基于決策樹算法的汽車保險(xiǎn)杠噴涂質(zhì)量影響因素

摘 要：為提高林業(yè)運(yùn)輸車輛的保險(xiǎn)杠噴涂合格率，以某公司汽車保險(xiǎn)杠的涂裝質(zhì)量數(shù)據(jù)為例，運(yùn)用排列圖對(duì)涂裝質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得出顆粒、桔皮屬于影響噴涂質(zhì)量的主要因素。從人、機(jī)、料、法、環(huán)5個(gè)方面分析產(chǎn)生顆粒、桔皮的主要原因，并采用斯皮爾曼（Spearman）相關(guān)系數(shù)進(jìn)行特征提取以及重要性分析，得出噴漆房的溫度、噴漆房相對(duì)濕度、機(jī)器人噴涂流量、旋杯轉(zhuǎn)速、噴涂距離、噴涂速度、漆的品牌、機(jī)器人（機(jī)器①、機(jī)器②、…、機(jī)器⑥）均會(huì)影響保險(xiǎn)杠的噴涂質(zhì)量。運(yùn)用決策樹（classificationand regression tree，CART）算法確定噴涂流量、噴漆房的溫度、噴漆房相對(duì)濕度、機(jī)器人②和機(jī)器人④、漆的品牌是影響保險(xiǎn)杠噴涂質(zhì)量的較為關(guān)鍵的因素。結(jié)果表明，利用CART分類算法對(duì)噴涂質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)故障點(diǎn)的判別，對(duì)于提高保險(xiǎn)杠噴涂質(zhì)量具有借鑒意義。

關(guān)鍵詞：汽車保險(xiǎn)杠； 噴涂質(zhì)量； 顆粒； 桔皮； 決策樹； 質(zhì)量控制； CART算法； 影響因素

中圖分類號(hào)：TP311. 13 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10. 7525/j. issn. 1006-8023. 2025. 02. 013

0 引言

森林作業(yè)是人類獲取森林資源的主要手段［1］，而林業(yè)運(yùn)材車則是作為森林作業(yè)的主要運(yùn)輸工具。隨著世界各國(guó)汽車銷售規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及汽車工業(yè)的快速發(fā)展，汽車保險(xiǎn)杠的需求也得到了很大的提高，這也導(dǎo)致保險(xiǎn)杠的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)尤為激烈。由于林業(yè)運(yùn)輸車經(jīng)常在復(fù)雜多變的環(huán)境中工作，因此保險(xiǎn)杠需要具有出色的耐用性和可靠性。例如，在潮濕、多塵或高溫的環(huán)境中，保險(xiǎn)杠的材料和結(jié)構(gòu)需要能夠抵抗腐蝕、磨損和變形。從安全性方面，當(dāng)車輛受到撞擊時(shí)，保險(xiǎn)杠可以作為緩沖裝置，對(duì)前、后車身及行人進(jìn)行安全保護(hù)；從外觀角度，高品質(zhì)的噴涂能夠與車身很好地融合，起到很好的美化效果，因此對(duì)保險(xiǎn)杠實(shí)施高質(zhì)量的涂裝工藝至關(guān)重要。而作為保險(xiǎn)杠制造商，如何提高生產(chǎn)質(zhì)量的同時(shí)降低生產(chǎn)成本是首要考慮的事。隨著保險(xiǎn)杠生產(chǎn)工藝的日漸成熟，傳統(tǒng)保險(xiǎn)杠制造企業(yè)加強(qiáng)了信息化建設(shè)，使企業(yè)信息系統(tǒng)顯著增強(qiáng)，生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集和收集能力也得到提高，將這類數(shù)據(jù)充分挖掘利用會(huì)對(duì)企業(yè)降低成本起到很大的作用。

