摘 要：众所周知，常规产品不良分析方法通过经验分析不良成因及发生位置，并根据少量数据推断存在问题的设备。这种分析方法费时费力，验证周期长，准确度低；为改善这一状况，本文基于FDC（Fault Detection and Classification）系统，利用JMP、Minitab 等品质分析工具，通过大量收集不良发生前、发生时、发生后的数据，得到FDC 大数据分析五步法，使得验证周期减少70% 以上，准确率达85% 以上，极大地提高了产品不良改善效率。
关键词：不良预警；制程参数；大数据分析
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）11-0119-04
Research on Product Quality Abnormality Detection Based on Big Data Analysis
ZHANG Qinjia，ZHAO Qiang，CHEN Jiafeng，HAO Guoliang，GAO Heming
（Beijing BOE Display Technology Co.，Ltd.，Beijing 100176，China）
Abstract：It is well known that conventional issue analysis methods analyze the cause and location of the issue by experience，andinfer the equipment in question from a small amount of data. This method of analysis is time-consuming and laborious，verification cycleis long and accuracy is low；In order to improve this situation，based on FDC（Fault Detection and Classification）system，this paperuses JMP，Minitab and other quality analysis tools to collect a large number of data before，during and after the occurrence of adverseevents，and obtains a five-step method for FDC large-scale data analysis. The verification cycle is reduced by more than 70% and theaccuracy rate is over 85%，which greatly improves the efficiency of improvement.
Keywords：issue warning；process parameters；big data analysis
参考文献：
[1] 姜艳，宋海宁. 大数据分析对企业决策的影响 [J]. 企业改革与管理，2018（12）：56-57.
[2] 陈明. 大数据分析 [J]. 计算机教育，2014（5）：122-126.
[3] 何晓群，王作成. 六西格玛管理与MINITAB 软件 [J]. 中国统计，2005（9）：41-42.
[4] 罗军，宋德朝，郑永前，等. 基于Minitab 的质量控制技术在制造过程中的应用 [J]. 现代制造工程，2009（2）：19-21+25.
[5] Tam E C Y，Maynard N A，Apperley D C，etal. Group14 Metal Terminal Phosphides：Correlating Structure with |JMP| [J].Inorganic Chemistry，2012，51（17）：9403.
[6] 刘英，南科毅. 借鉴大数据分析方法 提高统计分析“含金量” [J]. 东方企业文化，2015（15）：345.
[7] 胡亮. 基于大数据的精益六西格玛研究 [J]. 企业改革与管理，2016（14）：15.
[8] 黄敏. 大数据分析方法及应用初探 [J]. 科技资讯，2017，15（18）：53-55.
[9] 林渌，李辉. 决胜市场终端 [J]. 经营与管理，2003（10）：36-37.
[10] 龚立雄，刘娅. 基于Minitab 的生产过程质量特性分析与控制 [J]. 重庆理工大学学报（自然科学），2013，27（2）：69-73.
[11] 王会良，朱德荣，桂斌，等.MINITAB 软件在工序质量控制中的应用 [J]. 煤矿机械，2006（10）：114-116.
[12] Racine JS. Rstudio：A platform-independent IDE for R andsweave [J].Journal of Applied Econometrics，2012，27（1）：167-172.
[13] 杨霞，吴东伟.R 语言在大数据处理中的应用 [J]. 科技资讯，2013（23）：19-20.
[14] 叶文春. 浅谈R 语言在统计学中的应用 [J]. 中共贵州省委党校学报，2008（4）：123-125.
[15] 孙政民. 国内外TFT-LCD 产业的发展 [J]. 电子产品世界，2004（13）：37-38+42.
作者简介：张钦嘉（1993.03-），男，满族，辽宁鞍山人，中级工程师，本科，研究方向：液晶显示。