【摘 要】
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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C5.0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
【机 构】
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江南大学教育部针织技术工程研究中心
【基金项目】
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江苏省产学研联合创新资金-前瞻性联合研究项目(BY2016022-35);国家工信部智能制造综合标准化与新模式应用项目(工信部联装[2016]213号)
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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C5.0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8 157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
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