在大數(shù)據(jù)的背景下，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式解決產(chǎn)品質(zhì)量問題已是大勢(shì)所趨。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)旨在從大量的數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)正被廣泛地應(yīng)用在各行各業(yè)［2］。王曉丹等［3］運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析方法，通過對(duì)潛在的干擾因素進(jìn)行感知，借助分析建模方法來解決問題，阻止不利問題的產(chǎn)生；Wang等［4］研究開發(fā)了一個(gè)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deepneural network，DNN）的框架，用于監(jiān)測(cè)風(fēng)力渦輪機(jī)齒輪箱健康狀況并識(shí)別即將發(fā)生的故障，通過比較不同種數(shù)據(jù)挖掘算法，發(fā)現(xiàn)DNN模型最準(zhǔn)確。實(shí)際應(yīng)用表明，該方法能有效預(yù)測(cè)齒輪箱故障，優(yōu)于基于油溫的監(jiān)測(cè)方法。卜曉陽(yáng)等［5］在分析C 5. 0決策樹算法原理的基礎(chǔ)上，采用信息熵方法，改進(jìn)現(xiàn)有的屬性選擇方式，使信息增益比率的計(jì)算速度得到提高，并給出了改進(jìn)的C 5. 0決策樹算法，該算法在數(shù)據(jù)分類方面具有良好的分類性能；Jiang［6］采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括聚類、決策樹和層次分析法（theanalytic hierarchy process，AHP）程序，將市場(chǎng)分為6個(gè)部分并通過AHP排名，挖掘高價(jià)值家庭旅行者，以優(yōu)化在線航空公司和旅行社的CRM系統(tǒng)，最終得出了4個(gè)分類規(guī)則，有助于提高客戶價(jià)值和增長(zhǎng)率。謝鑫等［7］利用鄰域等價(jià)關(guān)系從而誘導(dǎo)鄰域ID3（iterativedichotomiser 3，ID3）算法，提出改進(jìn)后的算法能更好地連續(xù)處理離散化數(shù)據(jù)，通過實(shí)例分析和數(shù)據(jù)試驗(yàn)證明改進(jìn)后的ID3算法在連續(xù)數(shù)據(jù)分類時(shí)的有效性，且在分類機(jī)器學(xué)習(xí)中優(yōu)于ID3算法；潘永生等［8］研究了ID3 決策樹構(gòu)建方法和決策樹剪枝方法，將其用于乳腺病變圖像的數(shù)據(jù)挖掘中，得到具有實(shí)用價(jià)值的規(guī)律，并且具有較高的分類精度，由此表明該方法在醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所取得的效果是顯而易見的，但從目前的研究現(xiàn)狀來看，由于行業(yè)數(shù)據(jù)的高度機(jī)密性，以及在采集過程中缺乏統(tǒng)一的規(guī)范，導(dǎo)致其在工業(yè)生產(chǎn)實(shí)際應(yīng)用中很少被采用?，F(xiàn)有資料采集方法的改進(jìn)，可以有效地把握生產(chǎn)流程中所累積的海量數(shù)據(jù)。為此，本項(xiàng)目擬采用基于決策樹的數(shù)據(jù)挖掘方法，充分挖掘保險(xiǎn)杠噴涂過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行深度挖掘，從中找出隱含的規(guī)律或潛在規(guī)則，為林業(yè)運(yùn)輸汽車保險(xiǎn)杠的質(zhì)量控制提供參考。

1 某公司林業(yè)運(yùn)輸保險(xiǎn)杠噴涂現(xiàn)狀

1. 1 保險(xiǎn)杠涂裝工藝

本研究對(duì)象為某公司林業(yè)運(yùn)輸保險(xiǎn)杠噴涂情況，保險(xiǎn)杠的生產(chǎn)主要有注塑、噴涂、安裝三大工藝［9］。從生產(chǎn)設(shè)備和制造工藝上來說，噴涂工藝作為中間流程，由于包含眾多細(xì)小的工藝點(diǎn)，因此噴涂對(duì)汽車的外觀有著很大的影響，這一過程也是提高汽車附加值的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)［10］。詳細(xì)的保險(xiǎn)杠噴涂工藝流程如圖1所示。

