01
工艺优化概述
工艺优化的定义、目标与意义，工艺优化在制造业中的核心地位。
核心概念制造业
02
数据收集基础
数据收集的目的、原则与基本流程，数据质量的重要性。
数据基础质量
03
工艺参数识别
关键工艺参数的识别方法，参数对产品质量的影响分析。
参数质量分析
04
传感器与测量技术
常用传感器类型（温度、压力、流量等），测量原理与选型。
传感器选型
05
数据采集系统搭建
PLC、SCADA、DCS等系统介绍，数据采集架构设计。
系统架构
06
数据采集频率与精度
采样定理，频率与精度的权衡，实际应用中的选择策略。
采样精度
07
数据清洗与预处理
缺失值处理、异常值检测、数据平滑与滤波技术。
清洗预处理
08
数据存储与管理
数据库选型（SQL/NoSQL），数据仓库与数据湖的概念。
存储数据库
09
实验设计（DOE）基础
DOE的基本原理，全因子设计与部分因子设计。
DOE实验设计
10
响应曲面法（RSM）
RSM的建模思路，中心复合设计（CCD）与Box-Behnken设计。
RSM建模
11
数据可视化基础
常用图表类型（折线图、散点图、箱线图等），可视化工具介绍。
可视化图表
12
统计过程控制（SPC）
控制图的原理与绘制，过程能力指数（Cp/Cpk）计算。
SPC控制图
13
回归分析
线性回归与多元回归，模型评估指标（R²、RMSE等）。
回归评估
14
机器学习在工艺优化中的应用
监督学习与无监督学习，常用算法简介。
机器学习算法
15
主成分分析（PCA）
降维原理，PCA在工艺数据中的应用案例。
PCA降维
16
聚类分析
K-means聚类，层次聚类，在工艺分段中的应用。
聚类分段
17
时间序列分析
ARIMA模型，趋势与季节性分析，预测性维护。
时间序列预测
18
数据采集自动化
Python与PLC通信，OPC UA协议介绍。
自动化OPC UA
19
数据质量评估
数据完整性、一致性、准确性评估方法。
质量评估完整性
20
工艺优化案例1：注塑成型
注塑成型工艺参数优化（温度、压力、速度）。
案例注塑
21
工艺优化案例2：焊接工艺
焊接工艺参数优化（电流、电压、焊接速度）。
案例焊接
22
工艺优化案例3：化工反应釜
化工反应釜工艺优化（温度、压力、搅拌速度）。
案例化工
23
工艺优化案例4：半导体蚀刻
半导体蚀刻工艺优化（气体流量、功率、时间）。
案例半导体
24
多目标优化
Pareto前沿，加权求和法与NSGA-II算法简介。
多目标NSGA-II
25
数据驱动的工艺建模
基于数据建立工艺模型，模型验证与更新。
数据驱动建模
26
实时数据监控与报警
阈值设定，异常检测算法，报警机制设计。
监控报警
27
数据安全与隐私
工艺数据保护，访问控制，数据脱敏技术。
安全隐私
28
工艺优化报告撰写
数据呈现技巧，结论与建议的撰写方法。
报告呈现
29
工艺优化团队协作
数据共享，跨部门沟通，项目管理工具。
协作管理
30
未来趋势
数字孪生、AI工艺优化、工业4.0与智能制造。
趋势工业4.0