基于K-means算法的产品优劣预测方法研究  

作　　者：林帅 宋成照[1] 易航 侯小波[1] 宋欢儒 宫建华[1] 

机构地区：[1]北京航天拓扑高科技有限责任公司,北京100176

出　　处：《设备管理与维修》2024年第21期72-77,共6页Plant Maintenance Engineering

摘　　要：提出一种基于K-means算法的产品优劣预测方法。该方法包括生产参数的采集和处理、环境信息的采集、数据聚类计算和优质品与劣质品群体的确定。通过该方法,可以有效减少人力消耗,提升产品质量。实验结果表明,该方法能够为生产管理人员提供改良劣质品的参考和方向,有效提高产品质量。该方法的创新之处在于,首先提出了基于K-means算法的产品优劣预测方法,然后通过数据聚类计算确定优质品与劣质品群体,最后优化生产加工过程中参数的设定,从而提升产品质量。这项研究对于生产管理人员优化产品质量具有重要意义。

关 键 词：K-MEANS算法 产品优劣预测 数据聚类 生产参数 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]