1. 2 噴涂情況的數(shù)據(jù)介紹

選擇2022年6—8月的噴涂數(shù)據(jù)，結(jié)合人、機(jī)、料、法、環(huán)5個(gè)方面對(duì)噴涂情況進(jìn)行分析，選取噴漆房的溫度、噴漆房相對(duì)濕度、機(jī)器人、噴涂距離、噴涂流量、旋杯轉(zhuǎn)速、噴涂速度、漆的品牌作為特征屬性。經(jīng)過統(tǒng)計(jì)，共有樣本數(shù)據(jù)2 500條，結(jié)合這些數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹模型，從而尋找影響保險(xiǎn)杠噴涂質(zhì)量的關(guān)鍵因素。企業(yè)根據(jù)噴涂結(jié)果將合格率劃分為A、B、C 3個(gè)檔次。合格率為95%～100%代表A級(jí)；合格率為90%～95%代表B級(jí)；合格率為75%～90%代表C級(jí)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，得到部分樣本數(shù)據(jù)見表1。

經(jīng)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，生產(chǎn)線共有6條；“噴涂距離”控制在200～400 mm；“噴涂流量”控制在200～500 mL/min；“旋杯轉(zhuǎn)速”控制在2 000～6 000 r/min；“噴涂速度”控制在0. 2～0. 6 m/s。

1. 3 噴涂環(huán)節(jié)合格率現(xiàn)狀

該公司的林業(yè)運(yùn)輸汽車保險(xiǎn)杠采用機(jī)器人噴涂，收集2022年7—12月機(jī)器人噴涂各批次保險(xiǎn)杠的一次合格率和總合格率數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于一車間的實(shí)際生產(chǎn)記錄，數(shù)據(jù)的具有真實(shí)性和實(shí)用性，數(shù)據(jù)匯總見表2。

該公司2022年針對(duì)林業(yè)運(yùn)輸汽車保險(xiǎn)杠的實(shí)際生產(chǎn)情況，提出了2022年的產(chǎn)品質(zhì)量要求：一次合格率不低于80%，總合格率不低于95%。由表2可以看出，2022年7—12月份，林業(yè)運(yùn)輸汽車保險(xiǎn)杠的一次合格率和總合格率分別是76. 4%和93. 4%，由此可以看出，該公司林業(yè)運(yùn)輸保險(xiǎn)杠噴涂合格率均不符合要求。因此，本研究通過對(duì)林業(yè)運(yùn)輸保險(xiǎn)杠噴涂數(shù)據(jù)結(jié)合噴涂情況進(jìn)行分析，如何有效提高林業(yè)運(yùn)輸汽車保險(xiǎn)杠的噴涂合格率，符合產(chǎn)品質(zhì)量要求。

1. 4 數(shù)據(jù)分析

1. 4. 1 影響因素

帕累托（Pareto）圖法是按照各類別數(shù)據(jù)的頻數(shù)多少排序（即根據(jù)頻率降序排列）繪制，并在同一張圖中畫出累積百分比的一種圖表。該圖表是將出現(xiàn)的質(zhì)量問題和質(zhì)量改進(jìn)項(xiàng)目按照重要程度依次排列而采用的一種圖表。帕累托法能迅速、精確地找出影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵因素，其設(shè)計(jì)原則是通過把許多影響產(chǎn)品質(zhì)量的因素按照其對(duì)質(zhì)量的影響程度的大小，用直方圖的次序進(jìn)行排序，找出主導(dǎo)因素［11］。在帕累托圖中，占比在0%～80%的為Ⅰ類主要因素，也是對(duì)質(zhì)量產(chǎn)生影響最大的因素，占比在80%～90%的為Ⅱ類次要因素，占比在90%～100%的為Ⅲ類一般因素。

通過對(duì)林業(yè)運(yùn)輸汽車保險(xiǎn)杠噴涂產(chǎn)品的質(zhì)量檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在噴涂過程中存在顆粒、桔皮、發(fā)花和流掛等問題，將主要問題以及問題數(shù)量匯總?cè)鐖D2所示。

