纺织学报 ›› 2018, Vol. 39 ›› Issue (06): 149-154.doi: 10.13475/j.fzxb.20170601706
摘要:
为解决针织企业传统质量管理方法只注重事后处理,缺乏科学的预防控制措施,采用决策树C 5.0 算法,通过对影响针织产品质量的多种关键因素,如原料、原料质量等级、产品、设备型号、环境温度与湿度、挡车工、班次等进行了探讨,建立了针织产品质量数据挖掘模型。利用此模型对某公司经过预处理后的8157 条质量数据进行数据挖掘。结果表明,按对坯布质量影响程度大小排序,各因素依次是:原料、原料质量等级、设备型号、环境温度与湿度、班次、挡车工、产品。依据此结果给出了确切的生产要素的分配方案,可帮助企业优化资源配置,以提高产品质量。
[1] | 王薇 蒋高明 丛洪莲 高梓越 汤梦婷 于璐璐. 基于互联网的纬编针织物计算机辅助设计系统[J]. 纺织学报, 2017, 38(08): 150-155. |
[2] | 杜纲;齐庆祝. 绣花产品质量故障点的多级模糊综合评价[J]. 纺织学报, 2004, 25(02): 53-54. |
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