الفهرس 
IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 108 |  |  |
| | | from | 108 | | |
Abstract
جودة المنتج هي عامل رئيسي لشركات التصنيع لتقييم قدرتها على الإنتاج وزيادة قدرتها التنافسية في الاسواق. تم استخدام طرق التحكم في العمليات الإحصائية التقليدية مثل مخططات التحكم على نطاق واسع لاكتشاف العيوب بسبب قابليتها للتطبيق وبساطتها. يرتبط التنفيذ الناجح لطرق التحكم في العمليات الإحصائية التقليدية بانخفاض التعقيد وعمليات التصنيع المستقرة. أصبحت عمليات التصنيع اليوم أكثر تعقيدًا وتتكون عادةً من مراحل متعددة لإنتاج منتجات معقدة لتلبية متطلبات العملاء. وهذا يشكل تحديات كبيرة لمراقبة الجودة بسبب الكم الهائل من البيانات التي تحتاج إلى تفسير وتحليل والتأثيرات المعقدة والتفاعلية للعديد من العوامل مثل معلمات العملية ومحطات العمل على جودة المنتج النهائي.يقدم تطوير تقنيات التنقيب في البيانات وتعلم الآلة حلاً واعدًا لتعزيز عمليات مراقبة الجودة وتحسين البيئات الصناعية. تقدم هذه الرسالة نظامًا ذكيًا لمراقبة الجودة وفحصها في الوقت الفعلي قادرًا على التنبؤ وتحديد انحرافات الجودة لأنظمة التصنيع المعقدة ومتعددة المراحل في أقرب وقت ممكن. كما أنه يقدم نهجًا هجينا لفحص الجودة يعتمد على كل من النماذج التنبؤية والفحص المادي من أجل تعزيز عملية مراقبة الجودة وتوفير الموارد وتقليل وقت الفحص والتكاليف. تم استخدام العديد من تقنيات تعلم الآلة الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف مثل آلة المتجهات الدعم والغابات العشوائية والشبكة العصبية الاصطناعية وتحليل المركبات الرئيسية لبناء نظام مراقبة الجودة وللنظر في الآثار التراكمية لمحطات العمل المختلفة على جودة المنتج النهائي. يأخذ نظام مراقبة الجودة المقترح في الاعتبار بعض التحديات التي تؤثر على بناء نموذج فعال لمراقبة الجودة ، مثل لعنة البعد ، وعدم التوازن والطبيعة الديناميكية لعمليات التصنيع. علاوة على ذلك ، فإنه يأخذ في الاعتبار التغييرات في خصائص البيانات والتنفيذ الفني للنموذج التنبئي في فحص الجودة ومراقبتها.تم استخدام مجموعة بيانات معقده لعملية تصنيع أشباه الموصلات للتحقق من أداء النظام المقترح وتقييمه. تثبت النتائج قدرة النظام المقترح على تعزيز عملية مراقبة الجودة في أنظمة التصنيع متعددة المراحل وقدرة نهج فحص الجودة المختلط على تقليل حجم الفحص والتكلفة. ساعد النظام المقترح على تحسين متوسط أداء ستة خوارزميات تصنيف مستخدمة من حيث الخصوصية والحساسية بنسبة 2.7٪ و 5.6٪ على التوالي. أيضًا ، ساعدت استراتيجية الفحص المختلط في تقليل حجم الفحص المادي بنسبة 75.2٪ ، مما سيؤدي بدوره إلى تقليل تكاليف و وقت الفحص.