由圖2 可見，顆粒占比64. 3%，桔皮占比13. 0%，顆粒、桔皮累計(jì)占比77. 3%，在0%～80%，屬于Ⅰ類主要因素。由此可見這2個(gè)因素是導(dǎo)致林業(yè)運(yùn)輸保險(xiǎn)杠噴涂合格率不達(dá)標(biāo)的主要影響因素，為此，針對(duì)顆粒和桔皮這2 個(gè)影響因素分析其產(chǎn)生原因。

1. 4. 2 主要影響因素顆粒和桔皮的原因分析

魚骨圖是一種問題分析與解決工具，通過圖形化的方式，將問題的原因或影響因素按類別整理成魚骨狀分支，幫助人們直觀識(shí)別問題的核心及關(guān)聯(lián)因素，從而更有效地找到解決方案，常用于質(zhì)量管理、項(xiàng)目管理等領(lǐng)域的問題分析與改進(jìn)。本研究使用魚骨圖分析法，從5個(gè)方面對(duì)顆粒、桔皮的品質(zhì)問題進(jìn)行剖析，即人員、機(jī)器、材料、方法和環(huán)境，如圖3和圖4所示。

由圖3和圖4可見，林業(yè)運(yùn)輸保險(xiǎn)杠在噴涂生產(chǎn)的過程中，顆粒和桔皮產(chǎn)生的原因均涉及機(jī)器、方法和環(huán)境這4個(gè)方面的原因，在桔皮產(chǎn)生的原因中不涉及到人員影響。因此，主要從機(jī)器、方法、環(huán)境、材料4方面來探尋保險(xiǎn)杠在噴涂過程中出現(xiàn)質(zhì)量問題的深層次原因。

1. 4. 3 影響因素相關(guān)性分析

根據(jù)魚骨圖的分析，得出影響林業(yè)運(yùn)輸汽車保險(xiǎn)杠的涂裝質(zhì)量因素主要是機(jī)械因素、工藝因素、方法因素和環(huán)境因素。因此，從這4個(gè)方面中提取噴漆房溫度、噴漆房相對(duì)濕度、機(jī)器人噴涂流量、旋杯轉(zhuǎn)速、噴涂距離、噴漆速度、漆的品牌和機(jī)器人8個(gè)影響因素進(jìn)行相關(guān)性分析。

首先用直方圖繪制變量分布圖，直方圖可以用于展示數(shù)據(jù)集中各個(gè)變量值的分布情況和特征，是最常見的變量分布圖之一，將一車間的實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，繪制變量直方圖如圖5和圖6所示。

分類變量如“機(jī)器人”和“漆的品牌”屬于分類的字符串，得到變量分布圖如圖6所示。

由圖5和圖6可觀察到各因素均不符合正態(tài)分布，故采用斯皮爾曼（Spearman）相關(guān)系數(shù)對(duì)各變量進(jìn)行相關(guān)性分析。Spearman相關(guān)系數(shù)為［-1，1］，當(dāng)取值趨近1時(shí)，表示2個(gè)變量之間存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系；當(dāng)取值逼近-1時(shí)，表示2個(gè)變量之間存在較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系；而值接近0時(shí)，則表示相關(guān)性很低［12］。將選取到的因素繪制相關(guān)系數(shù)矩陣圖，如圖7所示。

在相關(guān)性矩陣圖中，顏色越深、數(shù)值的絕對(duì)值越大代表相關(guān)性越強(qiáng)，反之則相關(guān)性越弱。由圖7可知，各因素之間的相關(guān)系數(shù)都沒有達(dá)到0. 8以上，不存在具有強(qiáng)相關(guān)性的2個(gè)因素，所以這些影響因素都可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)來建模［13］。

2 決策樹分析

2. 1 決策樹原理

決策樹算法的核心在于構(gòu)造精度高、規(guī)模小的決策樹［14］。采用Breiman提出的一種決策樹生成算法——CART（classification and regression tree）算法，其基本思路就是將特征變量和目錄變量組成的訓(xùn)練樣本進(jìn)行分析并不斷循環(huán)，并將其分解為二叉樹的形式［15］?；嵯禂?shù)（Gini Index）是CART 算法中的一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，決定最優(yōu)檢測(cè)變量和劃分門限的關(guān)鍵。直觀來說，基尼指數(shù)是從Ｄ組中選擇2組不同類別的樣本所得到的結(jié)果。樣本Ｄ的基尼值Gini（D）的表達(dá)式為

