【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)與工業(yè)融合創(chuàng)新,工業(yè)4.0時代的到來,工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)及機器學(xué)習(xí)已成為提升制造業(yè)生產(chǎn)力、競爭力、創(chuàng)新能力的關(guān)鍵要素,是驅(qū)動產(chǎn)品智能化、生產(chǎn)過程智能化、管理智能化、服務(wù)智能化、新業(yè)態(tài)新模式智能化,支撐制造業(yè)轉(zhuǎn)型和構(gòu)建開放、共享、協(xié)作的智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)的重要基礎(chǔ)。本課題著眼于工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)及數(shù)據(jù)分析技術(shù)的研究,對工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)進行了詳細調(diào)研,并對比了工業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)/商業(yè)大數(shù)據(jù)的特性,提出一套基于Hadoop體系的完整工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)思路,包括數(shù)據(jù)采集中心、數(shù)據(jù)存儲中心、數(shù)據(jù)計算中心、數(shù)據(jù)應(yīng)用中心,并對各中心的功能架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)、部署架構(gòu)進行了規(guī)劃設(shè)計及實施�；诠I(yè)大數(shù)據(jù)平臺,導(dǎo)入TFT-LCD生產(chǎn)數(shù)據(jù),使用大數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)等方式對TFT-LCD生產(chǎn)過程中的不良現(xiàn)象進行分析。本次分析過程中,使用了XGBoost、聚類等算法,并創(chuàng)新性地提出了一種分層向下分析的大數(shù)據(jù)分析方法,先定位異常step,然后檢索異常線體,最后分析導(dǎo)致線體產(chǎn)生異常的根本原因,對線體的一系列設(shè)備參數(shù)進行整合分析,找出核心影響因子,最后對異常參數(shù)進行深入分析,發(fā)掘參數(shù)區(qū)間和產(chǎn)品不良的關(guān)聯(lián)關(guān)系,并給出參數(shù)建議區(qū)間,提升產(chǎn)量、降低良率,此方法后續(xù)可以推廣至其他的工業(yè)應(yīng)用場景。
【圖文】：

圖 2-1 Hadoop 核心組件Figure 2-1 Hadoop Core Component從圖 2-1 的底部開始，Hadoop 生態(tài)圈由以下內(nèi)容組成[21]： HDFS 是 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)的基本組成部分,是 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)(HDFS)。HDFS 是一種分布式數(shù)據(jù)存儲機制,數(shù)據(jù)存儲在一個計算機集群上。數(shù)據(jù)一次寫入,多次讀取。HDFS 為諸如 HBASE 這樣的工具提供了基礎(chǔ)。 MapReduce 是 Hadoop 的主要執(zhí)行框架，是一個分布式并行編程模型。開發(fā)人員使用存儲在 HDFS 中的 MapReduce 數(shù)據(jù)(用于快速存儲)來編寫 Hadoop。由于 MapReduce 的工作原理性質(zhì),Hadoop 可以并行方式訪問數(shù)據(jù),從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的快速訪問。 HBASE 是一種高可靠性、高性能、分布式和面向列的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)動態(tài)模式數(shù)據(jù)庫。 Zookeeper 用于 Hadoop 的分布式協(xié)同服務(wù)。Hadoop 的許多組件依賴于

第 3 章 TFT-LCD 常見不良分析方法TFT-LCD 常見不良現(xiàn)象的分析方法LCD 行業(yè)常使用的不良現(xiàn)象分析方式進行調(diào)研如下：設(shè)備的不良現(xiàn)象分析點燈完成 Array 和 Cell 工藝的 panel，沒有模組化的 panel，只能入電路的現(xiàn)象。點燈是模擬模組化之后的電信號。但是模組化之后，Gate 信號JIG 機只能同時加載，因此觀察到的現(xiàn)象與實際模組化產(chǎn)品略
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.13;TP181;F40

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7 許s，

本文編號：2702385