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Flask Web开发

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前言

今年在全民防疫的情况下，春节基本上除了购买必要的生活必须品，基本上没有出过门，趁着这个1个月的时间把最近工作中学到有关SPC，田口方法的知识，开发成一个工具软件，同时学习一下Python Flask的web开发知识，这个系列文章主要讲解如何应用Flask开发一套云端SPC统计过程，田口正交实验分析工具，有兴趣的同学可以到。

目前主要的功能包括：

• SPC统计过程分析
• DOE之田口正交实验
  后续有时间再加入其他质量分析相关的工具

业务需求

SPC是常用的品质分析工具，借助的是统计学中知识对产品生成过程中的测量数据进行分析，形成控制图，从而分析产品工艺的品质问题，
从用途来分可以分为：

• 分析用控制图：分析用控制图一般用在新产品、新零件的分析验证阶段。
• 控制用控制图：控制用控制图，一般用在批量生成阶段，监控批量产品，零件的品质状况。

从数理统计的角度分类可以分为

• 计量型控制图：此类控制图数据有X-Rbar，X-Sbar，MR，一般对于如：长度，宽度，温度等可具体测量的参数进行分析
• 计数型控制图：此类控制图有P，NP，C，U，一般用于对于产品不良，缺陷数量，比率的统计分析

田口正交实验，是一种DOE实验设计方法，对于影响产品品质的多因子，多水平问题按照正交的方式进行实验设计，可以通过较少的实验次数，获得理想的结果，相比于全因子实验，实验次数可以有效的降低，从而显著降低实验成本，对于品质分析是一个非常有效的方法。

传统的品质分析工具，如minitab等，使用起来相对比较复杂，企业中的品质人员，需要学习数理知识，软件的使用；而且基本都是本地单机部署，实验报告不方便及时部署，不能通过手机的移动终端访问。本软件希望开发一个部署在云端，无需部署，简单易用，符合现代设计的专业工具，方便品质人员使用。

通过上述的业务分析，产品的设计需求如下：

• 多用户部署 ，不同企业只需注册即可开通软件功能，企业内部具有权限管理能力，典型的Saas模式；
• 多语言，现代企业员工往往会具有不同的国籍，设立不同的生产基地；
• SPC数据导入功能对于分析用控制图，提供数据导入的接口，用户可以将数据形成固定格式Excel表格进行导入；
• SPC实时数据录入功能对于控制用控制图，需提供数据接口，共用户实时输入数据，本软件使用标准的Json接口；
• 数据的图表显示，如计量型控制图中需要提供数据是折线图、样本分布图、正态分布图、正态检验图，计数型控制图中，需要有柏拉图；
• SPC控制图相关参数的计算 如UCL，CL，LCL；
• 工程能力计算 CPK，PK等参数的计算；
• 实时数据分析能力 对于控制用控制图，需对实时输入的数据进行分析，并通过实时图表显示。
• SPC判定规则对于控制图，可以自动进行SPC控制规则判定，对于判定异常的的数据点在图表中进行标注，提示用户异常。
• 10.田口正交实验 需要对不同种类多因子，多水平的试验按照不同的正交表进行试验设计，并录入数据，模式相同，但每个种类对应的录入表达确不一样，可以考虑使用代码生成器，通过模板来生成代码
• 田口正交实验需根据录入的实验结果，生成不同的因子响应图，同时对于实验设计的望大，望小实验数据提供推荐

系统架构

根据业务需求，将系统按照如下架构进行设计，开发工具采用Flask框架

数据库：此应用中主要的功能对非实时性的，这部分数据使用MySql数据进行存储，但对于在线SPC数据是实时通过接口输入，我们采用redis进行缓存，以保证此部分功能的实时性要求
基础模块：由于SPC，田口方法一般都是针对特定的产品，料件工艺等参数进行分析，这些产品，料件一般都会附带基础信息，如是哪台设备加工的，哪条生成线生成的，原料是来源于哪个供应商等，以便实验结果出来后有针对性的进行问题解决，但这里只是作为SPC的属性参数，所以并未做深入的功能开发，这部分包括：

• 设备
• 实验室
• 生成线
• 供应商
• 客户
• 不良（defect，defect type）
• 单位（unit）

功能模块：主要的业务功能，包括：

• 权限管理，数据的权限管理，不同的企业用户有不同的数据，故需要根据用户显示不同的数据；对于企业内部可以自己添加不同角色的用户
  

• QBOM，针对产品，零件设计对应的QBOM，对产品根据需要分析的参数进行组织
  

• SPC，数据导入，不同类型控制图的绘制，实时控制图
  
  