式中：pk = Ck／D ，D 為樣本的所有數(shù)量，Ck為第k 類樣本的數(shù)量；k 是一個(gè)索引變量，用于遍歷數(shù)據(jù)集D 中所有可能的類別；| y |表示數(shù)據(jù)集D中類別的總數(shù)。

在CART決策樹中，通過計(jì)算每個(gè)特征的基尼系數(shù)，基尼值越小，代表數(shù)據(jù)集的純度越高［16］。選擇具有最小基尼系數(shù)的特征作為決策樹的劃分節(jié)點(diǎn)。這樣可以使得每次劃分后的子數(shù)據(jù)集的純度最高，從而提高決策樹的準(zhǔn)確性。若將樣本集D 按照屬性a 進(jìn)行劃分，則其計(jì)算公式為

式中：a 為屬性；D 為樣本的所有數(shù)量；ε 是索引變量，用于遍歷屬性a 的所有可能取值；v 是屬性a 的不同取值的個(gè)數(shù)。

將基尼系數(shù)最低的那一組作為分類屬性，依次遞推地調(diào)用其余的屬性，直到全部子數(shù)據(jù)集中的抽樣屬性都是相同的，或子數(shù)據(jù)集內(nèi)已無可分的屬性，便可停止決策樹的分叉。

2. 2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

對(duì)于分類變量如“機(jī)器人”和“漆的品牌”，其取值并不是連續(xù)的數(shù)字，這種離散型的分類變量不能直接用于模型訓(xùn)練，需要進(jìn)行獨(dú)熱（One-Hot）編碼來轉(zhuǎn)換為模型可用的形式。因此，本研究將原始噴涂情況數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，見表3。

2. 3 模型運(yùn)行

對(duì)原始噴涂質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，為確保模型有足夠數(shù)據(jù)訓(xùn)練，并能在未見數(shù)據(jù)上有效評(píng)估其泛化性能，同樣根據(jù)數(shù)據(jù)集的特性和本研究的實(shí)際研究問題的需求進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到最佳的參數(shù)組合。將數(shù)據(jù)的70%劃分為訓(xùn)練集，另外的30%作為測(cè)試集，利用Python軟件，對(duì)CART算法進(jìn)行編碼，運(yùn)行結(jié)果如圖8所示。

圖8中，Sample代表該層下的樣本數(shù)量；Value表示在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的樣本中，分別屬于3個(gè)類別的樣本數(shù)量有多少；Gini為基尼值；Class為類別。由決策樹圖表中提取到的特定規(guī)則如下。

1）若機(jī)器人噴涂流量小于等于350 mL/min，機(jī)器人②小于等于0. 5，機(jī)器人④小于等于0. 5，立邦品牌漆小于等于0. 5，那么保險(xiǎn)杠的噴涂質(zhì)量處于等級(jí)C。

2）若機(jī)器人噴涂流量小于等于350 mL/min，機(jī)器人②大于0. 5，那么保險(xiǎn)杠的噴涂質(zhì)量處于等級(jí)B。

3）若機(jī)器人的噴涂流量大于350 mL/min，噴漆房溫度小于等于25. 5 ℃，機(jī)器人②小于等于0. 5，機(jī)器人④小于等于0. 5，那么保險(xiǎn)杠的噴涂質(zhì)量處于等級(jí)C。

主要規(guī)則在此處列出，其他不再詳細(xì)敘述。

2. 4 模型測(cè)評(píng)

本研究對(duì)訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行測(cè)評(píng)，得到接收者操作特征曲線（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲線圖。ROC曲線是在機(jī)器學(xué)習(xí)中二分類問題常用的結(jié)果可視化方法，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果作為可能的判斷閾值，其曲線下面積（area under the curve，AUC）作為預(yù)測(cè)精度的評(píng)估指標(biāo)，取值范圍［0，1］。AUC越大，即曲線越靠近左上角，說明模型性能越好［17］。

