求教：如何在企业高可靠能力体系化建设中实现并构建产品系列基本数学模型的思路？

本帖最后由 hzphzbb 于 2012-12-4 16:57 编辑

项目背景：
一。高可靠能力体系化建设涉及：
1。产品标准体系（现有标准提升高可靠）
现有标准体系下的工艺优化与产品再研发与优化
2。科研项目的流程化管理及建设
a。项目研发平台管理（分配、流程、审核、计划）
B。设计FMEA数据库
C。试制品验证—实验室的流程管理
3。生产制造执行系统
4。实验室管理
5。应用验证

二。具体规划：
总体：将研发—生产—测试 有机结合，数据串联。最终实现一键式平台查询方式

1.生产线改造：
实现大部分工序数据自动连接（PLC+传感器+数据接口）
检测仪器：数据排除人为干扰（仪器接口+数据自动连接）
2.信息化建设：
研发阶段：APQP+专业设计软件+FMEA库
生产制造：QIS+MES+数据采集（自动 半自动 PID扫描等）
试验鉴定：实验室管理；一致性评价；分组试验评价


三。现阶段可实现目标：
1.产品实现形成过程全程数据（产品数据、工艺数据）全追溯
2.关键工序关键环节相对初步的可控制（以工艺数据为基础的自动校验与干扰控制机制）


疑问：
我自身对于系统建设的理想目标是希望根据大规模的底层数据的采集与积累，初步构建产品系列的数学模型或经验数据库。
在这个实现的基础之上。针对三。2的关键工序控制提供合理可靠适用具有可实施性的控制方法。

有类似经验的行家帮忙合计下：
第一 底层数据采集平台完善以后，如何快速有效的通过各类基础性研究与分析方法 构建出基本的产品系列数学模型 产品性能参数—工艺参数—可控参数—系统类因素的 相关模型。
第二：在秒级采集的关键工序 上根据这些类容 如何去制定干扰控制方法和机制。具体的思路，和办法。

注：别太书面。。核心是 保证质量可靠性为前提，工艺连续性其次，效率再次。