• 田口方法，按照田口方法形成向导性的田口实验设计，最终形成实验报告
  

• 接口，实时SPC的数据输入接口，提供Json格式的输入接口

Flask软件包

上图为本软件开发过程中使用到的软件包，后续文章将逐步进行说明介绍。

Flask Web开发

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前言

今年在全民防疫的情况下，春节基本上除了购买必要的生活必须品，基本上没有出过门，趁着这个1个月的时间把最近工作中学到有关SPC，田口方法的知识，开发成一个工具软件，同时学习一下Python Flask的web开发知识，这个系列文章主要讲解如何应用Flask开发一套云端SPC统计过程，田口正交实验分析工具，有兴趣的同学可以到。

目前主要的功能包括：

• SPC统计过程分析
• DOE之田口正交实验
  后续有时间再加入其他质量分析相关的工具

业务需求

SPC是常用的品质分析工具，借助的是统计学中知识对产品生成过程中的测量数据进行分析，形成控制图，从而分析产品工艺的品质问题，
从用途来分可以分为：

• 分析用控制图：分析用控制图一般用在新产品、新零件的分析验证阶段。
• 控制用控制图：控制用控制图，一般用在批量生成阶段，监控批量产品，零件的品质状况。

从数理统计的角度分类可以分为

• 计量型控制图：此类控制图数据有X-Rbar，X-Sbar，MR，一般对于如：长度，宽度，温度等可具体测量的参数进行分析
• 计数型控制图：此类控制图有P，NP，C，U，一般用于对于产品不良，缺陷数量，比率的统计分析

田口正交实验，是一种DOE实验设计方法，对于影响产品品质的多因子，多水平问题按照正交的方式进行实验设计，可以通过较少的实验次数，获得理想的结果，相比于全因子实验，实验次数可以有效的降低，从而显著降低实验成本，对于品质分析是一个非常有效的方法。

传统的品质分析工具，如minitab等，使用起来相对比较复杂，企业中的品质人员，需要学习数理知识，软件的使用；而且基本都是本地单机部署，实验报告不方便及时部署，不能通过手机的移动终端访问。本软件希望开发一个部署在云端，无需部署，简单易用，符合现代设计的专业工具，方便品质人员使用。

通过上述的业务分析，产品的设计需求如下：

• 多用户部署 ，不同企业只需注册即可开通软件功能，企业内部具有权限管理能力，典型的Saas模式；
• 多语言，现代企业员工往往会具有不同的国籍，设立不同的生产基地；
• SPC数据导入功能对于分析用控制图，提供数据导入的接口，用户可以将数据形成固定格式Excel表格进行导入；
• SPC实时数据录入功能对于控制用控制图，需提供数据接口，共用户实时输入数据，本软件使用标准的Json接口；
• 数据的图表显示，如计量型控制图中需要提供数据是折线图、样本分布图、正态分布图、正态检验图，计数型控制图中，需要有柏拉图；
• SPC控制图相关参数的计算 如UCL，CL，LCL；
• 工程能力计算 CPK，PK等参数的计算；
• 实时数据分析能力 对于控制用控制图，需对实时输入的数据进行分析，并通过实时图表显示。
• SPC判定规则对于控制图，可以自动进行SPC控制规则判定，对于判定异常的的数据点在图表中进行标注，提示用户异常。
• 10.田口正交实验 需要对不同种类多因子，多水平的试验按照不同的正交表进行试验设计，并录入数据，模式相同，但每个种类对应的录入表达确不一样，可以考虑使用代码生成器，通过模板来生成代码
• 田口正交实验需根据录入的实验结果，生成不同的因子响应图，同时对于实验设计的望大，望小实验数据提供推荐

系统架构

根据业务需求，将系统按照如下架构进行设计，开发工具采用Flask框架

数据库：此应用中主要的功能对非实时性的，这部分数据使用MySql数据进行存储，但对于在线SPC数据是实时通过接口输入，我们采用redis进行缓存，以保证此部分功能的实时性要求
基础模块：由于SPC，田口方法一般都是针对特定的产品，料件工艺等参数进行分析，这些产品，料件一般都会附带基础信息，如是哪台设备加工的，哪条生成线生成的，原料是来源于哪个供应商等，以便实验结果出来后有针对性的进行问题解决，但这里只是作为SPC的属性参数，所以并未做深入的功能开发，这部分包括：

• 设备
• 实验室
• 生成线
• 供应商
• 客户
• 不良（defect，defect type）
• 单位（unit）

功能模块：主要的业务功能，包括：

• 权限管理，数据的权限管理，不同的企业用户有不同的数据，故需要根据用户显示不同的数据；对于企业内部可以自己添加不同角色的用户
  

• QBOM，针对产品，零件设计对应的QBOM，对产品根据需要分析的参数进行组织
  

• SPC，数据导入，不同类型控制图的绘制，实时控制图
  
  

• 田口方法，按照田口方法形成向导性的田口实验设计，最终形成实验报告
  

• 接口，实时SPC的数据输入接口，提供Json格式的输入接口

Flask软件包

上图为本软件开发过程中使用到的软件包，后续文章将逐步进行说明介绍。

本文标签： Flask Web开发