應(yīng)用Python運(yùn)行代碼后，得到關(guān)于保險(xiǎn)杠訓(xùn)練集和測(cè)試集數(shù)據(jù)的ROC曲線，如圖9所示。

在訓(xùn)練集上，該決策樹模型獲得了較為優(yōu)異的性能。具體而言，模型在訓(xùn)練集上的AUC指標(biāo)達(dá)到0. 964 6，在獨(dú)立的測(cè)試集上，模型同樣表現(xiàn)出色，測(cè)試集上的AUC達(dá)到0. 961 6，說明模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)的判別能力較強(qiáng)。由此可以看出，該決策樹模型在經(jīng)過嚴(yán)格的訓(xùn)練和測(cè)試后，其性能指標(biāo)全面優(yōu)異，有著良好的分類精度、穩(wěn)定性和泛化能力。通過對(duì)關(guān)鍵結(jié)果指標(biāo)的多角度考量分析，可以判斷該決策樹分類模型是高度有效的。

2. 5 結(jié)果分析

CART算法通過選擇基尼系數(shù)作為特征標(biāo)準(zhǔn)，遞歸地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二元切分。從該決策樹可見，選擇的特征都是數(shù)值型變量，采用數(shù)值型的二分割點(diǎn)進(jìn)行遞歸劃分。本研究構(gòu)建的決策樹模型共有5層，23個(gè)節(jié)點(diǎn)。

1）機(jī)器人噴涂流量作為關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，由此可知噴涂流量是影響保險(xiǎn)杠質(zhì)量的關(guān)鍵要素。選定標(biāo)準(zhǔn)為350 mL/min，此時(shí)基尼指數(shù)為0. 661，樣本標(biāo)簽分為3類，數(shù)量分別為568、682、500。噴涂流量對(duì)于等級(jí)的影響作用很大，噴涂流量不低于350 mL/min，則能確定等級(jí)較好。

2）決策樹的第2 層節(jié)點(diǎn)為噴漆房溫度和機(jī)器人，說明這兩者對(duì)等級(jí)的決定因素較大。噴漆房溫度作為下一重要節(jié)點(diǎn)進(jìn)行劃分，此時(shí)3類標(biāo)簽數(shù)量分為568、103、311。若噴漆房溫度小于25. 5 ℃，則產(chǎn)品等級(jí)會(huì)受到影響。因此，應(yīng)將保險(xiǎn)杠噴涂放置在溫度在25. 5 ℃以上的車間內(nèi)，則產(chǎn)品會(huì)獲得更好的等級(jí)。由圖8可以看出，機(jī)器人②和機(jī)器人④的生產(chǎn)質(zhì)量較高，經(jīng)由機(jī)器人②和機(jī)器人④得到的產(chǎn)品會(huì)獲得較高的等級(jí)，因此應(yīng)對(duì)其他機(jī)器人進(jìn)行改善以此提高噴涂質(zhì)量。

3）決策樹的第3層節(jié)點(diǎn)為漆的品牌和噴漆房相對(duì)濕度。由一車間的生產(chǎn)數(shù)據(jù)可知使用立邦漆得出的保險(xiǎn)杠噴涂質(zhì)量的品質(zhì)較差，使用立邦噴漆的產(chǎn)品通常不會(huì)獲得較好的等級(jí)。此外，噴漆房的相對(duì)濕度也會(huì)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生影響。根據(jù)決策樹，相對(duì)濕度小于65. 5%通常會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品等級(jí)較低。

綜上，根據(jù)決策樹模型圖可以得出，噴涂流量大于350 mL/min、溫度大于25. 5 ℃、機(jī)器人②和機(jī)器人④、非立邦品牌的漆、噴漆房相對(duì)濕度大于65. 5%是對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的主要保障因素，對(duì)于在其他環(huán)境下進(jìn)行噴涂的保險(xiǎn)杠，應(yīng)主要從噴涂流量、噴漆房溫度、機(jī)器人、漆的品牌和噴漆房相對(duì)濕度這5方面入手來優(yōu)化生產(chǎn)安排，從而對(duì)保險(xiǎn)杠的噴涂質(zhì)量進(jìn)行提高。

