粤2025102902340
数据登记号：

SZ2025120027252.8
关键词：

质量健康度指数；直通率分析；不良模式识别；产线适配优化；供应链质量协同。
登记时间：

2026-06-27
平台证书编号：

20251044000027252
服务机构：

暂无
登记主体：

珠海市吉大华普仪器有限公司
法院编号：

广州互联网法院 - e4b3b8051c3e6d483ed49b5df584627b912c029820da3af2cd2e9f571653cd47-749fc1a4;legalxchain

区块链信息

上链时间：

2026-06-16
所属区块链：

司法联盟链·广东省知识产权保护中心
证据指纹：

f4b718c538cf42dff7976af5925765ef39d7d7a7c784cbfb2fb97df8f10c5050e63791042ccd09dcf9175cbcdfc7b993df8934d2c2203b9d5420bea88876dee0
区块链存证证书编号：

LXM-GDIPI-23202606165458628181

数据信息

数据简介

本数据集是智能制造产线的多源数据融合体系，整合了物联网设备实时采集的生产过程数据、质量检测系统记录的不良信息以及企业资源计划（ERP）系统的工单数据。数据包含组装、调试、检验三个关键工序的完整质量记录。在数据溯源方面，为每个生产单元建立唯一数字身份，确保数据从采集到应用的全链路可追溯。创新性地将绩效数据与生产过程质量数据建立关联映射，形成了涵盖设计、采购、生产、检验的全要素质量数据网络，为深度质量分析奠定了多维数据基础。

数据来源：

自行产生
数据所属行业分类：

C40 仪器仪表制造业

数据处理规则说明

构建了面向质量智能分析的多层数据治理框架。1.基于质量风险权重建立了数据完整性评估体系，对缺失的检验数据采用基于机型相似度和时间邻近度的多重插补算法，而非简单剔除。2.创新性地开发了"质量健康度指数"这一复合指标，该指标综合考虑了组装不良率、调试不良率和检验不良率的相对权重（分别赋予0.3、0.4、0.3的行业经验权重），并通过时间衰减因子对近期质量问题赋予更高权重，形成动态质量评估模型。3.在数据建模方面，采用分层贝叶斯模型对机型间的质量表现进行联合估计，解决了小样本机型质量评估不稳定的问题。4.，基于关联规则挖掘技术，我们建立了"不良模式组合分析"模型，识别组装不良与调试不良之间的潜在关联模式，为根本原因分析提供数据支持。所有数据处理过程均通过数据质量监控确保处理过程的可解释性与可审计性。

应用场景描述

本数据集主要应用于生产优化与决策支持场景：通过分析直通率与不良分布，可识别高频问题机型与生产环节瓶颈，驱动质量改进措施（如工艺调整或培训强化）；结合供应链数据，支持采购优配与库存预测，降低因不良品导致的资源浪费；在物联网溯源框架下，数据可用于设备数字身份建模，实现从生产到交付的全链路监控，提升客户信任与合规性。此外，场景扩展至预测性维护与产能规划，为智能制造与可持续发展提供数据驱动洞察。

数据格式：

xlsx
数据更新频率：

月更新
数据量：

229

样例数据

日期机型生产数量组装不良调试不良检验数量检验不良质量健康度指数不良模式编码供应商质量贡献度产线适配系数 2025.10.01 866B 10500 5 45 10450 42 0.957 A1 0.87 0.92 2025.10.01 770D 600 2 18 580 15 0.934 B2 0.92 0.88 2025.10.02 860N 350 1 9 340 12 0.912 C1 0.78 0.85

数据结构样例

日期机型生产数量组装不良调试不良检验数量检验不良质量健康度指数不良模式编码供应商质量贡献度产线适配系数

数据状态

2026-06-27

数据知识产权登记完成