良率、制程能力、稳定性以及每小时生产数量等数据是生产模组的综合指标。良率是衡量摄像头模组质量的主要技术指标，制程能力、稳定性及每小时生产数量则是衡量企业生产力的主要参考指标。通过我司自研的测试软件收集摄像头模组生产过程中的原始数据，再通过算法可以得到生产中的投料数，一次良率，最终良率，单测试项的制程过程能力，批次间的趋势，偏移量，每个小时的生产数量，制程稳定性，相关性等数据。本数据组可以对摄像头模组的生产过程及模组性能进行综合评价，结合我司自研的智能化数据分析平台实现数据可视化，业务人员可实时查看数据进行分析，对生产过程中可能产生的预警提前干预，提高产品质量。为企业增加生产力，为政府监管、客户购买提供参考和技术支撑。
通过Python分析各测试项（解像力测试、光心测试等）的摄像头模组最终良品量，以及各测试项中的性能分析。1、一次良率 = 各测试项未出现不良的摄像头模组数量/投料数*100%；2、最终良率=最终良品量/投料数*100%。3、过程能力分析：一定时间内，稳定控制状态下的加工能力，保证各测试工序的质量，CPK大，模组质量好。USL和LSL为模组标准上下限，μ和σ为一定时间内测试数据的平均值与标准差，中间参数不作为最终数据。CPU=(USL-μ)/(6*σ) CPL=(μ-LSL)/(6*σ) CPK=min (CPU,CPL)。4、制程稳定性分析：分析设备是否已经达到稳定状态。μ和σ为当前模组测试数据的平均值与标准差。系统实时检测模组数据的走势曲线，若全部落在范围中，则继续生产；若部分未落入，记录相应模组信息，并邮件发送警告，需要停止生产并分析原因。UCL=μ+3σ CL=μ LCL=μ-3σ。5、相关性分析： 分析同一型号模组不同订单各测试项中数据X,Y的相关性，ρ值越大，两订单模组之间没有明显的差异。ρ_(X,Y)=(COV(X,Y))/(σ_X σ_Y )，公式中均为中间参数。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
车间 |
-- | -- |
模组名称 |
-- | -- |
日期 |
-- | -- |
投料数 |
-- | -- |
各测试项未出现不良的摄像头模组数量 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 车间 | 组测车间 |
| 模组名称 | 某型号模组 |
| 日期 | 2023/10/23 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/27440