合格率怎么算(产品合格率怎么算)

威武短视频 2022年07月08日 00:15 148 威武短视频

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工业大数据的数据来源于传感器。传感器采集数据一般按开关量、模拟量、数字量、脉冲量进行分类。因为这些采集数据都与时间有关，每个数值均有相应的时间戳对应，而且数据的顺序按时间戳排列，因此又统称为时间序列数据，简称时序数据。

合格率怎么算(产品合格率怎么算)

大数据和工控系统不同，不是仅限于数据采集和数据显示，也不限于对指定测量点历史数据的显示，而是需要进行统计计算，或称聚合运算。

由于分析指标的计算方法不同，这些时序数据可以分为瞬时值、累计值和属性值。累计类数据包括耗电量、用水量、用气量等。属性类数值包括电压、气温、气压、PH值等，一般在一个范围之内波动，合计是没有意义的。属性值对应预先定义的上下阈值，但数值超过阈值可以报警。

由于大数据研究的是森林而不是树木，所以需要关注多个测量点、多个时间点测量数据的变化规律，也就是对时序数据的分析，需要对数据进行统计计算。

对属性类测量数据的统计计算方式有计数、平均值、最大值、最小值。

通过对不同类型的数据点计数，可以得到不同结果，如属性类就有数据点数、正常点数、异常点数、合格点数、不合格点数。

在对测量数据进行处理时，数据从数据质量角度，分为正常值与异常值，从数据限值标准分为合格值与不合格值。

数据质量主要关注离群值、不连续测量、噪声与漂移。在统计计算时，需要把离群值，也就是异常值先找出来。异常值不能用于计算合格率。

异常值是由于传感器测量、数据处理传输中异常出现的值，并不能反映真实情况，没有在真实环境中出现过。比如，测量气温的传感器出现0值，并不是当天曾经出现过0度的温度。数据异常率=异常值点数/全部点数，

如果把异常值计入统计，则这些极端值由于比任何正常值都大或小，会在按时间分析时变成每天的最高或最低温度、每月的最高或最低温度、每年的最高或最低温度。

合格值是在指定上下限值范围内的值，用于计算合格率。合格值的标准设定在不同时期会有变化，变化是企业对质量的要求不同，或国家标准变化引起的。

合格率的计算需要用真实值，是在真实环境中出现过的值，合格率=合格值点数/正常值点数，比如PH值要求不小于6.5且不大于8.5，6.0是真实测量值但是不合格。如果出现2，则是一个异常值，无所谓合格不合格。

按采样间隔时间1分钟，一个测点的采样数据有60个。判断出2个异常值，50个合格值，8个不合格值，那么，合格率是50/60=83.33%，还是50/58=86.21%？正确的应该是后一个。

有了这些统计数据后，就可以从不同维度进行分析。时序数据的分析维度主要有时间和位置。时间维度分析按年、月、日、小时观察数据的变化规律，位置维度分析按测点的安装位置，范围从大到小观察数据的变化规律，如全公司的平均电压、到车间、再到产线、再到设备的平均电压。

本文为范煜原创文章。

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合格率计算公式(产品合格率计算公式)

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