MES管理系統(tǒng)統(tǒng)計分析方法,MES利用概率論和數(shù)理統(tǒng)計的方法，對已有的大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，尋找影響質(zhì)量指標(biāo)的主要因素及其與產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)系，在多數(shù)情況下，可以歸納為一種數(shù)學(xué)上的函數(shù)關(guān)系。MES管理系統(tǒng)體現(xiàn)一種動態(tài)的質(zhì)量模型;不涉及時間因素時獲得的模型稱為靜態(tài)模型。另外，如果已經(jīng)給出了質(zhì)量模型的基本結(jié)構(gòu)，即函數(shù)/ 的具體形式已知，只需要統(tǒng)計分析模型的具體參數(shù)，那么模型化的主要工作是參數(shù)辨識。

　　MES系統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，MES系統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種利用多個簡單的非線性人工神經(jīng)元而組成特定結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。這種網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有非線性、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的功能，能描述許多復(fù)雜的非線性關(guān)系。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，首先要選擇一個合適的網(wǎng)絡(luò)模型，把產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)作為網(wǎng)絡(luò)輸出，影響因素作為網(wǎng)絡(luò)輸人，MES通過一定的學(xué)習(xí)、訓(xùn)練，調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)。網(wǎng)絡(luò)的輸人、輸出關(guān)系代表了產(chǎn)品質(zhì)量關(guān)系，可以描述各種復(fù)雜的非線性產(chǎn)品質(zhì)量模型。

　　MES系統(tǒng)基于機理分析的方法,MES管理系統(tǒng)由于影響質(zhì)量指標(biāo)的因素很多，單純依靠數(shù)學(xué)上的統(tǒng)計分析常常會面對非常龐大的數(shù)據(jù)以及過于復(fù)雜的質(zhì)量模式。MES但根據(jù)生產(chǎn)工藝，利用已知的物理、化學(xué)定律，分析質(zhì)量指標(biāo)和影響因素之間的關(guān)系，卻能建立一種相對簡潔、準(zhǔn)確的質(zhì)量模型。這種利用機理分析方法所得到的質(zhì)量模型叫機理模型。

　　MES系統(tǒng)基于控制論的試驗測試方法，MES系統(tǒng)把產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)視為幾個主要影響因素的函數(shù)，通過試驗方法，改變一個或幾個影響因素，觀察產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)的變化情況，獲得輸入輸出數(shù)據(jù)，再應(yīng)用數(shù)學(xué)方法，確定質(zhì)量模型的結(jié)構(gòu)及其參數(shù)。這是一種系統(tǒng)辨識方法，也是一種黑箱測試法。

　　MES系統(tǒng)基于知識的人工智能方法,事實上，MES影響產(chǎn)品質(zhì)量的因素很多、很復(fù)雜，有些因素是可觀測，有些是不可觀測的；有些是連續(xù)出現(xiàn)的，有些是非連續(xù)的;有些是數(shù)值的，有些非數(shù)值的，可能根本無法用一個數(shù)學(xué)模型加以描述，所以，只能用一些經(jīng)驗的、啟發(fā)式的規(guī)則，對質(zhì)量影響因素作必要的說明。MES系統(tǒng)雖然相對函數(shù)形式的模型，規(guī)則顯得有些過于粗糙，但在沒有辦法獲得準(zhǔn)確質(zhì)量模型的情況下，這種規(guī)則也不失為一種好方法，并且這種方法能適應(yīng)各種復(fù)雜系統(tǒng)，便于人們使用和理解。

　　MES系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方法，MES系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘是運用基于計算機的方法，包括線性回歸、非線性回歸、概率統(tǒng)計 、聚類分析、分類、立方體分析、機器學(xué)習(xí)等各種新技術(shù)，從數(shù)據(jù)中獲得有用知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘有預(yù)測和描述兩個基本目標(biāo)。MES預(yù)測是用數(shù)據(jù)集中的一些變量或域，預(yù)測用戶關(guān)心的未知變量值;描述則力圖從數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)并描述出可由人類解釋的數(shù)據(jù)模式。

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