3 結(jié)論

基于CART算法對(duì)保險(xiǎn)杠噴涂過程中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，研究了林業(yè)運(yùn)輸汽車保險(xiǎn)杠的噴涂質(zhì)量控制，得到了以下幾個(gè)方面的結(jié)論。

1）對(duì)某公司實(shí)際林業(yè)運(yùn)輸汽車保險(xiǎn)杠合格率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，對(duì)噴涂生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的故障問題進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出桔皮和顆粒是影響保險(xiǎn)杠噴涂質(zhì)量最大的2個(gè)因素。

2）結(jié)合人、機(jī)、料、法、環(huán)5個(gè)方面，通過變量相關(guān)性分析方法，識(shí)別出噴涂流量、旋杯轉(zhuǎn)速、噴涂速度、噴涂距離、噴漆房溫度、噴漆房相對(duì)濕度、機(jī)器人、漆的品牌都會(huì)對(duì)保險(xiǎn)杠噴涂質(zhì)量造成影響。

3）運(yùn)用基于CART算法的數(shù)據(jù)分析方法，將數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用到保險(xiǎn)杠的噴涂質(zhì)量控制中，得到了在影響質(zhì)量的各種要素中，噴涂流量、噴漆房溫度、噴漆房相對(duì)濕度、機(jī)器人和漆的品牌是影響保險(xiǎn)杠質(zhì)量的最關(guān)鍵的4個(gè)因素。

4）通過采用大數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)各方面影響保險(xiǎn)杠噴涂質(zhì)量的因素進(jìn)行程度分析，揭示了各種質(zhì)量數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，為實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)杠噴涂質(zhì)量的有效控制奠定基礎(chǔ)。

研究表明本研究所采用的CART算法具有一定的可行性和準(zhǔn)確性，能夠?qū)具M(jìn)行保險(xiǎn)杠噴涂的質(zhì)量數(shù)據(jù)做出判別，可以運(yùn)用在質(zhì)量數(shù)據(jù)分析方面，在研究過程中發(fā)現(xiàn)CART算法還可以和其他機(jī)器算法相結(jié)合以提高模型精度，下一步將優(yōu)化算法，擴(kuò)大算法的使用范圍，為企業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量控制提供有力的技術(shù)支持。

【參 考 文 獻(xiàn)】

［1］ 張子成，王超，梁剛，等. 在原油中老化的螺桿泵定子氫化丁腈橡膠膠料的性能變化研究［J］. 橡膠工業(yè)，2024，71（2）：95-100.

ZHANG Z C，WANG C，LIANG G，et al. Study on variationsof properties of HNBR compounds for stator of screwpump aged in crude oil［J］. China Rubber Industry，2024，71（2）：95-100.

［2］ 覃榮艷. 軟件工程中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法研究［J］. 網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用，2023（12）：54-55.

TAN R Y. A methodological study on the application ofdata mining techniques in software engineering［J］. NetworkSecurity Technology amp; Application，2023（12）：54-55.

［3］ 王曉丹，汪惠芬，柳林燕. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下汽車注塑零部件的質(zhì)量控制研究［J］. 內(nèi)燃機(jī)與配件，2021（14）：173-176.

WANG X D，WANG H F，LIU L Y. Data-driven qualitycontrol research for automobile injection products［J］. InternalCombustion Engine amp; Parts，2021（14）：173-176.

［4］ WANG L，ZHANG Z，LONG H，et al. Wind turbine gearboxfailure identification with deep neural networks［J］.IEEE Transactions on Industrial Informatics，2017，13（3）：1360-1368.

［5］ 卜曉陽(yáng)，蔡巖，王宗偉，等. 基于C5. 0決策樹算法的電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘［J］. 微型電腦應(yīng)用，2022，38（1）：23-26.

BU X Y，CAI Y，WANG Z W，et al. Electric power marketingdata mining based on C5. 0 decision tree algorithm［J］.Microcomputer Applications，2022，38（1）：23-26.

［6］ JIANG W Y. Applying data mining with a new model oncustomer relationship management systems： a case of airlineindustry in Taiwan［J］. Transportation Letters，2014，6（2）：89-97.

［7］ 謝鑫，張賢勇，楊霽琳. 鄰域等價(jià)關(guān)系誘導(dǎo)的改進(jìn)ID3決策樹算法［J］. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2022，39（1）：102-105，112.

XIE X，ZHANG X Y，YANG J L. Improved ID3 decisiontree algorithm induced by neighborhood equivalence relation［J］. Application Research of Computers，2022，39（1）：102-105，112.

［81］ 潘永生，莊天戈. 決策樹算法及其在乳腺疾病圖像數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用［J］. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2002，19（9）：78-79，145.

PAN Y S，ZHUANG T G. Decision tree and its applicationin the data mining of breast disease images［J］. ApplicationResearch of Computers，2002，19（9）：78-79，145.

［9］ 周康渠，肖燕，龔立雄，等. 汽車精益生產(chǎn)物流設(shè)計(jì)與管理［M］. 北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2012.

ZHOU K Q，XIAO Y，GONG L X，et al. Automotive leanmanufacturing logistics design and management［M］. Beijing：China Machine Press，2012.

［10］ 張明. 乘用車塑料涂裝保險(xiǎn)杠的涂裝成本研究［D］. 上海：上海交通大學(xué)，2010.

ZHANG M. Study on the painting cost of plastic bumperof passenger car［D］. Shanghai： Shanghai Jiao Tong University，2010.

［11］ 馬杰. 中國(guó)轎車企業(yè)生產(chǎn)過程中的品質(zhì)管理策略研究［J］. 經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2018（26）：22-40.

MA J. Research on quality management strategies in theproduction process of Chinese car enterprises［J］. EconomicResearch Guide，2018（26）：22-40.

［12］ 吳娟，朱躍龍，金松，等. 三種機(jī)器學(xué)習(xí)模型在太湖藻華面積預(yù)測(cè)中的應(yīng)用［J］. 河海大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2020，48（6）：542-551.

WU J，ZHU Y L，JIN S，et al. Area prediction of cyanobacterialblooms based on three machine learning methods inTaihu Lake［J］. Journal of Hohai University（Natural Sciences），2020，48（6）：542-551.

［13］ 侯霖莉，吳松，易建洲，等. 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的綠泥石微量元素判別礦床類型［J］. 地球科學(xué)，2024，1-24.

HOU L L，WU S，YI J Z，et al. Discriminating deposittypes using chlorite trace elements based on machinelearning［J］. Earth Science，2024： 1-24.

［14］ BREIMAN L I，F(xiàn)RIEDMAN J H，OLSHEN R A，et al.Classification and Regression Trees（Wadsworth Statistics/Probability）［J］. Biometrics，1984，40（3）：358.

［15］ 董紅瑤，王弈丹，李麗紅. 隨機(jī)森林優(yōu)化算法綜述［J］.信息與電腦，2021，33（17）：34-37.

DONG H Y，WANG Y D，LI L H. A review of random forestoptimization algorithms［J］. Information amp; Computer，2021，33（17）：34-37.

［16］ 杜春蕾，張雪英，李鳳蓮. 改進(jìn)的CART算法在煤層底板突水預(yù)測(cè)中的應(yīng)用［J］. 工礦自動(dòng)化，2014，40（12）：52-56.

DU C L，ZHANG X Y，LI F L. Application of improvedCART algorithm in prediction of water inrush from coalseam floor［J］. Journal of Mine Automation，2014，40（12）：52-56.

［17］ 榮楚君，曹曉光，白相志. Facet方向?qū)?shù)特征與稀疏表示相結(jié)合的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法［J］. 中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)，2018，23（11）：1768-1776.

RONG C J，CAO X G，BAI X Z. Infrared small target detectionalgorithm based on derivative characteristics ofFacet combined with sparse presentation［J］. Journal ofImage and Graphics，2018，23（11）：1768-1776.

基金項(xiàng)目：黑龍江省自然科學(xué)基金（LC201407）。